基于模糊数学的公路交通量预测方法

在交通量资料少、规律性不强的情况下,设计年限内平均日交通量和交通量年平均增长率两个参数不容易直接确定,而相关参数如人口、经济、汽车保有量等与之相关性有不同的权重。针对于此,主要利用模糊数学和线性规划的有关理论,通过模糊预测模型对某地区的交通量进行预测,并根据不同的影响因素,采用不同的权重对其进行交通量分配。实例分析表明,该方法更加客观、合理,具有一定的应用价值。     

基于路网规划的道路立体交叉交通量预测方法

道路立体交叉远景交通量预测是道路立交规划和设计的重要环节, 根据交叉口交通流特性和规划路网的路段交通量, 构造了立体交叉远景交通量预测模型。此模型通过迭代计算预测立体交叉口进口和出口之间的转向交通量, 同时对模型中参数的计算进行了讨论。通过某一实例对模型进行了验证, 结果表明该模型误差较小。     

公路项目交通量分配预测的简捷方法

交通量分配预测是公路项目可行性研究中“四阶段法”预测交通量的重要一步，通过分析研究，提出了一种适合多数项目的简捷方法和计算机程序，使交通量分配预测工作简化，难度降低，供广大工程技术人员参考。     

公路建设项目中的交通量预测方法探讨

从公路建设项目自身特点出发,探讨了在区域社会经济发展预测的基础上应用四阶段法进行公路建设项目中的交通量预测方法.     

基于OD调查矩阵的公路网络交通量预测

交通量的发展预测在公路网络的规划工作中占有重要的地位。以四阶段法为例详细阐述了路网交通量的预测理论和过程,并指出了预测过程应该引起重视的影响因素,为该方法的准确应用提出了明确要求。     

免OD调查的公路交通量预测方法研究

在系统分析道路交通量预测特点基础上,运用主成分分析法建立节点重要度函数,然后针对路网形态变动不大、较大两种状况探讨了推断路段交通量的方法,最后结合某区域公路网规划进行了实际运用,具有一定的实用性.     

通道交通量预测方法研究

通过对通道交通量预测方法的完善和系统化,从整体预测思路的角度出发,提出远景交通量的组成,并分析各组成部分的产生机理,给出简便可行的计算方法,有助于正确预测通道交通量.     

通道交通量预测方法研究

通过对通道交通量预测方法的完善和系统化,从整体预测思路的角度出发,提出远景交通量的组成,并分析各组成部分的产生机理,给出简便可行的计算方法,有助于正确预测通道交通量。     

公路建设项目中的交通量预测

从公路建设项目自身特点出发,探讨了在区域社会经济发展预测的基础上应用四阶段法进行公路建设项目中的交通量预测方法。     

免OD调查的公路交通量预测方法研究

在系统分析道路交通量预测特点基础上，运用主成分分析法建立节点重要度函数，然后针对路网形态变动不大、较大两种状况探讨了推断路段交通量的方法，最后结合某区域公路网规划进行了实际运用，具有一定的实用性。     

基于模糊数学的道路交通安全评价建模研究

应用模糊数学的方法对道路交通安全评价进行建模研究,通过纵向与横向的比较,得出天津市道路交通安全状况虽然向好的方向逐步改善,但与同类城市相比较,道路安全状况仍然较差,需要交通管理部门采取进一步措施,提高道路的安全性。     

基于模糊数学的高速公路路网交通组织方案评价

事前或是事中对交通组织方案的客观评价,将直接决定整个决策水平和事故的处理效率。根据交通组织设计方案特性和方案实施后高速公路运行状况选定技术性与效益性评价指标体系,通过层次分析法对指标及其隶属度进行模糊计算,并根据已有研究得出指标分级阈值,最终得出方案评价等级。     

公路隧道交通安全模糊评判体系研究

综合考虑影响公路隧道交通安全的“人、车、路、环境、交通特性”等因素,建立了隧道交通安全评价的综合评价指标体系,利用层次分析法、模糊数学理论对其进行综合评价,并通过实例对评价模型的运用进行了说明,验证了该方法的有效性和科学性,为管理者采取相应的安全管理措施,提高公路隧道交通系统的安全性提供方法支持。     

地理信息系统在平定至阳曲公路交通量预测中的应用

地理信息系统（GIS）是近年来世界各国各领域竞相开发应用的高技术之一。山西省平定至阳曲高速公路项目工程可行性研究交通量预测工作影响因素复杂,技术难度大。在工具型地理信息系统TransCAD的基础上编译完成了山西省公路主骨架路网的地理信息系统,通过影响区域路网分析评价、路网交通量预测和路网规划的应用型地理信息系统,有效地解决了复杂路网公路交通量预测难题。     

道路交通噪声对城市居民影响的模糊评价

利用模糊数学理论建立了道路交通噪声对城市居民影响的评价模型，从道路交通噪声的客观实测量和噪声引起的居民主观反应两个方面进行评价．将道路交通噪声级、主观烦恼度和噪声对居民睡眠、思考、语言的干扰程度作为评价因素，从而全面反映道路交通噪声对居民的实际影响程度，并通过实例对评价模型的运用进行了说明．     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于模糊推理的区域路网交通状态分析方法

为准确判别区域路网的交通状态,对区域路网交通流的宏观特性进行了详细分析,建立了路网交通状态评估指标体系。结合区域路网的拓扑结构与交通流特征,基于模糊推理技术提出了路网交通状态分析方法。以城市主干道路网为例,验证了路网交通状态分析方法的有效性。该方法可应用于在线交通状态分析和历史数据库交通运行特征的提取,为交通管理决策提供基础信息。     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于模糊识别的道路交通噪声时空综合评价

鉴于目前道路交通噪声评价中存在的同题,提出了一种结合级别特征值法的道路交通噪声综合评价模糊识别模型.运用该模型对吉林省的实证研究表明;吉林省道路交通噪声污染在时间维上呈明显的下降趋势,综合污染级别特征值由1991年的3.83下降到2006年的2.03,但部分地区下降不明显甚至有所上升;在空间维上各地噪声污染的区域差异较大,其中地区问差异是区域问总体差异的主体.而在地区内部差异中,噪声污染严重地区是造成地区内部差异的主体.