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、

在系統分析道路交通量預測特點基礎上,運用主成分分析法建立節點重要度函數,然后針對路網形態變動不大、較大兩種狀況探討了推斷路段交通量的方法,最后結合某區域公路網規劃進行了實際運用,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濟指標出發,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濟因素為地區生產總值和地區失業人口。本文還基于福建省某條高速公路的相關數據,在預測其經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濟因素,同時為預測交通流量的增長提供一種客觀的方法。

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％。

文章以合肥市廬陽區北部某條新建道路為例,在現狀調查和規劃資料收集的基礎上,采用\"四階段法\"對道路本身及周邊的路網在未來規劃年限所分配的交通流量進行預測,在預測的基礎上分析論證車道數的規模,并通過道路的服務程度、路段飽和度指標,對道路的通行能力進行合理的評價。

闡述交通量預測“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測中的應用進行分析研究，其中包括未來社會經濟發展趨勢預測、交通小區的劃分及路網的構建、基年od矩陣反推、未來出行產生、吸引總量預測、未來出行分布預測和交通量分配。結合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，對影響因素進行敏感性分析，得出gdp預測增長率為最敏感因素，基年路段實測交通量次之。故應在今后的預測工作中對基年路段實測車流量調查和gdp預測增長率預測進行分析總結，以確保交通量預測結果的準確性。

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％。

分析了傳統公路建設項目交通量預測方法存在的主要問題,從綜合運輸的角度出發,提出了基于綜合運輸網絡的公路建設項目交通量預測方法,并對預測方法涉及的具體模型進行了討論,認為應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系、準確描述交通量的轉移規律、充分把握建設項目在綜合運輸網絡中的作用和地位,使預測結果更加合理、有效。

通過分析高速公路交通量的變化規律,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的交通量分成趨勢交通量、轉移交通量和誘增交通量三部分分別進行預測,用彈性系數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。

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

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。

. . 基于四階段法的城市軌道交通客流預 測模型研究 . . 摘要 關鍵詞：軌道交通客流預測通過預測線路斷面流量、換乘流量、車站出入口流量 為規劃線網方案的評價、軌道建設提供重要的量化指標，其對于軌道交通項目的 科學決策具有重要的意義。 本文主要內容如下： （1）闡述國內外軌道交通預測研究現狀和發展趨勢，研究背景和研究意義； （2）介紹傳統四階段法基本原理和方法，并指出傳統四階段法存在的不足， 并提出了改進方法； （3）針對傳統四階段法的不足進行了改進，按出行目的和小區區位建立改進 的四階段法軌道交通預測模型； （4）以某軌道交通網絡為研究對象，運用改進的四階段法進行客流預測。 關鍵詞：四階段法；軌道交通；客流預測；交通分布模型；交通生成模型 . . abstract passengervolumeforecastbypredictingtheflowli

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。

農村公路交通量調查現狀近幾年,隨著農村公路建設事業的蓬勃發展,農村公路建設取得了輝煌的成就,逐步形成縣、鄉公路為支脈,村級公路為毛細的縱橫交錯四通八達的農村路網。并按規定和要求在縣級公路和重要鄉級公路上設置了相應的交通量觀測站,進行交通情況調查。目前農村公路交調站點全部為間隙式人工觀測站點,觀測記錄人員主要以現有的道班工人為主。

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.

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。

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。

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。

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.

由于普通干線公路主要為半剛性基層瀝青路面結構,型式較為單一且由于結構自身缺陷經常過早地出現損壞,故應對普通干線公路瀝青路面典型結構型式進行補充和完善。交通量及交通軸載作用次數是路面結構過早出現損壞的主要外部因素,因此在提出典型路面結構型式前應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14條干線公路（共17個路段）進行調研并進行軸載換算共得出85個樣本參數,據此對普通干線公路進行交通量等級劃分,以為典型路面結構的提出和現有路面結構的完善打下良好基礎。