分数阶GM（1，1）模型的高速公路交通量预测

通过分析高速公路交通量的变化规律,将高速公路运营期间的交通量预测分为三个阶段,运用交通规划软件transcad对高速公路运营期的基年的交通量进行预测,将高速公路流量饱和前增长期内的交通量分成趋势交通量、转移交通量和诱增交通量三部分分别进行预测,用弹性系数法和时间序列法两种方法结合对其趋势交通进行预测,用效用比例法确定分担率对其转移交通量进行预测,用生长曲线模型对诱增交通量进行预测,最后分析了高速公路流量饱和后其交通量的变化情况,并计算出高速公路投入运营后交通量达到饱合的时间。

通过分析高速公路交通量的变化规律,将高速公路运营期间的交通量预测分为三个阶段,运用交通规划软件transcad对高速公路运营期的基年的交通量进行预测,将高速公路流量饱和前增长期内的交通量分成趋势交通量、转移交通量和诱增交通量三部分分别进行预测,用弹性系数法和时间序列法两种方法结合对其趋势交通进行预测,用效用比例法确定分担率对其转移交通量进行预测,用生长曲线模型对诱增交通量进行预测,最后分析了高速公路流量饱和后其交通量的变化情况,并计算出高速公路投入运营后交通量达到饱合的时间。

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。

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.

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。

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。

虽然影响交通量增长的因素有很多,但有两点是最重要的,一个是国民经济的发展现状,一个是经济总量与经济结构,前者是主导因素,后者为具体因素。本文基于高速公路入口处的交通量,对探讨高速公路出入口交通量与经济发展关系的相关性提出了建议,旨在提高公路网规划的科学性。

基于边坡变形监测信息具有一定的灰色特征,应用灰色系统理论的原理和方法,建立了边坡变形预测等步长与非等步长gm(1,1)预测模型。采用gm(1,1)模型对衡桂高速公路某典型边坡段测斜管监测变形监测数据进行预测,预测结果与实测结果较为一致,表明了本文建立的灰色预测模型具有较好的可行性和适用性。

针对交通流中未知的流量难以有效预测的困难,提出应用gm(1,1)模型进行交通运量预测的方法,为交通管理提供精确的预测信息。应用基于gm(1,1)模型的灰色预测方法对北京春运铁路客运量数据进行预测分析,最后通过误差分析证明了该方法具有良好的精确度,表明其在公共交通运量预测中是有效的。

文章从灰色预测模型gm(1,1)原理和误差检验入手,以铜旬高速滑坡监测示范工程点地表位移监测为例,介绍了灰色预测模型gm(1,1)在滑坡监测预警中的应用,并对监测数据与预测数据进行了比较分析,证明了灰色预测模型gm(1,1)在滑坡监测预警中的应用是合理可靠的。

文章从灰色预测模型gm（1,1）原理和误差检验入手,以铜旬高速滑坡监测示范工程点地表位移监测为例,介绍了灰色预测模型gm（1,1）在滑坡监测预警中的应用,并对监测数据与预测数据进行了比较分析,证明了灰色预测模型gm（1,1）在滑坡监测预警中的应用是合理可靠的.

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。

论文 题目bp神经网络在高速公路交通量预 测中的应用 作者孙学毅孙学凡 指导老师汪海洋 带队老师冉北 学校名称栾川县第一高级中学 摘要：本文介绍应用bp神经网络对高速公路交通量的预测，采用 matlab神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型，运用该模型对 高速公路的收费情况进行预测，从而间接预测该高速公路的交通量。 abstract;thisarticleintroduceshowtousethebpneuralnetworkin freewaytrafficvolumeforecasting,adoptingthematlabneuralnetworks toolboxfunctiontobuildtheneuralnetworksforecast

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。

针对传统的灰色预测模型对建筑物沉降预测精度不高、拟合数据较差的问题,在传统的gm（1,1）模型基础上提出了分数阶建模的思想,采用粒子群优化算法求解最优分数阶次,建立基于粒子群优化的分数阶pfgm（1,1）模型.实例计算表明,分数阶fgm（1,1）模型可以提高建筑物沉降的预测精度,通过粒子群优化算法选取最优阶次可以进一步提高预测精度和误差检验等级.由此可见,基于粒子群优化的分数阶pfgm（1,1）模型对建筑物的沉降控制有着重要的指导作用.

针对传统的灰色预测模型对建筑物沉降预测精度不高、拟合数据较差的问题,在传统的gm（1,1）模型基础上提出了分数阶建模的思想,采用粒子群优化算法求解最优分数阶次,建立基于粒子群优化的分数阶pfgm（1,1）模型.实例计算表明,分数阶fgm（1,1）模型可以提高建筑物沉降的预测精度,通过粒子群优化算法选取最优阶次可以进一步提高预测精度和误差检验等级.由此可见,基于粒子群优化的分数阶pfgm（1,1）模型对建筑物的沉降控制有着重要的指导作用.

gm(1,1)模型是最常见的灰色系统模型,也是预测理论体系中的一个重要分支,被广泛应用于各种建筑物、构造物的变形监测预报中。本文针对传统gm(1,1)模型中存在的问题,对模型中的初始值、背景值及时间响应函数进行优化,得到一个优化的gm(1,1)模型,并将其应用到高速公路的沉降预报。实例证实,优化的gm(1,1)模型的模拟和预报精度比传统gm(1,1)模型有显著提高,体现了该模型的优良性与适用性。

为研究我国交通事故发展趋势,在已有事故预测技术基础上,根据2009-2013年全国道路交通事故发生起数、死亡人数数据,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。运用matlab进行建模分析简化运算过程,并直观显示曲线拟合情况。预测结果显示：事故起数与死亡人数预测相对误差分别为e1=0.0023,e2=0.0040;小误差概率p均为1;后验差比值分别为c1=0.0524,c2=0.1082,预测精度均为一级,短期预测精度高,能很好地预测交通事故的发展趋势。

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。