探讨交通流量预测的几种方法
交通量分析及预测
交通量分析及预测交通量是指单位时间内经过其中一点或其中一路段的交通流量。
交通量的分析旨在通过数据采集和处理，了解路段或交通网络上的交通流量情况，包括每日、每小时或每分钟的交通量大小、交通高峰期和低谷期、不同车辆类型的流量分布等。
常用的数据采集手段包括路段流量计、车牌识别系统、磁敏感线圈等。
交通量的预测可以根据历史数据和未来发展趋势进行模型建立和预测。
常用的交通量预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
预测结果可用于评估交通规划和设计方案的可行性、为道路建设和交通信号优化提供参考、指导交通运输企业的调度管理等。
在交通量分析和预测中，需要注意以下几个方面：1.数据采集和处理：选择适当的数据采集方式，并进行数据清洗和处理，消除异常值和噪声干扰，确保数据的准确性和可靠性。
2.交通量分析指标：除了常用的交通量大小指标外，还可以采用交通流密度、平均速度、延误时间等指标来描述交通环境和交通状况。
3.模型选择和建立：根据实际问题和数据特点，选择适当的模型进行交通量预测，常用的模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
4.模型验证和改进：通过对模型的验证和评估，检验模型的准确性和稳定性，并进行模型的改进和调整，提高预测精度和效果。
5.不确定性和风险分析：由于交通量预测受到多种因素的影响，存在一定的不确定性和风险，需要考虑不确定性范围和可行性等问题。
交通量的分析和预测在交通规划和管理中具有重要的实际应用价值。
通过准确地分析和预测交通量，可以指导合理的交通规划和道路设计，提高交通效率和安全性；为交通信号控制和交通管理提供科学依据，减少交通拥堵和事故发生的概率；为交通运输企业的调度和运营管理提供决策支持，提高服务质量和经济效益。
最后，交通量分析和预测是一个复杂而多学科交叉的领域。
除了交通规划、交通工程和城市交通管理等领域的专业知识，还需要具备数据处理和分析、数学建模和计算机仿真等技术手段。
因此，对于交通量分析和预测的研究和实践，需要多学科的协同合作和综合应用。
交通流量预测中的时间序列分析方法分享
交通流量预测中的时间序列分析方法分享时间序列分析是一种用来研究时间间隔内观察数据的统计分析方法。
在交通领域中，时间序列分析对于预测交通流量、优化交通管理以及提高交通流畅度至关重要。
本文将分享一些在交通流量预测中常用的时间序列分析方法。
1. 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列分析方法之一。
它通过计算一定时间范围内的平均值来预测未来一段时间的交通流量。
移动平均法适用于交通流量变化较为平缓和趋于稳定的情况下。
使用移动平均法预测交通流量时，需要选择一个时间窗口大小，即计算平均值的时间范围。
较短的时间窗口可以更快地捕捉到交通流量的变化，而较长的时间窗口可以更好地平滑数据，减少噪声。
2. 波动指数法波动指数法是一种将移动平均法与加权平均法相结合的时间序列分析方法。
其基本原理是通过对历史数据进行加权平均，得到具有权重的历史平均值。
在进行预测时，较近的历史数据具有较高的权重，较远的历史数据则具有较低的权重。
通过不断调整权重，可以提高预测的准确性。
3. 自回归移动平均模型（ARMA）自回归移动平均模型是一种常用的时间序列预测模型，可以处理非平稳时间序列。
ARMA模型将时间序列的当前值与过去若干个值的线性组合相关联，并结合移动平均法和自回归法来进行预测。
ARMA模型的核心在于确定合适的阶数。
模型的阶数越高，可以拟合更加复杂的时间序列变化，但也容易出现过拟合的现象。
4. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）自回归积分移动平均模型是ARMA模型的扩展，可以处理非平稳时间序列。
ARIMA模型在回归模型的基础上加入了差分（差别）项，将非平稳时间序列转换为平稳时间序列，然后应用ARMA模型进行预测。
ARIMA模型常用于对长期趋势和季节性影响较大的交通流量预测。
尽管ARIMA模型非常灵活，但需要仔细选择合适的阶数和差分项数，以避免造成模型拟合过度。
5. 季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）SARIMA模型是ARIMA模型在考虑季节性因素的基础上进行扩展，可对具有明显季节性变化的交通流量进行预测。
交通量预测的方法
交通量预测的方法
交通量预测是指利用历史交通数据、相关环境因素和算法模型来预测未来某一时段的交通流量水平。
以下是一些常用的交通量预测方法：
1. 统计方法：利用历史交通数据进行统计分析，如时间序列分析、回归分析等。
这些方法通常假设未来交通流量与过去的交通流量存在一定的关联性。
2. 基于模型的方法：通过建立数学或统计模型来预测交通量，常用的模型包括传统的线性模型（如线性回归模型）和非线性模型（如支持向量机、神经网络等）。
3. 基于时空关系的方法：考虑空间和时间上的相关性，如基于地理位置和交通网络拓扑结构的影响因素，利用相邻区域或路段的交通数据来预测目标区域或路段的交通量。
4. 基于机器学习和深度学习的方法：利用大量的历史交通数据进行训练，通过学习数据之间的特征和模式来预测未来交通量。
常用的机器学习方法包括决策树、随机森林等，深度学习方法主要是指神经网络模型。
5. 基于传感器数据的方法：通过各种交通传感器（如交通摄像头、车载传感器等）获取实时交通数据，并利用这些数据进行交通量预测。
这种方法通常比较准确，但对数据采集设备要求较高。
综合使用上述方法，可以提高交通量预测的准确性和可靠性。
不同的方法适用于不同的交通场景和数据特点，需要根据具体情况选择合适的方法。
探讨交通流量预测的几种方法1
第27卷第5期2010年10月Vol.27No.5Oct.2010吉林建筑工程学院学报Journal of Jilin Institute of Architecture&Civil Engineering探讨交通流量预测的几种方法*李力东高彤（吉林建筑工程学院计算机科学与工程学院，长春130118）摘要：交通堵塞是制约城市经济发展的重要因素之一，如何解决使其畅通无阻是目前我国各大城市面临的一个难题.本文运用先进的理论技术，从不同的角度提出了几种进行交通流量预测的方法，如人工智能中的神经网络，面向对象等.可以及时、有效地对交通流量进行合理预测.为解决交通堵塞问题提供参考依据，最终达到规避拥堵，实现车流畅通的目的.关键词：交通流量；神经网络；面向对象；预测中图分类号：TN911文献标志码:A文章编号:1009-0185(2010)05-0058-03Discusses Several Methods of Traffic Flow ForecastLI Li-dong，GAO Tong（School of Computer Science&Engineering,Jilin Institute of Architecture and Civil Engineering,Changchun,China130118）Abstract：Restricting traffic jam is an important factor in economic development,how to solve it smooth is the major cities face a difficult problem in China.In this paper,the theory of advanced technology,made from several different angles to traffic flow prediction methods,such as artificial intelligence neural networks,object-oriented and so on. The traffic flow is predicted timely and efficiently,which is to solve the problem of traffic jam,to provide reference for the end to avoid congestion and to achieve the purpose of smooth traffic flow.Keywords：traffic flow；neural networks；object-oriented；forecast0引言在社会经济飞速发展的今天，各种机动车拥有量的激增和道路交通的滞后发展，使得交通阻塞，由此导致的事故频繁发生.基于城市空间的有限性，仅靠修建、扩建道路已不能彻底解决交通问题.因此，如何将车辆和道路综合起来系统地解决，成为问题的关键.通过对公路交通情况的调查，即在选定的时间段内，记载通过道路某横断面的车辆与行人的数量，掌握各级公路的交通流量、交通流分布、交通构成、车辆运行速度等一些具体的交通流特征，并对此进行分析，从而为解决问题提供基础数据.1交通流预测1.1公路交通量的分布特征公路交通量的分布特征主要表现为空间分布和时间分布.空间分布特征表现为城乡分布、路网分布、车道方向分布等.时间分布特征表现为年交通量的变化、一年内月交通量的变化、一周内交通量的变化、一天内收稿日期：2010-03-12.作者简介：李力东（1974～），女，吉林省长春市人，讲师，硕士.*基金项目：吉教科合字[2009]第414.小时交通量的变化、高峰小时交通量的变化等.1.2交通流预测通过调查，根据已有交通流数据，在时刻t 对下一时刻t +Δt 乃至以后若干时刻的交通流作出实时预测.一般认为t 到t +Δt 之间的预测时间跨度不超过15min 的预测为短时交通流预测.按照预测的内容，交通流预测可分为交通流量、交通速度、交通密度3个基本参数的预测，以及车辆占有率的预测等[1].1.3交通流预测分类交通流量预测按预测时间长短分长期流量预测（又称战略流量预测）和短时交通预测，按预测对象分十字路口流量预测和高速公路流量预测[2].2预测方法基于绝大部分城市的交通阻塞问题，是出现在早晚的上下班高峰时期.因此，本文重点介绍十字路口的短时交通流量的预测.目前，较流行的短时交通流量预测方法基本上分两类：①基于研究对象的物理实现意义进行数学推导的预测方法，主要理论依据是数理统计、微积分等传统数学和物理方法.包括时间序列预测、卡尔曼滤波模型预测、参数回归模型预测等等；②通过智能方法，以神经网络、模糊控制、非线性等技术为代表进行预测，其更重视对真实交通流现象的拟合效果.2.1ARIMA 模型时间序列是按时间顺序的一组数字序列.时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展.他是定量预测方法之一，其基本原理是承认事物发展的延续性，应用过去数据推测事物的发展趋势.同时，考虑事物发展的随机性，利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理，适用于短期预测.1970年，Box 和Jenkins 提出了基于时间序列分析模型的ARIMA 模型，该模型不仅在社会、经济、工程等问题上取得了成果，在交通流量预测方面的成绩也非常突出.ARIMA 模型假设未来的预测值与现在的和历史的数据有非常强的函数关系，也就是说，假定未来的发展趋势与现在和历史数据发展的趋势是一样的.将AR 模型与MA 模型相结合，将一平稳随机过程累积而得，根据样本自相关、偏相关函数的统计特性，判断一个随机序列所适合的滑动平均，自回归阶数，该模型根据准确的历史数据可得到比较精确的结果[3].不足之处是对使用者要求比较高.首先，建立模型的过程比较复杂，而且要求使用者对模型的结构有深入的了解，有专业的数理统计知识以及可以设计合理的计算机程序来实现模型的计算；其次，模型需要的时间序列数据量庞大且难以处理的.2.2卡尔曼滤波模型1960年，卡尔曼提出了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法.即卡尔曼滤波器是一系列方程式，提供了有效的计算（递归）方法去估计过程的状态，是一种以平方误差的均值达到最小的方式.滤波器功能强大，支持过去、现在，甚至将来状态的估计，而且当系统的确切性质未知时也可以做.卡尔曼滤波器用反馈控制的方法估计过程状态：滤波器估计过程某一时刻的状态，然后以（含噪声的）测量变量的方式获得反馈.因此，卡尔曼滤波器可分为两部分：时间更新方程和测量更新方程.时间更新方程负责及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计.测量更新方程负责反馈，即将先验估计和新的测量变量结合以构造改进的后验估计.尽管卡尔曼滤波模型与其它的线性模型比较而言是一个非常适用于实时动态预测交通流量的方法.但鉴于交通流量的随机性非常大，从而导致卡尔曼滤波模型的误差项不好确定.除此之外，卡尔曼滤波模型中存在着大量的矩阵运算及复杂的参数估计，实际应用起来十分繁琐.2.3神经网络模型神经网络模型在预测方法和结果精度，以及实际应用中均取得了理想结果.基于神经网络模型是利用历史数据对神经网络的训练，因此，以大量、准确的历史数据为基础来建立一个神经网络模型作为预测机制迫李力东，高彤：探讨交通流量预测的几种方法第5期5960吉林建筑工程学院学报第27卷在眉睫.BP神经网络是将Widrow-Hoff学习算法推广到多层神经网络和非线性转换函数的基础上产生的. Widrow-Hoff学习算法是近似最速下降法，其性能指标是均分误差，是一种有监督学习方法.BP神经网络应用最为广泛的神经网络，在实际应用中决大部分神经网络模型是采用BP网络和它的变化形式.它是前向网络的核心，主要应用于函数逼近，模式识别、分类、数据压缩等领域[4].2.4灰色预测模型灰色模型GM(1,1)是将无规则的原始数据序列，通过逐次累加生成新的有规律的数据序列，弱化原有数列的随机性，并在新数据序列的基础上，用指数函数曲线逼近.灰色预测则是应用灰色模型GM(1,1)对灰色系统进行分析、建模、求解、预测的过程.由于灰色建模理论应用数据生成手段，弱化了系统的随机性，使紊乱的原始序列呈现某种规律，规律不明显的变得较为明显，建模后还能进行残差辨识，即使较少的历史数据，任意随机分布，也能得到较高的预测精度.因此，灰色预测在社会经济、管理决策、农业规划、气象生态等各个部门和行业都得到了广泛地应用.鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性的基本特征，在实际中很难找到确定的表征交通流特征的数学模型.因此，通过智能方法进行交通流量的预测成为首先.3结论在现代城市中，交通拥堵现象日趋严重，不仅耽误时间、降低工作效率、引发交通事故，还带来了环境污染.本文从疏导的角度出发，运用几种技术根据实时交通流量监测的数据，预测将来时刻的交通量做出决策，合理的参与到交通管理中，旨在达到缓解交通，实现畅通的目的.参考文献[1]田晶，杨玉珍，陈阳舟.短时交通流量两种预测方法的研究[J].公路交通科技，2006，23（4）：103-106.[2]尚宁，覃明贵，王亚琴，崔中发，崔岩，朱扬勇.基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法[J].计算机应用与软件，2006，23（2）：32-33.[3]雷胜.城市交通流量智能组合预测方法研究[J].西华大学学报·自然科学版，2006，25(2)：60-63.[4]宁云隆，刘丹，许淑伟.路口短时交通流量预测方法[J].科技资讯，2009（13）：114.。
城市规划中的交通流量预测
城市规划中的交通流量预测城市的发展离不开交通运输，而交通的发展水平又极大地影响了城市的可持续发展。
在城市规划中，交通流量预测显得十分重要。
交通流量预测是指在某个时间段内，交通流量的大小和分布情况的预测。
在城市规划中，交通流量预测对于合理规划道路、优化红绿灯时序、缓解交通拥堵等方面起着关键作用。
交通流量的预测方法多种多样，下面将介绍几种主要的预测方法。
一、传统方法——人工统计法人工统计法是目前最为常用的预测方法。
通过统计分析历史数据，来预测未来的交通流量。
这种方法分为两种：一是手动收集历史数据，然后通过数学统计和模型算法进行预测；二是通过软件直接分析历史数据，得出预测结果，如高鹰快速（VISSIM）等软件。
但是，这种方法需要大量的人工投入，而且难以应对城市交通模式快速变化的情况。
二、模型预测法模型预测法主要是运用交通流量模型，将道路、交叉口、车辆等各种交通因素进行建模，并且根据历史数据进行参数拟合和模型训练，最终得到预测结果。
模型预测法的优点是可以较好地应对城市交通模式的变化，但是，建模的复杂性也使其实施难度大。
三、移动互联网时代的预测方法——数据挖掘法近年来，移动互联网时代的到来，大量的交通数据变得轻松获得。
数据挖掘法是利用数据挖掘技术，对这些交通数据进行分析和预测。
数据挖掘法主要是从历史数据中挖掘规律，通过机器学习和人工智能等算法，对未来的交通流量进行预测。
这种方法的前提是需要大量的数据。
在实际应用中，可以利用手机APP、摄像头等设备搜集交通数据，进而进行交通模式的识别、拥堵路段的检测和预测。
城市交通的流量预测，关键在于精准的预测，以便做出精准的规划和决策。
近年来，各种新兴技术如大数据、人工智能等的出现，将为城市交通的流量预测带来更好的效果，同时也能为城市规划提供更多更好的参考依据。
交通量预测的方法
交通量预测的方法交通量预测是指通过对道路、交通工具和交通参与者的分析，预测未来交通流量和拥堵情况的一种方法。
交通量预测对于交通规划、交通运输管理和交通基础设施建设非常重要，可以帮助决策者制定合理的交通政策和优化交通网络。
下面将介绍几种常用的交通量预测方法。
1. 经验模型方法经验模型方法是基于历史数据和统计分析的预测方法。
这种方法通常利用历史交通数据和相关的影响因素（如天气、节假日等）建立数学模型，并根据模型进行预测。
常见的经验模型方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统模型等。
这些方法可以通过对历史数据的拟合来预测未来交通量，但不考虑交通系统的动态变化和非线性关系。
2. 交叉影响分析方法交叉影响分析方法是指通过研究不同因素之间的相互关系，来预测交通量的一种方法。
这种方法通常将交通量视为多个影响因素的综合结果，通过建立这些影响因素之间的关系模型来进行预测。
常见的交叉影响分析方法包括结构方程模型、因子分析和模糊关联分析等。
这些方法可以更准确地模拟各个因素之间的影响关系，提高预测精度。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是指利用机器学习算法来预测交通量的一种方法。
这种方法通过对交通数据进行训练和学习，建立预测模型，并利用模型对未来交通量进行预测。
常见的基于机器学习的方法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
这些方法可以根据大量数据进行精确的模型训练和预测，具有较高的预测精度。
4. 综合模型方法综合模型方法是将多种预测方法结合起来，综合考虑各种因素的影响，进行交通量预测的一种方法。
这种方法通过构建多种预测模型，并结合模型的预测结果，进行综合预测。
常见的综合模型方法包括层次分析法、模糊综合评价和灰色关联分析等。
这些方法可以考虑到各种因素的权重和关联程度，提高预测结果的可靠性和准确性。
总的来说，交通量预测是一个复杂而关键的问题，需要综合考虑多个因素，并采用合适的分析方法。
不同方法各有优缺点，选择适合的方法取决于预测的具体需求和可用的数据。
分布交通量的预测方法
分布交通量的预测方法
1. 你知道吗，利用历史数据来预测分布交通量就像是根据过去的经验来推测未来的天气一样。
比如我们看以前每天各个路段的车流量情况，就能大概猜到以后会是怎样的啦！
2. 模型模拟法呀，这就好比搭积木，一块一块地构建出交通量的分布情况。
就像做城市规划模型一样，是不是很神奇呢？
3. 专家判断法也很重要哦！这就好像找个经验丰富的老司机给你指路，他们凭借经验能给出很靠谱的预测呢。
比如说那些常年研究交通的专家们。
4. 类比分析法呢，就如同找相似的情况来对比，然后得出结论。
比如看看其他类似城市的交通量分布，就能借鉴一下啦！
5. 调查问卷法呀，就像是问大家想要吃什么菜一样，收集大家的意见来预测交通量。
比如问问市民们平时出行的路线和时间。
6. 趋势外推法，这不就是顺着一条线一直往前推嘛，看交通量的变化趋势来预测以后的。
就好像股票的走势一样呢。
7. 聚类分析法，有点像把东西分类整理，把相似的交通情况归到一起进行预测。
比如说把商业区和住宅区的交通分开来分析。
8. 回归分析法，就如同找到事物之间的规律联系。
比如找到车流量和节假日的关系来预测特殊时期的交通量。
9. 情景分析法，就像导演在脑子里构想不同的场景一样，我们也构想不同的交通状况来预测。
比如想象一下如果修了一条新路会怎样。
10. 组合预测法呀，那就是把各种方法都结合起来，发挥各自的优势。
就好像一个团队合作，肯定比一个人厉害多啦！
我的观点结论：这些方法各有特点和适用情况，我们应该根据具体需求灵活运用，才能更准确地预测分布交通量。
城市规划交通流量分析方法
城市规划交通流量分析方法介绍城市规划交通流量分析是确定城市交通系统的运输需求和流量模式的方法。
这种分析有助于规划者和决策者了解当前的交通状况，并为未来的城市发展提供指导。
数据收集进行交通流量分析的第一步是收集相关数据。
这些数据可能包括交通量记录、交通调查、传感器数据以及其他城市或区域的统计信息。
收集的数据应具有足够的时空分辨率和准确性，以便有效地进行分析。
数据分析方法在进行交通流量分析时，可以使用各种方法和模型来揭示交通流量的模式和趋势。
以下是一些常用的分析方法：1. 空间分析：通过空间数据的可视化和分析，可以确定交通拥堵的热点区域、主要运输走廊以及潜在的交通瓶颈。
这可以帮助规划者有针对性地进行道路或公共交通网络的改进。
2. 时间分析：通过对交通流量随时间的变化进行分析，可以确定高峰期和低谷期的交通状况，并预测未来的交通需求。
这可以为城市规划者提供指导，帮助他们决定是否需要增加道路容量或改善公共交通系统。
3. 基于模型的分析：利用交通模型可以模拟和预测不同规划方案对交通流量的影响。
这些模型可以基于历史数据和未来预测进行，并帮助规划者评估不同方案的可行性和效果。
结论城市规划交通流量分析方法是规划者和决策者在制定交通规划和管理措施时的重要工具。
通过收集和分析相关数据，我们可以更好地了解城市中交通流量的状况，并为未来的城市发展提供指导。
在进行分析时，应选择适合的方法和模型，以得出准确和可行的结论。
这将帮助我们实现更高效、便捷和可持续的城市交通系统。
交通流量预测方法研究
交通流量预测方法研究随着城市化进程加快，交通拥堵问题变得日益严重，给我们的出行带来了巨大的困扰。
为了有效缓解交通拥堵，提高交通效率，科学准确地预测交通流量成为亟需解决的问题。
本文将探讨一些交通流量预测方法的研究。
一、历史数据分析法历史数据分析法是交通流量预测的传统方法之一。
该方法通过对历史交通流量数据的分析，预测未来交通流量的走势。
具体做法是根据历史数据的时间序列特征，利用统计学方法建立预测模型，然后根据该模型进行未来交通流量的预测。
二、基于神经网络的方法近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在交通流量预测方面也得到了广泛应用。
基于神经网络的方法通过构建复杂的神经网络模型，动态地学习和模拟交通流量数据的变化规律，从而实现对未来交通流量的预测。
该方法的优点是能够自适应地学习和调整模型参数，较好地应对交通流量数据的非线性特征。
三、基于机器学习的方法机器学习是一种通过让计算机从大量数据中学习和发现规律，从而实现自主决策和预测的方法。
在交通流量预测中，基于机器学习的方法常用的有支持向量机、决策树等算法。
这些算法可以通过分析交通流量数据中的各种特征，自动学习和发现不同特征之间的关系，并进行交通流量的预测。
四、基于人工智能的方法随着技术的不断进步，人工智能在交通流量预测中的应用也变得越来越广泛。
基于人工智能的方法主要利用图像识别、自然语言处理等技术，从交通摄像头、交通警示牌等设备中获取数据，通过对这些数据的处理和分析，实现对未来交通流量的预测。
这种方法具有较高的准确性和实时性，能够更好地适应交通流量的变化。
总之，交通流量预测方法的研究对于提高交通效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
历史数据分析法、基于神经网络、机器学习以及人工智能等方法各有优劣，可以根据具体情况选择合适的方法进行预测。
未来随着技术的不断发展，相信交通流量预测方法将会越来越精确和可靠，为我们的出行提供更好的保障。
车联网中的实时交通流量预测方法
车联网中的实时交通流量预测方法随着城市化进程的不断加剧，交通拥堵已经成为人们生活中的一大难题。
为了解决这一问题，各种交通管理手段应运而生，其中最重要的便是交通流量预测。
而在车联网时代，实时交通流量预测则成为了必须要解决的问题。
一、车联网中的实时交通流量预测方法1. 基于GPS定位技术实现交通流量预测车辆在移动过程中，可以通过GPS定位技术获取到其位置、运行速度等信息，可以通过这些信息来预测交通流量。
例如，根据已知路段上的历史平均车速和实时GPS车速数据分析，可以得出未来一定时段内的路段交通速度情况。
同时，使用数学模型进行计算，可以预测未来路段的交通流量情况。
2. 基于环路检测器实现交通流量预测环路检测器是一种用于检测车辆通过的技术设施，利用环路电路中的电磁感应原理，可以实现车辆的自动检测。
通过对检测器收集到的数据进行分析，可以得出路口的交通流量情况。
同时，通过将多个环路检测器的数据进行综合分析，可以预测未来一段时间内的路口交通流量。
3. 基于摄像头识别技术实现交通流量预测近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，交通摄像头识别技术也逐渐成熟。
通过对道路上车辆的图像数据进行分析，可以实现车辆数量、运行速度等信息的实时采集。
在此基础上，结合历史车辆通过的数据和数学模型，可以预测未来路口的交通流量情况。
二、实时交通流量预测的应用及挑战1. 应用实时交通流量预测技术在交通管控中发挥着重要作用。
通过实时预测交通流量，可以及时调整交通信号灯、设定交通限速、优化道路布局等措施，从而有效缓解城市交通拥堵，提高交通运行效率。
2. 挑战尽管实时交通流量预测技术在交通管控中的应用前景广阔，但其仍然存在着许多挑战。
例如，由于车辆行驶路径的复杂性，交通流量数据的采集和处理存在着巨大的困难。
此外，交通流量数据的准确性对交通管控决策影响较大，需要进行多方面的考量和分析。
三、总结随着车联网的不断普及和发展，实时交通流量预测技术已经成为了现代城市交通管控中必须要面对的问题。
交通运输规划中的交通流量方法
交通运输规划中的交通流量方法交通流量的准确测量和分析对于城市交通规划至关重要。
它能够帮助决策者了解当前交通网络的状况和潜在问题，并制定相应的交通规划和政策。
本文将介绍交通运输规划中常用的几种交通流量方法，并探讨它们的优劣以及应用场景。
一、交通流量观测点计数法交通流量观测点计数法是最常见和基础的交通流量测量方法。
通过在交通流量密集的路段设置观测点，记录通过观测点的车辆数量来估计交通流量。
这种方法可以提供定量的交通流量数据，帮助分析特定路段的拥堵状况和通行能力。
然而，该方法需要大量的人力和物力投入，并且无法提供车辆类型和车辆行驶速度等更详细的信息。
二、交通流模型法交通流模型法利用数学模型来估计交通流量。
它基于道路网络的拓扑结构和交通运输特性建立模型，通过对路段的通行能力、交通需求和交通状况等变量进行计算，预测交通流量。
这种方法可以比较准确地估计交通流量，并且可以模拟不同交通策略对交通流量的影响。
但是，该方法需要大量的数据支持和复杂的计算过程，对于初次使用者来说比较复杂。
三、车辆探测器法车辆探测器法通过在道路上安装车辆探测器，通过探测器捕捉到的车辆信息来估计交通流量。
车辆探测器可以是地磁线圈、红外线传感器或摄像头等。
它可以提供实时的交通流量数据，并且可以获取车辆的速度、车型和车辆间距等信息。
这种方法具有实时性强、准确度高和适用范围广的特点，可以广泛应用于城市交通管理和交通规划中。
四、移动通信数据法移动通信数据法是一种新兴的交通流量测量方法。
借助于移动通信网络的数据，可以对车辆的移动轨迹和速度进行追踪和分析，从而推算交通流量。
移动通信数据法具有数据量大、实时性强和覆盖范围广的特点，可以在大范围内准确地估计交通流量。
然而，在使用移动通信数据时需要注意保护个人隐私和数据安全。
综上所述，交通运输规划中的交通流量方法多种多样，每种方法都有各自的特点和适用场景。
在实际应用中，可以根据具体的需求和条件选择合适的方法进行交通流量的测量和分析，为交通规划和决策提供科学依据。
城市交通流量的预测与优化
城市交通流量的预测与优化随着城市规模不断扩大和人口增加，城市交通问题日益凸显。
城市交通流量预测和优化一直是城市规划、交通管理部门和研究者们关注的重点。
有效的交通流量预测和优化可以提高城市交通效率，降低交通拥堵和污染，改善居民出行体验，提高居民生活品质。
一、城市交通流量预测城市交通流量预测是指通过分析城市交通网络中各个节点、线路的历史数据、实时数据等信息，对未来某一时刻、某一地点的交通流量进行预测。
正确的交通流量预测可以为城市交通管理部门提供准确的交通管理方案，帮助居民合理安排出行计划，缓解城市交通拥堵和污染等问题。
城市交通流量预测方法主要有三种：统计分析法、神经网络法和机器学习法。
其中，统计分析法主要利用历史数据、季节性等因素对未来交通流量进行预测；神经网络法则建立复杂的非线性回归模型进行预测；机器学习法则通过对大量数据进行学习并基于这些数据提供预测建议。
二、城市交通流量优化城市交通流量优化是指通过对城市交通网络进行优化设计，提高道路网络的效率，减少交通拥堵和污染等问题。
城市交通流量优化的目的是改善城市居民的出行体验、加快物流速度、推动城市经济发展。
城市交通流量优化方法主要有三种：路网设计优化、信号灯控制优化和交通模型仿真优化。
路网设计优化重点关注路网的整体布局，通过新建、改建、扩建等措施来调整道路网络的布局，改善交通配套设施。
信号灯控制优化则关注路口信号灯控制系统的效率，通过优化相位设置、灯位优化等措施来提高交通信号效率。
交通模型仿真优化是通过仿真模拟不同交通流量下可能出现的拥堵情况，优化交通流量，加快车辆通过速度，提高交通效率。
三、城市交通流量预测与优化实践城市交通流量预测与优化已经成为解决城市交通问题的关键技术。
近年来，各地城市交通部门为了缓解交通拥堵压力、提高居民出行体验，采取了一系列措施。
例如，北京市交通部门运用人工智能技术，研究城市交通流量预测算法，开展大数据分析，并且基于这些数据建立智能预测和优化系统，实现交通网络的高效优化。
智慧城市中的交通流量预测
智慧城市中的交通流量预测随着城市化进程的不断加速，城市人口与车辆数量也在不断增加，交通拥堵和安全问题也越来越突出，传统的交通管理方法已经无法满足城市发展的需求。
在这种背景下，智慧城市概念的提出，为城市交通管理带来了新的思路和机遇。
其中，交通流量预测技术成为智慧城市交通管理的重要组成部分，有助于对城市交通拥堵现象进行有效的预测和管理。
本文将从交通流量预测的概述、预测模型、数据来源以及实际应用等多方面进行分析和介绍。
一、交通流量预测概述交通流量预测是指通过对历史交通数据进行分析和处理，从而获得未来一段时间内的交通流量变化趋势的技术。
其主要目的是为城市交通管理提供较为准确的数据支撑，以制定有效的交通管理计划和调控方案。
交通流量预测模型的建立需要借助交通数据分析、交通仿真、数据挖掘、传感器技术以及人工智能等多种技术手段，有效的预测算法能够帮助交通管理者快速响应交通拥堵状况，以提高城市交通的通行效率。
二、交通流量预测模型交通流量预测模型是实现交通流量预测的主要方法，主要分为纯经验模型和基于数据挖掘的模型两种。
其中，纯经验模型主要是根据过去一些经验数据产生一些简单公式或规则，对未来交通流量做出预测。
常用的纯经验模型包括回归模型、时间序列模型、Kalman滤波模型等。
基于数据挖掘的预测模型则是充分利用现有的交通数据，并运用先进的数据挖掘算法对数据进行分析和处理，以提高预测准确性。
基于数据挖掘的预测模型包括神经网络模型、支持向量机模型、聚类算法模型等。
三、交通流量预测数据来源交通流量预测数据来源主要包括交通传感器数据、GPS数据、交通运营数据、人流数据、气象数据等多种数据来源。
其中，交通传感器数据是最直接且有效的数据来源，可以提供实时的车辆流量和速度信息。
GPS和交通运营数据也是重要的数据来源，可以提供车辆位置和路线信息，以及交通状况的实时变化。
人流和气象数据也是交通流量预测的重要数据来源，可以辅助交通流量预测模型建立和优化。
公路工程设计中的交通流量分析方法
公路工程设计中的交通流量分析方法公路交通流量是指单位时间内通过公路某一截面的车辆数量。
在公路工程设计中，正确分析和预测交通流量非常重要，它可以为道路规划、设计、改善和交通管理提供基础数据和依据。
本文将介绍一些常用的公路工程设计中的交通流量分析方法。
1. 交通流量调查与统计交通流量调查是获取交通流量数据的基础工作。
在设计过程中，需要通过实地观察和记录交通流量信息，以得出准确的交通流量数据。
交通流量调查可以使用传感器设备、监控摄像头、人工观察或交通数据统计方法等多种方式。
2. 大量数据分析在交通流量分析中，大量数据的分析和处理非常重要。
可以使用统计学方法对交通流量数据进行分析，如均值、方差、标准差等。
通过对历史交通流量数据的分析，可以得出交通流量的变化趋势，并预测未来的交通流量。
3. 常规方法常规方法是最简单和直接的交通流量分析方法，包括交通流量计算和交通流量预测。
交通流量计算是通过对公路道路特征、交通需求和流量分布等因素进行计算，得出单位时间内通过某一截面的车辆数量。
交通流量预测是通过历史交通数据和预测模型，预测未来交通流量的变化。
4. 调查方法调查方法是通过采集问卷调查或实地观察的方法，获取交通流量数据。
通过问卷调查可以了解用户对公路使用情况的满意度、出行时间和出行原因等信息。
实地观察可以通过人工记录交通流量信息或使用传感器设备获取交通流量数据。
5. 模型方法模型方法是通过建立数学模型来分析和预测交通流量。
常用的模型方法有交通仿真模型、交通流动模型和网络平衡模型等。
交通仿真模型可以模拟不同交通场景下的交通流量变化，提供有效的预测和分析工具。
交通流动模型通过研究交通流量的流动性和特性，来分析交通流量的变化规律。
网络平衡模型是通过研究道路网络中的交通流量在各个交叉口的分配问题，来分析交通流量的平衡和变化。
6. 影响因素分析在交通流量分析中，还需要分析和考虑各种影响因素。
影响因素可以包括道路特征、车道数量、道路类型、交通信号灯等。
交通流量预测技术研究
交通流量预测技术研究一、引言交通流量预测是交通管理和规划中一个重要的问题，对于交通安全、道路拥堵、环境保护等方面有着重要的影响。
随着智能交通系统的发展，交通流量预测技术也得到了广泛的研究和应用。
二、交通流量预测的意义和目的交通流量预测的主要目的是预测未来某段时间内某个路段上的车流量，从而为交通管理者和规划者提供决策支持。
交通流量预测可应用于以下方面：1. 交通安全。
通过预测交通流量，可以预测拥堵、交通事故等风险，及时采取措施避免交通事故的发生。
2. 道路拥堵。
通过预测交通流量，可以更好地规划路网，合理调配交通资源，避免道路拥堵。
3. 环境保护。
通过预测交通流量，可以调整车辆通行时间和路线，减少交通拥堵，降低空气污染和噪音污染。
三、交通流量预测技术的研究现状交通流量预测技术已经有了广泛的研究和应用。
目前的研究可以分为以下几种类型：1. 统计学方法。
统计学方法是一种基于历史数据的预测方法，通过对历史数据的分析和处理，建立数学模型，来预测未来的交通流量。
目前常用的统计学方法包括相关分析、回归分析、时间序列分析等。
2. 人工神经网络方法。
人工神经网络方法是一种模拟人脑神经网络的预测方法。
它可以通过对历史数据的学习和训练，自动地寻找数据中的规律，并预测未来的交通流量。
3. 机器学习方法。
机器学习方法是一种基于数据和算法的预测方法。
它可以通过对大量的历史数据的学习和训练，自动地挖掘数据中的规律，从而预测未来的交通流量。
目前常用的机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机等。
四、交通流量预测技术的发展趋势1. 大数据技术的应用。
随着交通数据的不断增长，大数据技术的应用将为交通流量预测带来新的发展机遇。
2. 智能交通系统的发展。
智能交通系统的发展将为交通流量预测提供更完整、更准确的交通数据，从而提高预测的精度和效果。
3. 人工智能技术的应用。
随着人工智能技术的不断发展，交通流量预测将会更加智能化、更加多样化。
城市道路交通流量分析与规划
城市道路交通流量分析与规划城市交通是现代城市的重要组成部分，交通拥堵对城市发展和居民生活都有极大的影响。
因此，交通规划是城市规划的重要组成部分之一。
交通规划涉及道路规划、公共交通等方面。
本文将重点探讨城市道路交通流量分析与规划。
一、道路交通流量分析的方法城市道路交通流量分析是交通规划的基础工作之一。
它是通过对交通流量进行分析，从而为道路规划提供数据支持和决策依据。
目前常用的道路交通流量分析方法有以下几种：1.车牌识别法车牌识别法是通过安装视频监控设备，对经过的车辆进行车牌识别，进而统计车辆数和速度。
该方法不仅可以分析交通流量，还可以检测违规行为。
但是，车牌识别法受到天气、设备维护等因素的影响。
2.车流断面法车流断面法是通过在道路上选定一段断面，统计通过该段断面的车流量，进行交通流量分析。
该方法需要确定断面位置，并需要检测车流速度和流量等数据。
3.GPS定位法GPS定位法是通过安装GPS设备，记录交通工具的运动轨迹，进而分析交通量。
该方法可以准确地分析车辆的行驶路线和速度，分析结果精度较高。
然而，GPS定位设备成本相对高昂，需要进行数据处理等步骤。
以上三种方法可以互相印证，减少对数据可靠性的误差。
二、道路交通规划中的问题城市道路交通规划中存在着很多问题。
下面将列举一些常见的问题：1.道路规划不合理城市规划过程中，道路规划设计不合理可能会导致交通堵塞。
如果道路规划设计狭小，车道不够等问题，很容易导致城市拥堵情况的发生。
道路规划设计应考虑到城市未来的发展和交通预测，合理安排道路设计，才能保障道路交通的顺畅。
2.道路交通管理不当道路交通的管理也是导致交通堵塞的原因之一。
如果交通管制不当、管理不到位，道路拥堵的情况就会时常出现。
城市管理部门应该加强交通管理，对违规停车、乱穿马路等行为进行制止，通过管理来保障道路交通顺畅。
3.公共交通不完善公共交通的配套建设也是影响道路交通的重要因素之一。
如果公共交通线路不合理、运营不到位，居民出行就只能依赖自己的私家车，道路拥堵也会相应增加。
高速公路交通流量预测的实现和优化
高速公路交通流量预测的实现和优化随着交通工具和交通基础设施的不断发展和升级，高速公路已经成为现代交通运输的重要组成部分。
高速公路不仅提供了方便快捷的交通服务，而且还是促进经济发展和人民生活水平提高的重要标志。
随着高速公路汽车流量的日益增加，如何预测和优化交通流量已经成为研究的热点。
一、高速公路交通流量预测的原理与方法高速公路交通流量预测是通过对过去的交通流量数据进行分析，预测未来的交通流量变化趋势，进而制定出相应的管理措施，确保高速公路交通安全、顺畅、高效运行。
在预测交通流量时，需要考虑多种因素，如天气、节假日、道路施工等影响因素。
目前，高速公路交通流量预测主要采用以下方法。
1. 数据挖掘方法数据挖掘是运用各种技术和方法对大量数据进行排序、筛选和选择的过程。
通过对大量交通流量数据进行挖掘，可以找到相关性规律，并能够进行未来交通流量预测。
同时，数据挖掘方法往往利用机器学习和人工智能等技术，精准度高，预测效果好。
2. 人工智能方法人工智能方法是指将各种智能算法应用于交通流量预测系统中，通过建立模型，实现交通流量的预测和优化。
目前，人工智能方法主要采用神经网络、支持向量机和贝叶斯网络等算法进行预测。
3. 统计分析方法统计分析是通过对过去的交通流量数据进行分析，结合现有的道路条件等因素，分析未来交通流量的变化趋势。
统计分析方法比较简单和普遍，但预测精度不如数据挖掘和人工智能方法。
二、高速公路交通流量预测的优化尽管高速公路交通流量预测可以提高交通运输的效率和安全，但是没有一个完美的预测系统，而且还存在一些优化方案。
1. 交通控制系统的引入交通控制系统可以根据交通流量的变化，自动控制道路流量，做到实时调整，并且通过各种传感器和监控设备，及时反馈道路情况，如堵塞、车祸等，并提供相应的救援措施。
2. 信息化建设的推进随着信息化建设的不断升级，高速公路交通流量预测的优化也得到了更好的解决。
通过信息化建设，可以实现各种设备之间的互联互通，可采用计算机网络、云计算等先进技术，并且可以将交通信息直接传输到用户的手持终端设备上，为公众提供更多实时的信息。
智能交通系统中的交通流量预测研究
智能交通系统中的交通流量预测研究智能交通系统是指通过应用先进的信息技术和通信技术，对交通流进行监测、分析、预测和控制的系统。
在智能交通系统中，交通流量预测是一个关键的研究方向，它能够对交通拥堵、路况优化等问题提供有效解决方案。
本文将重点探讨智能交通系统中的交通流量预测研究，并分析其意义与应用。
一、交通流量预测的意义与目标交通流量预测是指根据历史交通数据、环境因素以及其他相关信息，利用数学模型和算法预测未来一段时间内的交通流量情况。
交通流量预测具有以下几个重要的意义与目标：1. 节省出行时间：通过准确预测交通流量，可以避免在交通高峰期选择堵车的路线，提前规划出行路径，从而缩短出行时间。
2. 优化交通网络：通过了解预测到的交通流量情况，可以合理调整信号灯配时、限制道路通行等措施，从而优化交通网络，减少拥堵和交通事故。
3. 节能环保：交通流量预测可以帮助决策者了解交通出行规律，根据预测结果合理规划公共交通线路和调整公交车班次，以减少车辆行驶里程和节约能源。
4. 改善交通安全：通过预测交通流量，可以根据预测结果调整警力和交警布控，及时疏导道路拥堵，预防交通事故的发生。
二、交通流量预测的方法与技术交通流量预测依靠大数据分析和机器学习等技术方法，常见的方法有：1. 基于时间序列分析的方法：采用时间序列分析的方法，通过历史交通数据的周期性、趋势性等规律，利用统计学模型进行建模预测，例如自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性指数模型。
2. 基于机器学习的方法：利用机器学习算法，通过对历史交通数据进行特征提取和建模，来预测交通流量。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。
3. 基于神经网络的方法：神经网络具有较强的非线性拟合能力，常用于交通流量预测。
通过训练神经网络模型，实现从输入特征到输出交通流量的映射关系。
4. 基于深度学习的方法：深度学习是机器学习的一种进化，通过多层神经网络学习模型，能够自动从原始数据中提取丰富的特征表示。
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各调查点年平均日交通量计算公式如下：式中：ijk Q —第k 个调查点i 区到j 区的年平均日交通量； ijk V —第k 个调查点i 区到j 区的调查交通量；α—调查样本的扩大系数，抽样率的倒数；γ—日昼比；1β—交通量月不均匀系数；2β—交通量周日不均匀系数．3、基年OD 表的合成根据基年公路网状况，采用“串并联”法进行删除重复车辆计算，并以相关公路交通量观测资料为补充，形成初步基年OD 表。
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探 讨 交通 流量预 测 的几 种 方 法冰
李力 东 高 彤
（ 吉林 建 筑 工程 学 院 计算 机 科学 与 工 程学 院 ， 春 长 １０ １ ） ３ １ ８
摘 要 ： 通堵 塞是 制 约城 市经 济发 展 的 重要 因素 之 一 ， 何 解 决使 其 畅通 无 阻 是 目前 我 国各 大城 市 面 临 的 一个 难 题． 交 如 本 文 运用 先 进 的理 论 技术 ， 不 同 的角度 提 出 了几 种进 行交 通 流 量预 测 的方 法 ， 人 工 智 能 中 的神 经 网络 ， 向对 象 从 如 面 等． 以及 时 、 效地 对 交 通 流量 进 行 合理 预测 ． 可 有 为解 决 交 通堵 塞 问题 提 供 参 考 依 据 ， 终 达 到规 避 拥 堵 ， 最 实现 车流 畅
Ａ ｓｒｃ ： ｅｔｃ ｎ ａｆ ｍ ｉ ａ ｏｔ ｔａｔ ｃｎｍｉ ｄ ｖｌｐ ｎ， ｏ ｏ ｅ ｔ ｍ ｏ ｅ ｊｒ ｂｔａ ｔＲ ｓ ｉ ｉｇ ｒｆｃ ａ ｎ ｍｐｒ ｎ ｃｏ ｉ ｅｏ ｏ ｃ ｅｅ ｍｅｔｈ ｗｔ ｓｌ ｏｔ ｉ ｔ ｏ ｒ ｔ ｔ ｉｊ ｓ ｉ ａ ｆ ｒｎ ｏ ｏ ｖ ｉｓ ｈ ｓ ｈ ｍａ
通 的 目的．
关键 词 ： 交通 流量 ； 神经 网络 ； 向对 象 ； 测 面 预
中图分类号：Ｎ９ ｌ Ｔ １
文献标志码： Ａ
文章编号： ０ － １５２ １）５ ０ ８ ０ １ ９ ０ ８（０ ００ － ５ － ３ ０ ０
Ｄｉｃ ｓ ｅ ｅ ｅ ａ ｅｈ ｄ ｆ ａ ｃＦｌ ｗ ｒ ｃ ｓ ｓ ｕ ｓ ｓＳ ｖ ｒ ｌ Ｍ ｔ ｏ ｓｏ ｆ ｏ Ｆｏ ｅ ａ ｔ Ｔｒ ｉ
０ 引 言
在社 会经济 飞速发展 的今天 ， 各种 机动 车拥有量 的激增 和道路 交 通 的滞后 发 展 。 使得交 通 阻塞 ， 由此 导 致 的事故频繁发 生． 于城市空 间的有 限性 ， 基 仅靠 修建 、 扩建 道路 已不 能彻底 解决 交通 问题 ． ， 因此 如何将 车辆 和道路 综合起来 系统地解决 ， 成为 问题 的关键 ． 通过 对公路 交通情 况 的调 查 ， 即在选定 的时间段 内 ， 记载通 过 道路 某横 断 面 的车辆 与行 人 的数量 ， 掌握
第２ ７卷Байду номын сангаас
第 ５期
吉
林
建
筑
工
程
学 院 学
报
Ｖ０． ７ ｏ ５ １ Ｎ ． ２ Ｏｃ ．Ｏ Ｏ ｔ １ ２
２１ ０ ０年 ｌ 月 Ｏ
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｉｎＩ ｓ ｔｔ ｆ ｃ ｉ ｃｕｅ＆ Ｃｉｉ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ ｏ ｒａ ｌ ｎ ｔｕｅｏ ｈｔ ｔｒ ｏ Ｊｉ ｉ Ａｒ ｅ ｖ ｎ ｉｅ ｒ ｌ ｎ
ｆｒ ｈ ｎ ｖ ｉ ｏ ｇ ｓｉｎ ａ ｄ ｔ ｃ ｉ ｖ ｅｐ ｒ ｏ ｅｏ ｏ ｈｔａ ｆ ｏ ｏ ｅ ｅ ｄ ｔ ａ ｏｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ａ ｈ ｅ ｅｔ ｕ ｐ ｓ ｆ ｍｏ ｔ ｆｉ ｆ ｗ． ｔ ｏ ｏ ｏ ｈ ｓ ｒ ｃｌ
Ｋｅｗｏｄ ： ａ ｉ ｆ ｗ；ｅｒｌ ｅ ｏｋ ；ｂｅｔｏ ｅｔｄ ｆ ｅａｔ ｙ ｒｓ ｔ ｆ ｏ ｎｕａ ｎ ｔ ｒｓｏｊｃ— ｒ ｎｅ ； ｒｃｓ ｒ ｃ ｆ ｌ ｗ ｉ ｏ
道方 向分 布等． 时间分布特 征表现为 年交通 量 的变化 、 一年 内月交 通 量 的变 化 、 一周 内交通 量 的变化 、 一天 内
收稿 日期 ：０ ０ ０ — ２ ２ １－ ３ １．
作者简介： 李力东（１７ ￣ ， ， ９ ４ ）女 吉林省长春市人 ， 讲师 ， 硕士
ｃｔ ｓ ａ ｅ ａｄ ｆ ｃ ｌ ｐ ｏ ｌｍ ｈ ｎ ． ｎｔ ｉ ａ ｅ ， ｅｔ ｅ ｒ ｆ ｄ ａ ｃ ｄ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ， ｄ ｏ ｓ ｖ ｒ ｌ ｉ ｅ ｅ ｔ ｉ ｅ ｃ ｉ ｉｕ ｔ ｒ ｂ ｅ ｉ Ｃ ｉ ａ Ｉ ｓｐ ｐ ｒ ｔ ｏ ｙ ｏ ｖ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｍａ ｅｆ ｍ ｅ ｅ ａ ｆ ｒ ｎ ｉ ｆ ｆ ｎ ｈ ｈ ｈ ａ ｅ ｒ ｄｆ
各级公路 的交通 流量 、 交通 流分布 、 交通构 成 、 车辆运行 速度等 一些 具 体 的交通 流 特征 ， 并对 此进行 分 析 ， 从 而为解决 问题 提供基 础数据．
１ 交 通 流 预 测
１１ 公路 交通量 的分 布特征 ．
公路 交通量 的分布 特征 主要表 现 为空 间分 布和 时间分 布． 间分 布特 征 表 现 为城 乡分 布 、 网分布 、 空 路 车