基于Google地图的交通OD调查方法研究

分析了传统交通客流OD调查方法存在的不足,提出一种新的基于Google地图平台的交通调查方法,通过友好的操作界面平台,利用数据形式的标准化省去了后期大量的人工数据录入处理环节,同时避免了过去调查与统计空间分离的状况,大大提高了数据的可信性,节约了调查和数据录入费用,增强了趣味性,提高了工作效率,降低了工作强度,提高了精确度,具备广阔的使用前景。     

二次指数平滑在交通信息短期预测中的应用

通过对当前交通道路信息的实际情况的分析并结合指数平滑预测模型,提出了符合当前交通信息的分段二次指数平滑模型,该模型主要根据某城市一天各时段的拥堵情况计算平滑系数表,在通过二次指数平滑模型对交通信息进行短期预测。该方法充分考虑到了交通道路信息的实际情况,提高了交通信息短期预测的合理性。经过实际交通信息数据验证,结果表明基于该方法预测未来短期交通信息准确率满足使用需求,并为其他交通信息短期预测提供一种新的方法。