公路隧道交通量预测的粒子群高斯过程耦合模型

为明晰公路隧道交通事故严重程度的影响因素,从134起事故统计数据中选出13个事故严重程度的潜在影响因素,分别采用有序logit模型和广义有序logit模型,建立交通事故严重程度预测模型。分析这13个因素对交通事故严重程度的影响程度,并对比2个模型的预测效果。结果表明:事故发生日期、发生时间、是否超速、天气和大型车比例5个自变量与事故严重程度显著相关。从广义有序logit模型来看,事故发生时间不满足比例优势假设;广义有序logit模型可以放宽部分自变量的比例优势假设,能给出更好的预测结果。

本文从影响高速公路交通量增长的宏观经济指标出发,借鉴了matas(2001)高速公路交通量增长预测模型,回归出我国基于宏观经济因素的高速公路交通量增长预测模型,结果表明影响交通流量增长的最主要经济因素为地区生产总值和地区失业人口。本文还基于福建省某条高速公路的相关数据,在预测其经济因素概率分布模型的基础上,预测出其交通流量增长概率分布图。本文目的在于指出影响高速公路交通量增长的经济因素,同时为预测交通流量的增长提供一种客观的方法。

传统的gm（i，1）模型在仿真和模拟时对原始数据序列依赖度很高，使得在有一定扰动的原始序列数据，会使得在预测高速公路交通量时存在与真实值便宜度过大，并且运算复杂，为解决这一问题，采用分数阶累加的方式获得分数阶累加值，这样就能减弱原始数据中扰动对仿真和预测值的影响，有效的提高了预测的准确度。应用实例分析，表明0．5阶gm（i，1）模型的平均相对误差为7．71％和0．1阶gm（1，1）模型的平均相对误差为7132％优于传统的gm（i，11仿真预测模型的平均相对误差11．21％。

本文将灰色理论引入交通预测中进行建模,并在某高速上进行实例分析,该方法具有较高的可靠性和实用性.

区域高速公路网是区域社会经济发展的重要基础设施,为预测区域高速公路网交通量,引入经济学中的柯布-道格拉斯生产函数,以人均gdp、人口密度为参数构建运输需求函数,基于运输需求函数构建区域高速公路网交通量预测模型。模型能以简单的因素分析基础,对区域高速公路网交通量进行预测,为区域公路网交通量预测提供了新的思路决策依据。

高速公路交通量预测过程涉及众多的输入因素,其中许多因素的不确定性将导致预测结果存在一定程度的风险。该文运用风险分析方法,对影响交通量的风险因素进行了分类和识别,阐述了风险的产生及其特性,估计了主要风险因素的概率分布,并用蒙特卡罗方法对未来交通量进行了模拟,得到了交通量的概率分布曲线,为合理计算高速公路建设规模与制定投资决策提供了可靠依据。

传统的gm（i，1）模型在仿真和模拟时对原始数据序列依赖度很高，使得在有一定扰动的原始序列数据，会使得在预测高速公路交通量时存在与真实值便宜度过大，并且运算复杂，为解决这一问题，采用分数阶累加的方式获得分数阶累加值，这样就能减弱原始数据中扰动对仿真和预测值的影响，有效的提高了预测的准确度。应用实例分析，表明0．5阶gm（i，1）模型的平均相对误差为7．71％和0．1阶gm（1，1）模型的平均相对误差为7132％优于传统的gm（i，11仿真预测模型的平均相对误差11．21％。

针对具有跳跃性的中长时数据预测,提出一种改进加权灰色gm(1,1)模型对高速公路收费站交通量进行预测.将原始交通量数据经过1阶弱化和1-ago处理后,利用灰色关联度对初始值的取值进行加权优化,同时对背景值采取光滑优化处理,从而组合成新型灰色gm(1,1)模型.应用某收费站实际交通量统计数据来验证新型灰色gm(1,1)模型算法预测准确性,结果表明:改进加权灰色gm(1,1)模型具有更好的适用性和准确性.

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色gm(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

基于影响bot收费公路项目特许期的关键因素交通量的动态性,即交通量受时间和收费费率双重影响的特性,构建了特许期的决策模型。通过仿真实验结果更进一步阐明,要对bot公路项目特许期作出合理的决策,就需要准确预测交通量的增长率,并确定合理的收费费率,也就是要对交通量的动态性进行科学量化。

分析了专用公路交通量预测的影响因素,把专用公路交通量预测分为3类:a类机械变化交通量、b类园区诱增交通量及c类趋势交通量。提出了3类交通量的预测方法,并通过实例应用,验证了预测方法的可行性。

浅谈公路四阶段交通量预测思路 浅谈公路四阶段交通量预测思路 丁伟赵新华 （江西省交通设计院南昌330002） 摘要：四阶段交通量预测，在分析项目区域社会经济、交通运输现状的基础上， 选择恰当的经 济指标，预测其发展趋势，并通过对交通与经济的弹性分析，预测交通的发展趋 势，从而预测 项目区域未来各小区的趋势和诱增的交通出行集中与发生量，得到未来特征年的 出行分布od表； 在充分考虑预测期内项目区域交通路网或其它运输方式对交通量的分流影响，通 过交通量分配， 最终获得拟建公路项目预测交通量。 关键词：交通工程；四阶段；经济；od；弹性系数；集中；发生；分布；分配 前言 公路远景交通需求量的预测，是公路交通规划的基础，是公路工程可行性研究的 核心内容。交通量预测的方法可以分成两大类：一是个别预测法，二是以出行起 讫点为基础的四阶段预测法。前者主要以单个运

本文介绍了transcad软件的特点及其功能，作为交通规划软件对济南至东营高速公路的未来特征年的交通量进行了预测，并提出了应用该软件的不足。

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。

引言高速公路交通量预测是高速公路建设项目可行性研究报告的一项重要内容,它是进行交通量现状评价、综合分析建设项目的必要性和可行性的基础,是确定高速公路建设项目的技术等级、工程规模、效益分析的主要依据。同时,其准确率直接关系高速公路投资回报率,甚至影响项目国民经济评价及财务评价。根据调查资料和工程项目的性质选用不同的预测方法,国内、外已提出的各种预测方法多达200种左右,但用于实际操作的较少,如头脑风暴法、专家预测法、

区域公路交通量的科学预测是区域公路网规划的前提和基础。在分析了我国从1980年以来公路交通工具的变化后，指出今后应以小汽车作为公路交通量衡量的标准，在此基础上，运用四阶段预测分析理论，研究和建立了适合的公路交通量预测模型和方法，对公路交通量的分布、交通方式等进行了预测分析。

目前高速公路交通预测方法侧重分析跨区域问的公路交通需求，难以有效反映高速公路进入城市连绵建成区后，其承担的城市交通对交通量的影响，既有公路交通量预测方法不大适用于城区段高速公路交通量预测。对公路交通量预测方法进行改进，建立了适用于城区段高速交通量预测的传统公路交通量预测方法和城市交通预测方法相结合的组合预测方法。组合预测方法以成熟的城市交通预测流程为基础，交通生成和交通分布阶段采用两种方法分别平行进行预测。在交通分布／交通方式划分阶段，利用公路交通量预测方法预测所得项目影响区车辆od矩阵，对城市交通规划模型获得的分车型od矩阵进行校正。最后利用校正后的od矩阵在城市交通规划模型中进行分配得到预测结果。该预测方法已应用于广深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量预测。

分析了双洞互补式隧道通风中车辆交通风的应用范围,计算得出车辆交通风风速。根据交通风大小设计模型试验方案,并对该系统进行数据采集分析。通过数值模拟结果与实验数据对比分析,得出了双洞单向公路隧道模型试验中在射流通风均匀段模拟车辆交通风是可行的。

gm模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用gm模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的gm模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同gm模型和纯bp网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。

文章以合肥市庐阳区北部某条新建道路为例,在现状调查和规划资料收集的基础上,采用\"四阶段法\"对道路本身及周边的路网在未来规划年限所分配的交通流量进行预测,在预测的基础上分析论证车道数的规模,并通过道路的服务程度、路段饱和度指标,对道路的通行能力进行合理的评价。

交通量有过去、现在和未来之分,未来交通量是道路交通规划与建设中十分重要的技术指标,是确定道路等级,决定道路断面、结构形式和标准的不可缺少的基础条件。灰色gm(1,1)模型常用于交通量的预测,而且拟合结果也较好。但是当原始序列呈现较强波动性时,预测的精度就会变差。文中运用基于一阶微分方程的曲线拟合方法对灰色gm(1,1)模型进行改进,采用三角多项式作为拟和函数,降低了数据序列的波动性带来的影响。结合试算法以及最小二乘算法,得到各参数的解。算例分析表明,该方法优于常规gm(1,1)模型预测得到的结果。

分析了传统公路建设项目交通量预测方法存在的主要问题,从综合运输的角度出发,提出了基于综合运输网络的公路建设项目交通量预测方法,并对预测方法涉及的具体模型进行了讨论,认为应用该方法可以客观反映公路与其他运输方式之间的作用关系、准确描述交通量的转移规律、充分把握建设项目在综合运输网络中的作用和地位,使预测结果更加合理、有效。