交通量预测

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交通量预测

国道107改线（安阳至信阳一级公路）官渡黄河大桥工程可行性研究·交通量预测·3.交通量预测3.1预测方法和思路概述3.1.1预测的基本说明规划天赐桥位于规划的京九路上，跨越小潢河，桥西北接向阳路，东南接滨河南路，是小潢河北岸到南火车站的便捷道路。

项目的实施对更好的联系火车站，发展地方经济，完善路网建设，方便两岸居民往来，都将产生深远的影响。

根据交通部颁发的《公路建设项目可行性研究报告编制办法》的规定，预测年限为项目建成后20年，本项目2016年开工建设，2018年正式开通，因此交通量预测年限为2018年～2037年。

结合国家及各省市制定远景规划的阶段划分，报告确定预测特征年为2018年、2020年、2025年、2030年和2037年。

3.1.2未来项目交通量构成一般来讲，道路远景交通量由三部分组成：即通道内竞争线路自然增长的趋势型交通量在项目上的分流；项目从其他运输方式上分流的转移交通量；项目建成后将对区域经济产生带动作用，从而诱导发生的诱增交通量。

针对本项目特点，分析项目主要有以下几方面的交通组成：1、趋势型交通量：分析项目所处地区的运输环境和路网结构，可以看出目前在天赐桥通道内，有弦山桥（一桥）和紫水桥（二桥）共同维持通行。

目前弦山桥为四车道城市A级道路，紫水桥为四车道城市A级道路，由于交通压力巨大，弦山桥和紫水桥交通十分拥挤。

本项目建成后，通道内的交通量将主要由弦山桥和紫水桥、天赐桥三座桥梁共同分担。

报告在得出预测年限内运输通道交通总量的基础上，得出拟建公路的转移交通量。

3.1国道107改线（安阳至信阳一级公路）官渡黄河大桥工程可行性研究·交通量预测·其他运输方式。

所以本项目暂不考虑来自铁路运输方式的转移交通量。

3、诱增交通量：项目建成后，通道内运输条件将得到极大改善，使影响区域内原来由于运输条件所限而未能实现的潜在运输需求成为现实，同时诱发新的交通需求，即产生项目的诱增交通量。

交通量预测基准年

交通量预测基准年引言交通量预测是交通规划和交通工程领域中的重要研究课题，它对于城市交通规划、道路建设和交通管理具有重要意义。

为了有效预测交通量，交通规划者和工程师需要借助历史数据和统计模型来进行分析和预测。

其中，基准年是交通量预测的重要参考点，本文将深入探讨交通量预测基准年的概念、意义和方法。

交通量预测基准年的概念和意义交通量预测基准年是指交通规划和交通工程中用于预测未来交通量的一个参考年份。

它是基于历史数据和现有交通情况，选择的一个典型年份，用于进行交通需求和交通流量的预测。

基准年的选择对于交通规划和工程设计的准确性和可靠性具有重要影响。

1. 确定基准年的原则确定交通量预测基准年需要遵循一定的原则，包括历史数据的可靠性、典型性和代表性。

基准年应选择历史数据较为完整、准确的年份，同时要具有典型性，能够较好地代表未来交通状况。

2. 基准年的作用基准年在交通规划和工程设计中具有重要作用。

首先，它为未来交通量预测提供了一个参考点，可以帮助规划者和工程师更好地估计未来的交通需求和流量。

其次，基准年可以用于评估交通规划和工程设计方案的可行性和效果，通过与基准年的比较，可以评估规划和设计对未来交通状况的影响。

交通量预测基准年的确定方法确定交通量预测基准年的方法主要包括历史数据分析、交通模型建立和专家判断等。

1. 历史数据分析历史数据分析是确定基准年的重要方法之一。

通过对历史交通数据的分析，可以了解交通量的发展趋势和变化规律，从而选择一个具有代表性的年份作为基准年。

常用的历史数据包括交通量、交通速度、交通事故等。

2. 交通模型建立交通模型是交通量预测的重要工具，通过建立交通模型可以对未来交通量进行预测。

在确定基准年时，可以利用交通模型对历史数据进行拟合和模拟，从而选择一个交通量预测结果较为准确的年份作为基准年。

3. 专家判断专家判断是确定基准年的一种常用方法。

通过请教交通规划和工程领域的专家，结合其经验和知识，可以得出一个合理的基准年。

交通量预测内容和方法

交通量预测1.1交通量预测内容和方法根据本项目在大理市公路网布局中的地位和作用，通过对项目影响区域内机动车的出行流量、流向以及车辆装载情况调查，同时考虑区域内综合运输网络布局及影响区域经济发展规划情况，项目实施后周边路网上的交通量可分为两部分：趋势交通量与诱增交通量。

前者为由于项目实施而产生的交通量，后者是由于道路的基础设施条件改善而引发的交通量。

1、影响区内自然增长的趋势交通量通过对项目影响范围内运输通道历年交通量以及对影响区历年客货运量的统计分析可知，随着项目影响区域社会经济的不断发展，项目影响区内交通出行量将快速增长。

本项目道路沿线经过红山综合物流园区、创新工业园区华营普和箐地段以及大理经济开发区上登工业园区，项目建成后，通道内交通出行量呈快速增长趋势。

2、本项目建设带来的诱增交通量本项目建成后将改善区域内的交通运输条件，将对沿线区域经济发展产生促进与激励作用，可以大大缩短沿线群众的出行和货物运输时间，节约车辆运营成本，能够提高满江片区、凤仪组团、创新工业园区华营普和箐地段以及大理经济开发区上登工业园区之间的快速联系，并提升项目周边地区的区位条件和经济可达性，加强各影响区之间的经济联系，促使项目各影响区经济产生新的增长，由此将产生诱增交通量。

本项目区域公路运输占交通运输中的主导地位，在预测年份内不会发生根本变化。

因此，本项目远景交通量主要为趋势型交通量的自然增长，及项目建成后考虑一定比例的诱增交通量两部分组成。

项目交通量预测的基本思路是：参考近年云南省和大理市居民出行调查的相关数据，在详细分析历史年份路网车流量增长情况和客货运发展趋势的情况下，进行定性和定量分析，预测本项目远景年交通量。

具体流程如下所示：1、根据本项目区域范围内主要相关公路、收集调查社会经济、交通运输的发展状况和趋势，在综合比较选定基年交通量、交通量平均增长率基础上，预测各特征年交通量。

2、根据《城市道路设计规范》的规定，城市主干道交通量预测年限为通车后20年，确定以2015年为基准年。

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;初步的基年OD 表形成后,将基年OD 表在现状路网上进行分配,得到现状路网中各调查点所处路段的分配交通量与获得的路段观测交通量的误差在10%以内其中,干线公路的误差在5%以内,用上述方法计算得到的基年OD 表即可以作为未来交通量分析预测的基础;二、交通量预测1、预测思路与方法交通运输与经济社会有着密不可分的联系,经济社会的发展决定着交通运输的发展,反过来交通运输也影响着经济社会的发展速度与水平,交通运输的发展可以引导和促进社会经济的发展;因此在进行交通量预测时,应分析经济社会与交通运输发展两者之间的相关关系,在对项目影响区域经济社会发展调查的基础上,对项目影响区域未来经济社会发展趋势与水平进行了分析预测,进而对项目远景交通量进行预测,即趋势型交通量,同时也必将促使区域内经济结构和交通体系发生深刻变化,诱发区域经济增长和交通需求增长,产生新的诱增交通量;此外,根据区域综合运输分析,区域内现有公路和铁路、航空等几种运输方式,目前各种运输方式的运量分担处于平衡状态,根据区域公路发展规划以及各种运输方式扩能改造相关规划,通道内未来各种运输方式之间的客货运量分担平衡状态将打破,因此交通量预测分析中应考虑公路与其他运输方式之间的转移;综上所述,交通分析和预测过程中将考虑趋势型交通量、诱增型交通量、转移交通量;2、交通量预测的方法及步骤概述拟建项目的趋势型交通量将按四阶段法如下图所示进行交通量的分析预测,并利用影响区内未来路网直接求得拟建项目所分配承担的交通量;图四阶段法工作过程交通量预测年限为项目建成后20年;3、交通产生与吸引预测项目影响区未来的交通产生与吸引量的预测以传统的弹性系数法预测为主,弹性系数法能直接反映经济增长对公路交通的影响,可以从总量上较好地把握区域生产力水平提高及产业结构调整对交通增长的影响,易于综合定性因素并将其量化,在交通量的中长期预测中有较好的实用性及可靠性;其工作原理是研究社会经济和交通运输指标之间的弹性关系,通过各交通小区社会经济发展预测和客货运输弹性系数预测来确定未来各小区交通产生量和吸引量的增长率,从而预测未来交通产生与吸引总量;弹性系数法预测交通产生量和吸引量的公式如下：P——交通小区i未来的交通发生量吸引量；其中：fiP——交通小区i未来的交通发生量吸引量；iE——小区i的交通运输指标对经济指标的弹性系数；ir——交通小区i的国内生产总值增长率%；in——预测年限特征年的确定;根据上述公式预测结果,经计算得到项目通道内的车流分布;4、趋势交通量预测交通量分配计算采用的是均衡分配法;均衡分配法的原理是：假设两点之间有很多条道路而这两点之间的交通量又很少的话,这些交通量显然会沿着最短路径走;随着交通量的增加,最短路径上的交通量也会随之增加,增加到一定程度,这条道路上的行驶时间会因为拥堵而增加,这时,该路径已不是最省时的了;因此,有一部分使用者会选择新的最短路;随着两点之间的交通量的继续增加,两点之间的道路都有可能被利用,直到两点之间被利用的各条道路的行驶时间都相等,最后达到平衡状态;根据项目的特点,趋势型交通分布一般采用“弗莱特”法,“弗莱特”法的优势在于该方法认为两交通小区之间的未来出行量,不仅与这两个小区的增长系数有关,而且还与整个研究区域内其他分区的增长系数有关;弗莱特FRATAR 法计算公式如下：式中：i,j = 1,2,3,……,n,为影响区编号；Ti,j －－i 区至j 区的将来OD 量；ti,j －－i 区至j 区的现状OD 量；Ei －－i 区的出行发生增长系数；Fj －－j 区的出行集中增长系数；n －－为影响区数;按上式计算的OD 矩阵,往往各影响区的吸引总量、发生总量不能满足要求,即：为了使预测的OD 矩阵满足要求,应重新确定修正增长系数,用上式进行迭代计算,其修正增长系数为：利用前述公式不断进行迭代计算,直到E ’i 、F ’j 收敛于1;经过收敛计算,得到未来各特征年的趋势型交通出行OD 表;5、诱增交通量预测新增公路项目的建成,必将明显改善道路交通现状,提高服务水平,大大缩短区间运行时间,从而刺激新的出行；此外,项目的建成促进沿线地区的社会经济的发展,加快沿线地区资源的开发,改变了区域间的经济可接近性,诱发经济产生新的增长,从而诱发新的交通量;研究中诱增交通量的预测主要采用经济可接近性模型根据“有”、“无”项目情况下的区域路网状况的改变情况采用诱增经济模型进行诱增交通出行量的预测,再在重力模型的基础上进行其分布预测;其方法为：对于现状有出行量的小区时,采用公式：式中：ij T 1－诱增型i 区到j 区交通量；ij T －趋势型区i 到区j 交通量； i E 1、j 1E －诱增型区i 、区j 的经济指标；i E 、j E －趋势型区i 、区j 的经济指标；ij D 1－有项目时区i 到区j 的时间距离； ij D －无项目时区i 到区j 的时间距离；P －实现潜在诱增交通的潜在系数一般取；α、β、γ－重力模型参数;其中：()()0671.19992.00671.119992.011//i i i i i i ACC P ACC P E E ⨯⨯= i P 、j P －无项目时i 区、j 区人口；i P 1、j P 1－有项目时i 区、j 区人口；i ACC 1、i ACC －有、无项目时i 区的经济可接近性;对于现状无出行量的小区时,计算公式为：式中： K －重力模型系数,其余参数同上;根据上述模型,通过有无项目情况下经济可接近性的计算得到地区交通量诱增系数,根据诱增系数利用诱增型OD 分布交通量推算方法计算得出各特征年的诱增型交通出行OD 表;6、转移交通分布预测公路交通通行条件和服务水平的提高,以及运行时间的节约,会导致区域内的其它道路或者其它运输方式转移到拟建项目上来;根据国内相关综合运输规划和其他相关公路和铁路转移比例的研究成果,对于中短途运输,公路具有绝对的优势,大部分运输量将转移至高等级公路；对于大宗货物运输和长距离、时间价值较低的,仍然会继续使用铁路;铁路运输较公路运输具有运输费用低、运量大的特点,但运输时间较长,比较适合大宗货物运输;公路运输具有速度快、便捷、门到门的特点,但运输费用较高,比较适合批量小、附加值高、时效性强、对运输服务要求质量高的货物;所以拟建项目建成通车后,将吸引部分的中短途客货流,依据旅客时间价值和客货运费用,在交通量分配时综合考虑确定通道内一定比例的客货运量将从铁路及其他运输方式上转移至公路上去;7、交通量预测结果根据趋势型交通量、诱增交通量及转移交通量预测结果,即可计算得到有项目情况下未来各特征年交通量预测结果;。

交通量预测

3.2 交通量预测交通量预测是道路建设项目可行性研究工作的重要组成部分，它不仅是分析建设项目的必要性和可行性的基础，同时也是确定道路建设项目技术等级、工程规模及经济评价的主要依据之一。

3.2.1 交通量预测依据《公路建设项目交通量预测试行办法》《公路投资优化和可行性研究办法改进的研究，可行性研究办法》《德阳市综合交通规划》其余的有关资料3.2.2 总体预测思路根据道路交通规划，本项目预测年限为2030 年。

预测思路大体上仍采用“四阶段模式”，即沿着交通生成→交通分布→交通方式划分→路网流量分配的过程进行。

社会经济的发展、城市结构形态的变化会引起居民出行次数的增加，进而导致交通量的增加。

根据综合交通规划对居民出行量的预测和未来出行分布图，可以得出OD 分布表；再根据对未来出行方式比例的预测，可以得到未来车辆出行OD。

再此基础上，考虑过境交通对路网交通的影响，对预测的车辆OD 进行系数修正。

最后，将得到的交通分布量分配到规划路网上，即得到项目预测路段的流量值。

3.2.3 未来规划年路网规划年路网是进行交通量预测的前提条件。

本项目的几条道路在规划路网中的位置如下图所示。

图3—2 预测路段在规划路网中的位置3.2.4 交通生成和分布根据综合交通规划，项目影响区，即德阳市区分为138 个交通小区，各交通小区的预测出行强度如下图所示。

图3—2 德阳市区预测出行强度分布图从理论上说，应当分别预测各小区之间的出行分布量，以获得将来的OD 表。

但是由于许多小区资料的缺乏，以及对于本项目小区划分过密显得不是很有必要，因此采取了就近并入的原则，按照所处的地理位置把交通小区合并为9 个交通大区，以此来进行OD 分布量计算。

各个交通大区与地理位置区域的对应关系如下表。

表3-2 各交通大区与地理位置区域对应关系根据预测，2020 年居民总数将达95 万人，总出行次数将达到247 万次，出行分布期望线图如下所示。

表3-3 德阳市城区预测出行增长率图3—3 2020年预测德阳市城区出行分布期望线图根据以上出行分布期望线图等资料，可以得出未来出行分布OD 表如下。

交通量预测

第三章交通量预测交通量预测是确定公路建设项目技术等级、工程设施规模及经济评价的基础。

3.1 预测的思路及方法一般来讲，项目未来远景交通主要由三部分组成：原由旧路转移交通量，诱增交通量，项目与其它运输方式之间的转移交通量。

本项目为旧路改建项目，原有旧路转移交通量，按全额转移到新路上，而这一部分交通量由趋势型交通量和土地的开发引起的新增交通量两部分构成。

经济与交通之间存在两个最基本的关系，即“供需关系”和“导向关系”。

供需关系的基本问题是交通的供给应满足于经济发展的需求，即满足供需均衡。

这一点是趋势型交通量预测的基础。

向导关系承认交通对经济的导向作用，又称交通反馈效应或诱增效应。

当交通条件改善后，必然会刺激道路附近地域经济发展，而经济的发展又将诱增交通量的增加，这一部分交通量即为诱增交通量。

趋势交通量可以按照趋势外推，回归分析等预测技术来确定，土地开发带来的新增交通量，可按照土地使用规划，并结合相应的土地交通吸引强度来确定，其他运输方式转移交通量：考虑到与本项目平行的无其它运输方式，所以在交通量预测中，转移交通量忽略不计。

至于本项目诱增交通量的预测，是通过分析诱增交通量增长规律，结合当地实际来确定。

交通量预测工作流程如图3-1所示。

根据交通部颁发的《水运、公路建设项目可行性研究编制办法》（1988年6月）的规定，预测年限为公路建成后20年。

结合本项目所在地区的社会经济发展规划和本项目的实施计划，预测的特征年设定为2008年、2010年、2015年、2020年和2030年，预测工作的基年为2005年图3-1 交通量预测工作流程图3.2地理位置及自然条件3.2.1地理位置乌鲁木齐市位于新疆中部，地处天山北麓、准噶尔盆地南缘。

辖区东与吐鲁番市接壤；西与昌吉市为界南与托克逊县毗连；西南与和静县为邻；北部与吉木萨尔县、米泉市分界。

地理坐标：东经86°37′33″-88°58′24″，北纬42°45′32″-44°08′00″，是世界上离海洋最远的城市，亚洲的“地理中心”就位于乌鲁木齐市南郊的永丰乡，已成为著名的旅游景点。

交通量预测基准年

交通量预测基准年交通量预测是交通规划和交通管理中的重要环节，它能够为城市交通系统的优化提供数据支持和决策依据。

而交通量预测的基准年，即参考年份，是进行交通量预测所必需的依据之一。

交通量预测的基准年通常选择近期的年份，最好是最新已有的数据资料。

选择这个基准年的目的是为了能够反映出最接近实际情况的交通流量情况，以便将来的规划和管理能够更准确地反映和满足城市交通需求的变化。

在确定交通量预测的基准年时，需要考虑多个因素。

首先，要考虑城市交通网络的发展和变化情况。

如果城市的道路网络有较大的扩展或改建计划，那么选择较新的年份作为基准年更能反映出未来交通情况的变化趋势。

其次，要考虑交通出行方式的变化。

如果城市交通模式从传统的汽车出行转向公共交通或非机动交通的发展方向，那么较新的年份也能更好地反映出这种转变趋势。

此外，还要考虑城市的人口增长和经济发展情况。

如果城市人口快速增长或经济发展较为迅猛，选取近期年份作为基准年能更好地反映出未来交通需求的变化。

交通量预测的基准年对于交通规划和交通管理具有重要的指导意义。

选择合适的基准年可以为规划者提供准确的基础数据，使得规划工作更加科学、合理、可靠。

合理的预测可以帮助交通决策者制定出更好的交通政策，优化城市交通网络，提高交通运输效率，减少交通堵塞和污染，从而提升人们的出行质量和生活便利度。

总之，交通量预测的基准年是交通规划和交通管理的重要依据之一。

选择合适的基准年可以通过准确的数据分析和预测，为城市交通系统的优化提供科学指导，实现城市交通的可持续发展。

因此，我们在进行交通量预测工作时，应该充分考虑城市交通网络发展情况、交通出行方式的变化、人口增长和经济发展等因素，并选择最接近实际情况的基准年作为我们的参考，以达到更好的预测效果和决策指导意义。

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。

交通量预测工作建议

交通量预测工作建议
1.收集历史数据：对于交通量预测工作来说，历史数据是非常重要的。

建议收集过去一段时间内的交通数据，包括交通流量、出行方式、交通拥堵情况等，以便进行分析和预测。

2.运用数据分析工具：在分析历史数据时，可以运用数据分析工具进行数据挖掘和数据分析，以发现交通量的规律和趋势。

同时，可以运用机器学习等技术进行模型训练和预测。

3.考虑重要因素：交通量预测受到多种因素的影响，如季节、天气、节假日、活动等。

因此，在进行预测时，需要考虑这些因素，并进行相应的调整。

4.建立有效的预测模型：根据历史数据和分析结果，建立有效的预测模型，可以较准确地预测未来的交通量。

同时，需要对模型进行不断的调整和优化，以提高预测的准确性。

5.进行实时监测和调整：交通量预测是一个动态的工作，需要进行实时监测和调整。

如果预测结果与实际情况不符，需要及时调整模型和预测方法。

6.提高应用价值：交通量预测不仅可以用于道路交通管理和规划，还可以应用于出行服务、智慧城市建设等领域，提高预测的应用价值。

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论述交通量预测的增长率法和重力模型法

论述交通量预测的增长率法和重力模型法0、引言所谓的交通量分布就是区与区之间的交通流，现状的区与区之间的交通分布已经从OD表中体现出来了。

交通量分布预算的目的就是根据现状OD分布量及各区因经济增长、土地开发等形成的交通量增长来推算各区之间将来的交通分布。

交通量预测主要有增长率法和重力模型法两种方法。

1、增长率法预测分布交通量增长率法是从已知的现有OD调查表和发生、吸引交通量的增长率求出OD 分布交通量的近似值，其次对、就、进行收敛计算，从而求得将来的分布交通量。

增长率法包括平均增长率法、底特律法和弗雷特法。

1.1平均增长率法1.1.1平均增长率法计算步骤①根据计算公式计算将来出行量式中：—区到区的将来出行量；—区到区的现在出行量；—区出行发生的增长系数；—区出行吸引的增长系数②检验吸引量和发生量是否与推算的交通量相符合，是否满足（为判定值），如符合计算完成；如不符合需要在第一轮的基础上重新计算增长系数，并重复步骤①，直到满足上述要求为止。

1.1.2平均增长率法算例【例1】已知1、2、3区的出行、增长系数及现状分布，如表2.1-1所示，求将来的出行分布。

（取）表1.1-1 出行、增长系数及现状分布解：求间的交通量于是有，，，，，，，，得到第一轮计算结果，如表1.1-2所示。

表1.1-2 第一轮计算结果因第一轮计算结果中新的调整系数不能满足的要求，因此需要进行第二轮计算，直到满足要求为止。

本例共需要进行四轮计算，才可得到最终结果。

1.2底特律法此方法假定区到区间的交通量同和成比例增加。

1.2.1底特律法计算步骤①根据计算公式计算将来出行量式中：其中—未来发生量合计；—未来吸引量合计②检验吸引量和发生量是否与推算的交通量相符合，是否满足（为判定值），如符合计算完成；如不符合需要在第一轮的基础上重新计算增长系数，并重复步骤①，直到满足上述要求为止。

1.3弗雷特法该方法假设，小区之间OD交通量的增长系数不仅与小区的发生增长系数和小区的吸引增长系数有关，还与整个规划区域的其他交通小区的增长系数有关。

高速公路设计中的交通量预测方法研究

高速公路设计中的交通量预测方法研究高速公路是交通运输的重要组成部分，其设计和规划对交通流量的预测至关重要。

交通量预测方法的准确性直接影响高速公路设计的合理性和效果。

本文将介绍一些常用的交通量预测方法，并探讨它们的优缺点和适用性。

一、历史数据分析法历史数据分析法是一种常用的交通量预测方法，其基本思想是通过分析历史交通数据来推测未来交通流量的变化。

这种方法适用于交通量变化相对稳定的情况，但对于外部因素的影响较大的情况下，预测结果可能出现偏差。

此外，历史数据分析法无法考虑到可能的未来发展趋势和改变。

二、回归模型法回归模型法是一种建立数学模型来预测交通量的方法。

该方法通过收集相关的影响交通量的因素，如人口、经济指标等，建立数学模型来预测未来的交通量。

相比于历史数据分析法，回归模型法考虑了更多的因素，因此预测结果更加准确。

然而，回归模型的建立需要大量的数据和复杂的计算，且对模型的选择和参数的确定往往需要专业的知识。

三、交通流模型法交通流模型法是一种基于交通流理论的预测方法。

通过建立交通流模型，分析道路网络的状况、影响因素，并计算预测的交通量。

这种方法考虑了交通流的动态变化和交叉影响，对于复杂的道路网络具有较高的预测精度。

但是，交通流模型法需要大量的计算资源和准确的道路数据，对于数据获取和计算能力有一定的要求。

四、综合模型法综合模型法是一种将多种方法综合运用来预测交通量的方法。

它通过结合历史数据分析法、回归模型法和交通流模型法等多种方法的优点，来提高预测的准确性和可靠性。

综合模型法通常需要建立一个预测模型，将不同方法的结果进行加权计算，得出最终的预测结果。

综合模型法能够有效地克服单一方法的局限性，但对于模型的建立和参数的确定需要更多的时间和精力。

综上所述，高速公路设计中的交通量预测是一个复杂而重要的任务。

合理选择和运用交通量预测方法，可以提高设计的准确性和效果。

历史数据分析法、回归模型法、交通流模型法和综合模型法是常用的预测方法，各有优缺点和适用范围。

交通生成量预测简介

对城市轨道交通运营来说,如果客流预测结果偏大、客流不足,将造成运营费用和维修费用得不合理且居高不下,使运营企业长期处于亏损状态,需要政府财政得巨额补贴;如果预测得客流偏小,则导致拥挤,服务质量下降。客流预测就是城市轨道交通建设必要性、规模选择、经济效益分析和各项专业设计得基础和依据。
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二、出行生成预测
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一、城市轨道交通客流预测得必要性
1、从城市轨道交通得建设、运营考虑
轨道交通得地位和作用,以及其明显得交通优势,越来越受到人们得青睐。因此引入轨道交通系统作为城市交通系统一个不可分割得部分,对于完善整个城市客运综合交通体系,使城市交通结构趋于合理化等方面都有着积极得促进作用。
①从建设性质考虑城市轨道交通就是城市建设史上最大得公益性基础性设施,就是一项投资大、工期长、涉
影响。
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近几年来,我国公路建设突飞猛进,公路等级和路网整体水平不断提高,高速公路得里程不断增长,公路运输网络功能日益强大,公路建设经济效益越来越明显。高等级公路得建设,不仅与国家和区域得公路网络发展规划、战略有关,而且还与每条公路(线路)在路
网中得地位和作用及其具体交通需求等因素有关,其中交通量预测就是一个重要得环节。
定量预测法。定量预测就是指利用成序列得原始数据,借助数学手段,在对原始数据进行整理、加工、分析、模拟得基础上建立数学模型,最后利用这个数学模型进行预测。定量预测方法又可分为时间序列法、因果关系分析法、产运销平衡法以及一些辅助方法等。
预测得时间序列法。又称时间序列预测法,就是收集和整理过去得交通量资料,从中找出交通量随时间而变化得规律,并用数学模型来表示这种规律,然后按此模型进行预测。具体模型包括移动平均、指数平滑、趋势外推、灰色系统模型等。

如何进行道路交通量测量与预测

如何进行道路交通量测量与预测道路交通量测量与预测是城市交通规划和管理的重要内容，它对于掌握道路使用状况、优化交通资源配置以及提升交通运输效率具有重要意义。

本文将从不同角度探讨如何进行道路交通量的测量与预测。

一、传统交通量测量方法的局限性在过去的几十年里，传统的交通量测量方法主要依赖于人工调查和传感器设备。

然而，这些方法存在许多局限性。

首先，人工调查需要大量的人力和物力投入，费时费力且成本较高；其次，传感器设备虽然提供了实时的交通数据，但设备安装和维护成本较高，且数据采集的空间范围有限。

因此，我们需要寻找新的交通量测量方法。

二、智能手机数据在交通量测量中的应用随着智能手机的普及，人们可以利用智能手机生成的大数据来测量交通量。

通过GPS定位和移动网络，智能手机可以实时获取用户的移动路径和速度信息。

这些数据可以用于测量交通流量，并结合地图数据进行交通预测。

此外，通过识别手机移动网络的基站信息，可以对用户的出行模式进行分析，从而更准确地预测道路交通量。

然而，智能手机数据在交通量测量中也面临一些挑战。

首先，由于隐私问题，人们对于个人位置信息的保护比较敏感，对于共享位置数据存在疑虑。

其次，由于智能手机覆盖范围有限，无法完全代替传统传感器设备。

因此，在使用智能手机数据进行交通量测量时需要权衡隐私和有效性的平衡。

三、人工智能在交通量预测中的应用近年来，人工智能技术的发展为交通量预测提供了新的思路。

通过深度学习算法，可以对大规模的交通数据进行分析和学习，从而提高交通量的预测精度。

例如，通过训练神经网络模型，可以预测某个时间段内道路上的交通流量，帮助交通管理部门制定更合理的交通调度方案。

然而，人工智能在交通量预测中也存在一些挑战。

首先，数据质量对于模型的精度至关重要，而交通数据的获取和处理一直是一个难点。

其次，人工智能算法的训练过程需要大量的计算资源和时间，这对于一些资源有限的城市来说可能存在困难。

四、交通量测量与预测的应用案例除了上述的方法，还有一些其他创新的方法用于交通量测量与预测。

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。

交通量预测基准年

交通量预测基准年摘要：一、交通量预测的重要性1.交通量预测与城市规划的关系2.交通量预测对交通设施建设和管理的影响3.交通量预测对居民出行和城市发展的作用二、交通量预测基准年的确定1.基准年的选择原则2.我国交通量预测基准年的发展历程3.基准年对交通量预测结果的影响三、交通量预测方法及应用1.传统预测方法a.历史数据法b.回归分析法c.增长率法2.现代预测方法a.人工智能技术b.数据挖掘与分析c.模型优化与改进3.我国交通量预测方法的发展趋势四、交通量预测基准年的实际应用案例1.某城市交通量预测基准年的选取与分析2.基于基准年的交通量预测方法在实际项目中的应用3.案例总结与启示正文：交通量预测基准年：交通量预测是交通规划与管理的重要环节，对城市规划、交通设施建设和管理以及居民出行和城市发展具有重大影响。

为了更好地进行交通量预测，首先要确定一个基准年，以此作为预测的起点。

本文将探讨交通量预测基准年的重要性、确定方法及在实际应用中的案例。

一、交通量预测的重要性交通量预测与城市规划息息相关，可以为城市交通设施建设和管理提供科学依据。

准确的预测结果有助于合理配置交通资源，提高交通设施的使用效率，降低居民的出行成本，从而促进城市的可持续发展。

二、交通量预测基准年的确定基准年的选择对于交通量预测结果具有显著影响。

选择适当的基准年，可以更好地反映交通量的发展趋势，提高预测的准确性。

我国在交通量预测基准年的选择上，经历了从简单的历史数据法到综合运用多种方法的演变过程。

三、交通量预测方法及应用传统的交通量预测方法主要包括历史数据法、回归分析法和增长率法。

这些方法虽然简单易行，但预测结果的准确性受到一定限制。

随着科技的发展，现代预测方法如人工智能技术、数据挖掘与分析等逐渐应用于交通量预测领域，提高了预测的准确性和实用性。

四、交通量预测基准年的实际应用案例以某城市为例，在进行交通量预测时，首先根据城市发展状况和交通需求特点，选取合适的基准年。

浅谈交通量预测的原理和方法(上篇)

▪ 小区间费用矩阵（重力模型）。
❖ 常用方法： ▪ 增长系数法
qij

qi0j

f（
Oi Oi0
，D j ） Di0
▪ 重力模型
qij Oi D j f (cij )
二、4交通量预测的原理——交通方式划分
❖ 预测目的：
▪ 将各小区间的全方式分布量划分为分方式的分布量。
❖ 基础数据：
▪ 未来年各小区间的全方式交通分布量；
转移交诱据通此增量预交通测量的：建是设建项设目项交目通实量施。后，诱发了区域交通需求增长，是由于建设项目的实施，引起区域交通条件的变化，而使其
他运输方式与公路建设项目间相互转移的交通量。
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的有关重点条款 • 第八条为提高预测精度，高速公路或收费公路宜进行分车型的交通量
二、交通量预测的方法——公路
❖ 交通量调查的内容
公路运输及交通流量调查包括公路客货运输量、汽车运输成本、公路运输效率指标、运输工具保有量、相关公路的交通量及构成、交通量分布系数、交通流的运行特性、区域主要交通出行的起讫点，运输货类等。
二、交通量预测的方法——公路
❖ 交通调查的地域范围
项目影响区若干交通小区
❖ 基础数据： ▪ 未来年各小区间某种交通方式的分布量； ▪ 交通网络拓扑结构与阻抗函数； ▪ 现状年路段观测流量（标定模型参数用）
❖ 常用方法： ▪ 平衡分配方法 ▪ 非平衡分配方法 ▪ 随机分配方法
二、交通量预测的方法——公路
1、总则（第一条至第十一条）
交通量预测的重要性、主要内容、预测年限、方法、步骤、条件、预工可深度等进行了总体规定。
▪ 小区间各种交通方式的距离、费用矩阵。

浅谈城市道路交通量预测方法

浅谈城市道路交通量预测方法交通量预测是预测科学在交通分析上的具体应用，是进行建设项目必要性论证，确定道路工程规模和技术标准以及经济评价的依据。

所谓交通量预测就是根据历史、现状和未来的社会和经济发展以及交通量变化情况，推测道路在设计年限内交通量的增长和变化规律，预测得到设计寿命周期内的道路交通量。

文章介绍了交通量预测方法中的回归预测法和弹性系数法及其在工程中的应用。

标签：城市道路；交通量；预测方法1 交通量预测方法简介常用的交通量预测方法有多种，本文将通过工程实例介绍回归分析法和弹性系数法在交通量预测中的应用。

1.1 回归预测法回归预测法是以相关原理揭示因果关系的一种常用技术，其原理是根据已知的n组数据（Xi，Yi）来寻求它们之间函数关系的最佳表达式或最佳拟合曲线。

交通量预测常采用的回归方法为一元线性回归法和多元线性回归法。

如果2个变量的关系是线性的，就可以建立如下一元回归方程：y=a+bx，式中：a为回归常数；b为回归系数。

运用最小二乘法原理就可方便求出a，b的值，交通量分析中的一些经济指标预测常使用一元回归法。

由于交通量增长与影响区人口、经济、车辆保有量等因素之间有着密切关系，因此可使用多元线性回归方法进行预测，其方程形式如下：式中：Yt为t年交通量；xit为第i个指标第t年值，xit由项目影响区的经济、人口、车辆保有量等指标构成；a，b为回归系数。

1.2 弹性系数法弹性系数法是从整体上把握经济发展和交通运输的相关关系，是一种定性定量相结合的交通量综合分析预测方法。

它是根据交通量增长速度和社会经济增长速度之间的关系，通过确定社会经济量的增长来找出将来交通量增长速度的趋势。

弹性系数法的数学模型为：式中：yt为预测对象y在时刻t的预测值；yt′为预测对象y在当前时刻t 的值；i′为预测对象在过去一段时间的平均增长率（%）；i为预测对象在今后一段时间的平均增长率（%）；Es为弹性系数；q′为类比变量在过去一段时间的平均增长率；q为类比变量在今后一段时间的平均增长率。

简述交通量分析预测方法

简述交通量分析预测方法LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】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。