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为揭示交通事件对高速公路运行状态持续时间的影响规律,研究了高速公路交通事件持续时长预测方法。考虑高速公路交通事件时间序列特性,基于循环神经网络理论,从时间序列数据中提取交通事件时间依赖关系;通过引入长短时记忆网络,结合特征、时序注意力层挖掘历史时刻信息和当前时刻数据间的相关性,构建基于注意力机制-长短时记忆网络的高速公路交通事件持续时长预测模型。以2018年西安绕城高速公路交通监测数据集为例,开展了高速公路交通事件持续时长预测模型验证,对比了所提模型与反向传播神经网络、随机森林、支持向量机、长短时记忆网络模型这4种典型算法的预测精度,并分析了事件类型、天气条件、车辆类型、交通量等不同影响因素对持续时长的影响程度。结果表明:使用同一数据集,注意力机制-长短时记忆网络预测模型的预测结果平均绝对误差为24.43,平均绝对百分比误差为25.24%,均方根误差为21.17,预测精度优于其他4种预测方法。在模型的各影响因素权重中,事件类型所占权重最大为0.375,其次分别为车道数、车辆类型、天气等;采用立交出入口小时交通量作为修正参数,可以进一步提升预测精度,预测结果的绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差可分别降低21.3%、7.5%和16.9%。研究结果能进一步提高高速公路交通事件持续时长预测的精度,为公路安全高效运行提供技术支持。 相似文献
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高速公路运营收入预测模型与方法 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析高速公路运营收入及其影响因素的基础上,构建了运营收入预测的方法体系,提出了适应不同情况的4种高速公路通行费收入预测方法,旨在完善高速公路财务分析评价的理论框架。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(7)
针对交通事故记录位置精度较低和路段划分过短可能引起的分析结论偏差问题,探讨了大区段划分条件下高速公路交通事故预测模型的构建方法。结合辽宁省5条高速公路的交通事故数据和道路交通条件数据,提出了基于高速公路天然节点(互通式立交和服务区)的大区段划分方法。构建了处理大区段内指标异质性的模型变量,应用积分-微分方法确定了变量模块,进而利用负二项回归方法建立了高速公路交通事故预测模型。研究表明:在大区段条件下,年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等变量的事故预测模块为Hoerl函数,累积曲率为幂函数,而挖方段比例为指数函数;路段长度、年平均日交通量、累积纵坡和标志密度等因素对大区段上的交通事故发生具有显著影响,且考虑这些变量的模块式模型具有较高的预测精度。 相似文献
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《公路工程》2015,(5)
为分析高速公路交通流状态参数对交通事故的影响,建立了基于广义线性模型的高速公路交通事故预测模型。采用美国8号州际高速公路的实时交通流数据和交通事故数据,建立了实时交通流状态下的高速公路泊松分布预测模型和负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数的计算方法,用以确定高速公路交通事故的突出诱导因素。研究结果表明:广义线性模型能够很好的拟合高速公路交通事故,并且负二项分布预测模型的预测精度高于泊松分布预测模型;交通量、占有率、大车比例和速度标准差是高速公路交通事故的显著影响参数,并且与之呈正向关系;交通量是诱导高速公路交通事故发生最突出因素,交通量增长1%,可导致交通事故增长5.8%。 相似文献
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重点探讨实际道路规划项目中一般收费道路的收费收入预测方法,目的在于尽可能使收费收入预测更为精确。在我国,高速公路通常采用依靠征收通行费以偿还投资借贷的方式进行建设,因此在规划的过程中需要对通行费收入进行预测,并进行财务分析,以保证决策者做出正确的投资决策。以笔者在日本从事的高速公路建设项目为例,分析研究了基于实用型交通量增量分配方法结合使用车种转换矩阵的高速公路路网中一般收费道路通行费收入的预测方法,并将其应用到实际道路项目财务评价中。结果表明通过控制收费道路出入口间交通量预测精度,以及采用需求相关性较大的车种转换调查数据可以提高通行费预测精度。研究表明这一方法具有很强的实用性,该方法对我国的高速公路需求预测有着借鉴作用。 相似文献
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基于数据挖掘的固定型交通检测器配置优化 总被引:2,自引:0,他引:2
结合固定型交通检测器空间配置的4条原则和配置密度优化步骤,提出基于数据挖掘技术的固定型交通检测器配置优化方法.设计6种高速公路出口匝道的固定型交通检测器配置密度方案作为实例研究对象,运用数据挖掘技术的时间序列指数平滑方法、ARIMA方法和神经网络方法分别建立高速公路出口匝道小时交通量Winters预测模型、ARIMA预测模型及神经网络预测模型.采用网格搜索技术确定Winters模型参数,设计一种比传统ARIMA模型参数估计方法更精确的算法程序,来估计ARIMA模型参数,采用3项误差指标评价模型预测效果.根据预测结果及高速公路事件管理交通参数精度要求确定可行方案及最佳方案.实例研究表明,在保证满足ITS 对交通参数精度要求的同时,通过数据挖掘技术降低了交通流信息采集固定型检测器的配置密度及成本. 相似文献
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《中外公路》2017,(3)
介绍了江西高速公路车辆通行收费数据处理时字段筛选的原则,并结合现行的收费车辆分类和公路工程车辆分类,把所有车辆分成11种类型,包括客车4种类型、货车7种类型。提出了交通特征值的计算方法,并根据对过去5年间江西高速公路20个主线收费站的数据处理结果,系统、全面地分析确定了江西高速公路的交通需求及其特征,包括交通量、交通组成、全天24h交通量分布、全年12个月交通量分布、轴载大小及其分布、交通量起止点分布、货车超载特点等。有关结果不仅为江西高速公路的规划、设计、运营、安全和养护维修的决策提供了准确和完整的数据,还为江西高速公路收费站的运营管理和交通执法尤其是治超等提供了科学依据。 相似文献
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为了进行山区高速公路追尾事故预测并识别追尾事故突出诱导因素,在对两车追尾事故进行类别划分并确定出典型两车追尾事故的基础上,分析了典型两车追尾事故的事故率与线形指标、车速差、大型车混入率、交通量等单一因素间的相关关系。鉴于单一因素与追尾事故率间的关系不能准确描述追尾事故发生规律的缺陷,建立了线形与交通状态组合条件下的追尾事故次数负二项分布预测模型,并给出了模型变量弹性系数计算方法,用以确定追尾事故的突出诱导因素。研究结果表明:基于线形与交通状态的追尾事故负二项分布预测模型能够对追尾事故进行准确预测,利用弹性系数计算方法确定出车速差、年平均日交通量(AADT)以及竖曲线半径为典型两车追尾事故的突出诱导因素。 相似文献
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为更精准预测高速公路异常交通态势变化,基于Kernel-KNN算法原理提出了态势预测模型,并调研京石高速公路异常交通态势场景下交通管理及运行监测数据,基于历史数据中速度与交通态势非线性映射关系,在MATLAB中实现了预测过程,确定了预测模型最佳参数取值范围,最后验证了预测模型的有效性。结果表明:高速公路异常交通态势预测模型的精度主要与带宽值B、时间长度T和最近邻数k等3个参数相关,当B、k、T分别在[3,10]、[8,10]、[1,2]范围时,预测模型精度相对稳定,其预测平均绝对误差(MAE)为3.97、平均绝对百分比误差(MAPE)为6.95、均方根误差(RMSE)为3.96,模型精度优于其他算法,且以单日时段速度为例,其预测值与实际速度值较吻合。 相似文献
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考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生. 相似文献
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高速公路是运输效率高、通行能力大、具备全控制条件的道路,及时发现异常交通状态并采取相应的管制措施是保持良好通行能力的基础。交通状态的短时预测技术能够在实时交通状态数据的基础上对交通状态发展趋势进行预测,为高速公路主线运行管理及匝道交通控制提供决策依据。本研究首先应用灰色关联度理论,分析了道路车型组成比例对交通状态的影响,发现车流中的大型车比例与车流平均速度存在较强的关联性,而且在纵断面线形较为复杂的山区高速公路,车流中大型车比例对车流速度的影响更为显著;然后建立了引入大型车辆比例影响因素的基于支持向量机(SVM)模型的高速公路短时交通状态预测模型,最后通过实测数据及对比试验验证了模型的可行性与准确性。结果表明:本研究设计的支持向量机预测模型具有较为准确的预测效果,均方误差为0. 024 19,决定系数为0. 58;与未引入大型车辆比例的预测方案相比,均方误差减少0. 22,决定系数增大0. 27;与传统的BP神经网络模型相比,支持向量机短时交通状态预测模型预测结果震荡幅度小,所需训练样本量少,具有良好的预测精度,综合性能较好;通过时间序列分析得到,以前6,7个时间点作为输入的预测方案效果较为准确,若时间选取过多,将对模型产生干扰,预测效果反而不好。 相似文献
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对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因. 相似文献