路段短时交通量预测自适应控制法

基于自动控制理论,文章提出一种路段短时交通量的动态预测算法。以历史交通量观测数据为输入,下一时刻交通量预测值为输出,构造了单输入单输出的离散时间动态系统,设计了反馈控制回路和自适应PID控制器对预测结果进行修正。实例分析表明,该算法能较快跟踪交通量的变化,实时修正算法,能实现时间和空间上的移植。     

城市连绵区高速公路交通量建模预测研究

高速公路交通量预测对其规划设计、投资建设、控制管理都具有重大意义,是高速公路管理决策定量化依据。针对城市连绵区高速公路不同于传统高速公路对外通道的功能与特征,采用城市交通建模的思想预测高速公路交通量,实现精细化、大区域的交通建模,提出了实时滑动、动态校核的预测方法,通过基于联网收费数据动态校核、多指标控制、多年份验证,显著提高模型的预测精度。采用该方法实现了对深圳市高速公路的建模预测、交通量预测。      

曹妃甸新区交通需求预测模型的思考

对于没有基础的交通量和经济社会发展状况等方面数据的未开发区域以及没有系统科学的交通量调查数据的曾经偏远落后的地区,很难用经典的交通需求预测模型来预测其远景年的交通量,可以考虑采用土地利用回归模型对该地区进行交通需求预测。     

基于小波-SVR模型的短时交通量预测研究

短时交通量预测是智能交通系统提供交通信息、诱导交通与制定控制策略的重要基础。基于小波分析与支持向量回归机(SVR)预测,提出一种基于小波-SVR模型的高速公路短时交通量预测方法。该方法采用小波分解与重构算法,将交通量原始信号分解为逼近信号和细节合成信号,利用SVR对2种信号分别进行建模分析,最后合成预测结果。应用该方法可实现时间间隔为5 min的交通量预测。实例分析表明:与直接应用SVR模型相比较,小波-SVR模型各项评价指标更优,其为交通量实时准确预测提供了更为科学的方法。     

时间序列模型在交通量预测中的适应性分析

为分析区域路网结构发生较大变化时,时间序列模型在交通量预测中的适应性,以G326遵义至湄潭段实地观测交通量为基础数据,以杭瑞高速遵义至思南段建成通车年为分界线,对线性、二项式及指数等3种时间序列模型进行加权分配,并预测该路段交通量,将预测结果与实际数据对比分析得出:在路网结构发生较大变化时,时间序列模型的预测结果存在较大误差,不宜作为决策依据。     

高速公路大修期交通量预测方法

依托高速公路联网收费数据,以"四阶段法"理论为基础,研究了一种适用于大修期的高速公路交通量预测方法,并构建了该方法中涉及到的交通阻抗模型,然后借助TransCAD软件,得到大修期高速公路交通量预测结果,由此计算出大修对交通量的影响值。最后,通过昆玉高速大修实例对该方法进行了验证。结果表明,大修里程会对交通量产生不同程度的影响,运用该方法可较为准确地评估大修的影响。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

快速路上交通事件所致延迟的实时预测

利用上、下游监测断面同步采集的交通量信息,提出用于实时预测快速路上交通事件所致延迟的改进队列法。首先基于上游监测断面采集的交通量信息,利用K近邻法对到达曲线进行预测,并利用多元回归方法估计交通事件的持续时间;然后将下游监测断面采集的交通量信息和路段的最大通行能力相结合对离开曲线进行拟合,参照确定性队列法计算交通延迟。算例表明,该方法具有较好的预测精度,且计算方便、实用性强、能实时调节。     

基于投影寻踪回归模型的短时交通量预测研究

准确有效地预测短时交通量是实施交通诱导及控制的前提与关键。投影寻踪方法能从不符合正态分布的或没有多少先验信息的数据本身中找出其结构或特征,并能在线性投影中解决非线性结构的问题。文中将投影寻踪回归算法理论应用于短时交通量预测领域,采用正交Hermite多项式拟合岭函数,并用C＋＋语言设计出相应模型的实现算法,对短时交通量实施滚动预测。利用某快速路实际观测数据进行预测实验,实验结果证实该方法具有可行性、可靠性,有一定的实用价值。     

灰色理论与模型在交通量预测中的应用

由于缺乏交通量预测资料及判断影响交通量生成与增长因素的准确性不够，致使道路交通量的预测结果与实际有较大差异。本文论述了灰色理论与模型在交通量预测中的应用技术、方法与程序。该方法利用了累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，与目前常规交通量预测理论和模型相比，可有效地处理贫信息和离乱数据，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性。     

交通量预测的神经网络集成方法

首次将神经网络集成技术引入交通量预测。神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,可显著提高学习系统的泛化能力。在Boosting和Bagging集成方法的基础上,提出基于分治策略的神经网络集成方法,并且讨论了网络权重分配算法。使用上述三种神经网络集成预测模型,对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果比较理想,优于单一神经网络预测方法。实验表明,神经网络集成用于交通量预测是有效可行的。     

基于QPSO—RBF的交通量预测方法研究

实时、准确的交通量预测是实现动态交通流控制及诱导的前提和基础,为了更好的对其进行预测,在分析径向基函数(RBF)神经网络预测模型的特点和标准粒子群优化(PSO)算法缺陷的基础上,将量子粒子群优化(QPSO)算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部优化相结合,克服了标准PSO算法收敛不稳定性和RBF神经网络易陷入局部极小值的缺点,并建立了QPSO-RBF的交通量预测模型.仿真实例结果表明,提出的预测模型预测精度较高,具有较强的学习能力和预测能力,对于交通量预测具有一定的可行性和有效性.     

基于动态系统的交通分布优化预测方法

研究运输系统中动态交通分布的预测方法,即在运输系统中,当各交通小区的发生交通量及吸引交通量出现变化后,需根据当前交通OD分布表迅速确定下一阶段的交通OD分布表。确定OD分布是交通运输规划与管理的一项重要研究内容,目前已有的预测方法都需经反复多次迭代才能得到计算结果,计算速度不能满足动态交通系统的要求。论文通过建立预测动态交通分布的优化数学模型及严格的数学推导,得到了求最优交通分布的一个解析公式,应用闭回路法设计了满足非负约束并使误差增长最小的一种调整方法。由算例表明该模型计算速度快,计算效果好,适合动态系统的交通分布预测。     

检测数据缺失条件下的交通流估计方法研究

城市路网中部分交通量检测器失效会导致路段的交通流观测数据缺失,从而影响路段实时交通拥堵状况的辨识和分析.基于路网交通流数据的时空分布特性和道路交通流特征,研究了一种改进重构算法,对缺失的交通量数据进行估计.构建了交通量时空数据的三维张量模型;综合考虑道路交通流分布与环境特性,提出了基于T ucker重构模型的目标优化函数,进而求解得到检测器失效路段的交通量估计值;对改进重构算法、T ucker重构算法和时空插值算法在不同交通量数据缺失情况下的估计效果进行了比较.实验结果表明,在6条路段组成的实验路网中,早高峰交叉口进口道实时观测交通量随机缺失50% 或其中3条道路完全缺失的情况下,估计结果的平均绝对误差(MA E)分别为13.9614和14.2763,均方根误差(RMSE)分别为18.7648和18.7070.相较于Tucker重构算法,MA E分别下降了32.29% 和44.26%,RMSE分别下降了31.73% 和48.57%.      

路面累计交通量的灰色预测方法

本文利用已有交通量资料，吸承灰色系统理论中累加生成的思想，通过回归分析，建立了路面累计交通量预测的灰色抛物线模型，表明了路面累计交通量的灰色预测方法，该法避开了按规范给出了公式进行累计交通量预测需要确定设计年限内交通量的年平均增长率和设计初年平均日交通量两个参数的工作，且可得出可信的预测结果，在交通量资料少且规律性又不强的情况下，该预测工作具有明显的优越性。     

基于路段交通量的趋势增长--概率分配路网交通量预测方法

结合中国西部地区路网的现状,以路网中各路段的历史交通量调查数据和区域经济资料为依据,利用多元回归模型对路网的正常交通量进行预测;以现状路网正常交通量为基础,利用概率分配法对新建或改建路网的转移交通量和诱增交通量进行预测,形成基于路网路段交通量调查资料的趋势增长———概率分配路网交通量预测方法。该方法继承了个别推算法的优点又摈弃了总量控制法的缺点,可操作性强,适用于西部地区的路网。     

京港澳高速公路明港停车区改服务区的必要性研究

通过对明港停车区现状布局、周边环境状况的分析及对该路段和相邻服务区的调查分析,结合经济社会发展规划及以往数据分析经验,根据京港澳高速公路交通量观测数据预测了未来主线交通量和停车吸引率;采用定量计算和定性分析相结合的方法,从主线交通量、停车吸引率、交通区位和产业政策等方面分析了明港停车区改服务区的必要性。     

黄冈至鄂州高速公路交通量预测浅析

以拟建项目影响区社会经济发展统计资料、实地OD调查资料及相关路网历年交通量观测资料为基础,采用四阶段法,借助计算机辅助手段,以项目影响区域的社会经济状况建立了黄冈至鄂州高速公路的多因素交通量预测模型,得到该高速公路的交通量预测结果。     

灰色经济计量学模型在交通量预测中的应用

交通量受到社会、经济、自然等多种因素的影响,作用机理繁复不明,且各地区交通调查资料不全给准确建模分析带来技术困难。鉴于灰色理论能分析缺少调查数据情况下复杂因素之间的相关性,线性回归模型可以较为明晰地对事物变化内在规律进行分析,本文尝试性地将农业领域的灰色经济计量学模型应用于交通量预测领域,基于河北省国道交通网年平均日交通量数据和社会经济统计资料建立交通量预测灰色经济计量学模型。研究表明,与其他预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和理论合理性,并通过2007年实测数据验证了该模型的预测合理性和工程适用性。     

高速路段动态OD反推模型与算法研究

各进出口匝道间的实时交通量是高速公路管理系统重要的输入数据,也是难以获得的数据。本文回顾了动态OD反推理论的发展历程,提出了动态路径走行时间的完善和简化计算方法,在此基础上建立了基于高速路段的动态OD反推模型,设计了遗传算法对问题进行求解,并讨论了算法中的六个关键问题,提供了一种获得高速公路进出口间动态OD交通量的有效方法。实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够应用于在线系统。