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。     

高速公路交通量预测与监控策略

文章以宁宣杭高速公路宁国至千秋关段为例,分析了高速公路交通量的预测方法,并在预测交通量的基础上,提出了宁国至千秋关段高速公路的控制策略,为今后高速公路监控系统设计提供了依据。     

高速公路收费标准分析方法研究

对高速公路收费标准分析中的几个主要问题如收费系统、交通量与收费标准之间的关系进行了探讨，提出了如何使用收益公平原则确定合理的收费标准的方法，实际应用表明该方法是可行的。     

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。     

高速公路城市化路段短时交通量预测方法研究

在对高速公路进出城路段交通拥堵现象产生原因进行分析的基础上,基于径向基神经网络的思想,建立了适用于高速公路城市化路段的短时交通量预测模型,为高速公路服务水平判定、交通控制与诱导提供理论依据和技术支持。最后,以京津塘高速公路城市化路段为例,对建立的模型进行效果验证,结果证明所建立的方法是有效性的、可行的。     

基于“四阶段法”的改扩建高速公路近期交通量预测

摘 要： 鉴于高速公路改扩建已成为时下我国高速公路发展建设中的常见现象及今后的一大发展方向,本文讨论了交通量预测的基本思路,以现状道路交通OD为基础,根据交通出行的趋势和特点,采用四阶段法（社会经济预测、交通生成预测、交通分布预测和交通分配）对改扩建高速公路交通量进行预测,为今后高速公路扩宽改造交通量预测工作如何开展提供思路。     

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。     

改进粒子群优化XGBoost模型的高速公路服务区交通量预测

为了科学有效地评估高速公路服务区交通通行服务能力和进行基础设施优化配置,提出一种基于改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)和XGBoost融合的高速公路服务区交通量预测模型.首先对粒子群算法的拓扑关系结构进行改进,将粒子群划分为主粒子和从粒子,获得多个改进粒子组,并给出改进后主从粒子速度和位置的更新方法;其次利用线性递增和递减函数对粒子的迭代寻优速度进行自适应调整;最后在模型训练过程中,引入交通量调查数据这一重要特征,并利用IPSO算法对XGBoost模型的主要超参数进行优化选择,建立了交通量调查数据和服务区各交通量之间的IPSO_XGBoost预测模型.结果表明:提出的改进粒子群算法具有更强的参数寻优能力,迭代收敛速度更快,能够搜索出XGBoost模型的理想超参数,实现对服务区交通量的有效预测.同时,提出模型的预测性能明显优于LSTM、XGBoost、CNN-LSTM和PSO_XGBoost,对小型车、大型车、货车、车当量和人当量数据的预测精度分别达到了0.913、0.815、0.872、0.931和0.924.     

改进PSO-LSTM算法预测高速公路交通量

高速公路交通政策的制定需要准确的预测交通量,基于此,选用LSTM机器学习模型对其研究,针对LSTM模型中参数确定的问题,选用 PSO算法对其优化,同时针对PSO算法中粒子位置更新问题,以公式中各参数含义为切入点进行改进,将PSO算法公式中原来静态的惯性权重及学习权重改为会随着迭代次数及粒子位置改变而改变的动态值,从而达到搜寻精度提高的目的,据此构造改进PSO-LSTM模型,最后通过实例计算分析,分别对高速公路的工作日及休息日进行预测。结果表明改进的PSO-LSTM模型较LSTM模型在工作日及休息日交通量的预测上,其评价指标均方根误差分别提高了12.19%、10.97%,平均绝对误差分别提高了17.06%、15.17%,平方绝对百分比误差分别提高24.56%、23.88%,精度提高值明显高于PSO-LSTM模型。改进PSO-LSTM模型在交通量预测精度上具有显著提高作用,且抗干扰能力强,可以为政策的合理制定提供更可靠的依据。     

高速公路诱增交通量分析

对高速公路诱增交通量的有关内容作了尝试性的探讨，主要明确了高速公路诱增交通量的定义，论述了诱增交通量的产生机理和基本特点；分析了高速公路诱增交通量的发展变化过程，根据其变化规律建立了定量计算的数学模型，并给出了模型标定的方法；同时，分别计算了成渝和京津塘高速公路的实际诱增交通量，采用实证归纳方法，根据计算结果总结出了不同地区诱增交通量的变化特点和特性值。     

控制疫情传播的多模式交通收费与补贴政策

从方法论角度提出一种突发公共卫生事件下的交通应急管理方法。第一阶段构建交通分配模型,第二阶段构建双层结构的交通管理模型。数值模拟结果表明：通过调节高铁票价、优化私家车平均载客数和共享出行补贴方案,可有效降低高社交接触频率地区以及高感染风险交通出行方式下的出行总人数。     

辽宁省高速公路网收费系统几个问题的探讨

结合辽宁省高速公路网收费系统的方案设计，对管理模式、收费方式、通行载体３个方面的问题进行了探讨，各种方案比较的结果对高速公路网收费系统的建设具有指导作用．     

浅析河南省高速公路计重收费

阐述了河南省高速公路计重收费的实践情况,分析了计重收费中存在的问题,并提出了进一步提高计重收费管理水平的措施。     

重力模型改进在交通分布预测中的应用

阐述了重力模型法的原理,介绍了在交通分布预测的实际应用中对重力模型进行的改进。     

路网联网收费位置与费率组合优化模型与算法

对经济欠发达、交通流量小的地区公路网联网收费现状的调查表明,如果对所有可收费的路段都实施收费,可能出现某些收费路段经营处于亏损状况。因此,在决策路网最优收费费率的同时,还需对路网最佳收费位置进行选择。研究如何利用双层规划模型来测算公路网联网收费位置与费率组合优化的问题具有现实意义,上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡配流模型,双层模型很好地兼顾了相关各方的利益。基于模型求解的复杂性和困难性,文中采用遗传-模拟退火的求解算法,算例表明用多车型的双层规划模型测算收费位置与费率的组合优化是合理有效的。     

On the Effects of Central Japan Expressway＇s Commuter Toll Discount Policy in Nagoya Area

Road pricing policies have two equally important objectives that have to be considered： the optimal use of the road network and the fiscal sustainability for the management of the network. The aim of this work is to examine the effects on these two objectives of a recent pricing policy implemented in Japan＇s expressway networks. Recently the Nippon （Japan） Expressway Companies （NEXCO, operators of Japan＇s nation wide expressway network） have implemented several toll discount policies for users equipped with electronic toll collectors （ETCs）. One of the policies is the commuter discount policy that discounts 50% for a journey on the NEXCO expressway no longer than 100 km during the commuting peak hours. This paper examines its effect on congestion reduction in the road network of Nagoya area and its influence on the use of expressways operated by another major local public expressway company in Nagoya. The congestion easing effect of this policy is compared with a potential marginal cost pricing scheme. These observations suggest that policy coordination regarding toll levels is needed for expressway corporations and transportation authorities for improving transportation efficiency of utilization of the whole network.     

道路交通事故预测模型的构建与应用

利用多种交通事故预测方法构建了事故预测模型,并编制了相应的计算机软件。软件的实际应用表明对道路交通事故实施有效预测,在交通事故的预防、系统规律的模拟、控制以及对交通安全系统的评价等方面有着重大意义。     

关于贷款修建高速公路收费方案的研究

:结合京深高速公路 (石家庄 -安阳段 )项目收费方案论证工作 ,在深入调查研究的基础上 ,运用技术经济分析与比较方法 ,通过对项目的成本 -效益分析及评估来确定通行费标准 ,并按照国际上有关道路使用者与投资者利益合理分配的原则 ,对收费标准进行分析评价 ,为项目经营管理决策提供了科学依据     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

新型区域公路网交通产生量预测方法研究

以人工神经网络理论为基础，结合归预测和时间序列预测技术，形成一种新型的区域公路网交通产生量预测方法，从而克服了传统预测方法的局限性，提出了预测的准确性与合理性，为该方法在实际工程中得应用提供可能。