诱增交通量理论研究

阐述了诱增交通量的存在性，并通过对诱增交通量产生机理的分析给出了诱增交通量的定义。文章基于新建或改建道路上预测交通量和实际交通量调查数据的比较，给出了诱增交通量存在的直接证据；在分析燃油价格、道路通行能力、出行时间变化及时间价值与诱增交通量关系的基础上，给出了诱增交通量存在的间接证据；然后考察了项目实施前后出行行为反应的变化，对诱增交通量进行了定义。最后给出了关于诱增交通量定量计算的宏观数学模型和微观数学模型。     

基于四阶段预测理论的公路交通量预测研究

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,研究和建立了适合河南省特点的公路交通量预测模型和方法,对河南省公路交通量的需求生成、交通分布、交通方式的选择和交通分配进行了预测和分析,并用郑州-漯河高速公路、漯河-驻马店高速公路2007年交通量的实际数据进行验证,结果表明,采用四阶段分析预测理论建立的预测模型较好地预测了河南省的公路交通量.     

基于Matlab的人工神经网络在交通量预测中的应用

交通量预测在道路交通规划与建设中占有重要的地位 ,是道路交通规划与建设中重要的技术指标 ,因此为了更科学地对其进行预测 ,本文在对交通量数据进行处理后 ,利用人工神经网络加以模拟 ,建立了基于Matlab编程技术的交通量预测模型 ,并以实际道路为例 ,对模型进行了理论验证 ,经验证模型精度较高、具有可行性     

基于Matlab的人工神经网络在交通量预测中的应用

交通量预测在道路交通规划与建设中占有重要的地位，是道路交通规划与建设中重要的技术指标，因此为了更科学地对其进行预测，本文在对交通量数据进行处理后，利用人工神经网络加以模拟，建立了基于Matlab编程技术的交通量预测模型，并以实际道路为例，对模型进行了理论验证，经验证模型精度较高、具有可行性。     

应用最小二乘法进行公路网规划中社会经济及运输量预测

公路建设事业与社会经济发展趋势密切相关,对社会经济的准确预测,可以指导交通量的预测,从而进一步协助公路网规划工作;反过来,公路建设事业的蓬勃发展亦可以促进社会经济的发展.应用数学计算方法中的最小二乘拟合曲(直)线法,试图通过建立各种数学模型,对社会经济的各项发展指标和运输量进行预测,从而对公路网的规划工作起到参考作用.     

基于ARIMA与RBF组合模型的短时交通量预测

通过对柳州市某对称交叉路口交通量状况的调查分析,提出一种基于自回归求和滑动平均(ARIMA)与径向基函数神经网络(RBF)非线性组合模型的短时交通量预测模型,利用实测数据对组合模型和单一模型进行仿真实验.实例分析表明:组合模型的预测结果比单一模型更加精确,适合于实时的短时交通量预测.     

区域路网新建公路转移交通量预测方法研究

提出一种基于现状路网路段交通量来预测新建公路转移交通量的预测方法。该方法分为3个步骤：确定路段的交通阻抗；找出与新建路有竞争关系的最短路径及次短路径；确定节点之间的出行量、分配并汇总转移交通量。     

指数型路面性能预测模型在北京市高速公路中的应用分析

为了提高指数型路面性能衰变预测模型精度稳定性,调查统计北京市交通量及环境条件相近的京承高速与六环高速公路路龄2～9年的路面性能数据,基于2～4年的路面性能数据线性回归获得PCI、RQI、RDI、SRI与PQI5种路面性能数据的预测模型,即京承模型及六环模型,将路面性能数据以50％的权重系数加权平均,通过线性回归分析获得组合模型,并对短期预测(路龄5～6年)及长期预测(路龄7～9年)精度进行验证.结果表明,与单一数据回归得到的京承模型及六环模型相比,组合模型具有更高的精度稳定性及适用性,短期及长期预测精度均达90％以上,为指数型路面性能衰变预测模型在北京市高速公路道路养护规划中的应用提供参考.     

基于神经网络的高速公路交通流预测模型及其应用

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.     

灰色关联分析方法在交通量调查中的应用

以随州至岳阳高速公路项目预可行性研究阶段交通量的调查为背景,将灰色理论的灰关联分析方法应用于交通量的分析.分析模型建立在对本项目有直接关系的路网上对历年交通量观测资料的分析基础之上,结果表明灰关联分析方法可以根据有限的交通流量数据进行分析预测,且此方法精度较好,使用方便.     

公路交通运量的灰色预测模型研究

针对公路交通系统在准确预测交通运量时的棘手问题,引进灰色预测GM(1,1)模型进行预测.同时又不拘泥于固定模型,通过翔实的定性分析,在建模中对系统原始数据做出有选择的变换生成,切实做到将定性分析与定量分析有机结合,预期效果得到验证,有效提高了模型精度,对交通运量作出了较为准确的预测,希望能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益.     

快速路入口匝道控制对交通系统的影响分析

快速路是城市交通系统的一个重要组成部分,随着交通量的不断增长,快速路交通拥挤现象屡见不鲜。入口匝道控制是缓解城市快速路交通拥挤最为有效的措施之一。本文阐述了快速路入口匝道控制的基本作用,指出了影响入口匝道调节率的主要因素,分别从入口匝道控制对快速路、地面道路和交通通道可能产生的影响进行全面的分析,并提出了相应的控制策略。     

Research on traffic flow forecasting model based on cusp catastrophe theory

This paper intends to describe the relationship between traffic parameters by using cusp catastrophe theory and to deduce highway capacity and corresponding speed forecasting value through suitable transformation of catastrophe model. The five properties of a catastrophe system are outlined briefly, and then the data collected on freeways of Zhujiang River Delta, Guangdong province, China are examined to ascertain whether they exhibit qualitative properties and attributes of the catastrophe model. The forecasting value of speed and capacity for freeway segments are given based on the catastrophe model. Furthermore, speed-flow curve on freeway is drawn by plotting out congested and uncongestcd traffic flow and the capacity value for the same freeway segment is also obtained from speed-flow curve to test the feasibility of the application of cusp catastrophe theory in traffic flow analysis, The calculating results of catastrophe model coincide with those of traditional traffic flow models regressed from field observed data, which indicates that the deficiency of traditional analysis of relationship between speed, flow and occupancy in two-dimension can be compensated by analysis of the relationship among speed, flow and occupancy based on catastrophe model in three-dimension, Finally, the prospects and problems of its application in traffic flow research in China are discussed.     

道路交通状态预测研究

针对道路交通状态预测的研究成果,综述了基于实时数据分析的道路交通状态预测理论和方法的相关研究.从分析基于实时数据分析的道路交通预测的基本流程、特点和要求和单一断面交通状态预测和多断面交通状态预测角度回顾了道路交通状态预测的研究现状.结果表明:在不断发展完善单一断面预测方法的同时,需要发展以多个断面交通状态为研究对象的多断面预测方法,以促进我国智能交通系统的基础理论发展及其应用水平的提高.     

基于主成分分析和支持向量机的道路网短时交通流量预测

将主成分分析和支持向量机回归相结合,进行道路网多断面的短时交通流量预测研究。首先,整理分析路网中多个断面交通流量数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;其次,根据主成分数据序列建立训练集训练支持向量机,并利用遗传算法优化参数;最后,输入支持向量机所需数据,得到主成分预测结果,转化为断面交通流量数据,从而预测道路网短时交通流量。采用城市快速路多断面数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一断面预测方法的效果更好。     

基于运行效率的通行能力计算方法

在分析传统的快速路通行能力定义不足的基础上,定义了运行效率作为快速路的运行评价指标,并引入了基于运行效率最大化的快速路通行能力定义与计算方法. 新的通行能力定义不仅考虑了快速路的运输能力,更强调了其运输效率. 结合交通流理论模型和实测数据,从交通效率和交通发生中断概率2个方面对传统通行能力和基于运行效率的通行能力作了比较. 结果表明:新的通行能力定义比传统通行能力更合理.     

弹性系数法在公路工可交通量预测中的应用

运用弹性系数法进行交通量预测的关键在于确定弹性系数。文章选取交通区汽车保有量、客货运输量、通道交通量统计资料与国内生产总值作为弹性系数指标，进行回归确定弹性系数。通过资泸路（省道207线）威远段改造工程工可交通量预测，验证了弹性系数指标选取的正确性和预测结果的合理性，对公路工程可行性研究交通量预测具有广泛的应用价值。     

沈阳-大连高速公路交通事故规律的研究

根据对沈阳至大连高速公路交通事故资料的调查、统计和分析，揭示了１９９４～１９９５年度发生的４５２起交通事故的成因及时间、空间分布规律，以及道路条件在交通事故中的影响。对１９９１～１９９３年间的交通事故与交通量的关系、事故发展趋势等进行的研究表明，沈阳大连高速公路事故指标明显高于日本和美国。并据此分析了产生一这现象的主要原因，从而为采取有效措施降低事故率奠定了基础。     

短时车流量组合预测模型

随着道路车量不断增多,由交通异常事件造成的非正常拥堵情况严重影响了出行者的出行效率和路网的整体运行水平.因此,需要准确及时地检测出非正常拥堵情况,通过诱导、疏通等方式改善拥堵状况.对车流量的准确预测是检测非正常拥堵的有效方法.根据交通流量的不确定性和非线性的特点,将改进的BP神经网络模型和ARIMA模型进行组合,建立组合预测模型.实验结果表明,组合模型的预测结果比单个模型的预测结果理想,且达到较高的预测精度.     

公路交通预测实用技术开发研究

本文在深入研究四阶段交通预测的理论、模型的同时 ,对国内外有关交通预测的软件进行了对比、分析 ,研究、设计、开发了支持于“公路建设项目前期工作实用支持系统”的、可独立运行的交通分析预测子系统。该系统基于Windows操作平台 ,采用面向对象的程序语言VisualBasic 4.0编制。系统可作为工程可行性研究、公路网规划以及通道规划中交通预测的支持软件。本文最后 ,应用开发的实用技术软件对吉林省吉林市至江密峰镇段公路的可行性研究中交通预测进行了案例分析