公路建设可行性研究交通量预测方法分析

我国公路建设可行性研究中，交通量的预测存在很多问题，预测数据来源不准确，方法不合理等现象较为严重。本文结合工程实例在分析交通量预测的所存在问题的基础上提出相应的建议，对策，以期对我国公路建设交通量预测提供帮助。     

一般公路的交通量预测方法及示例

目前,我国规范中未有明确而成熟的一般公路交通量预测的方法.对此,本文以某四级公路为例,叙述了其交通量预测的过程、方法和结果,可供相关公路工程项目的交通量预测借鉴.     

公路建设项目交通量S曲线预测法

公路交通量预测模型的选用是公路建设项目交通量预测的基础.对<公路建设项目可行性研究报告编制办法>中所附的六种预测模型中的S曲线预测法作了一些计算方法的探讨,并以工程实例进行了预测比较,可供公路建设项目工程可行性研究交通量预测参考.     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

公路建设项目交通量S曲线预测法

公路交通量预测模型的选用是公路建设项目交通量预测的基础，对《公路建设项目可行性研究报告编制办法》中所附的六种预测模型中的S典线预测法作了一些计算方法的探讨，并以工程实例进行了预测比较，可供公路建设项目工程可行性研究交通量预测参考。     

贵州高速公路项目交通量预测探讨

本文阐述了经济发展与公路建设发展的互动关系,从经济与交通的"供需关系"和"导向关系"角度,分析研究了贵州高速公路项目交通量预测的重点及难点。同时,结合贵州实际,对远景交通量进行了探讨。     

实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法

灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程．有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度．该方法首先用GM（1,1）模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM（1,1）的预测结果,因而具有较高的预测精度．使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM（1,1）预测．实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的．     

工业矿区专用公路交通量预测及评价

以陕西省富平县矿区专用公路为例,在进行一期、二期公路工程可行性研究中,对评价范围内的公路进行交通量预测及服务水平评价.将预测的远景交通量分为背景交通量和新增交通量,建立回归预测模型,基于弹性系数法确定背景交通量的增长率;根据矿区建设规模及规划产量确定新增交通量.对评价范围内的道路进行服务水平评价并提出建议.     

区域交通量预测的优化与应用

本文主要论述了进行区域交通量预测的基本方法和优化原则，通过比较传统的交通量预测三种方法，得出了在进行区域交通量预测时，要把三种传统的预测方法进行有机地结合使用结论。并以实例加以回推，进一步强化了研究交通量预测模型与把预测的结果应用于实践同样重要。     

基于遗传-神经网络的交通量预测

分析了遗传算法 (Genetic Algorithm,GA)和人工神经网络 (Artificial Neural Network,ANN)的优缺点 ,在此基础上提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合起来的遗传 -神经网络预测模型 ,并将此模型用于河北省交通量预测 ,其预测结果的精度明显得到提高 ,表明遗传 -神经网络预测模型可以作为交通量预测的一种有效手段。     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用BP神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。     

基于灰色理论的交通量预测

灰色模型可以在交通量资料缺乏的条件下建立模型进行预测,运用灰色模型对未来交通量进行预测。在灰色预测的基础上,建立了一阶单变量的交通量预测模型,运用灰色GM（1,1）模型来体现交通量的灰色性。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,成功地预测了交通量,预测结果证明了该模型的优点,该模型具有较强的适用性。本方法简便、适用,尤其能够在历史数据缺乏、离散性高、并对影响历史数据的各因素认识不十分清楚的情况下,能够得到较高精度的预测结果,利用灰色理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

高速公路交通量预测失准问题与对策

文章根据三条高速公路建设项目关于交通量预测的后评价寻找预测缺陷。并总结交通量预测失准的原因，提出了解决该问题的三项具体措施。     

一种基于周期变化特性的交通量组合预测方法

特定时期内的交通量具有周期变化特性,文章提出一种组合预测方法来预测具有这种特性的交通量。该方法在分析交通量的周期变化特性基础上,利用自适应过滤法的优点,来达到预测交通量的目的,预测结果表明优于其他单个预测方法。     

浅议高速公路交通量预测和收费标准制定

四阶段法基于起讫点调查,要获得全部路段交通量比较困难。经济增长因素、转移交通量、路网条件的 变化还影响其准确性。建议采用起讫点调查与区域内路段交通量历年实测量相结合的方法，提高前期收集数据的准确性；在标定交通量与分配模型时采用非平衡模型中的静态多路径分配方法，着重考虑出行时间、出行距离以及路况等因素对出行者选择出行路线的影响，使预测交通量更接近实际交通量，确定出相应的、合理的费率标准，让投资者在政府允许的年限内还清贷款和利息。     

交通量时间序列ARIMA预测技术研究

实时准确的交通流量预测是智能运输系统实现的前提和关键。随着预测时间间隔的进一步缩短，交通流量的不确定性越来越强。作为时域分析方法之一的ARIMA模型，以其理论基础扎实、操作步骤规范、分析结果易于解释的优点，成为时间序列分析的主流方法。文章结合SPSS软件对该预测技术进行研究，并利用某高速公路交通量调查序列进行实证分析。     

基于系统平衡法的区域交通量预测方法探讨

解决在无现状调查OD或现状OD资料不全的情况下,充分利用未来年度各区域城市总体规划和经济圈发展规划,更加科学合理地预测发展变化较大区域交通量。采用多元回归分析进行交通需求预测、采用系统平衡法进行交通分布预测,最后以重庆市一小时经济圈交通量预测为例,对预测结果进行了评价分析。     

县乡公路网交通预测方法探讨

根据县乡公路网规划的实际情况，提出了一种不基于现状ＯＤ调查的交通量预测方法，该方法为一种模拟四阶段法，充分考虑了县乡公路交通的变化规律，利用其易得的现状交通量资料为基础进行预测，实际应用效果良好。     

基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测

预测精度高,实时性强的交叉口交通量预测算法可以极大地提高城市交通控制的效率。文中提出了基于模糊神经网络的信号交叉口交通量预测方法。该方法以模糊神经网络为核心,应用在线滚动学习模型实现交叉口交通量预测,并应用了交通量微观仿真系统对模型进行检验,仿真结果表明该模型比传统方法精度高,收敛速度快。本模型在城市交通控制系统研究中有巨大的应用潜力。     

公路工程可行性研究中拟建铁路对交通量预测的影响分析

公路工程可行性研究是对某一公路建设项目（通常指一奢路线，有时也可指特大桥梁或长大隧道）在建设必要性、技术可行性、经济合理性、实施可能性等方面进行综合研究，推荐最佳方案，为建设项目的决策提供科学依据。本文通过分析工程项目交通量预测中拟建铁路对交通量的影响，确定铁路向公路交通量的再分配。