交通流预测方法
交通流预测方法
随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。
交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。
预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。
短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。
历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。
时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。
神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法
非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。
鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。
基于神经网络的交通流预测研究
河北工业大学 硕士学位论文 基于神经网络的交通流预测研究 姓名：彭进 申请学位级别：硕士 专业：模式识别与智能系统 指导教师：赵晓安 20081101
河北工业大学硕士学位论文 基于神经网络的交通流预测研究 摘要 作为智能交通系统的核心内容之一，智能交通控制与诱导系统一直是智能交通研究的热门课题。城市交通流控制与诱导系统的实现将有效地减少交通拥挤和城市环境污染，提高道路通行能力和改善交通安全状况。而实时、准确的交通流量预测正是这些系统实现的前提及关键，交通流量预测结果的好坏直接关系到交通控制与诱导的效果。交通控制与诱导系统需要在做出控制(诱导)变量决策的时刻对下一决策时刻乃至以后若干时刻的交通流量做出实时预测。 目前，我国普遍采用遥感微波检测器或环形线圈检测器检测实时交通流量。但是，对于一个完善的交通流诱导系统而言，采用实时检测设备检测的交通流信息具有滞后性。因此，实现城市交通流诱导系统的关键是道路交通状况的预测，也就是采用相应的技术，以有效地利用实时交通数据信息滚动预测未来一段时间内的交通状况。根据预测的交通流信息实现交通流的诱导，以避免交通拥挤，实现交通的畅通。 本文主要研究人工神经网络在实时交通流预测中的应用。在应用人工神经网络预测交通流量方面提出了有效的途径。本论文的主要研究工作为： (1)介绍了交通流预测系统基本概念及理论框架，并提出了路段短时交通流预测 模型； (2)利用BP神经网络的优势，提出了一种改进型BP网络算法。实验结果表明 该算法在路段短时交通流预测方面有着优良的效果； (3)结合递归Elman网络和BP网络的优点，提出了一种综合型交通流预测算法。 该算法具有较强的非线性函数逼近能力和学习能力，为路段短时交通流预测 提供了一种有效的途径。 关键词: 交通流，人工神经网络，BP网络，Elman网络，预测 i
交通流预测方法
交通流预测方法 随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。 交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。 预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。 短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。 历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。 时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。 神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法 非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。 鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，
城市道路交通流预测
城市道路交通流预测 1交通流预测方法历程 在交通预测方法方面，上世纪60年代，国外就开始研究交通流预测模型，并逐渐将这些模型应用于短时交通流预测。早期得预测方法主要有时间序列法，自回归滑动平均模型(ARMA)、卡尔曼滤波预测模型等等。这些预测模型主要为线性模型，其考虑因素都较为简单，一般都用最小二乘法(LS)在线估计参数，利用历史数据线性变化趋势预测交通流参数。早期得方法具有计算简便，易于数据实时更新，便于数据量与规模较小得条件下应用得优点；但就是由于这些模型不能体现交通流得非线性与随机性，很难克服随机因素对交通流量得干扰，所以随着预测时间隔得缩短，随机因素得作用也增强了，这些模型得预测精度与实时性也就变得达不到预期得效果。 伴随着交通流量预测研究得深入进行，学者们又提出了很多更复杂得、更高精度得预测方法与模型。从表现形式上大体可分成三类：第一类就是早期以数理统计等传统数学方法为基础得线性预测模型；一类就是以现代控制理论与科学技术(如模拟技术、神经网络、模糊控制)为主要方法与手段而形成得非线性预测模型，她们得特点就是不需要精确得物理模型，在一定应用范围内却具有良好得鲁棒性、精确度；第三类主要就是前两者得组合应用，第三类方法综合了得特性，克服前两者她们得缺点，使得前两者得优点互补，从而达到很好得预测效果。这类方法建模过程较为复杂，但为短时交通流预测研究开辟了新得路径，也就是将来短时交通流预测方法得发展方向。 早在1994 年Hobeika, A、G 与Chang Kyun Kim 在文献中提出了根据截面历史数据、实时数据与上游交通流数据进行短时交通流预测。Brian L、Smith 与Miehael J、Demetsky(1997)在文献中对历史平均预测模型、时间序列预测模型、神经网络预测模型与非参数回归预测模型四种交通流预测模型进行了比较，结果非参数回归模型以其模型简单，精度高成为了小样本预测中最佳得预测
城市道路交通流预测系统研究
城市道路交通流预测系统研究* 李瑞敏1马宏亮2陆化普1郭敏3 (清华大学交通研究所1北京100084)(清华大学土木工程系2北京100084) (北京市公安局公安交通管理局3北京100037) 摘要城市道路交通流实时预测是未来城市智能交通系统的重要支撑,近年来受到较多的关注。文中结合国内城市交通状况,分析了城市道路交通流实时预测系统的系统需求,包括功能需求和性能需求,在此基础上提出了系统的逻辑结构和物理结构。逻辑结构主要包括基础数据层、数据处理计算层以及应用层,提出了物理结构中的4个核心功能服务器:数据库服务器、计算服务器、GIS服务器和Web应用服务器。提出了系统的主要功能和4个主要功能模块,研究了系统的数据流过程,给出了系统实施的技术方案。经过实施检验,所提系统结构与技术方案具有良好的可行性。 关键词交通流预测;系统结构;功能模块;数据流 中图分类号:U491文献标志码:A DOI:10.3963/j.ISSN167424861.2010.01.001 随着智能交通系统的逐步发展,智能交通管理系统和先进的旅行者信息系统在城市交通管理中发挥着越来越重要的作用,而城市道路交通流的实时预测是上述2个系统的重要基础,因此,近年来其关注程度日益增加。 欧盟在其CAPIT ALS plus项目中选择了巴黎、罗马、马德里等城市作为示范城市,将交通预测工具的开发作为其中的重要内容[1]。英国在其未来10a IT S项目T raffic England中开发了交通预测的功能,可以给出主要道路未来时段的预测参数[2]。德国Bavarian州政府发起的Bayern Online的项目开发了BayernInfo的网站,其主要功能之一就是为出行者提供长、中、短期的交通流预测信息,采用了1个名为/ASDA2FOT O0的交通模型[3]。美国有一些州、市正在研究和建立交通预测系统[4],如佛罗里达州奥兰多市在I-4州际高速公路上[5]。国内学者对交通流短期预测模型进行了一定的研究,但目前尚无成功的应用案例[628],本文结合实际实施需求对城市道路交通流预测系统进行研究,并提出了实施方案,实施结果表明本方案具有良好的可行性。 1需求分析 城市道路交通流预测系统是城市智能交通系统的重要组成部分,亦是城市道路交通管理工作的重要辅助决策支持工具,系统建设的需求主要包括如下方面: 1.1功能需求 1)能够集成城市现有和未来安装的各类检测器的信息和数据。 2)能够实现对城市道路网络交通流状态的实时预测以及交通状况中长期预测。 3)可以对城市道路交通综合态势进行在线综合评价、非常态交通状态预警与交通拥挤识别等。 4)能够对路口、路段、区域的道路交通服务水平给出实时评价,为道路交通管理决策提供支持。 5)能够实现与其他系统的进一步集成,为其他系统提供预测数据。 1.2性能需求 1)实时性。对事务的响应时间一般在5s以内,对于大量的交通流数据统计应该在30s以内。 2)可靠性。系统具有双机热备的基本功能,具有良好系统安全功能。在高负荷情况下,能够实现降级模式,满足50%的可访问率。 3)可扩展性。系统应具有灵活的接口功能, 收稿日期:2009203217修回日期:2009211220 *国家高技术研发局计划(863计划)(批准号:2007AA112233)、北京市科委绿色通道项目(批准号:D07020601400705)资助作者简介:李瑞敏(1979),博士.研究方向:交通信息与控制.E2mail:lrm in@https://www.360docs.net/doc/2015719422.html,
3-交通量分析及预测(新)
第三章交通量分析及预测 交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容，本章首先在交通量观测及其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，使用公路可行性研究通用的预测技术和方法，分析预测远景年交通量发展规模和水平，为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。 3.1公路交通调查与分析 本项目采用交通量观测为交通调查方法。 3.1.1 调查综述 调查的目的、方法及内容： 公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节，为全面了解项目所在地区公路交通量的特性和构成，掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料，为未来拟建公路交通量预测提供基础数据，本项目公路交通调查主要包括相关公路观测交通量、汽车保有量、交通事故等方面内容，调查范围主要是针对拟改建项目所属区域及沿线所经区域进行调查。 3.1.2 调查资料的分析 1.历年相关公路交通量 表3-1 正镶白旗杨白音敖包嘎查测站历年交通量
2.交通量观测调查车辆构成分析 通过资料整理，可以得到各调查点断面交通量情况。详见下表。 3.2 预测思路与方法 3.2.1预测思路 交通量预测是公路建设项目可行性研究的重要内容之一，是确定项目技术等级、建设规模及标准的依据，也是项目经济评价的基础。 根据研究项目白旗伊克淖苏木白音敖包嘎查至乌兰胡吉尔浩特至陶苏图浩特公路周边地区的公路项目，路段历史交通量能反映该路段上交通量的发展趋势。因此，可以利用周围路段的历史交通量用基于运输通道的交通量预测法来进行预测。基于运输通道的交通量预测法的大致思路如下： （1）获取项目所在运输通道内各条道路的历史交通量； （2）根据运输通道历史交通量找出其发展趋势，运用相关趋势模型求出运输通道交通量的增长率，并计算出运输通道未来年总交通量； （3）根据项目运输通道内各条道路的历史交通量发展趋势，结合相关各条道路在未来年的等级、车道数和通行能力等因素，采用Lgoti概率模型来确定未来年各条道路在运输通道内所分担的交通量比例，最后计算出本项目未来年的交通量。 3.2.2 交通量预测方法及步骤 该项目为正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路，是白旗通往外界的重要通道之一，由于公路交通是白旗唯一交通方式，因此本项目具有重要的地位和作用。通过对正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路线上的观测点交通量调查分析得出，现有道路的交通量比较大，由于省道的服务水平、道路路况等影响，在未来年单一的通道已经无法满足交通量的需求。 交通量预测：主要是在现状交通量观测调查的基础上，依据项目区未来年经济发展及项目所属通道运输方式发展趋势，测算公路通道的运输量，利用合理的预测方法进行
短时交通流预测方法综述_高慧
第22卷第1期2008年1月 济南大学学报(自然科学版) J OURNAL OF UN I VERSITY O F JI NAN (Sc.i &T ech ) Vo.l 22 No .1 Jan.2008 文章编号:1671-3559(2008)01-0088-07 收稿日期:2007-05-21 基金项目:国家自然科学基金(60674062);济南大学博士基金 (B0608);济南大学科研基金(Y0601)。 作者简介:高 慧(1982-),女,山东德州人,硕士生;赵建玉 (1966-),女,山东临沂人,副教授,硕士生导师。 短时交通流预测方法综述 高 慧1 ,赵建玉1 ,贾 磊 2 (1.济南大学控制科学与工程学院,山东济南250022;2.山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061) 摘 要:以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景。 关键词:智能交通;数据采集;数据预处理;交通流预测中图分类号:U 491.112 文献标识码:A 交通系统 [1] 是支持社会经济发展的基础设施 和 循环系统 ,在社会经济系统中占有重要的地位。交通问题解决的好与坏,直接影响着国民经济 的发展与人民生活质量的提高。当今世界各国的大城市无不存在着交通拥挤问题。交通问题在一定程度上已经成为制约经济、社会稳定发展的 瓶颈 问题。然而有限的土地和经济制约等使得道路建设不可能达到相对满意的里程数,所以就需要在不扩张路网规模的前提下,综合运用现代信息与通讯技术等手段来提高交通运输的效率,以提高交通路网的通行能力。于是,运用各种高新技术系统地解决道路交通问题的思想就应运而生了,这就是智能交通系统I TS(intelligent transport syste m ) [2-3] 。 交通控制与诱导系统是I T S 研究的热门核心课 题,而实现交通流诱导系统的关键问题是实时准确的交通流量预测,即如何有效地利用实时交通数据信息去滚动预测未来几分钟内的交通状况。其结果可以直接送到先进的交通信息系统(ATIS)和先进的交通管理系统(ATM S)当中,给出行者提供实时有效的信息,帮助他们更好地进行路径选择,实现路 径诱导,以缩减出行时间,减少交通拥挤。这种预测称为短期预测(short-ter m forecasting),它是微观意义上的,与中观和宏观意义上的以小时、天、月甚至 是年计算的基于交通规划的战略预测(strateg ic fore -casting)是有本质区别的 [4-5] 。 1 数据采集 最初的交通参数信息采集方法都是非自动的人工采集方法,包括人工观测法和摄影法等。自20世纪30年代美国研制出 声控 式感应式交通信号控制机以来,交通量检测器技术得到了迅速发展,特别是近20年来出现了大量的新型交通量检测器。交通量检测器的种类很多,主要有:环形线圈检测器,超声波检测器,磁感应式检测器,光辐射式检测器,雷达检测器,视频检测器等。目前应用较多的是环形线圈检测器、超声波检测器和视频检测器。1.1 环形线圈检测器方法 环形线圈检测器 [6] 出现于20世纪60年代,是 目前交通控制中应用最广的交通量检测器。该检测器是一种基于电磁感应原理的车辆检测器,它的传感器是一个埋设在路面下、通有一定交变电流的环 形线圈。当车辆通过线圈或停在线圈上时,车辆引起线圈回路电感量的变化,检测器可检测出该变化,基于此原理采集交通量。1.2 超声波检测器方法 超声波检测器 [1] 是通过接收由超声波探头发 出并经过车辆反射的超声波来检测车辆的。超声波检测器的工作原理可分为两种:传播时间差法和多普勒法。 传播时间差法,超声波检测器的探头向路面发射超声波然后接受其反射波,当有车辆时,超声波会经车辆反射提前返回。多普勒法,超声波探头向空间发射超声波同时接收信号,如果有移动物体,那么接收到的反射波信号就会呈现多普勒效应。
简述交通量分析预测方法
简述交通量预测方法与步骤 一、交通调查与分析 1.调查综述 道路交通量与项目影响区的交通出行分布是交通量预测的基础资料。为了对公路建设项目未来年的交通量发展情况进行预测，需要调查了解项目影响区交通发展状况，相关路网交通现状，各类车辆的起讫点分布，交通组成等基础数据资料。 交通调查的内容包括两个方面，一是相关公路的道路状况和交通状况调查，另一方面是车辆出行分布调查，据此分析项目影响区的车辆出行分布状况。相关公路道路与交通状况调查主要包括相关公路历史流量发展分析，交通组成分析，用于分析项目影响区交通发展规律；车辆出行分布调查主要调查车辆出行的起讫点，即OD调查，用于分析项目影响区及相关路网车辆的空间、时间分布特征，掌握交通现状。 2、交通量OD调查及分析 OD调查和交通量观测主要是为了全面掌握项目影响区内各方向公路运输通道的交通流量、流向、车型构成等交通特性，为拟建项目所在通道的运输需求特点分析和交通量预测工作提供了可靠的基础数据。 OD调查点位置布设原则为: ⑴在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下，尽量减少OD调查点个数，以节省人力、物力和财力； ⑵OD点应尽量远离城区（一般为10公里左右）； ⑶为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充，在不影响调查目的的前提下，调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近。 以OD调查和交通量观测数据为基础，按照调查所采用的抽样率，根据主要相关公路历年交通量计算得到的月不均匀系数和周日不均匀系数将每个调查点的OD交通量进行扩大、修正，形成单点年平均日OD交通量（AADT），并得到单点OD表。交通量换算采用小客车为标准，各代表车型和车辆折算系数规定如下表所示。 各汽车代表车型与车辆折算系数
短时交通流预测研究综述
短时交通流预测研究综述 摘要：道路交通流预测预报是智能交通系统关键技术之一,短时预测是交通控制、车辆导航的技术基础。本文概述了道路交通流预测方法的发展历程,分析比较了各预测模型的优点、缺点及适用情况,给出了道路交通预测的一般流程。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于检测器优化选择的短时交通流预测算法的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;以预测的均方误差最小为目标函数，通过遗传算法优化选择合适的检测器，以小波神经网络作为预测算法进行短时交通流预测具有很高的精度和适用性。 关键词：交通工程；交通流理论；短时交通流；预测模型;神经网络算法 Research on Short-Time Traffic Flow Forecasting Methods LIU Jia-tong (1. Department of Bridge Engineering, School of Highway, Chang’an Unversity) Abstract:Prediction of road traffic flow is one of the key technologies of intelligent transportation system. This paper summarizes the development of road traffic flow forecasting methods, analyzes and compares the advantages, disadvantages and application of each forecasting model. The existing prediction methods are classified based on the method of statistical analysis: Based on the theory and methods of nonlinear theory and traffic detector based on the optimal selection of flow prediction algorithm based on prediction method and neural network method. The prediction effect of comprehensive prediction model of artificial neural network model and other fields combined than single neural network prediction model and the conventional prediction; to minimize the mean squared error as the objective function, the genetic algorithm to choose the appropriate detector with the wavelet neural network as prediction algorithm of short term traffic flow forecasting high precision and applicability. Keywords:Transportation Engineering; Traffic Flow Theory; Short-termTraffic Flow; Prediction Model; Neural Network Algorithm
交通量需求预测方法
在可行性研究阶段，预测交通需求量有多种方法，例如趋势类推法、弹性分析法、OD调查法、专家调查法以及四阶段模型系统法（出行生成模型、交通分布模型、方式分担模型、交通量分配模型）。本报告主要在介绍建设建立在区域经济学分区理论基础上，预测精度较高，技术难度较大的四阶段模型系统法。 一、出行生成模型 出行生成模型作为交通需求预测的第一步，其主要任务是对研究地区的每个分区的出行量进行估计。首先将研究区域进行分区，并对每个分区的社会经济性质、土地利用特点进行研究，建立以分区为基础的联合出行生成模型，从而导出研究区域的交通出行生成总量。 由于每个分区及时出行的起始点，优势出行的目的地，因此出行生成由出行产生和出行吸引两部分组成。相应的就是出行产生量O i 和出行吸引量D j两种度量方法。二者的影响因素是不同的。出行产生的主要影响因素是交通用户（出行者）的社会经济性质，如人口、收入、小汽车拥有量等；出行吸引的主要影响因素是地区的土地利用性质，如土地利用类型（商业企业、工业区等）、土地利用密度、就业水平、可达性等。由于出行产生和出行吸引二者的影响因素不同，一般情况下应分别建立模型进行分析。出行生成通常采用两种传统的模型方法：回归模型和分类模型。 ①回归模型 回归模型是计量经济学中重要的方法之一，它以社会经济作为分析基础，属于经验性定量模型，在交通需求预测中有广泛的应用。出
行生成回归模型的一般表达公式为： Y=a0+a1X1+a2X2+?+a k X k+u 式中：Y——地区出行生成量； X1、X k——地区出行生成主要影响因素； a0、a k——回归系数； U——随机变量。 出行生成回归模型的输入是地区影响因素的量化值和出行生成量的时间序列历史数据。模型建立以后，利用常见的最小二乘等参数估计方法对模型进行标定。单元回归模型的标定过程比较简单，多远回归模型的最小二乘计算公式要通过解k+1个联立方程得出，比较复杂，但现在有许多方便的计算机软件可供使用。当完成对模型标定并通过检验后，即可用于预测未来年度出行生成的变化趋势。 回归模型所需数据均为地区性的总量数据或平均数据，分析方法比较完善和简单易行，应用比较广泛。回归模型的缺点是使用这种方法要有严格的前提条件，即模型必须满足一系列统计基本架设，因而是模型的应用受到一定的局限性。而且，模型中所使用的地区性总量数据，可能会使某些突出的社会经济特点变得模糊。比如，某地区家庭收入的特点是贫富不均，模型采用平均收入指标后，地区的这种收入特点被中和淡化，无法反映到出行生成预测中去，影响力估计结果的真实性。
交通流预测模型综述
交通流预测模型综述 摘要： 随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。为了缓解交通压力，交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天，交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域，因为正确的交通流预测，可以进行实时交通信号控制，交通分配、路径诱导、自动导航，事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发，分析常见预测模型的优缺点，得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。 关键字：交通流预测，智能交通系统，综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言 目前，有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果，建立了多种实时交通量预测的方法，其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点，然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。 一、交通流预测概述 （一）交通流预测的必要性 随着人们生活水平的提高，私家车的数量、人们出行的次数等越来越多，使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路，也拥有最宽阔的…停车场?”的困境，严重影响了城市的运转效率，客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键，不仅要有实时的道路检测数据，更重要的是，要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息，实现动态路径诱导，达到节约出行者旅行时间，缓解道路拥堵，减少污染、节省能源等的目的。因此，准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。
基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法与制作流程
图片简介: 本技术涉及一种采用基于物联网、大数据信息技术尤其是深度神经网络的解决方案，通过采集路网交通流短时与长时段历史数据，运用Node2vec与图多注意力神经网络(GMAN)融合机制的深度学习，训练出预测模型并预测出当前时间点之后30分钟路网目标路段和节点交通流状态，并根据预测结果对信号灯的绿信比作实时智能反馈，从而达到精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的目的。本技术从交通数据采集和转换到交通信号灯的调整控制，形成了一套完整的最大化关键道路通行能力的方法，并在实际工程上进行了应用验证，达到了精准限流、最大化挖掘路网通行能力、减少事故造成的拥堵和交通瘫痪的效果。 技术要求 1.一种基于交通流预测的最大化关键道路通行能力的方法，包括以下步骤: A、数据采集与存储 通过路网安放的交通流传感器，采集分钟时间段内的路网交通流数据，每条基于时间序列的数据包括时间(分钟)、地点(传感器编号)、交通流量(在该分钟内车辆累计通过数量)；同时采集路网主数据和天气、节假日、重大事件信息，并将采集到的信息进行存储； B、深度学习模型训练
(1)利用路网图邻接矩阵来描述交通流采样传感器的相对位置和关系,邻接矩阵的每一行表示每条边的起点、终点和权重，其中权重表示两个顶点之间的连接道路的距离； (2)利用Node2vec来产生网络中节点向量，通过深度优先随机游走方式对图中节点进行采样，对于每个点都会生成对应的序列，再将这些序列视为文本导入word2vec中的skip-gram模型进行训练，得到每个节点的向量； (3)对采样时间、天气、节假日、重大事件信息等类别分别进行独热(One-Hot)编码，最后拼接所有的独热向量和连续向量成为一个高维度的向量Ut； (4)对于通过传感器得到的时间序列的数据，进行转化并构建出训练数据； (5)结合以上数据，使用图多注意力神经网络(GMAN)训练一个深度图神经网络的交通流量预测模型； (6)使用当前时间前30分钟采集的数据，输出经过步骤(5)训练的路网中当前时间后30分钟的交通流； (7)通过步骤(6)得到的关键道路的预测交通流与该关键道路最大通行能力进行对比，来确定是否需要启动信号灯控制来限制连接道路对关键道路的交通流压力； (8)信号灯调整 信号灯控制系统包含微控制单元(MCU)、4G数据透传模块、若干继电器组成； 4G数据透传模块通过串口连接到微控制单元，用于接收来自交通指挥中心的信号灯时长调整数据； 继电器和微控制单元的输出口连接，用于接收微控制单元的控制信号； 各个继电器分别和相应的信号灯电路连接，当某一继电器接收到来自微控制单元的输出数据后，可以点亮或者熄灭相应的与该继电器连接的信号灯； 具体的规则是：在一个工作周期里，微控制单元通过继电器点亮东西向绿灯，同时点亮南北向红灯；然后，微控制单元内置的计时器开始计时，等待东西向绿灯时长秒数到达后，通过继电器信号熄灭东西绿灯，并点亮东西向黄灯，此时，南北向红灯的时长尚未到达； 东西向黄灯点亮并等待相应的时长后，微控制单元熄灭东西向黄灯，并点亮东西向红灯；此时，南北向红灯的计时器的时长秒数刚好到达，微控制同时熄灭了南北向的红灯，点亮南北向的绿灯； 同理，南北向的绿灯在点亮后达一定的绿灯时长后，微控制器熄灭南北绿灯，并点亮南北向黄灯，此时东西向红灯等待时长尚未到达；南北向黄灯点亮后达一定时长后，刚好东西向红灯的等待时长秒数也刚好到达。
高速公路交通量预测方法研究
高速公路交通量预测方法研究 发表时间：2018-05-18T11:18:01.283Z 来源：《基层建设》2018年第3期作者：杨芳1 丛啸2 [导读] 摘要：本文简要阐述目前国内外高速公路交通量预测方法研究现状，并介绍了基于非集计模型的交通量预测方法，以及对未来研究的简要展望。 云南省交通规划设计研究院 摘要：本文简要阐述目前国内外高速公路交通量预测方法研究现状，并介绍了基于非集计模型的交通量预测方法，以及对未来研究的简要展望。 关键词：高速公路；交通量预测；非集计模型 0引言 随改革开放以来，我国基础建设大力发展，高速公路不断修建，人们对道路的要求也越来越高，尤其是在接受国外时间就是金钱的观念后。因此人们不论是在出行还是网上购物都希望速度能越快越好，对交通运输的方式也更倾向于高速的航空、高铁以及高速路等。而随着现代社会经济不断发展，国内车辆数不断增长，交通堵塞问题日益凸显，例如北上广大城市早已要求单双号出行，对此做好相关合理的交通规划是首要解决方案，而对于高速公路段在高速行驶下更需要做好交通规划。其中，作为交通规划建设项目的首要研究内容，交通量预测直接影响到高速公路的一系列建设，其是确定道路建设技术等级、道路等级、工程规模以及经济评价的最主要和最基础指标，是对修建道路的交通状况评价、全方面考虑分析具体道路项目修建的必要性和可行性的前提，准确的交通量预测将直接影响项目方案的科学合理性。目前国内外应用最多的交通量预测方法为四阶段法，但随着实际工程的不断应用，其设计上的缺陷不断凸显，其中主要问题有：数据采集中的总计数不准确、需要大量的处理调查数据完成精确预测以及小区域划分不明确等。在此背景下，对高速公路的交通量预测方法的研究十分必要，也迫在眉睫。 1国内外研究现状 国外专家学者主要研究了高速公路交通量预测的方法和具体应用办法，Park，Bunky在《模糊神经网络在短期高速公路交通量预测中的应用》研究中将模糊神经网络模型分为RBF神经网络和FCM方法，与以前的动态线性模型比较，采用此种模型方法可较好的解决预测时间后滞问题；Iskander，Wafik在《美国高速公路交通量预测》中提出将聚类分析与多元线性回归方法相结合，且其模型中将社会经济学因素考虑其中；之后最具有代表意义的非集计模型在上世纪60年代被开发出来，其模型的提出主要参考经济学理论基础，十年后美国麻省理工学院Mcfdden等人将其改进，并将改进非集计模型的研究推向具体工程实践阶段，其应用十分广泛（表1），包括：车辆使用寿命问题、城市间货运需求预测、车辆需求预测、城市公共客运方式、交通方式选择等。 表1 美日对非集计模型应用领域 国内对高速公路交通量预测方法也进行了大量研究，李峰等人针对国内复杂的铁路、高速公路、低等级道路、山区道路，在《高速公路需求预测方法》中预测了我国未来公路交通交通量以及提出相应方法；赵朋宾等人针对高速公路的自身特点，应用区域经济学分区理论方法，研究了其在具体建设项目中的可行性； 罗莉采用风险分析方法，通过识别并分类交通量的风险因素，具体解释交通量风险产生的原因以及特征，并估计各类风险的发生概率，为今后高速公路建设规模的合理计算与制定投资决策提供可靠依据；最近几年，随着国外对非集计模型的大量研究，其作为集计模型的代替及补充者，在国内也已开始大量应用。关宏志在其书《非集计模型交通行为分析的工具》中主要介绍非集计模型的基础理论以及相应的应用方法。 2基于非集计模型的交通量预测方法 非集计模型又叫非集计行为模型、个人选择模型或离散模型，主要为强调其与集计模型的不同而命名。集计模型采用交通小区将个体的交通活动范围进行数据统计计算并分析而得到相应模型；非集计模型则以个体的实际交通活动为单位，不采用交通小区建模。具体差别如表2。 表2 非集计模型与集计模型差别比较 通过以上比较得非集计模型优点如下： （1）具有明确的行为假说基础，且逻辑性较强； （2）在较少的样本下就可计算出模型系数，并可检验参数所用统计学方法； （3）允许以与个人决策相关性的多个因素作为自变量，以便于对多种类型的交通规划、交通政策进行效果评价；（4）具有较好的地区、时间转移性； （5）使用者对项目评价方便快捷。
第3章 交通量分析及预测
第3章交通量分析及预测 3.1公路交通调查及分析 3.1.1调查综述 3.1.1.1调查内容 按照交通规划的研究对象，本项目分别对公路客货运输量、年平均交通流量进行 调查。按照调查的方式，又大致分为以道路上的车辆为对象的实测调查和为明确人的 活动和货物的移动性质而进行的问卷调查。前者的调查有道路交通量调查和运行车速 调查，具体的调查事项及观测方法，因表示交通流特性所采用的要素不同而有所不同， 通过它可掌握汽车行驶状态有关的各种特性，为道路上实现畅通交通流而进行适当的 交通控制及建立交通规划发挥作用。后者的调查有居民出行调查、机动车OD调查和物 流调查。 3.1.1.2调查方法 交通调查是公路建设项目可行性研究的一个重要环节，是采集所需基础数据的最基本手段。其目的是了解项目影响区域公路交通运输的特性、构成以及客货运输的流量、流向，使后续的交通量预测建立在客观、可靠的基础上，为公路建设项目的计划、建设规模、建设标准等提供科学的依据。 (1)交通量调查点的布设 交通量调查点的选择，对调查数据、区域路网流量分析、拟建项目交通量预测有 着直接的影响，是整个交通量调查的关键。本报告交通量调查路段及其地点的选择， 主要考虑了以下因素： 1) 根据拟建项目特点及其区域路网交通流特性，选择有代表性的路段布点； 2) 调查点远离城镇，尽量避免城镇内部交通及短途交通的影响； 3) 调查点选择在路基较宽、视距远的路段上，同时要保证上行与下行调查点之间留有不少于150m的距离，以免造成交通阻塞； 4) 附近有收费站的，尽量将调查点设在收费站中，以减少对车辆通行的影响。 由于交通流量观测是在具体的某一天进行的，有的是24小时流量观测点，有的是12小时流量观测点，所以在交通流量分析时根据各流量观测点所在路段历年交通量观 测资料对其进行年月、周日、昼夜不均匀性调整，并以次推算出年均日交通量。调整 公式如下： Q ijk＝q ijk·αi·βi·γi
交通流预测
目录 摘要.............................................................. I I 绪论. (1) 一、单因素方差分析 (1) 1.1单因素方差分析简介 (1) 1.2单因素方差分析模型 (2) 二、单因素方差分析的应用 (3) 2.1问题叙述 (3) 2.2模型假设 (4) 2.3符号说明 (4) 2.4模型的建立与求解 (5) 三、模型评价与推广 (17) 参考文献 (18) 致谢.............................................. 错误！未定义书签。
摘 要 本文研究的是估算当车道被占用时对城市道路的通行能力影响程度，并且通过本次研究分析为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位等提供理论依据。根据观测数据，结合数学软件，采用应用交通流波动理论与数据分析相关方法对事故所处横截面通行能力变化进行分析，以及占道不同对横截面通行能力的影响的说明。 对于问题一，我们提取了视频1的交通调查数据，并进行了预处理，对本文中一些需要用的专有名词进行定义，初步的对事故发生横断面实际通行能力变化进行分析，得到横截面实际通行能力变化是周期性振幅可变的运动。 对于问题二，我们观察了视频2进行了类似的处理，然后运用SASV8进行描述统计分析和以占用车道的变化进行单因素方差分析，最后得到检验p 值为 0222.0，对于所占车道不同对该横断面实际通行能力影响有显著性差异，并检验 了同时置信区间至少95%置信度下，2u 比1u 大。 对于问题三，建立基于交通流理论的交通事故影响路段车辆排队长度计算模型，以流体动力学为基本原理，模拟流体的连续性方程，建立车流的连续性方程。由事故持续时间的长短分三种情况，建立起路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系。 对于问题四，我们针对问题三所建立的模型对视频1进行了更深层的数据调查与处理，并运用题设数据对模型进行求解，得到结果0.2016h 1 T 。 关键字：实际通行能力 单因素方差分析 交通流理论