城市用地开发交通影响分析的案例解析

对三个用地开发项目交通影响分析的实际案例分别从不同的侧面进行了解析.案例A是对居住零售用地项目的交通影响分析,比较系统地演示了开展项目交通影响分析的主要步骤,包括分析方案的确定,现状交通条件、项目新增出行量及其交通影响的分析,以及交通影响消减措施的拟定和责任分担的计算.案例B针对在城市中心商业广场计划新建的一个超级市场项目,主要介绍了基于交通观测的相关系数模型法在项目出行分布预测中的应用过程.案例C则重点阐述了运用交通规划模型来分析大型区域性商业开发区的交通影响.最后对几个基本技术问题进行了讨论.     

住宅项目交通影响评价系统研究

住宅区是人们每天出行生活的起点和终点,是城市重要的交通发生源。基于地理信息系统（GIS）构建交通影响评价系统,对于分析项目对周边路网的影响,确定项目可行性具有重要意义。本文通过分析住宅项目的交通特性确定了住宅项目交通影响评价系统中交通需求预测方法,详细阐述了系统的工作流程和设计功能,并对实际项目进行了交通影响程度的定量化评价,验证了系统的可行性。     

对体育会展中心交通影响分析关键内容的探讨——以镇江体育会展中心交通影响评价为例

对体育会展中心项目进行交通影响分析,应该根据其自身的特点来采取相应的分析方法,分析体育会展中心这类大型公共建筑在进行交通影响评价工作时需要重点关注的一些问题.从体育会展中心交通影响的特性着手,探讨了体育会展中心交通影响分析的理论和方法.结合镇江体育会展中心的交通影响分析案例,提出对体育会展中心进行交通影响分析时,重点考虑项目公共交通设施的完善,优化项目内外交通网络,完善中心内外部的衔接系统,合理配置项目的停车设施和交通组织,迅速集散赛事期间的客流,为同类型的大型公共建筑交通影响分析提供借鉴意义.     

对体育会展中心交通影响分析关键内容的探讨——以镇江体育会展中心交通影响评价为例

对体育会展中心项目进行交通影响分析,应该根据其自身的特点来采取相应的分析方法,分析体育会展中心这类大型公共建筑在进行交通影响评价工作时需要重点关注的一些问题。从体育会展中心交通影响的特性着手,探讨了体育会展中心交通影响分析的理论和方法。结合镇江体育会展中心的交通影响分析案例,提出对体育会展中心进行交通影响分析时,重点考虑项目公共交通设施的完善,优化项目内外交通网络,完善中心内外部的衔接系统,合理配置项目的停车设施和交通组织,迅速集散赛事期间的客流,为同类型的大型公共建筑交通影响分析提供借鉴意义。     

城市大型建筑项目交通影响分析

交通影响分析技术可以综合解决城市发展过程中一些不可避免的有关用地与交通的相互矛盾问题。介绍了交通影响分析技术在国内外的发展历程,以及交通影响分析的具体操作步骤,并通过实例进行了分析,对建设项目产生和吸引的交通量进行计算。对项目建成后的交通影响进行了评价,提出了相应的改善措施,对我国城市中大型建筑项目开展交通影响分析工作具有一定的借鉴意义。     

Emme3在交通影响分析中的应用

为了较好地实现交通影响分析的直观性和客观性,运用emme3对温州苍南新城区项目进行了论述。在简要介绍项目概况和传统的四阶段方法的基础上,运用emme3进行交通生成预测获得了目标年各交通小区的背景和项目交通产生和吸引量,通过交通分布获得了目标年背景和项目OD矩阵,最后通过方式划分和交通分配得到了目标年的背景和项目路段交通量。根据背景路网交通量和项目路网交通量的预测结果进行方案比较分析得到项目建成并投入使用后,对站前大道的影响程度较强;对江滨路、人民大道和春晖路也有一定影响,但各路段交通影响度没有超过交通影响限定比例。     

综合型城建项目交通影响分析的研究

交通影响分析是当前国际上对建设项目进行交通评估的常用方法．分为单一型和综合型两种。通过比较综合型和单一型城建项目交通影响分析方法的异同,进而分析综合型城建项目发展的阻碍,提出综合型城建项目交通影响分析未来发展的可行性及研究方向,不但能够给予城市建筑和交通新的发展空间和方向,而且也为未来该类项目建设的基础性分析研究提供一定的理论依据。     

大型建设项目交通影响度预测的BP网络法

对大型规划项目进行交通影响分析越来越受到交通工程专家和城市规划管理部门的重视,如何科学预测项目建成后对周围路网的交通影响是交通影响分析的核心。根据人工神经网络原理建立了三层BP神经网络预测模型,并以重庆南岸体育中心为例,说明了方法的实用性。     

交通影响分析中的交通产生量预测

根据国内已经完成的交通影响分析项目,对目前交通影响分析中常用的交通产生量预测方法进行了总结归纳,在此基础上结合项目的特点,提出了适用于蔬菜批发市场的运量分担法,并以哈尔滨绿色农副产品批发中心交通影响分析为例,介绍了该方法的应用。     

相关系数模型在交通影响分析中的应用

本文在对常用交通影响分析范围确定方法和项目交通分布预测方法分析的基础上,将基于交通观测的相关系数模型运用于项目出行分布预测,提出在出行分布预测的同时逐步确定交通影响范围的方法,并结合具体案例进行分析。文章最后总结了模型的优点。     

Wavelet Neural Network Based Traffic Prediction for Next Generation Network

By using netflow traffic collecting technology, some traffic data for analysis are collected from a next generation network （NGN） operator. To build a wavelet basis neural network （NN）, the Sigmoid function is replaced with the wavelet in NN. Then the wavelet multiresolution analysis method is used to decompose the traffic signal, and the decomposed component sequences are employed to train the NN. By using the methods, an NGN traffic prediction model is built to predict one day＇s traffic. The experimental results show that the traffic prediction method of wavelet NN is more accurate than that without using wavelet in the NGN traffic forecasting.     

路网密度对城市公共汽车交通发展的影响

结合统计数据的量化分析对判断路网密度及作用具有重要意义.从路网模式、车流特性及信号控制、交通拥堵三个层面阐述路网密度提升对促进公共汽车交通发展的作用机理.基于2007—2010年《中国统计年鉴》相关数据,量化分析路网密度与公交客运密度的关系以及路网密度对交通结构的影响,从宏观层面验证路网加密对公共汽车交通发展的促进作用.最后,结合旧金山、香港、首尔等城市路网案例,进一步指出借助路网加密促进公共汽车交通发展,不仅需要城市干路体系的支持,更需要城市支路体系的支持.     

基于EKF的神经网络在网络流量预测中的应用

在网络资源有限的情况下,建立合理的网络流量预测模型,并根据其预测结果及时做出控制决策或调整措施,对网络性能和服务质量的提高均有重要意义.根据网络流量的时变、非线性特点建立一个时间相关的流量预测模型,预测和分析网络流量状况,并利用人工神经网络在非线性建模方面的优势,给出了基于EKF算法的前馈神经网络的结构设计及学习算法.最后在Matlab环境下使用该预测模型对网络流量进行了仿真,结果表明该模型具有较好的自适应性和较高的预测精度.     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.     

����Elman������ĵ�·����ʱ��ͨ��Ԥ�ⷽ��

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.     

雾对高速公路运营危害性评价研究

应用沪渝高速公路重庆绕城段(G5001)和渝昆高速公路(G85)重庆段上的天气、交通检测设施采集到的信息以及重庆高速公路路网的雾天管理信息,分析了雾对高速公路交通的影响,并对高速公路路网雾区路段的雾灾害严重程度进行了评价。研究表明:不同能见度下雾使G85高速公路重庆段运行车速降低7%～61%,流量损失6%～95%,G5001运行车速降低4%～29%,流量损失24%～93%。综合考虑雾的出现频率和严重程度以及路段交通水平,采用主成分分析及聚类分法建立了高速公路雾灾害严重影响程度指数计算模型,提出雾灾害指数的分级标准。对重庆高速公路网146个管理单元的雾灾害指数进行了评价和分级,确定特别关键路段19个,关键路段24个,次关键路段49个。     

大型建筑周围路网交通影响度的敏感性分析

按大型建筑的使用功能对其分类．用层次分析法建立了大型建筑对周围路网交通影响度敏感性分析的指标体系，并根据交通工程和系统工程学原理构建了各指标的计算模型．确定了路网交通影响度敏感性分析指标的不确定性因素．建立了路网交通负荷影响度与不确定性因素的关系模型．提出了大型建筑对周围路网交通影响度敏感性分析方法．以重庆南岸体育中心为实例，分析结果表明出席观众数变化率为南岸体育中心周围路网交通影响的主要敏感性因素．     

基于电路的交通网络仿真初步研究

从本质上看,电路网络与交通网络具有同一性,基于电路的交通网络仿真的方法可以较好地解决传统交通分配方法中的弊端,从而更加确切地反映实际情况,并可为交通网络分析和交通规划提供一个较新的思路。     

基于LVQ神经网络的交通拥堵预测研究

面对大量的交通参数数据,如何快速建立高效的分类预测模型以尽快地对拥堵状态进行判别是一个重要的问题。本文利用检测器提供的车速、流量和占有率等相关参数信息,提出了基于学习向量量化（LVQ）神经网络的交通拥堵预测模型．通过使用Matlab7．3数学软件的神经网络工具箱对该神经网络不断地训练,最终可以对道路正常状态和拥堵状态进行分类,通过交通流参数数据的输入预测出路段交通拥堵状况．最后,给出算例进行网络训练和测试,训练结果表明,运用该算法进行交通拥堵预测取得了良好的效果,具有一定的现实意义．