非完全信息条件下交通分布预测时间（距离）法

对于新兴城镇和快速扩张城市的交通分布预测，由于信息缺乏很难采用传统的预测方法．本文提出了非完全信息下的交通分布预测时间(距离)法，并给出了其参数标定方法，对其可靠性也进行了实证性分析，最后，探讨了该模型对时间(或距离)的敏感性问题。     

方式划分中慢行交通分担曲线模型研究——以芜湖市为例

结合芜湖市交通调查基本情况,分析了慢行交通与用地布局的关系,探讨了其时间分布、距离分布的出行特性,并构建了在不同出行目的下,分别以出行时间、出行距离为变量的慢行交通分担曲线模型.最后,以芜湖市交通需求预测中,居家工作出行目的的时间和距离为变量的预测为例,验证了模型的正确性和可行性.     

交通信息对驾驶员逐日路径选择行为影响研究

在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异.     

居民公交出行OD预测研究

在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

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在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

基于KNN和SVR的航班滑出时间预测

针对大型繁忙机场粗放式预估航班滑出时间可能带来的场面交通不畅、运行效率不高等问题,基于K最近邻(KNN)和支持向量回归(SVR),构建了离港航班滑出时间预测模型.该模型采用KNN方法,考虑滑行距离、滑出过程中同一跑道正在滑出航班数、撤轮档后15 min内推出航班数等因素,预测得到航班滑出期间使用同一跑道的起降航班数;基于该预测结果,结合滑出距离和撤轮档前15 min同一跑道平均滑出时间等因素,采用SVR预测航班滑出时间.使用首都机场航班运行数据对模型进行检验,结果表明:在误差范围为±3 min内,平均预测准确率可达79.86%.     

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

基于网约车数据的城市区域出行时空特征识别与预测研究

针对交通需求特征识别和需求预测问题,构建改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)城市区域内出行需求识别与预测组合模型,快速识别城市区域内出行需求特征并对需求做出预测. 构建城市交通小区尺度内的空间和时间维度下的主要出行需求特征分布挖掘辨识方法,以及数据集在不同时间尺度下时间维度出行特征构建及预测方法. 利用北京市三环内网约车出行订单数据,验证模型的有效性和准确性. 结果表明,模型能够对不同时间窗口下的区域出行需求特征进行辨识和预测,取得较好的结果.     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

基于认知差异的交通流动力学建模及仿真

车路通讯技术的发展为驾驶员提供当前和预测的交通状态信息创造了条件.本文考虑驾驶员的预测性及驾驶员群体对交通信息认知的异质性,建立了新的宏观交通流动力学模型.基于线性稳定性理论,获得了新模型的稳定性条件;通过仿真算例,分析了模型参数对交通流稳定性的影响.结果表明,驾驶员的预测时间、记忆时间、最优记忆流量差权重系数、驾驶员类型比例和记忆时间差异对交通流稳定性存在显著影响;而增大预测时间步长、记忆时间步长、权重系数和认知强度系数都可以有效增强交通流的稳定性;但交通信息认知差异增大却会破坏交通流稳定性.     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

公路建设项目可行性研究中水运转移量预测方法

公路交通与其他运输方式之间的客货转移量预测是公路工程可行性研究中的一项重要内容。因此，通过分析水路运输的特点．研究由现况的运量、运距等数据推算出水运OD分布的方法，进而提出水运转移量预测的方法和数学模型，具有较高的实用价值。     

大型活动交通分布预测方法比较及应用

大型活动的举办势必会对城市交通产生影响,为更好地制定交通管理措施,需要对大型活动进行交通需求预测。四阶段法是交通需求预测的常用方法,交通分布预测是四阶段法的第二阶段。通过对交通分布预测常用三种方法的比较分析,说明三种方法的优缺点,并通过三种方法在唐山世园会举办期间交通分布预测中的应用比较,得到交通需求总量。     

基于加权一阶局域法的短时交通流量预测的研究

本文在分析了城市短时交通流时间序列和混沌特点基础上,通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出了一种基于加权一阶局域法的短时交通流量预测方法。该方法引进了权值,使得它比全域法具有更好的自适应能力和较高的预测精度。对实际短时交通流量进行预测,取得了令人满意结果。     

能见度不良天气下海上交通安全风险预警系统

为了提高海上交通安全风险预警的实用性与精度, 建立了能见度不良天气下海上交通风险预警系统, 由风险矩阵知识库、交通流密度预测子系统与能见度预警子系统组成; 通过采集大样本, 运用不完备信息条件下模糊信息分配理论修正了专家调查法, 确定了海上交通风险矩阵; 采用人工神经网络中极限学习机理论的短时船舶交通流密度预测算法计算了交通流密度; 采用区域大气模式系统对气象和海洋预报部门提供的能见度预报数据进行空间和时间精细网格化划分, 计算了能见距离; 采用系统预测了空间网格为2nmile×2nmile和时间步长为10min的关注海域的能见距离和交通流密度, 以验证系统的有效性。仿真结果表明: 2个不同时间段12个时间点的能见距离预测准确率分别达到75%、75%、80%、75%、80%、75%和75%、75%、80%、80%、80%、75%, 相应的交通流密度预测准确率全部达到80%, 预测结果可靠, 并且, 实现了能见度不良天气下海域航行风险的可视化与智能化监控。      

Comparison of several traffic forecasting methods based on travel time index data on weekends

Traffic forecasting provides the estimation of future traffic state to help traffic control,travel guide,etc. This paper compared several widely used traffic forecasting methods,and analyzed each one's performance in detail to make conclusions,which could redound to researchers choosing an appropriate traffic forecasting method in their own works. Compared with conventional works,this paper creatively assessed the performance of traffic forecasting methods based on travel time index (TTI) data prediction,wh...     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测

对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.