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測,用彈性系數(shù)法和時間序列法兩種方法結合對其趨勢交通進行預測,用效用比例法確定分擔率對其轉(zhuǎn)移交通量進行預測,用生長曲線模型對誘增交通量進行預測,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。

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測,用彈性系數(shù)法和時間序列法兩種方法結合對其趨勢交通進行預測,用效用比例法確定分擔率對其轉(zhuǎn)移交通量進行預測,用生長曲線模型對誘增交通量進行預測,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。

本文從影響高速公路交通量增長的宏觀經(jīng)濟指標出發(fā),借鑒了matas(2001)高速公路交通量增長預測模型,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測模型,結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數(shù)據(jù),在預測其經(jīng)濟因素概率分布模型的基礎上,預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,同時為預測交通流量的增長提供一種客觀的方法。

本文將灰色理論引入交通預測中進行建模,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.

高速公路交通量預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致預測結果存在一定程度的風險。該文運用風險分析方法,對影響交通量的風險因素進行了分類和識別,闡述了風險的產(chǎn)生及其特性,估計了主要風險因素的概率分布,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規(guī)模與制定投資決策提供了可靠依據(jù)。

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測，并提出了應用該軟件的不足。

基于甘肅高等級公路收費年收入的統(tǒng)計數(shù)據(jù),結合其收入和交通量之間的粗略關系,運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測高等級公路各收費站年收入,從而間接地對高等級公路交通流量進行預測,為提高高速公路的管理與服務水平,對提高高等級公路管理部門的信息感知能力和應急處置能力、提高路網(wǎng)運行效率、建設和諧高等級公路具有極其重要的意義。

引言高速公路交通量預測是高速公路建設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、綜合分析建設項目的必要性和可行性的基礎,是確定高速公路建設項目的技術等級、工程規(guī)模、效益分析的主要依據(jù)。同時,其準確率直接關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)選用不同的預測方法,國內(nèi)、外已提出的各種預測方法多達200種左右,但用于實際操作的較少,如頭腦風暴法、專家預測法、

區(qū)域高速公路網(wǎng)是區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎設施,為預測區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量,引入經(jīng)濟學中的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),以人均gdp、人口密度為參數(shù)構建運輸需求函數(shù),基于運輸需求函數(shù)構建區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量預測模型。模型能以簡單的因素分析基礎,對區(qū)域高速公路網(wǎng)交通量進行預測,為區(qū)域公路網(wǎng)交通量預測提供了新的思路決策依據(jù)。

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)濟結構,前者是主導因素,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)展關系的相關性提出了建議,旨在提高公路網(wǎng)規(guī)劃的科學性。

基于邊坡變形監(jiān)測信息具有一定的灰色特征,應用灰色系統(tǒng)理論的原理和方法,建立了邊坡變形預測等步長與非等步長gm(1,1)預測模型。采用gm(1,1)模型對衡桂高速公路某典型邊坡段測斜管監(jiān)測變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測,預測結果與實測結果較為一致,表明了本文建立的灰色預測模型具有較好的可行性和適用性。

針對交通流中未知的流量難以有效預測的困難,提出應用gm(1,1)模型進行交通運量預測的方法,為交通管理提供精確的預測信息。應用基于gm(1,1)模型的灰色預測方法對北京春運鐵路客運量數(shù)據(jù)進行預測分析,最后通過誤差分析證明了該方法具有良好的精確度,表明其在公共交通運量預測中是有效的。

文章從灰色預測模型gm(1,1)原理和誤差檢驗入手,以銅旬高速滑坡監(jiān)測示范工程點地表位移監(jiān)測為例,介紹了灰色預測模型gm(1,1)在滑坡監(jiān)測預警中的應用,并對監(jiān)測數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)進行了比較分析,證明了灰色預測模型gm(1,1)在滑坡監(jiān)測預警中的應用是合理可靠的。

文章從灰色預測模型gm（1,1）原理和誤差檢驗入手,以銅旬高速滑坡監(jiān)測示范工程點地表位移監(jiān)測為例,介紹了灰色預測模型gm（1,1）在滑坡監(jiān)測預警中的應用,并對監(jiān)測數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)進行了比較分析,證明了灰色預測模型gm（1,1）在滑坡監(jiān)測預警中的應用是合理可靠的.

目前高速公路交通預測方法側重分析跨區(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，其承擔的城市交通對交通量的影響，既有公路交通量預測方法不大適用于城區(qū)段高速公路交通量預測。對公路交通量預測方法進行改進，建立了適用于城區(qū)段高速交通量預測的傳統(tǒng)公路交通量預測方法和城市交通預測方法相結合的組合預測方法。組合預測方法以成熟的城市交通預測流程為基礎，交通生成和交通分布階段采用兩種方法分別平行進行預測。在交通分布／交通方式劃分階段，利用公路交通量預測方法預測所得項目影響區(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測結果。該預測方法已應用于廣深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量預測。

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

分析了專用公路交通量預測的影響因素,把專用公路交通量預測分為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類交通量的預測方法,并通過實例應用,驗證了預測方法的可行性。

針對傳統(tǒng)的灰色預測模型對建筑物沉降預測精度不高、擬合數(shù)據(jù)較差的問題,在傳統(tǒng)的gm（1,1）模型基礎上提出了分數(shù)階建模的思想,采用粒子群優(yōu)化算法求解最優(yōu)分數(shù)階次,建立基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階pfgm（1,1）模型.實例計算表明,分數(shù)階fgm（1,1）模型可以提高建筑物沉降的預測精度,通過粒子群優(yōu)化算法選取最優(yōu)階次可以進一步提高預測精度和誤差檢驗等級.由此可見,基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階pfgm（1,1）模型對建筑物的沉降控制有著重要的指導作用.

針對傳統(tǒng)的灰色預測模型對建筑物沉降預測精度不高、擬合數(shù)據(jù)較差的問題,在傳統(tǒng)的gm（1,1）模型基礎上提出了分數(shù)階建模的思想,采用粒子群優(yōu)化算法求解最優(yōu)分數(shù)階次,建立基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階pfgm（1,1）模型.實例計算表明,分數(shù)階fgm（1,1）模型可以提高建筑物沉降的預測精度,通過粒子群優(yōu)化算法選取最優(yōu)階次可以進一步提高預測精度和誤差檢驗等級.由此可見,基于粒子群優(yōu)化的分數(shù)階pfgm（1,1）模型對建筑物的沉降控制有著重要的指導作用.

gm(1,1)模型是最常見的灰色系統(tǒng)模型,也是預測理論體系中的一個重要分支,被廣泛應用于各種建筑物、構造物的變形監(jiān)測預報中。本文針對傳統(tǒng)gm(1,1)模型中存在的問題,對模型中的初始值、背景值及時間響應函數(shù)進行優(yōu)化,得到一個優(yōu)化的gm(1,1)模型,并將其應用到高速公路的沉降預報。實例證實,優(yōu)化的gm(1,1)模型的模擬和預報精度比傳統(tǒng)gm(1,1)模型有顯著提高,體現(xiàn)了該模型的優(yōu)良性與適用性。

為研究我國交通事故發(fā)展趨勢,在已有事故預測技術基礎上,根據(jù)2009-2013年全國道路交通事故發(fā)生起數(shù)、死亡人數(shù)數(shù)據(jù),建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。運用matlab進行建模分析簡化運算過程,并直觀顯示曲線擬合情況。預測結果顯示：事故起數(shù)與死亡人數(shù)預測相對誤差分別為e1=0.0023,e2=0.0040;小誤差概率p均為1;后驗差比值分別為c1=0.0524,c2=0.1082,預測精度均為一級,短期預測精度高,能很好地預測交通事故的發(fā)展趨勢。

以宏觀動態(tài)交通流模型為基礎,分析了模型中各個參數(shù)之間的函數(shù)關系.給出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡理論的高速公路交通流預測模型建立的方法,對高速公路進行建模.該模型可以通過對高速公路交通流信息的實時采集對參數(shù)進行動態(tài)的修正,達到交通流信息預測的準確性要求.