傳統的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數據序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數據，會使得在預測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復雜，為解決這一問題，采用分數階累加的方式獲得分數階累加值，這樣就能減弱原始數據中擾動對仿真和預測值的影響，有效的提高了預測的準確度。應用實例分析，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％優于傳統的gm（i，11仿真預測模型的平均相對誤差11．21％。

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模與制定投資決策提供了可靠依據。

傳統的gm（i，1）模型在仿真和模擬時對原始數據序列依賴度很高，使得在有一定擾動的原始序列數據，會使得在預測高速公路交通量時存在與真實值便宜度過大，并且運算復雜，為解決這一問題，采用分數階累加的方式獲得分數階累加值，這樣就能減弱原始數據中擾動對仿真和預測值的影響，有效的提高了預測的準確度。應用實例分析，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％優于傳統的gm（i，11仿真預測模型的平均相對誤差11．21％。

針對具有跳躍性的中長時數據預測,提出一種改進加權灰色gm(1,1)模型對高速公路收費站交通量進行預測.將原始交通量數據經過1階弱化和1-ago處理后,利用灰色關聯度對初始值的取值進行加權優化,同時對背景值采取光滑優化處理,從而組合成新型灰色gm(1,1)模型.應用某收費站實際交通量統計數據來驗證新型灰色gm(1,1)模型算法預測準確性,結果表明:改進加權灰色gm(1,1)模型具有更好的適用性和準確性.

本文介紹了transcad軟件的特點及其功能，作為交通規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計數據,結合其收入和交通量之間的粗略關系,運用bp神經網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容,它是進行交通量現狀評價、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、工程規模、效益分析的主要依據。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濟評價及財務評價。根據調查資料和工程項目的性質選用不同的預測方法,國內、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、

雖然影響交通量增長的因素有很多,但有兩點是最重要的,一個是國民經濟的發展現狀,一個是經濟總量與經濟結構,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濟發展關系的相關性提出了建議,旨在提高公路網規劃的科學性。

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

目前高速公路交通預測方法側重分析跨區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，建立了適用于城區段高速交通量預測的傳統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車輛od矩陣，對城市交通規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神經網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神經網絡對高速公路交通量的預測，采用 matlab神經網絡工具箱函數建立神經網絡預測模型，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。

高速公路交通量(道路上行駛的各類車輛的車流量)的大小反應了社會經濟發展對高速公路的交通需求。本文將影響上海市交通量的因素歸納為社會經濟類、交通設施類和公共政策類三大類,并逐層細化。運用聚類分析對交通量(即因變量)進行歸納,使用相關性分析對影響因素(即自變量)進行篩選。采用一元線性回歸和彈性回歸模型研究了人均gdp對不同類別交通量的影響程度,并對比分析了各個模型的優劣。

區域公路交通量的科學預測是區域公路網規劃的前提和基礎。在分析了我國從1980年以來公路交通工具的變化后，指出今后應以小汽車作為公路交通量衡量的標準，在此基礎上，運用四階段預測分析理論，研究和建立了適合的公路交通量預測模型和方法，對公路交通量的分布、交通方式等進行了預測分析。

以宏觀動態交通流模型為基礎,分析了模型中各個參數之間的函數關系.給出了基于bp神經網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進行動態的修正,達到交通流信息預測的準確性要求.

交通量的預測對公路隧道運營期通風系統的節能降耗具有重大意義,將新型小樣本學習機器高斯過程引入隧道交通量預測,提出了一種組合核函數,用以改善單一核函數高斯過程的泛化性能,在網絡訓練過程中采用粒子群優化算法,自動搜尋泛化性能最好的高斯過程超參數,形成粒子群高斯過程耦合算法,并編寫了相應的計算程序.對某公路隧道交通量進行了預測,結果表明：組合核函數高斯過程最大預測相對誤差僅為4.41%,平均相對誤差為1.96%;兩種單一核函數高斯過程最大預測相對誤差均為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測,且組合核函數可以提高單一核函數的泛化性能,并為其他類似工程提供借鑒.

交通量是一個不平穩的時間序列,在不確定性條件和缺乏數據資料的情況下,交通量的預測是一個較復雜的問題。灰色馬爾科夫鏈模型是一種結合經典灰色理論和馬爾科夫鏈的狀態轉移行為的預測模型。該模型在灰色預測理論的基礎上,再對隨機波動大的殘差序列進行馬爾科夫預測,實現了兩者的優勢互補,克服了兩者的不足。以太原市漪汾橋斷面的交通量的數據在傳統灰色gm(1,1)預測模型的基礎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測方面相對傳統的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

中國高速公路交通廣播是由交通運輸部和中央人民廣播電臺聯合打造的國家級交通廣播。在河北省高速公路管理局所屬的高速公路沿線,建設高速公路交通廣播信號覆蓋系統,能提高高速公路交通信息服務質量,為公路出行者和城鎮居民提供高品質調頻廣播節目,及切實有用的路況信息服務,奎面提升河北省高速的公路運輸服務水平。

京沈高速公路(天津段)全長37.178公里(k61+208～k98+387),全線為雙向六車道。路基寬度為34.5米,路面寬30米(0.75×2+3.0×2+3.75×6)。行車道設計彎沉為33(0.01毫米),超車道設計彎沉為20.4(0.01

以浙江省共84個高速公路歷年的投資情況作為基礎數據,通過樣本修正和曲線擬合,對高速公路造價增長的內在規律進行了分析,并分析了高速公路造價增長與國民經濟發展之間的相關聯系以及浙江省高速公路未來造價的變化趨勢。由于未來的經濟發展速度以及公路造價增長情況,都可能受到國家各項政策和法規調控的影響,故此預測僅為參考。

青海西部更需要高速公路。地區獨特的地形地貌、氣候、水文、地質特點，設計低造價公路是完全可能的。對完工路基測定彎沉值，優化路面結構設計是低造價的重要舉措