四階段預(yù)測理論的公路交通量預(yù)測

引言高速公路交通量預(yù)測是高速公路建設(shè)項目可行性研究報告的一項重要內(nèi)容,它是進行交通量現(xiàn)狀評價、綜合分析建設(shè)項目的必要性和可行性的基礎(chǔ),是確定高速公路建設(shè)項目的技術(shù)等級、工程規(guī)模、效益分析的主要依據(jù)。同時,其準(zhǔn)確率直接關(guān)系高速公路投資回報率,甚至影響項目國民經(jīng)濟評價及財務(wù)評價。根據(jù)調(diào)查資料和工程項目的性質(zhì)選用不同的預(yù)測方法,國內(nèi)、外已提出的各種預(yù)測方法多達200種左右,但用于實際操作的較少,如頭腦風(fēng)暴法、專家預(yù)測法、

在系統(tǒng)分析道路交通量預(yù)測特點基礎(chǔ)上,運用主成分分析法建立節(jié)點重要度函數(shù),然后針對路網(wǎng)形態(tài)變動不大、較大兩種狀況探討了推斷路段交通量的方法,最后結(jié)合某區(qū)域公路網(wǎng)規(guī)劃進行了實際運用,具有一定的實用性

本文將灰色理論引入交通預(yù)測中進行建模,并在某高速上進行實例分析,該方法具有較高的可靠性和實用性.

本文從影響高速公路交通量增長的宏觀經(jīng)濟指標(biāo)出發(fā),借鑒了matas(2001)高速公路交通量增長預(yù)測模型,回歸出我國基于宏觀經(jīng)濟因素的高速公路交通量增長預(yù)測模型,結(jié)果表明影響交通流量增長的最主要經(jīng)濟因素為地區(qū)生產(chǎn)總值和地區(qū)失業(yè)人口。本文還基于福建省某條高速公路的相關(guān)數(shù)據(jù),在預(yù)測其經(jīng)濟因素概率分布模型的基礎(chǔ)上,預(yù)測出其交通流量增長概率分布圖。本文目的在于指出影響高速公路交通量增長的經(jīng)濟因素,同時為預(yù)測交通流量的增長提供一種客觀的方法。

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分數(shù)階累加的方式獲得分數(shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

文章以合肥市廬陽區(qū)北部某條新建道路為例,在現(xiàn)狀調(diào)查和規(guī)劃資料收集的基礎(chǔ)上,采用\"四階段法\"對道路本身及周邊的路網(wǎng)在未來規(guī)劃年限所分配的交通流量進行預(yù)測,在預(yù)測的基礎(chǔ)上分析論證車道數(shù)的規(guī)模,并通過道路的服務(wù)程度、路段飽和度指標(biāo),對道路的通行能力進行合理的評價。

闡述交通量預(yù)測“四階段”法基本步驟。以黑龍江省省道明水至林甸段改擴建公路為例，基于四階段法，對transcad軟件在改擴建項目交通量預(yù)測中的應(yīng)用進行分析研究，其中包括未來社會經(jīng)濟發(fā)展趨勢預(yù)測、交通小區(qū)的劃分及路網(wǎng)的構(gòu)建、基年od矩陣反推、未來出行產(chǎn)生、吸引總量預(yù)測、未來出行分布預(yù)測和交通量分配。結(jié)合transcad軟件對“四階段”法四個階段進行逐一分析，提取出影響交通量預(yù)測的主要因素。將遠景年擬建項目交通分配量作為評價指標(biāo)，對影響因素進行敏感性分析，得出gdp預(yù)測增長率為最敏感因素，基年路段實測交通量次之。故應(yīng)在今后的預(yù)測工作中對基年路段實測車流量調(diào)查和gdp預(yù)測增長率預(yù)測進行分析總結(jié)，以確保交通量預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

高速公路交通量預(yù)測過程涉及眾多的輸入因素,其中許多因素的不確定性將導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果存在一定程度的風(fēng)險。該文運用風(fēng)險分析方法,對影響交通量的風(fēng)險因素進行了分類和識別,闡述了風(fēng)險的產(chǎn)生及其特性,估計了主要風(fēng)險因素的概率分布,并用蒙特卡羅方法對未來交通量進行了模擬,得到了交通量的概率分布曲線,為合理計算高速公路建設(shè)規(guī)模與制定投資決策提供了可靠依據(jù)。

傳統(tǒng)的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數(shù)據(jù)序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數(shù)據(jù)，會使得在預(yù)測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復(fù)雜，為解決這一問題，采用分數(shù)階累加的方式獲得分數(shù)階累加值，這樣就能減弱原始數(shù)據(jù)中擾動對仿真和預(yù)測值的影響，有效的提高了預(yù)測的準(zhǔn)確度。應(yīng)用實例分析，表明0．5階gm（i，1）模型的平均相對誤差為7．71％和0．1階gm（1，1）模型的平均相對誤差為7132％優(yōu)于傳統(tǒng)的gm（i，11仿真預(yù)測模型的平均相對誤差11．21％。

分析了傳統(tǒng)公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法存在的主要問題,從綜合運輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā),提出了基于綜合運輸網(wǎng)絡(luò)的公路建設(shè)項目交通量預(yù)測方法,并對預(yù)測方法涉及的具體模型進行了討論,認為應(yīng)用該方法可以客觀反映公路與其他運輸方式之間的作用關(guān)系、準(zhǔn)確描述交通量的轉(zhuǎn)移規(guī)律、充分把握建設(shè)項目在綜合運輸網(wǎng)絡(luò)中的作用和地位,使預(yù)測結(jié)果更加合理、有效。

通過分析高速公路交通量的變化規(guī)律,將高速公路運營期間的交通量預(yù)測分為三個階段,運用交通規(guī)劃軟件transcad對高速公路運營期的基年的交通量進行預(yù)測,將高速公路流量飽和前增長期內(nèi)的交通量分成趨勢交通量、轉(zhuǎn)移交通量和誘增交通量三部分分別進行預(yù)測,用彈性系數(shù)法和時間序列法兩種方法結(jié)合對其趨勢交通進行預(yù)測,用效用比例法確定分擔(dān)率對其轉(zhuǎn)移交通量進行預(yù)測,用生長曲線模型對誘增交通量進行預(yù)測,最后分析了高速公路流量飽和后其交通量的變化情況,并計算出高速公路投入運營后交通量達到飽合的時間。

論文 題目bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高速公路交通量預(yù) 測中的應(yīng)用 作者孫學(xué)毅孫學(xué)凡 指導(dǎo)老師汪海洋 帶隊老師冉北 學(xué)校名稱欒川縣第一高級中學(xué) 摘要：本文介紹應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高速公路交通量的預(yù)測，采用 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，運用該模型對 高速公路的收費情況進行預(yù)測，從而間接預(yù)測該高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

目前高速公路交通預(yù)測方法側(cè)重分析跨區(qū)域問的公路交通需求，難以有效反映高速公路進入城市連綿建成區(qū)后，其承擔(dān)的城市交通對交通量的影響，既有公路交通量預(yù)測方法不大適用于城區(qū)段高速公路交通量預(yù)測。對公路交通量預(yù)測方法進行改進，建立了適用于城區(qū)段高速交通量預(yù)測的傳統(tǒng)公路交通量預(yù)測方法和城市交通預(yù)測方法相結(jié)合的組合預(yù)測方法。組合預(yù)測方法以成熟的城市交通預(yù)測流程為基礎(chǔ)，交通生成和交通分布階段采用兩種方法分別平行進行預(yù)測。在交通分布／交通方式劃分階段，利用公路交通量預(yù)測方法預(yù)測所得項目影響區(qū)車輛od矩陣，對城市交通規(guī)劃模型獲得的分車型od矩陣進行校正。最后利用校正后的od矩陣在城市交通規(guī)劃模型中進行分配得到預(yù)測結(jié)果。該預(yù)測方法已應(yīng)用于廣深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量預(yù)測。

. . 基于四階段法的城市軌道交通客流預(yù) 測模型研究 . . 摘要 關(guān)鍵詞：軌道交通客流預(yù)測通過預(yù)測線路斷面流量、換乘流量、車站出入口流量 為規(guī)劃線網(wǎng)方案的評價、軌道建設(shè)提供重要的量化指標(biāo)，其對于軌道交通項目的 科學(xué)決策具有重要的意義。 本文主要內(nèi)容如下： （1）闡述國內(nèi)外軌道交通預(yù)測研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，研究背景和研究意義； （2）介紹傳統(tǒng)四階段法基本原理和方法，并指出傳統(tǒng)四階段法存在的不足， 并提出了改進方法； （3）針對傳統(tǒng)四階段法的不足進行了改進，按出行目的和小區(qū)區(qū)位建立改進 的四階段法軌道交通預(yù)測模型； （4）以某軌道交通網(wǎng)絡(luò)為研究對象，運用改進的四階段法進行客流預(yù)測。 關(guān)鍵詞：四階段法；軌道交通；客流預(yù)測；交通分布模型；交通生成模型 . . abstract passengervolumeforecastbypredictingtheflowli

交通量是一個不平穩(wěn)的時間序列,在不確定性條件和缺乏數(shù)據(jù)資料的情況下,交通量的預(yù)測是一個較復(fù)雜的問題。灰色馬爾科夫鏈模型是一種結(jié)合經(jīng)典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移行為的預(yù)測模型。該模型在灰色預(yù)測理論的基礎(chǔ)上,再對隨機波動大的殘差序列進行馬爾科夫預(yù)測,實現(xiàn)了兩者的優(yōu)勢互補,克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)灰色gm(1,1)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上建立交通量的灰色馬爾科夫鏈模型,研究表明,該模型在交通量的預(yù)測方面相對傳統(tǒng)的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

農(nóng)村公路交通量調(diào)查現(xiàn)狀近幾年,隨著農(nóng)村公路建設(shè)事業(yè)的蓬勃發(fā)展,農(nóng)村公路建設(shè)取得了輝煌的成就,逐步形成縣、鄉(xiāng)公路為支脈,村級公路為毛細的縱橫交錯四通八達的農(nóng)村路網(wǎng)。并按規(guī)定和要求在縣級公路和重要鄉(xiāng)級公路上設(shè)置了相應(yīng)的交通量觀測站,進行交通情況調(diào)查。目前農(nóng)村公路交調(diào)站點全部為間隙式人工觀測站點,觀測記錄人員主要以現(xiàn)有的道班工人為主。

交通量的預(yù)測對公路隧道運營期通風(fēng)系統(tǒng)的節(jié)能降耗具有重大意義,將新型小樣本學(xué)習(xí)機器高斯過程引入隧道交通量預(yù)測,提出了一種組合核函數(shù),用以改善單一核函數(shù)高斯過程的泛化性能,在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中采用粒子群優(yōu)化算法,自動搜尋泛化性能最好的高斯過程超參數(shù),形成粒子群高斯過程耦合算法,并編寫了相應(yīng)的計算程序.對某公路隧道交通量進行了預(yù)測,結(jié)果表明：組合核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差僅為4.41%,平均相對誤差為1.96%;兩種單一核函數(shù)高斯過程最大預(yù)測相對誤差均為6.68%,平均相對誤差分別為2.7%和2.67%;粒子群高斯過程耦合模型可以高精度地用于隧道交通量預(yù)測,且組合核函數(shù)可以提高單一核函數(shù)的泛化性能,并為其他類似工程提供借鑒.

分析了專用公路交通量預(yù)測的影響因素,把專用公路交通量預(yù)測分為3類:a類機械變化交通量、b類園區(qū)誘增交通量及c類趨勢交通量。提出了3類交通量的預(yù)測方法,并通過實例應(yīng)用,驗證了預(yù)測方法的可行性。

本文介紹了transcad軟件的特點及其功能，作為交通規(guī)劃軟件對濟南至東營高速公路的未來特征年的交通量進行了預(yù)測，并提出了應(yīng)用該軟件的不足。

雖然影響交通量增長的因素有很多,但有兩點是最重要的,一個是國民經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀,一個是經(jīng)濟總量與經(jīng)濟結(jié)構(gòu),前者是主導(dǎo)因素,后者為具體因素。本文基于高速公路入口處的交通量,對探討高速公路出入口交通量與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的相關(guān)性提出了建議,旨在提高公路網(wǎng)規(guī)劃的科學(xué)性。

針對具有跳躍性的中長時數(shù)據(jù)預(yù)測,提出一種改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型對高速公路收費站交通量進行預(yù)測.將原始交通量數(shù)據(jù)經(jīng)過1階弱化和1-ago處理后,利用灰色關(guān)聯(lián)度對初始值的取值進行加權(quán)優(yōu)化,同時對背景值采取光滑優(yōu)化處理,從而組合成新型灰色gm(1,1)模型.應(yīng)用某收費站實際交通量統(tǒng)計數(shù)據(jù)來驗證新型灰色gm(1,1)模型算法預(yù)測準(zhǔn)確性,結(jié)果表明:改進加權(quán)灰色gm(1,1)模型具有更好的適用性和準(zhǔn)確性.

由于普通干線公路主要為半剛性基層瀝青路面結(jié)構(gòu),型式較為單一且由于結(jié)構(gòu)自身缺陷經(jīng)常過早地出現(xiàn)損壞,故應(yīng)對普通干線公路瀝青路面典型結(jié)構(gòu)型式進行補充和完善。交通量及交通軸載作用次數(shù)是路面結(jié)構(gòu)過早出現(xiàn)損壞的主要外部因素,因此在提出典型路面結(jié)構(gòu)型式前應(yīng)充分了解普通干線公路交通荷載情況。通過對某省不同片區(qū)14條干線公路（共17個路段）進行調(diào)研并進行軸載換算共得出85個樣本參數(shù),據(jù)此對普通干線公路進行交通量等級劃分,以為典型路面結(jié)構(gòu)的提出和現(xiàn)有路面結(jié)構(gòu)的完善打下良好基礎(chǔ)。