分车型高速公路短时交通流量预测方法

以高速公路交通流预测为研究对象,简化了高速公路宏观动态交通流模型,利用matlab神经网络工具建立模型并进行网络训练与预测。对嘉兴站附近高速公路交通流数据进行了采集、建模和预测。从预测结果中得知,基于bp神经网络交通流预测模型具有很高的可靠度,该简化的交通流模型更为简练,预测结果亦可以点带面地面描述该站点一定空间及时间范围内的交通流情况。

随着智能交通的发展,实时动态交通分配成为当前研究热门问题。短时交通流预测是实时动态交通分配的关键技术之一,在当今交通控制以及车辆导航中具有不可替代的地位。通过对交通流数据进行分析,得出交通系统具有耗散系统特性,并且存在混沌。在此基础上,运用混沌理论对交通流数据进行相空间重构,并用多元局域预测法对时间序列进行预测。通过分析预测数据,得出基于混沌理论的短时交通流量预测在2～5min内具有较高的预测精度。

本文通过系统论述信息化时代高速公路交通流量预测和分析的重要性,云技术的关键技术、特点,探讨了云技术对高速公路交通流量预测的影响。从而得出了云技术在高速公路交通流量预测中应用的发展模式和方向。

准确的交通流预测是智能交通系统的关键技术,为此,本文以衡大高速为研究对象,提出基于ga-bp神经网络的衡大高速日交通流量预测方法。本文通过阈值方法对微波车检器数据进行预处理,根据ga-bp神经网络算法建立了交通流量预测模型,并通过计算机仿真验证对比预测结果和实际流量数据,其预测结果精度高,可满足日常交通管理需求,为交通管理提供了有效的技术支撑、本课题受到河北省交通运输厅科研课题(y-2014022)的支持。

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。

以高速公路短时交通流的特征为基础,基于最优化理论提出了利用时间序列方法构建组合预测模型,提出的组合预测模型是由常用的差分自回归移动平均(arima)和季节性差分自回归移动平均(sarima)构成的。该组合预测模型利用最小二乘原理进行权系数的分配,使得组合预测模型的预测精度高于单一预测模型。通过具体的实例分析,验证了组合预测模型的有效性和精确性,这对高速公路实现主动式管理具有重要实践意义。

为了研究软土地基沉降预测方法的适应性与准确性，采用指数法、泊松法和双曲线法对高速公路软土地基实测沉降数据进行分析并预测未来沉降，对预测结果对比分析。对比分析可知通车后半年预测泊松曲线效果最好，在对通车后三年预测时指数法和泊松法准确性较高。

随着我国公路建设的不断进行，高速公路的扩建已经逐渐成为我国公路工程中的一个重点内容。国内外都在不断展开对于高速公路扩建期交通流组织优化的研究，以协助高速公路扩建的顺利进行。

为了提高城市短时交通流预测的精度,对城市的短时交通流数据进行混沌时间序列分析,并对交通流时间序列数据进行相空间重构。通过对混沌时间序列预测方法的研究,提出短时交通流加权一阶局域多步预测方法。对实测短时交通流量预测结果,验证该多步预测模型的预测精度明显高于一步预测模型。

以宏观动态交通流模型为基础,分析了模型中各个参数之间的函数关系.给出了基于bp神经网络理论的高速公路交通流预测模型建立的方法,对高速公路进行建模.该模型可以通过对高速公路交通流信息的实时采集对参数进行动态的修正,达到交通流信息预测的准确性要求.

利用已有实际资料对工后沉降进行合理的预测是控制工后沉降量的关键。实践表明,预测时不同的工后首次沉降速率对预测模型的选择影响较大,进而影响到预测的精度。文中针对不同的地基处理方法和工后首次沉降速率,对现有工后沉降的预测方法的适用性进行了分析研究,提出不同的沉降速率区间,采用不同的沉降预测方法,以指导工程实践。

本文从高速公路运营支出的构成分析出发,界定运营支出的分类及内容,在此基础上研究并提出了一个高速公路运营支出的综合性预测模型,并对模型中各构成要素进行逐一分析预测,最后进行了实证分析。

在元胞自动机nasch交通流模型的基础上,针对有隧道的单向单车道高速公路路段提出交通流能耗公式,并数值模拟周期边界条件下车辆经过隧道时的最大速度和隧道长度对交通流能耗的影响,结果表明,车辆在经过隧道时的最大速度越小、隧道越长,道路上交通流的能耗值越小,对应的流量和平均速度也越小,交通堵塞现象将越早发生;结合数值模拟结果和实际交通状况,提出了提高隧道路段通行能力、减少交通事故发生率的措施。

在元胞自动机nashc交通流模型的基础上,针对有隧道的单向单车道高速公路路段提出交通流能耗公式,并数值模拟周期边界条件下车辆经过隧道时的最大速度和隧道长度对交通流能耗的影响,结果表明,车辆在经过隧道时的最大速度越小、隧道越长,道路上交通流的能耗值越小,对应的流量和平均速度也越小,交通堵塞现象将越早发生;结合数值模拟结果和实际交通状况,提出了提高隧道路段通行能力、减少交通事故发生率的措施。

高速公路项目交叉工程成本预测是高速公路造价评估过程中非常重要的内容之一。首先对高速公路项目交叉工程成本预测进行研究。然后分析了交叉工程成本预测方法建模。最后对高速公路项目交叉工程成本预测的实际方法进行详细研究,提出对成本有效控制的措施。

高速公路项目交叉工程成本预测是高速公路造价评估过程中非常重要的内容之一.首先对高速公路项目交叉工程成本预测进行研究.然后分析了交叉工程成本预测方法建模.最后对高速公路项目交叉工程成本预测的实际方法进行详细研究,提出对成本有效控制的措施.

高速公路交叉工程成本预测是高速公路造价评估中的重要内容,分析研究了交叉工程建安费的构成,提出了决定成本的主要指标及量化方法。根据不同类型的交叉工程建设的历史统计数据,建立神经网络预测模型并以河南省境内所有交叉工程历史数据为预测样本,经过误差控制性分析,样本预测结果表明该方法可行。

基于实际项目,对区域性公路路网改造提出了一种适合的交通流量预测方法。

结合灰色模型和bp神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法。以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律。

文章阐述了基于视频的高速公路交通流量检测技术,主要包括图像预处理、背景提取及背景更新、阴影抑制、目标检测、车流量统计和车辆跟踪。经过上述一系列步骤,最终开发出一个基于视频分析的高速公路交通流量检测系统。

文章阐述了基于视频的高速公路交通流量检测技术,主要包括图像预处理、背景提取及背景更新、阴影抑制、目标检测、车流量统计和车辆跟踪。经过上述一系列步骤,最终开发出一个基于视频分析的高速公路交通流量检测系统。

介绍了灰色预测理论的gm(1,1)模型并将它运用到高速公路车流量预测中.利用巴特沃斯低通滤波器改进了gm(1,1)模型的误差修正方法,使得误差修正方法更准确、算法性能更稳定.整个预测系统满足了工程应用要求,具有一定的实际意义和参考价值.