城市交通流路段行程时间预测模型(1)
四步骤交通需求预测模型(1)概述与出行生成预测
精选2021版课件
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1 出行生成预测：出行产生量预测
回归分析法
（3）参数标定
p1
1 x11 x1n
P=XB
P
p
2
X 1
x21
x2n
X’P=(X’X)B
p
m
1
xm1
xmn
其中可以证明： 当各变量Xi线性无关时，矩阵
（X’X）可逆
b0
B
b1
(
X
T
X
)1
X
T
P
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1 出行生成预测：出行产生量预测
类型分析法 （3）家庭类型划分
[案例]：英国伦敦1963年交通规划家庭类型划分 1）年收入（英镑）划分为6级
收入级别 收入范围
1 <500
2 500~ 1000
3 1000~ 1500
4 1500~ 2000
5 2000~ 2500
6 >2500
类型分析法 （3）家庭类型划分
[案例]：英国伦敦1963年交通规划家庭类型划分 3）拥有车辆数划分为3类 0辆，1辆，≥2辆
根据以上划分可以看出，伦敦1963年规划把家庭 划分为6×6×3=108类
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1 出行生成预测：出行产生量预测
类型分析法
（4）模型
Pi as N si Ni as si
类型分析法
[例题]
解：由题设知预测未来家庭总数Ni=8000，由类型 分析法模型得
Pi as N si Ni as si 8000 (2.5 0.02 2.9 0.05 9.0 0.03) 34678
交通流量预测算法及其应用
交通流量预测算法及其应用随着城市化的不断推进，交通拥堵已经成为人们日常生活中的一个普遍问题。
如何解决拥堵问题成为了各大城市政府与交通管理部门重要的工作内容。
交通流量预测算法便成为了一种有效的解决方案。
本文将从交通流量预测算法的原理、常用方法以及应用等方面进行探讨。
一、交通流量预测算法的原理交通流量预测算法是通过采集原始数据，利用数据挖掘和机器学习等技术，进行数据分析、处理，建立适合实际情况的统计模型和预测模型，提供交通拥堵状况分析和预测信息，为城市交通管理决策提供科学依据。
交通流量预测算法主要基于以下原理：1.数据采集时间、空间、车流量、车速、车型、车辆类型、车道标识等数据都是交通流量预测的基础。
常用的数据采集方式包括人工计数、视频监控、车载传感器等。
2.数据处理由于交通数据比较庞大、复杂、多变，数据处理是交通流量预测的关键。
数据处理的过程中需要对数据进行处理、清洗、筛选等加工处理，剔除干扰因素，提取有用的信息。
3.建立模型建立预测模型是交通流量预测的核心内容。
根据数据分析的结果，建立数学模型可以精准预测交通流量，常用的方法包括时间序列模型、神经网络模型、回归分析模型等。
4.预测结果分析通过对预测结果进行分析，可以定位交通瓶颈，深入了解交通流量波动原因，制定更为科学合理的交通管理措施。
二、常用交通流量预测算法1.时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列分析技术的交通流量预测模型，它是通过对过去一段时间内的交通流量进行分析建模，进而预测未来的交通流量。
时间序列模型通常采用ARIMA模型，自回归加移动平均模型，能够很好地预测短时间内的交通流量变化。
2.神经网络模型神经网络模型是通过构建一个具有多层隐含节点的神经网络，来建立交通流量预测模型。
常用的神经网络模型如BP神经网络、RNN神经网络，由于其具有叠加性、自适应性，可以对高维数据进行处理，因此被广泛用于交通流量预测中。
3.回归分析模型回归分析模型是建立一种有关交通流量与影响因素之间的函数关系，通过对影响交通流量的各种因素进行分析，建立回归函数，进而对未来的交通流量进行预测。
交通拥堵预测中的时间序列分析研究
交通拥堵预测中的时间序列分析研究交通拥堵一直是城市化进程中的难题。
为了解决这一问题，研究交通拥堵预测成为了一个热门的课题。
时间序列分析是研究交通拥堵预测的一种重要方法。
本文将从时间序列的相关概念入手，介绍时间序列在交通拥堵预测中的应用，探讨时间序列预测的优缺点，并提出一些改进方法。
一、时间序列分析概述时间序列是指在时间的基础上，对某种现象或变量进行观察并记录所得到的的一系列数值。
在交通拥堵预测中，交通流量、车速等指标都可以看作是时间序列。
时间序列分析是研究时间序列特征并利用其历史数据来进行预测的一种方法。
时间序列分析方法包括时间序列分解、平稳性检验、ARIMA模型等。
其中ARIMA模型是常用的预测方法之一，它是由自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）组成。
AR模型是利用过去的观测值来预测将来的值，MA模型则是利用过去的误差来预测将来的值。
ARIMA模型的建立包括确定阶次、估算模型系数、模型检验等步骤。
二、时间序列在交通拥堵预测中的应用时间序列方法在交通拥堵预测中的应用如下：（1）交通流量预测：将交通流量看作时间序列，建立ARIMA 模型，预测未来一段时间的交通流量。
同时，可以通过交通流量与时间的相关性分析，探求交通流量的变化规律。
（2）车速预测：将车速看作时间序列，建立ARIMA模型，预测未来一段时间的车速。
还可以通过车速与时间的相关性分析，探求车速的变化规律。
比如，路口交通信号灯的时长对车速的影响等。
（3）拥堵预警：通过时间序列分析，对交通拥堵的趋势进行预测，可以提前发出拥堵预警，协助路网管理者采取一系列措施来缓解交通拥堵。
三、时间序列预测的优缺点时间序列预测方法在模型建立和预测过程中有其优缺点：（1）优点：时间序列预测方法无需考虑预测变量与其他变量之间的关系，因而易于建模。
此外，时间序列模型假设未来值与当前值存在一定的相关性，具有一定的合理性。
（2）缺点：时间序列模型对历史数据质量要求较高，数据缺失或者异常值会导致预测不准确。
城市道路应急车辆路段行程时间计算模型
１
一 一 一 一 一
口
口
旦 旦 一一一
４ ３条 规定 ： 同车 道 行驶 的 机 动 车 ， 车 应 当 与 前 后
车保持 足 以采取 紧急制 动措施 的安全距 离 。前 车
为执行 紧急 任务 的警 车 、 防车 、 护 车 、 消 救 工程 救
要 意义 。路径 优 化是一 个研 究如 何选择 起终 点 间
路 径 的决策 问 题 。 由于 出行 目的的 特殊 性 ， 急 应 车辆 的路径 优化 以 出行 时 间最 短 为 优化 目标 ， 因
车辆 不 更 换 车 道 的条 件 下 ， 据 应 急 车辆 行 驶 规 则 ， 建 了 城 市 道 路 应 急 车辆 的 ２车道 路 段 行 程 时 间 根 构
计 算 模 型 。得 出行 程 时 间和 路 段 长 度 ， 自由流 车速 ， 规 车 辆 的 平 均 车 速 ， 换 车 道 时 间 ， 流 的 车 头 常 更 车 时距 的关 系 。验 证 结 果 显 示 ， 模 型 具有 一定 的适 用 性 。 该
急任 务 时 ， 以使用 警 报 器 、 志灯 具 ； 确保 安 可 标 在 全 的前 提下 ， 受 行 驶路 线 、 驶 方 向 、 驶 速 度 不 行 行
和 信 号 灯 的 限制 ， 他 车 辆 和 行 人 应 当让 行 。 其 第
２ ）应 急车 辆不 变换 车道 ， 当遇到 前方 出现 车
此研究 路 径 的 行 程 时 间计 算 成 为 路 径 优 化 的基
交通流和行程时间预测技术案例应用
交通流和行程时间预测技术案例应用交通流和行程时间预测技术是现代交通管理和出行规划中的重要工具，它利用数据分析和机器学习算法来预测交通流量和行程时间，以帮助人们规划出行路线、优化交通管理和改善交通状况。
下面列举了10个关于交通流和行程时间预测技术案例应用的实例。
1. 城市交通流预测：通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测城市各个路段的交通流量，帮助交通管理部门优化交通信号灯控制、调整道路通行策略，从而缓解交通拥堵问题。
2. 公交车到站时间预测：利用公交车GPS定位数据和历史运行数据，结合机器学习算法，预测公交车到站的时间，提供乘客实时的公交车到站信息，方便乘客合理安排出行时间。
3. 高速公路拥堵预测：通过分析高速公路的历史数据和实时交通信息，利用数据挖掘和机器学习算法，预测高速公路的拥堵状况，帮助驾驶员选择最佳的出行路线，避免拥堵路段。
4. 自动驾驶车辆路径规划：基于交通流和行程时间预测技术，自动驾驶车辆可以根据实时交通信息和预测数据，选择最优的行驶路径，提高行驶效率和安全性。
5. 出租车调度优化：通过交通流和行程时间预测技术，出租车公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调度出租车资源，提高出租车的运营效率和乘客的出行体验。
6. 共享单车分布预测：利用交通流和行程时间预测技术，共享单车公司可以预测不同时间段和地区的共享单车需求，合理分配共享单车资源，提高共享单车的利用率和服务质量。
7. 交通事故预测：通过分析历史交通事故数据和实时交通信息，利用机器学习算法，预测交通事故的概率和可能发生的位置，帮助交通管理部门采取相应的交通安全措施，减少交通事故的发生。
8. 公交车班次调整：通过交通流和行程时间预测技术，公交公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调整公交车的班次和发车间隔，提供更好的公交服务。
9. 出行时间预测：利用交通流和行程时间预测技术，人们可以预测不同出行方式和路线的行程时间，选择最快捷和最便捷的出行方式，提高出行效率。
交通流量预测中的ARIMA模型及改进方法
交通流量预测中的ARIMA模型及改进方法交通流量的准确预测对于城市交通管理和规划至关重要。
传统的交通流量预测方法中，ARIMA（自回归移动平均）模型是一种常用的统计学方法，能够有效地对时间序列数据进行建模和预测。
本文将介绍ARIMA模型的原理及其在交通流量预测中的应用，并提出一些改进方法以提高预测准确度。
一、ARIMA模型原理ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，用于描述时间序列数据的自相关和趋势性。
ARIMA模型由三个部分组成，即自回归（Autoregressive, AR）、差分（Integrated, I）和移动平均（Moving Average, MA）。
1. 自回归（AR）部分：自回归是指当前值与前期值之间存在的一种相关关系。
ARIMA模型中的AR部分表示当前观测值与过去的一些观测值之间的线性关系。
AR部分的阶数表示模型中历史观测值的数量。
2. 差分（I）部分：差分是指通过对序列进行差分运算，消除序列的非平稳性，使其变为平稳时间序列。
I部分的阶数表示进行差分运算的次数。
3. 移动平均（MA）部分：移动平均是指通过对序列及其滞后项的线性组合进行建模，从而描述序列的随机性。
MA部分的阶数表示建模中考虑的滞后项的数量。
ARIMA模型的参数选择可以通过自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）来确定，进而建立合适的模型。
二、ARIMA模型在交通流量预测中的应用ARIMA模型在交通流量预测中广泛应用，主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始交通流量数据进行清洗、剔除异常值和缺失值，并进行平滑处理，以减小随机波动对模型拟合的干扰。
2. 模型训练：根据预处理后的数据，建立ARIMA模型。
通过最小化模型残差的均方误差，确定合适的模型阶数和参数，进而训练出一个可靠的模型。
3. 模型验证：利用验证数据集对训练好的模型进行验证。
比较模型预测结果与实际观测值之间的误差，评估模型的准确性和可靠性。
如何利用马尔科夫链进行城市交通流量预测(Ⅰ)
城市交通流量预测是一个复杂的问题，涉及到大量的数据和复杂的交通网络。
传统的预测方法可能会受到交通流量变化的影响，而近年来，利用马尔科夫链进行城市交通流量预测的方法逐渐受到关注。
在这篇文章中，我们将探讨如何利用马尔科夫链进行城市交通流量预测，并分析其优势和局限性。
首先，让我们了解一下马尔科夫链的基本原理。
马尔科夫链是一种随机过程，具有“马尔科夫性质”，即下一个状态只与当前状态有关，与其之前的状态无关。
在城市交通流量预测中，我们可以将交通网络划分为不同的状态，比如道路通畅、拥堵、事故等。
每一种状态都有一定的转移概率，而这些概率可以通过历史数据进行估计，从而建立马尔科夫链模型。
利用马尔科夫链进行城市交通流量预测的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：首先，我们需要收集城市交通流量的相关数据，包括道路通行速度、拥堵情况、交通事故等信息。
然后对这些数据进行预处理，比如去除异常值、填补缺失数据等操作，以保证数据的完整性和准确性。
2. 状态划分和转移概率估计：接下来，我们需要将交通网络划分为不同的状态，比如畅通、拥堵、事故等。
然后通过历史数据，计算每个状态之间的转移概率，即在当前状态下，下一个状态发生的概率。
这一步需要借助统计学方法和机器学习算法，比如隐马尔科夫模型、马尔科夫随机场等。
3. 模型建立和预测：在完成状态划分和转移概率估计后，我们可以建立城市交通流量的马尔科夫链模型。
通过这个模型，我们可以根据当前的交通状态，预测未来一段时间内的交通流量情况。
这种预测方法可以帮助城市交通管理部门进行交通管制和资源优化，以减少交通拥堵和事故发生。
利用马尔科夫链进行城市交通流量预测的方法具有以下几个优势：1. 考虑了交通状态之间的关联性：马尔科夫链模型能够从历史数据中学习到不同交通状态之间的转移概率，从而更好地反映交通状态之间的关联性。
这种关联性可以帮助我们更准确地预测未来的交通流量情况。
2. 能够处理非线性关系：城市交通流量受到多种因素的影响，包括车流量、道路状况、交通信号等。
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 。
交通流量预测模型及算法
交通流量预测模型及算法随着城市的不断发展以及人们对出行便利性的追求，交通拥堵已经成为了一个普遍存在的问题。
而为了有效地缓解拥堵，需要我们能够准确地预测交通流量，以便对路网进行科学的规划和设计。
本文将介绍交通流量预测模型及算法的相关知识。
1、什么是交通流量预测？交通流量预测是指通过对历史交通数据的分析和挖掘，以及对外部因素（如天气、节假日等）的影响进行综合研究，建立数学模型，预测未来一段时间的交通流量。
2、交通流量预测的难点交通流量预测的难点在于模型的复杂性和数据的时序性。
对于交通系统而言，其内部有非常丰富的因素相互作用，例如车流量、道路容量、路段拓扑结构、交通信号灯时间等等，这些因素的相互作用会使得预测模型变得非常复杂。
而且交通数据是带有时序性的，当道路容量变化、车流量的增加或减少时，预测模型需要能够快速地进行适应和更新。
3、交通流量预测的应用交通流量预测在智慧城市建设和交通规划中具有重要的应用价值，可以用于制定出行策略，提高道路使用效率，解决拥堵问题。
同时，在公共交通领域，交通流量预测也可以用于提高公交车的运行效率、优化线路设计等。
4、交通流量预测常用的方法（1）统计模型法：通过对历史交通数据的分析和挖掘，建立基于统计规律的模型，进行未来交通流量预测。
该方法相对简单易用，但对数据质量的要求比较高，模型拟合不够精确。
（2）神经网络法：模拟人类的学习机制，通过大量的数据训练神经网络，建立模型预测未来交通流量。
该方法具有很强的自适应能力，但需要大量的数据和时间进行训练。
（3）时空关联度法：将交通网络视为一个时空动态系统，通过对交通网络中节点之间、路段之间的时空关联度进行建模，预测未来交通流量。
该方法在考虑交通实际的时空变化过程中具有很好的优势，但对时空关联度的预处理过程复杂。
5、交通流量预测算法的发展趋势随着大数据和人工智能技术的发展，交通流量预测也将向着更加智能化、自适应化、高效化的方向发展。
未来，交通流量预测算法将会融合更多的数据源和知识，如车联网数据、社交媒体数据、空间大数据等，同时也将会采用更加复杂的机器学习算法，以期实现更高水平的交通流量预测。
基于GM(1,1｜τ,r)模型的城市道路短时交通流预测
ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ（ ｔ ｏ ｎ ｅ ｂ ｙ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｒ ａ ｉｃ ｆ ｆ ｌ ｏ ｗ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｎ ｏ ｎ ｅ ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｙ ｏ ｕ ｙ ｉ Ａｖ ｅ ｎ ｕ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｎ ｄ Ｓ ＶＭ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｆ ｏ ｒ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ — ｔ ｅ ｒ ｍ ｔ ｒ ａ ｆ ｉ ｃ
ＧＵ Ｏ Ｈｕ ａ ｎ ， ＸＩ ＡＯ Ｘｉ ｎ — ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｊ ｅ ｆ ｆ ｒ ｅ ｙ Ｆ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｔ
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ （ ： ｅ ，Ｗｕ ｈ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｗｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ６ ３，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ，Ｓ ｌ ｉ ｐ ｐ ｅ ｒ ｙ Ｒ ｏ ｃ ｋ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｐ Ａ １ ６ ０ ５ ７，Ｕ Ｓ Ａ）
郭 欢 ， 肖新平 ， Ｊ ｅ ｆ ｆ ｒ ｅ ｙ Ｆ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｔ
（ １ ． 武汉理： １ ： 大学 理学院 ， 武汉 ４ ３ ０ ０ ６ ３ ； ２ ．宾州州立 Ｓ Ｒ大学 数学系 ， Ｐ Ａ １ ６ ０ ５ ７ ，Ｕ Ｓ Ａ）
摘要 ： 充分考 虑城 市道路 交通 系统 中交通 流存 在 的延 迟 性 和 非 线性 ， 本 文基 于灰 色
二级公路通行能力与交通流量预测模型设计
二级公路通行能力与交通流量预测模型设计随着城市化的快速发展和人口数量的增加，交通拥堵问题日益严重。
特别是二级公路作为衔接城市与城市之间的交通枢纽，其交通流量预测和通行能力的设计成为了重要的研究方向。
本文将介绍二级公路通行能力和交通流量预测模型的设计方法。
一、二级公路通行能力的定义二级公路通行能力是指在特定的时间段内，二级公路在特定交通条件下，通过单位横截面的机动车流量。
通行能力的计算需要考虑道路几何形态、交叉口数量和类型、交通流组成、信号控制以及临近环境的影响等因素。
二、常用的二级公路通行能力计算方法1. 基于行程时间的计算方法该方法通过实际观测和测量，计算单位时间内通过某一路段的车辆数目。
2. 基于车辆间距的计算方法该方法认为在行车间隔相等的情况下，单位时间内通过路段的车辆数目等于行车间隔的倒数。
3. 基于速度和容量关系的计算方法该方法根据传统流量-密度-速度模型，通过测量路段上车辆运行的平均速度，与已知容量进行比较，计算出通行能力。
以上三种方法在实际应用中各有优劣，需要根据具体的情况选择合适的计算方法。
三、交通流量预测模型的设计交通流量预测模型的设计是实现对二级公路交通流量的准确预测和分析的关键。
1. 基于时间序列的预测方法时间序列方法是根据历史数据中不同时间点的交通流量，通过数学统计方法预测未来一段时间内的交通流量。
常用的时间序列预测方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2. 基于回归分析的预测方法回归分析方法将交通流量视为自变量和影响交通流量的各种因素（如时间、天气、事件等）视为自变量进行建模和预测。
常用的回归分析法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
3. 基于神经网络的预测方法神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和传输信息来进行交通流量的预测。
常用的神经网络模型有BP神经网络、RBF神经网络和LSTM神经网络等。
以上三种方法在交通流量预测中都具有一定的应用优势，根据实际数据的特点和需求，可以选择合适的预测方法。
交通流量预测模型研究与应用
交通流量预测模型研究与应用随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益凸显，如何提高交通效率成为了城市管理者亟待解决的难题。
而交通流量预测模型的研究与应用，正是为了解决这一问题而推出的重要手段。
一、交通流量预测的意义交通流量预测的核心目的在于准确预测道路上的车辆流量。
凭借这一预测，城市交通管理者能够根据实际情况灵活调整交通信号灯时长、优化道路规划，从而提高交通效率，减少路况拥堵。
此外，交通流量预测也对紧急救援、交通安全等方面具有重要意义。
二、传统交通流量预测模型1.时间序列模型：时间序列模型基于历史数据和时间序列的规律，通过拟合历史数据，预测未来交通流量。
这种模型适用于长期稳定的情况，但对于复杂的交通状况和大范围的交通流动预测效果有限。
2.统计模型：统计模型通过对历史数据的统计分析，建立起车辆流量与影响因素之间的关系模型，然后根据实时的影响因素数据，预测出交通流量。
这种方法可以应对复杂的交通流动情况，但是在数据要求和模型建立的过程中有一定的难度。
三、新兴交通流量预测模型1.基于机器学习的模型：利用机器学习的方法，基于大数据集合对交通流量进行建模和预测。
例如，利用支持向量机、人工神经网络等算法，在海量的历史数据的基础上进行建模分析，从而实现准确的交通流量预测。
这种方法适用于复杂的城市交通系统，因为机器学习具备更好的自适应性和灵活性。
2.基于传感器数据的模型：近年来，城市交通中广泛采用了各类传感器，如车辆识别传感器、摄像头、GPS等。
这些传感器能够实时获取交通流量数据，通过对这些数据进行处理和分析，再结合数学和统计方法，可以得到较为精确的交通流量预测结果。
四、交通流量预测模型的应用1.交通信号优化：通过准确预测交通流量，交通管理者能够动态调整交通信号灯的时长，合理分配绿灯时间，从而提高路口通行效率，减少等待时间。
2.车辆导航：交通流量预测模型的应用还体现在车辆导航系统中。
通过预测未来的交通状况，车载导航系统可以选择最佳路径，避开拥堵路段，为驾驶者提供更快捷的路线。
交通流量预测模型的选择与性能评估方法
交通流量预测模型的选择与性能评估方法近年来，城市交通的拥挤和堵塞问题日益凸显，交通流量的预测成为了解决交通拥堵问题的重要手段之一。
为了准确地预测交通流量，需要选择合适的模型，并对其性能进行评估。
本文将探讨交通流量预测模型的选择和性能评估方法。
一、交通流量预测模型的选择1. 传统统计模型传统的统计模型通常使用历史数据进行拟合，基于时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
这类模型具有较好的解释性和可解释性，适用于较为稳定的交通系统。
常见的传统统计模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归移动平均滑动平均模型（ARIMA）、灰色模型等。
2. 机器学习模型机器学习模型通过训练数据自动学习交通流量与相关因素的关系，并根据这种关系进行预测。
近年来，随着数据的快速积累和计算能力的提升，机器学习模型在交通流量预测中得到了广泛应用。
常见的机器学习模型包括支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）、深度神经网络等。
3. 混合模型混合模型将传统统计模型和机器学习模型结合起来，综合利用它们各自的优势。
例如，可以利用传统统计模型进行长期趋势分析，然后利用机器学习模型进行短期预测。
这种模型能够更好地考虑到交通流量的动态变化特性。
4. 基于规则的模型基于规则的模型是指通过交通规则和领域专家知识建立的模型。
这类模型对道路网络的特征进行建模，并利用交通规则进行预测。
虽然这类模型的预测能力较弱，但可以提供一些常识性的结果，对交通管理和控制具有指导意义。
二、交通流量预测模型的性能评估方法1. 均方根误差（RMSE）均方根误差是评估预测模型性能的常用指标之一。
它衡量了预测结果与实际观测值之间的偏差大小，RMSE值越小代表模型预测能力越强。
2. 平均绝对百分比误差（MAPE）平均绝对百分比误差是评估预测模型性能的另一重要指标。
它能有效地衡量模型的预测精度，MAPE值越小代表模型的准确性越高。
3. 决定系数（R-squared）决定系数是评估预测模型拟合效果的指标。
路段行程时间多时间尺度预测方法
路段行程时间多时间尺度预测方法随着人们生活水平的不断提高和现代客运发展的加速，旅行时间已成为交通安全管理、交通计划和城市管理的重要组成部分。
由于行程时间的预测是决定交通系统安全、效率和可持续性的基础。
基于此，研究人员提出了一种基于时间尺度的路段行程时间预测方法，该方法可以准确估计路段行程时间，并考虑到多个因素影响旅行时间，如路线、交通流量、路面条件等，以及旅行的类型、模式和特征。
本文旨在介绍这种基于时间尺度的路段行程时间预测方法，分析该方法的特点及其优势，以便在交通系统调度、计划和管理中发挥更大的作用。
一、方法1.1时间尺度设置时间尺度是指行程时间预测方法中限定的时间段。
一般情况下，设置时间尺度时，将时间分解为秒，分，时和其它较长的时间段，对路段行程时间进行预测:(1)间段：包括秒级、分钟级及其他较长的时间段。
(2)间段：包括小时、天、月等较长的时间段。
1.2建模方法基于时间尺度的路段行程时间预测的核心是建模方法。
这些模型可以根据路段通行条件和特征确定，从而对路段行程时间进行精确预测。
目前，采用最常见的是回归分析的方法来预测旅行时间，以便考虑路段行程时间的多个因素，如路线、交通流量、路面条件等，以及旅行的类型、模式和特征。
二、特点2.1快速准确基于时间尺度的路段行程时间预测方法可以在短时间内进行预测，而且准确性较高。
因此，可以有效支持航空、火车、公共汽车、出租车等交通运输的调度与计划。
2.2多因素影响基于时间尺度的路段行程时间预测方法考虑了多种因素影响路段行程时间，如路线、交通流量、路面条件等，以及旅行的类型、模式和特征。
三、优势3.1预测精确基于时间尺度的路段行程时间预测方法可以精确估计出路段行程时间，有效抑制潜在的交通拥堵，从而提高交通安全性和效率。
3.2实时性强基于时间尺度的路段行程时间预测方法可以实时预测，可以更好地支持实时交通调度和路况改善规划。
结论：本文介绍了“基于时间尺度的路段行程时间预测方法”，分析了该方法的特点及其优势。
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 reviewAbstract: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。
交通量分析与预测模板
一交通量预测1.1 交通调查现状新开北路北延（源兴路~通沪大道）位于南通市经济技术开发区西北部，南起源兴路，北至通沪大道，全场约2.6Km，道路规划宽50m，是一条南北方向的城市主干道，是中心城区规划形成“二十一横二十二纵”的主干路布局中的一条纵向主干路，也是连通崇川区、通州区的重要道路。
新开北路北延建成后将在一定程度上缓解兴富路、东快速路等道路的交通压力，提高了开发区与崇川区的连通性，提升南通市的城市面貌，拉动城市经济的快速增长，带动沿线地区的经济发展，改变附近的交通需求，项目建成后将产生大量的旅游交通量和沿线居民的出行产生交通量。
规划道路附近用地布局及道路流量图1.2 远期交通量需求分析本道路建成后交通量表现为旅游交通运输产生和沿线居民出行产生的交通量等，拟建项目预测的远景交通量构成有以下三部分组成：（1）基于现状路网条件下而发展的趋势型交通量（2）本项目建成后产生的诱增交通量（3）本项目建成后本地出行交通量1.3 预测思路和方法1.3.1 预测思路本研究预测的主要思路为：以交通调查为基础，在分析XX市路网现状状况、交通量现状和路网规划的基础上，结合XX市城市总体规划、经济产业发展的布局规划，根据研究路网的地位和交通功能，对未来交通量进行预测。
1.3.2 预测方法交通预测方法主要有两类：一类是基于增长弹性系数直接进行预测的交通增长率预测法或基于总体发展规划的总量控制法；另一类是基于土地利用的四阶段法，即出行发生、出行分布、交通方式划分和交通量分配。
本研究综合考虑两种方法，并结合TransCAD软件对目标年的交通量进行预测。
1.4 道路交通量预测通过对现状道路交通量进行调查，通过拟建道路临近的第二条主干路或者快速路围合的范围建立道路交通网络，划分交通小区，运用Transcad软件和OD反推技术计算出该道路路段及相交道路未来年高峰小时交通量。
➢交通小区划分充分考虑区域内土地使用性质，路网构成等因素，根据交通小区的划分原则，对现状道路网络进行交通小区划分。
城市道路交通流量分析及预测模型
城市道路交通流量分析及预测模型随着城市化进程的加速，城市交通问题越来越突出，其中城市道路交通拥堵问题成为城市交通问题的重头戏。
如何对城市道路交通流量进行科学分析及预测，是解决城市道路交通拥堵问题的关键。
本文将分析当前城市道路交通流量分析的现状，并探讨城市道路交通流量预测模型的研究及应用。
一、城市道路交通流量分析现状城市道路交通流量分析是城市交通管理的基础，对城市道路交通拥堵问题进行科学研究，可以有效地指导城市交通管理和规划。
当前，城市道路交通流量分析主要采用交通探测器技术或地面视频监测技术，通过采集路面交通数据，并应用交通统计学方法进行分析。
在交通统计学方法中，最常用的方法是基于历史数据构建的交通流量预测模型，根据历史数据中的交通状况，结合当前交通状况及预测的交通状况，预测未来一段时间内的交通流量。
二、城市道路交通流量预测模型的研究及应用随着计算机技术的进步和人工智能的发展，城市道路交通流量预测模型也逐渐呈现出多元化、高效化、智能化的特点。
主要分为三种类型：传统的统计学模型、人工神经网络模型和深度学习模型。
1、传统的统计学模型传统的统计学模型是城市交通流量预测中最常见的模型，包括时间序列模型、回归模型、卡尔曼滤波器、ARIMA模型等。
这些模型是基于历史数据建立的，可以预测未来一段时间内的交通流量，但是准确性和稳定性有待提高。
2、人工神经网络模型近年来，人工神经网络模型在城市交通流量预测中得到了广泛应用。
人工神经网络具有很强的非线性映射能力，是一种解决多元非线性问题的有效工具。
该模型可以克服传统的统计学模型中存在的问题，如过度拟合和欠拟合等。
但是，人工神经网络模型具有较大的调参难度，需要相应的专业知识和技能。
3、深度学习模型深度学习模型是当前城市交通流量预测的热点研究领域，主要包括卷积神经网络、自编码器、长短时记忆网络等。
这些模型具有很强的表征学习能力，可以自动学习特征，优化模型预测准确性。
但是，深度学习模型需要大量的数据和计算资源，并且对参数调整比较敏感。
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。
《2024年城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究》范文
《城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市道路交通问题日益突出，交通拥堵、交通事故频发等问题给城市发展带来了极大的困扰。
因此，对城市道路交通状态进行评价和预测，成为了解决城市交通问题的关键。
本文将针对城市道路交通状态评价和预测方法及其应用进行研究，以期为城市交通管理提供参考。
二、城市道路交通状态评价方法1. 评价指标体系城市道路交通状态评价的指标体系主要包括交通流量、车速、交通密度、交通事故率等。
这些指标能够全面反映城市道路交通的运行状况。
2. 评价方法(1) 主观评价法：通过专家评估、问卷调查等方式，对城市道路交通状态进行主观评价。
(2) 客观评价法：利用交通流量数据、车速数据等客观数据，通过统计分析、数据挖掘等方法，对城市道路交通状态进行客观评价。
三、城市道路交通状态预测方法1. 预测模型城市道路交通状态预测模型主要包括基于统计的模型、基于机器学习的模型和基于深度学习的模型等。
其中，基于深度学习的模型在处理大规模交通数据时具有较高的准确性和鲁棒性。
2. 预测流程(1) 数据采集：收集历史交通数据、天气数据、道路状况数据等。
(2) 数据预处理：对数据进行清洗、去噪、标准化等处理。
(3) 模型训练：利用历史数据训练预测模型，优化模型参数。
(4) 预测：利用训练好的模型对未来一段时间内的交通状态进行预测。
四、应用研究1. 交通管理应用通过实时监测城市道路交通状态，利用预测模型对未来交通状况进行预测，为交通管理部门提供决策支持，如调整信号灯配时、制定交通管制措施等。
2. 出行规划应用个人或团体可根据预测的交通状况，合理安排出行时间和路线，避免拥堵路段，提高出行效率。
3. 智能交通系统应用将预测结果与智能交通系统相结合，实现智能调度、智能导航等功能，提高城市交通运行的智能化水平。
五、结论与展望本文对城市道路交通状态评价和预测方法及其应用进行了研究。
通过建立科学的评价指标体系和预测模型，能够全面反映城市道路交通的运行状况，为交通管理部门提供决策支持。
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文章编号:100021506(2001)022*******城市交通流路段行程时间预测模型杨 昊,钟 雁,钱大琳(北方交通大学交通运输学院,北京100044)摘 要:建立较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型是建立诱导系统的关键.本文所建的预测模型充分考虑了交通延误变化的灵敏性,将汽车在路段上的运行时间分为两部分,分别预测.经过实测数据检验,该模型具有很好的效果.关键词:交通流;交通诱导;交通延误;占有率中图分类号:U121 文献标识码:AForecasting Model About T ravel Timeof C ars in T raff ic Section of R oadYA N G Hao ,ZHON G Yan ,Q IA N Da 2li n(College of Traffic and Transport ,Northern Jiaotong University ,Beijing 100044,China )Abstract :While an exact model that is used to forecast the cars ’travel time in a section of road is the key job of the guiding system.In the forecasting model of this thesis ,having realized the sen 2sitivity of the traffic delay ’s change ,the author divided the whole time of the cars ’traveling into two and forecasted each of them separately.The forecasting model was proved to be very good by factual data.K ey w ords :traffic flow ;traffic guidance ;traffic delay ;occupancy ratio城市交通状况是否良好直接影响着城市经济的发展.我国自改革开放以来,由于城市人口及城市车辆增长迅猛,城市交通状况、特别是大城市交通状况越来越糟,虽然政府一直在扩建道路,但仍满足不了居民出行的需求.尽快、有效地治理交通堵塞已成为许多城市亟待解决的问题.治理交通堵塞的措施目前主要有两大类:扩建道路、改善运输管理体系.其中,第二类措施可以以较小的花费来改善交通状况.许多专家曾断言:交通流诱导系统将成为21世纪现代化地面运输管理体系的模式和发展方向.而建立交通流诱导系统的关键是要能较为精确地预测未来一段时间内车辆在路段上的行驶时间.因此,对城市交通流路段行程时间预测模型的研究有着十分重大的意义.1 预测模型研究的现状近年来,世界上许多国家都在为建立智能交通系统而进行着不懈的努力,其中一些国家已经取得了一定的阶段性成果,但经过检验,他们所建的对城市交通流路段行程时间预测的模型精度均不是很高.所以,虽然各发达国家的技术装备比较先进,但其诱导系统却因这个原因而迟迟没有实施.在我国,许多专家和学者也在从事交通流诱导系统的研究,其中天津大学贺国光教授[1]、吉林大学杨兆升教授[2]在这一领域取得了较为卓越的成就,他们分别依据多维时间序列、智能神经网络建立了较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型.但当其模型用于交通流密度较大时精度不是很高,作者认为这主要是收稿日期:2000207222作者简介:杨昊(1978—),男,安徽宿州人,硕士生.em ail :liwupu -00@ 第25卷第2期2001年4月 北 方 交 通 大 学 学 报JOURNAL OF NORTHERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.25No.2Apr.2001因为他们在建模时对交通延误考虑不足所致.由于车辆在下游出口附近经常要排队等待绿灯,使得在这一区域产生了交通延误.为便于以后的描述,称存有排队车辆的这一区域为下游高密区,相应的称该路段上没有排队车辆的区域为上游低密区.车辆在下游高密区产生的交通延误时间随着交通流密度的变化而有非常敏感的差异,从而使得下游高密区车辆总的运行时间变化比上游低密区灵敏得多.而现有的模型均没有考虑到这一点,建模时人们通常把整个路段视为相同的情况来考虑,致使他们的预测模型虽在交通流密度不大时有较好精确度,而当交通流密度较高时,即交通高峰期效果不好.2 建立预测模型由前面所述可知,要使模型在交通流密度较高时仍有很高的精确度,必须充分考虑到下游高密区交通延误的影响.为此作者把车辆在路段上的行程时间T分为如下两部分:①假设不存在下游交通延误,将车辆视为在整个路段内以上游低密区内的平均速度运行时,所对应的车辆运行时间,记为T1;②车辆在下游所产生的延误时间,记为T2.则有如下公式成立T=T1+T2(1)在预测车辆在路段上的行程时间T时,可分别预测出T1、T2值,再利用式(1)计算出T.2.1 预测T1首先,利用检测器测出各时段的平均交通流量和平均车辆交通占有率,并根据交通占有率计算出路段上车辆数.时段是指一个时间间隔.时段间隔的时间越短,时段内的平均交通流量和平均车辆交通占有率越接近实时值,但是随着时段间隔的缩小,时段数量将增大,各种数据就越多,因此计算机的处理速度将变慢,所以时段间隔并非越小越好,这里取5min为一个时段的时间长度.车辆交通占用率是指一个时段内车辆通过检测器的累积占用时间与时段间隔之比,其值可由检测器直接提供.根据定义,车辆交通占用率值又等于路段上车辆的平均总长度与路段长度之比,即有如下公式成立θ=s3a/L(2)式中,θ为路段交通占有率;s为时段内路段上平均车辆数,辆;a为标准小客车的长度(可取各类车辆长度的平均值,这里可取为5m);L为路段长度,m.式(2)转化为s=θ3L/a(3)利用式(3)即可根据交通占有率计算出路段上车辆数.然后,将近期几天内各时段的路段上平均车辆数s和交通流量v作平均处理,得s0和v0;再利用泰勒公式计算出所要预测时段的T1部分.由于通常情况下,城市交通网络在一定时期(一年或几个月)内几何线型不会发生重大的变化,而且交通需求情况较稳定(或变化缓慢),可以认为日交通流的时空分布也较稳定,从而各路段上交通流的几何线形基本上可视为固定的.我们知道当x位于x0附近时泰勒公式转化为f(x)≈f(x0)+f′(x0)Δx(4)分别将s,v视为关于时间t的函数,当所预测的时段距当前时刻较近时,根据式(4)知有下面两式成立s(t)≈s(t0)+s’(t0)Δt(5)v(t)≈v(t0)+v’(t0)Δt(6)式中,s(t)、v(t)分别为所要预测时段的路段上车辆数和交通流量值,s(t0)、v(t0)分别为当前时段时路段上的车辆数和交通流量值,Δt为所要预测的时段距当前时段的时间间隔.由前面所述可知,每天的交通曲线基本相同,因此上面两式又可转化为s(t)≈s(t0)+s0’(t0)Δt(7)v(t)≈v(t0)+v0’(t0)Δt(8)式中,s0′(t0)为过去几天内该时段路段上车辆数的平均值;v0’(t0)为过去该时段交通流量的平均值. s0′(t0)、v0’(t0)又可作如下近似处理s0′(t0)≈s0(t0+Δt′)-s0(t0)Δt′(9)v0′(t0)≈v0(t0+Δt’)-v0(t0)Δt’(10)66北 方 交 通 大 学 学 报 第25卷式中,Δt ’为一个较小的时间间隔.由于车辆在路段上的平均行驶时间等于路段上的车辆数与每分钟通过路段的车辆数,即交通流量之比,因此有下式成立T 1=s (t )/v (t )(11)将式(7～10)带入式(11)得T 1≈s (t 0)+s 0′(t 0)Δt v (t 0)+v 0′(t 0)Δt ≈s (t 0)+[s 0(t 0+Δt )-s 0(t 0)]3Δt/Δt ′v (t 0)+[v 0(t 0+Δt )-v 0(t 0)]3Δt/Δt ′.2.2 预测T 2未来时段的交通延误时间值,可近似地用所统计的过去在该时段的车辆平均延误代替.确定具体的某一辆车的交通延误时间并无多大意义,而某一段时间内的平均延误更能说明交通阻塞的程度.对于所取的时间间隔值,在高峰期时,因交通延误数值较大且变化灵敏,我们可以取为5min ,即与两个时段间隔相同;而在非高峰期,因交通延误时间较小甚至为零,因此,它对整个路段行程时间预测的影响较小,可取为15min ,这样将大大减少工作量.测量交通延误的方法很多,有输出—输入法、点样本法、抽样追踪法、跟车法等.这里采用点样本法.其具体抽查方法是:在出口处需要3～4员观察员和1块秒表,观察员站在停车线附近的观测人行道上,其中一人持秒表,按预先选定的时间间隔(通常为15s ,根据情况也可以取其他值,例如20s )通知另外2～3名队员.第二名观测员负责清点停在停车线后面的车数(停驶数)和不停车通过停车线的车辆数(不停驶数),当交通量较大时,可有由两个观测员分别清点,每分钟小计一次,并计入表格的适当栏内.连续不间断地重复上述过程,直至取得所需要的样本量.每到一个清点停到出口车辆数的时刻(例如30s ),要清点停车出口上的所有车辆,而不管他们在上一时刻(例如15s )是否被清点过.也就是说,若一辆车停驶超过一次时间间隔,则这辆车就要不只一次地被清点.在任何1min 内,出口交通量的停驶车数一栏中的数值总是小于或等于这1min 内停在出口附近车辆的总数(即0、15、30、45s 时停在出口车辆数总和),这一特性,可用来判断记录的正确性.根据表中所调查的数据,可用下式求出车辆的平均延误时间T 2≈s 23Δt (2)(12)式中,T 2为总停驶数,s 2为抽样时间间隔,Δt (2)为出口交通量.3 利用实测数据检验模型此处用于检验模型的数据是由北京市城市规划设计院测得的,测量路段长度约为950m .测量位置(检测器位置)为距下游出口约为350m 的位置,该长度大于高峰期最大车辆排队长度,即检测器不处于下游高密区.这一点是值得注意的,因为如果离下游较近,利用检测器所测得的数据计算出的行程时间,将不成为假设车辆上游低密区平均速度运行时的行驶时间T 1.在这项测量中,时段长度为5min .他们所测量的时间为7:30～8:30的高峰时期.为统计方便,他们将这高峰期内的12个时段按顺序进行了如下编号:7:30～7:35时段的序号为1,7:35～7:40时段的序号为2,以次类推,直到最后一个时段8:25～8:30序号为12.整个检验过程分如下两个步骤进行.3.1 得出5天的s 0、v 0、T 2(1)计算s 0 所测量的5天内各时段检测器占用率如表1,并求出各时段平均检测器占用率.表1 5天内各时段的监测器占有率% 日期序号时 段 序 号12345678910111212127374453626056514135312232835465461645957403834328273645566766625543373842623314352656760534036355242541475769625757394132均值 24.4 26.0 34.0 45.0 54.4 64.8 64.7 58.8 54.6 40.6 47.4 34.076第2期 杨 昊等:城市交通流路段行程时间预测模型86北 方 交 通 大 学 学 报 第25卷 根据5天内的车辆占用时间平均值,利用式(3)可得到从时段1到时段12各时段的s0分别为46、50、65、86、103、123、123、112、104、77、90、65辆.(2)统计v0 所测量的5天内各时段的交通流量如表2,并求出各时段的平均交通流量v0.(3)测量通延误时间T2 由于测量交通延误数据较多,这里就不列出了.只显示从时段1到时段12各时段的交通延误结果分别为:0.4、0.8、1.4、2.1、2.8、3.6、3.4、3.1、2.4、1.8、1.3、0.9.表2 5天内各时段的交通流量辆/min 时 段 序 号日期序号12345678910111212224263135404241383327272232325303441414039322825325252632364345414135252742425273338414339373124235232324313239414237322724v0 23.4 24.2 25.6 31.435 40.8 42.4 40.6 38.4 32.6 26.2 25.23.2 检验模型预测未来第一时段的效果因所得数据均为一个时段(5min)内的平均量,故上一节所述的预测模型中的时间间隔Δt′最小值只能取为5min.检验该模型不必再重新测量某一天的数据,可以利用上述任一天的数据来检验模型.这里利用的是第一天的交通流量、路段上的车辆数及交通延误值.表3列出的是对从第1到第11各时段下一时段(即从第2到第12时段)的预测值和实际值.可以看出各时段预测行程时间与实测时间基本较为接近,大多数时段相差小于0.2min,最大偏差发生在第6时段的高峰期,也只有0.56min.表3 预测行程时间与实测时间min 时 段 序 号项目23456789101112预测值2.734.014.975.716.566.235.664.994.774.412.50实际值2.934.094.805.826.006.115.704.954.534.562.154 模型性能分析及改进设想4.1 性能分析通过上述对模型的检验可知,该模型在交通高峰期时仍有较高的精确度,这主要是因为该模型充分考虑到高峰期交通延误的重要性,这也正是它的重要优点所在.本模型还有一个优点:参数少,运用、维护起来教方便.不过,与别的模型一样,该模型也存有一些不足之处,主要有以下几点:(1)不适于因交通事故而产生的交通状况突变的情况.因本模型主要利用近期几天的交通数据进行预测,当有交通事故时,交通状况将远异于这几天的交通状况,因此,本模型将不再适用.(2)所预测的时段不可距当前时间太远.因为,本模型利用泰勒公式时,曾作如下近似处理f(x)≈f(x0)+f′(x0)Δx.只有当所预测的时段距当前时间不太远时,上式才成立,否则误差将很大.不过,对交通流诱导工作来说,能较精确地预测出未来15min左右的行程时间也已足够了.(3)每经过一段时间(如半年)需要对模型中参数s0、v0及平均延误时间T2进行重新确定;当路网发生重大变化时(如扩建道路、增加立交桥等)也要对上述参数进行重新确定.4.2 模型改进设想本模型所用到的泰勒公式只有当x距离x0较近时才有式(4)成立.在当x距离x0较远时,式(4)两边则相差显著,上式不再成立.也正因此,本模型不能较为精确地预测未来较远时的运行时间.可以设想一下,如果我们能够设法求出函数s (t )、v (t )的二阶、三阶导数,则可依据如下泰勒公式的转化式较为精确地预测未来较远时的运行时间f (x )≈f (x 0)+f ′(x 0)Δx +f ″(x 0)Δx 2+f (x 0)Δx 3.并且,依据上式预测未来较近时的运行时间时,精确度将会提高.作者认为要想求出函数s (t )、v (t )的二阶、三阶函数,尚需要做到以下几点:(1)分别根据多天内测得的各时段路段内的车辆数s (t )、交通流量值v (t )、平均交通延误值T 2,用回归方法得到连续的分别关于一天内各时段的路段车辆数s 0的曲线、一天内各时段的交通流量v 0的曲线、一天内各时段交通延误的曲线.(2)分别将各曲线分为若干条较为规则的小曲线,使得各小曲线均与能够较易地求出其各级导数的曲线相似.(3)分别求出该相似曲线各时刻的一阶、二阶、三阶导数,并用它们来代替原曲线上各对应时刻的导数.参考文献:[1]贺国光.车辆线路引导系统的行驶时间预算法研究[J 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