宏观经济因素的中国高速公路交通量增长预测模型

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.

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.

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、

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。

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。

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。

高速公路交通量(道路上行驶的各类车辆的车流量)的大小反应了社会经济发展对高速公路的交通需求。本文将影响上海市交通量的因素归纳为社会经济类、交通设施类和公共政策类三大类,并逐层细化。运用聚类分析对交通量(即因变量)进行归纳,使用相关性分析对影响因素(即自变量)进行筛选。采用一元线性回归和弹性回归模型研究了人均gdp对不同类别交通量的影响程度,并对比分析了各个模型的优劣。

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。

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.

交通量的预测对公路隧道运营期通风系统的节能降耗具有重大意义,将新型小样本学习机器高斯过程引入隧道交通量预测,提出了一种组合核函数,用以改善单一核函数高斯过程的泛化性能,在网络训练过程中采用粒子群优化算法,自动搜寻泛化性能最好的高斯过程超参数,形成粒子群高斯过程耦合算法,并编写了相应的计算程序.对某公路隧道交通量进行了预测,结果表明：组合核函数高斯过程最大预测相对误差仅为4.41%,平均相对误差为1.96%;两种单一核函数高斯过程最大预测相对误差均为6.68%,平均相对误差分别为2.7%和2.67%;粒子群高斯过程耦合模型可以高精度地用于隧道交通量预测,且组合核函数可以提高单一核函数的泛化性能,并为其他类似工程提供借鉴.

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。

中国高速公路交通广播是由交通运输部和中央人民广播电台联合打造的国家级交通广播。在河北省高速公路管理局所属的高速公路沿线,建设高速公路交通广播信号覆盖系统,能提高高速公路交通信息服务质量,为公路出行者和城镇居民提供高品质调频广播节目,及切实有用的路况信息服务,奎面提升河北省高速的公路运输服务水平。

京沈高速公路(天津段)全长37.178公里(k61+208～k98+387),全线为双向六车道。路基宽度为34.5米,路面宽30米(0.75×2+3.0×2+3.75×6)。行车道设计弯沉为33(0.01毫米),超车道设计弯沉为20.4(0.01

以浙江省共84个高速公路历年的投资情况作为基础数据,通过样本修正和曲线拟合,对高速公路造价增长的内在规律进行了分析,并分析了高速公路造价增长与国民经济发展之间的相关联系以及浙江省高速公路未来造价的变化趋势。由于未来的经济发展速度以及公路造价增长情况,都可能受到国家各项政策和法规调控的影响,故此预测仅为参考。

青海西部更需要高速公路。地区独特的地形地貌、气候、水文、地质特点，设计低造价公路是完全可能的。对完工路基测定弯沉值，优化路面结构设计是低造价的重要举措