灰色理论在交通量预测中的应用

阐述了灰色理论,建立灰色预测模型,并用该模型进行交通量预测。预测结果显示：较惯常的预测理论,灰色预测模型处理较少的模糊数据具有明显的优势,预测结果具有更好的精度等级。     

一种改进的灰色模型在交通量预测中的应用

GM(1,1)模型是灰色系统理论中的核心,已经得到广泛应用。一种改进GM(1,1)模型无论用于拟合或预测,其结果都明显优于常规GM(1,1)模型。结合遗传算法和最小二乘法获得该模型的待定参数,对改进的GM(1,1)模型给出了一种新的求解方法。将此改进GM(1,1)模型用于交叉口交通量的预测,预测结果较好。将等维递推和自适应的思想引入改进GM(1,1)模型,可进一步提高该模型的预测精度和实用性。     

路面累计交通量的灰色预测方法

本文利用已有交通量资料，吸承灰色系统理论中累加生成的思想，通过回归分析，建立了路面累计交通量预测的灰色抛物线模型，表明了路面累计交通量的灰色预测方法，该法避开了按规范给出了公式进行累计交通量预测需要确定设计年限内交通量的年平均增长率和设计初年平均日交通量两个参数的工作，且可得出可信的预测结果，在交通量资料少且规律性又不强的情况下，该预测工作具有明显的优越性。     

灰色经济计量学模型在交通量预测中的应用

交通量受到社会、经济、自然等多种因素的影响,作用机理繁复不明,且各地区交通调查资料不全给准确建模分析带来技术困难。鉴于灰色理论能分析缺少调查数据情况下复杂因素之间的相关性,线性回归模型可以较为明晰地对事物变化内在规律进行分析,本文尝试性地将农业领域的灰色经济计量学模型应用于交通量预测领域,基于河北省国道交通网年平均日交通量数据和社会经济统计资料建立交通量预测灰色经济计量学模型。研究表明,与其他预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和理论合理性,并通过2007年实测数据验证了该模型的预测合理性和工程适用性。     

指数与对数累加生成法在灰色预测中的应用

本文提出指数累加生成法与对数加生成法两种方法，作为灰色模型预测中处理含有确切信息，又含有未知信息的数据处理手段，并用实例说明其应用。     

灰色理论在高速公路交通量预测中的应用

本文应用灰色理论，借助于EXCEL及MATLAB，对成渝等几条高速公路的交通量进行了预测，并结合实例建立相应的模型予以验证，经与实际情况对比，证明用该预测模型预测高速公路交通量精度较高，且方法简便。     

道路交通量灰色预测模型研究

道路交通量的预测对合理进行公路网的规划、工程可行性研究以及提高道路养护质量起着重要的作用。利用灰色系统理论,建立了道路交通量预测的GM(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并将其应用于高速公路的交通量预测中,预测结果和实测结果较好的吻合,验证了预估模型的精度,表明预测方法的可行性。     

基于灰色马尔可夫链的桥梁荷载随机过程交通量预测

为了克服灰色预测方法的不足,在灰色模型预测方法的基础上,提出灰色马尔可夫链桥梁荷载随机过程交通量预测模型,该模型的灰色预测曲线能反映交通量历史发展趋势,马尔可夫预测可反映随机波动性对交通量预测的影响,从兼顾了趋势值和波动性两方面因素对预测结果的作用,能克服单一预测模型在交通量预测中的局限性,并可结合交通量实际情况,能实现准确、综合预测交通量的目的。在现有交通量统计资料的基础上,对该模型进行了精度检验,并预测出了2007年的交通量。实例计算分析表明,模型精度良好,预测结果与实际状态基本相符,利用灰色马尔可夫理论进行交通量预测是一种行之有效的方法。     

基于灰色系统和神经网络的实时交通量预测组合模型研究

介绍了将灰色系统理论和人工神经网络模型作为预测工具所具有的优缺点,建立了单一的GM(1,1)灰色系统模型。对传统的BP神经网络模型进行改进,在权值函数中加入一个动量因子作为阻尼系数,可大幅降低其容易陷入局部极小值的可能性。同时对学习率加以改进,使其能进行自我调节,于是构建了单一的BP神经网络模型。将单一的灰色模型和BP网络模型进行有机融合,得到了灰色系统—神经网络的组合模型。为验证这3种模型的预测效果,选取某一高速公路路段的单向交通量数据,通过Matlab软件编程进行拟合和预测,发现所建的组合模型综合预测效果最佳。     

公路交通量预测理论与方法综述

该文对国内外公路交通量预测的理论和方法进行了综合、系统、全面的回顾。在分析当前该领域主要研究内容的基础上．提出了公路交通量预测理论和方法的发展趋势。     

遗传算法在交通量预测中的应用

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法，笔者介绍了遗传算法在交通预测模型参数求解中的应用，计算结果表明，该方法要优于线性化两步最小二乘参数估计法，同时，笔者在如何利用系统误差建立适应度函数方面提出了新的见解。     

基于预测有效度的组合模型在交通量预测中的应用

在已有交通量预测模型的基础上,建立了基于预测有效度的组合预测模型,应用规划方法求解出各单一预测模型的最优权重系数。通过实测数据的验证表明,该组合预测方法具有比回归分析和神经网络预测模型更高的精度,组合方法为交通量的预测提供了一种可靠而有效的新途径。     

生长曲线模型在高速公路诱增交通量预测中的应用

诱增交通量是新建高速公路项目交通量的重要组成部分，是高速公路项目前期可行性研究中交通量预测分析工作的重点和难点。本文在总结分析诱增交通量的形成机理、内在特点和增长规律的基础上，以罗定至岑溪高速公路（粤境段）为例，着重介绍了生长曲线模型在高速公路项目诱增交通量预测中的应用。     

灰色模型在轿车故障预测中的应用

整车或某个部件的“千车故障数”是现代轿车质量的一个重要指标，由于轿车的故障是由不合格的配件、配件的运送、配件的组装、自然磨损及非正常的驾驶等诸多因素影响和制约的共同结果，如此众多的因素不可能通过几个数据就能表达清楚，更是无法精确预测轿车可能存在的故障。灰色系统由于需要的原始数据较少和精度较高等特点，能满足轿车故障预测的要求。本文通过对轿车某部件千车故障数的合理预测，为改进汽车的质量提供了非常有用的参考价值。     

TransCAD在公路诱增交通量预测中的应用研究

分析公路建设项目可行性研究中诱增交通量常用的计算方法。建议采用公路建成前后车辆出行条件的变化来计算诱增的交通出行分布,进而计算出各OD小区诱增交通出行量。研究表明,基于重力模型的思想,借助TransCAD在路网建模、矩阵计算等方面的优势,及其提供的多种重力模型和标定软件包,为定量计算公路尤其是高速公路诱增交通量建立新的途径。计算结果符合公路诱增交通量的特点和发展规律,并与定性分析结论相吻合。     

生长曲线模型在高速公路诱增交通量预测中的应用

诱增交通量是新建高速公路项目交通量的重要组成部分，是高速公路项目前期可行性研究交通量预测分析工作的重点和难点。本文在总结分析诱增交通量的形成机理、内在特点和增长规律的基础上，以罗定至岑溪高速公路（粤境段）为例，着重介绍了生长曲线模型在高速公路项目诱增交通量预测中的应用。