专用公路交通量预测方法的研究

分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类:A类机械变化交通量、B类园区诱增交通量及C类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。     

旅游公路交通量预测模型研究

为了更加准确的预测旅游公路的交通量,基于交通生成原理的不同,将旅游公路的交通量分成旅客交通量和背景交通量两部分。首先根据景区的等级、接待能力、特点和历史等数据预测得到景区的特征年旅客接待人数,根据景点周边城市的规模和交通条件求出旅游公路的通道交通量,考虑旅客出行特性的不同,采用非集计模型进行交通方式选择预测。最后加上通过常规预测方法求出的背景交通量得到旅游公路的总交通量。本文对旅游公路建设前期工作的研究有着重要的指导意义。     

高速公路城区段交通量组合预测方法研究

目前高速公路交通预测方法侧重分析跨区域间的公路交通需求,难以有效反映高速公路进入城市连绵建成区后,其承担的城市交通对交通量的影响,既有公路交通量预测方法不大适用于城区段高速公路交通量预测。对公路交通量预测方法进行改进,建立了适用于城区段高速交通量预测的传统公路交通量预测方法和城市交通预测方法相结合的组合预测方法。组合预测方法以成熟的城市交通预测流程为基础,交通生成和交通分布阶段采用两种方法分别平行进行预测。在交通分布/交通方式划分阶段,利用公路交通量预测方法预测所得项目影响区车辆OD矩阵,对城市交通规划模型获得的分车型OD矩阵进行校正。最后利用校正后的OD矩阵在城市交通规划模型中进行分配得到预测结果。该预测方法已应用于广深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量预测。     

公路交通量预测理论与方法综述

该文对国内外公路交通量预测的理论和方法进行了综合、系统、全面的回顾。在分析当前该领域主要研究内容的基础上．提出了公路交通量预测理论和方法的发展趋势。     

综合运输网络下的公路建设项目交通量预测方法研究

传统公路建设项目交通量预测方法往往从公路交通系统自身的角度出发,割裂了公路交通与其他运输方式之间的复杂关系,因而影响了预测结果的可靠性。本文从综合运输的角度出发,提出了基于综合运输网络的公路建设项目交通量预测方法,并对预测方法涉及的具体模型进行了讨论。应用该方法可以客观反映公路与其他运输方式之间的作用关系、准确描述交通量的转移规律、充分把握建设项目在综合运输网络中的作用和地位,使预测结果更加合理、有效。     

基于径向基函数神经网络的交通量预测

采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点.在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量.     

港口公路集散交通量预测的思考

在总结集疏港交通量发展特征的基础上,提出港口吞吐量与公路集散交通量之间的转换关系,为集疏港公路项目的交通量预测提供参考。     

港口公路集散交通量预测的探讨

在总结集疏港交通量发展特征的基础上,提出港口吞吐量与公路集散交通量之间的转换关系,为集疏港公路项目的交通量预测提供参考。     

三峡翻坝运输江南公路交通量预测思路探讨

三峡翻坝运输江南公路是三峡坝区水陆联运的主要公路通道,服务于三峡坝区各种长期、应急或临时性翻坝运输需求,同时也是项目沿线地区内部及对外出行的重要交通线路。因其在区域运输网中的独特地位,其未来服务功能具备典型的多样性特点,交通需求特征迥异于一般公路项目,采用传统的交通量预测方法很难把握其未来交通需求的增长规律和分布特点。在江南公路交通量预测过程中,引入了分类预测法,并创造性地构建了基于出行意向的交通量分担模型、基于土地开发利用的新增交通量预测模型等,在诸多方面都进行了有价值的探索。     

公路诱增交通量预测方法综述

诱增交通量预测是公路建设项目在工程可行性研究阶段的重要环节,其预测结果对公路建设项目技术标准具有显著影响。文章通过对国内外研究现状的总结,在分析诱增交通量产生机理基础上,详细介绍了重力模型法、生长曲线法、弹性系数法和MD模型法等诱增交通量预测方法,研究可为工程实际提供理论依据,增加预测结果的精确性。     

公路隧道交通量的预测及分析

公路隧道交通量的预测对隧道通风系统的节能以及降低隧道运营成本有很重要的意义。分别利用多元统计分析法和BP神经网络两种方法对公路隧道交通量进行了预测,并对两类预测数据进行分析比较,得出了多元统计分析法适用于车流量少而且稳定的公路隧道的预测,而BP神经网络法则适用于车流量大而且不稳定的公路隧道的预测的结论。     

基于马尔柯夫过程的交通量预测

为解决传统交通量预测方法要求数据量较大、参数较多、精度较低的问题，提出了利用马尔柯夫过程来预测公路交通量的方法，建立了相应的预测模型。应用该方法对321国道交通量进行了实际的预测．获得了满意的结果。     

诱增交通量两阶段产生机理分析及应用

不同学者对公路建设项目的诱增交通量定义各有侧重,本文运用马歇尔局部均衡价格理论,分析诱增交通量产生机理,并根据产生机理不同将诱增交通量的产生划分为两个阶段,第一阶段诱增交通量主要是已有需求在新增交通供给条件下的释放,第二阶段诱增交通量则是公路促进经济发展、带来新增需求引发的交通量增长。针对两阶段诱增交通量产生机理特点,从实用性和可操作性出发,提出分别运用改进的重力模型和空间经济可接近性模型加以预测。通过实例可以验证,采用分阶段方式对公路建设项目诱增交通量进行预测,可以使预测结果更加贴近于项目实际交通量。     

综合运输网络中的公路交通量分析与预测探讨

在综合运输网络中,公路与铁路、水运等运输方式间的竞争与协作关系日益复杂。而传统公路项目交通量预测往往从公路交通系统自身的角度出发,割裂了公路交通与其他运输方式之间的复杂关系,因而影响了预测结果的可靠性。本文以国道主干线上海至成都高速公路(沪蓉高速)麻城至武汉段为例,站在综合运输的全局角度,在全面分析公路、铁路运输特性及其对综合运输分担的影响的基础上,提出了综合运输网络下的公路项目交通量分析与预测方法,并在方式分担预测过程中创造性地引入了LOGIT模型修正系数以提高其可靠性,从而保证了交通量预测的精度和准确性,以利于客观反映出公路项目在综合运输网络中的客货运地位和作用。     

公路建设项目考虑铁路转移交通量预测的OD处理方法

在新乡-长垣高速公路交通量预测过程中,分析了项目的建设对通道内公路、铁路运量分担所产生的影响,对基年OD表进行处理,以得到可用于进行下一步交通量预测的考虑了铁路转移交通量的基年OD数据。     

快速二阶BP神经网络在公路交通量预测中的应用

在二阶BP神经网络基础上加以改进,提出一种快速二阶BP神经网络,并将把该方法成功地用于公路交通量的预测中,通过与其它方法的比较分析,得出快速二阶BP神经网络预测方法加快了收敛速度,提高了结果的准确度,为科学地预测公路交通量提供了有力依据.     

县乡公路交通量预测方法研究

根据县乡公路的实际情况,提出交通量由自然增长的趋势型交通量,大型企业产生的机械增长交通量和道路行车条件改善引起的诱增交通量三部分组成。结合对白小线改造工程可行性研究中的交通量预测,验证该预测方法的合理性。     

基于径向基函数神经网络的交通量预测

采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点。在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量。     

云南省农村公路交通量预测模型研究

文章结合农村公路的发展前景,分析了农村公路交通量预测的重要性,并针对云南省农村公路交通量预测的现状,提出了基于四阶段法的农村公路网络分析法模型。通过分析和调查研究对象,本模型将交通量产生与公路影响区和服务区内人口、经济指标联系起来,填补了定基预测法的不足,为广大农村公路建设提供理论依据。     

镇江城郊公路交通量特征探讨

通过对镇江市郊近5年(2008~2012年)的国、省、县、乡道四类公路进行日交通量的调查、分析和预测,探讨城郊公路5年间交通量变化的特征,以及影响交通量观测的主要因素,提出交通高峰期进行有效分流的对策建议。