公路运量预测
公路工程中的交通流量预测与分析
公路工程中的交通流量预测与分析在公路工程中，交通流量的预测与分析是至关重要的环节。
准确预测交通流量可以帮助规划者合理规划路网，合理设置信号灯和交通标识，以及优化公路设计。
因此，交通流量预测和分析技术的发展对于公路工程的运行和发展具有重要意义。
为了预测交通流量，我们需要收集和分析大量的数据。
这些数据可以是历史车流量数据、天气数据、人口数据以及其他相关因素的数据。
基于这些数据，我们可以采用不同的方法来预测交通流量。
其中，最常用的方法是基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
基于统计模型的方法主要是通过历史数据的统计分析来预测未来交通流量。
这些统计模型可以是线性回归模型、时间序列模型等。
通过对历史数据的回归分析，我们可以找到交通流量与其他因素（如时间、天气等）之间的关系，并利用这些关系来预测未来交通流量。
然而，这种方法需要满足许多假设前提，比如线性模型的假设，而实际情况可能非常复杂，导致预测的准确性不高。
相比之下，基于机器学习的方法可以更好地应对实际情况的复杂性。
机器学习算法可以通过从大量数据中学习，并自动调整模型参数，从而提高预测的准确性。
例如，我们可以利用神经网络算法来预测交通流量。
神经网络可以通过训练学习到交通流量与各种因素之间的复杂非线性关系，从而得到更准确的预测结果。
除了预测交通流量，交通流量的分析也是公路工程中重要的一环。
通过对交通流量的分析，我们可以评估当前的交通状况，并根据分析结果采取相应的措施来改善交通流量。
而交通流量的分析主要包括交通流量的空间分布分析和时间分布分析。
空间分布分析主要是研究交通流量在路网中的分布情况。
通过分析交通流量的空间分布，我们可以评估交通瓶颈并设计出相应的交通组织方案，以提高交通流动性。
例如，我们可以通过研究交通流量的拥堵点和拥堵时段，选择合适的道路改建方案或者引入交通信号灯来缓解交通压力。
时间分布分析主要是研究交通流量在时间上的变化情况。
通过分析交通流量的时间分布，我们可以了解交通流量的高峰和低谷时段，并根据这些信息优化公交车、地铁等公共交通的时刻表。
高速公路交通流量预测与路网优化设计
高速公路交通流量预测与路网优化设计随着城市化发展和汽车拥有量的增加，高速公路交通流量的预测和路网的优化设计变得至关重要。
精确的交通流量预测和合理的路网优化设计可以提高交通效率，减少拥堵和交通事故，为城市的可持续发展提供支持。
本篇文章将探讨高速公路交通流量预测的方法和路网优化设计的原则。
一、高速公路交通流量预测方法1. 基于历史数据的统计方法基于历史数据的统计方法是最常用的交通流量预测方法之一。
通过分析历史交通数据中的规律和趋势，可以预测未来某个时间段内的交通流量。
该方法适用于具有稳定交通流量模式的路段和时间段。
然而，由于交通流量受多种因素（如天气、节假日、经济发展等）的影响，仅依靠历史数据进行预测可能存在一定的误差。
2. 基于传感器数据的实时预测方法随着智能交通系统的发展，高速公路上安装了大量的传感器设备，可以实时监测道路的交通流量和车辆运行状态。
基于传感器数据的实时预测方法可以根据当前的交通状况和历史数据来预测未来的交通流量。
这种方法的优势在于可以及时调整路网的优化方案，但也要考虑到传感器数据的准确性和实时性。
3. 基于模型的预测方法基于模型的预测方法通过建立交通流量的数学模型，利用相关的输入变量（如天气、道路状况、交通控制策略等）来预测未来的交通流量。
这种方法可以考虑到更多的因素，并可以通过调整输入变量来制定不同的场景和策略。
但是，模型的建立需要耗费大量的时间和数据，且模型的准确性也依赖于输入变量的可靠性和模型的选择。
二、路网优化设计原则1. 合理布局和规划在进行路网优化设计时，首先需要进行合理的布局和规划。
根据交通流量预测结果和城市发展规划，确定高速公路的位置和路线，考虑到城市建设、环境保护等因素，避免影响居民生活和生态环境。
2. 提高运行效率路网优化设计的目标之一是提高运行效率，降低拥堵和交通事故的发生概率。
通过合理设置交通信号灯、交叉口的设计和道路的通行能力等措施，以减少车辆的停滞时间和交通阻塞，提高道路通行能力和交通的顺畅度。
公路工程设计服务中的交通流量预测与规划
公路工程设计服务中的交通流量预测与规划交通流量预测和规划是公路工程设计服务中重要的环节。
在进行公路工程设计时，预测和规划交通流量是确保道路顺畅运行和合理设计道路容量的关键因素。
本文将深入探讨交通流量预测和规划在公路工程设计服务中的重要性，并介绍一些常用的方法和工具。
首先，交通流量预测是公路工程设计服务的基础。
公路项目的交通流量预测旨在预测未来一段时间内的交通流量，以便确定和评估道路容量需求。
交通流量预测通常基于历史数据和发展趋势进行，考虑包括人口增长、经济发展、道路网络扩展等因素。
预测准确的交通流量可帮助设计师合理规划道路容量，从而提高道路通行效率，减少交通拥堵和事故风险。
其次，交通流量规划是公路工程设计服务的关键环节。
在设计公路时，需要明确交通流量规划，即确定道路设计的设计指标和要求。
交通流量规划需考虑道路类型、车辆类型、路段长度、路宽、速度限制等因素。
准确的交通流量规划有助于确保道路设计符合交通需求，提高道路通行能力，减少道路事故发生的概率。
为了实现交通流量预测和规划，公路工程设计服务中常用的方法包括交通量调查、交通模型和仿真软件等。
首先，交通量调查是一种常用的方法，通过实地观察和数据收集，以获得现有交通流量信息。
交通量调查可以通过站点调查、交叉口调查、行程调查等方式进行。
调查结果可以为预测和规划交通流量提供基础数据，如交通流量峰值、对向流量比例等。
其次，交通模型是一种预测交通流量和评估道路容量的常用方法。
交通模型基于现有交通流量数据和统计学方法，利用数学模型来预测未来的交通流量。
交通模型可以模拟不同交通状况下的交通流量，并为道路设计提供参考数据。
常用的交通模型包括静态交通模型、动态交通模型和微观交通模型等。
此外，仿真软件也是交通流量预测和规划中的重要工具。
通过仿真软件，可以模拟不同交通流量情景下的交通运行情况，包括车流量、车速、拥堵情况等。
仿真软件可以根据道路特征和车辆特性，模拟不同交通需求下的交通状况，并为公路工程设计提供优化建议。
高速公路短时交通量预测
高速公路短时交通量预测高速公路短时交通量预测随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。
高速公路作为主要的城市交通干道，交通量的预测对于交通管理和规划非常重要。
高效准确地预测高速公路短时交通量，可以为交通管理部门提供决策依据，优化交通流量，缓解交通拥堵问题。
高速公路交通量预测是指预测未来一段时间内高速公路上的车辆数目，准确预测能够帮助交通管理部门提前做好交通组织、交通控制和资源调配等准备工作。
现代交通量预测方法主要基于历史数据与实时数据相结合的方式。
下面将介绍几种常见的高速公路短时交通量预测方法。
一、基于时间序列的预测方法时间序列预测方法是通过分析历史交通量数据的变化趋势和规律，对未来的交通量进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA 模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型是一种常见的线性模型，通过分析历史数据的自相关性和移动平均性来进行参数估计，从而进行未来交通量的预测。
指数平滑模型是一种多项式拟合方法，通过对历史数据进行平滑处理，利用平滑后的数据来进行预测。
二、基于回归分析的预测方法回归分析可以通过建立交通量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的数学模型，来进行交通量的预测。
回归分析方法需要准备足够的历史交通量数据和影响因素数据，通过线性或非线性回归模型，对交通量进行建模预测。
三、基于神经网络的预测方法神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的数学模型，可以通过学习历史数据的规律，对未来交通量进行预测。
神经网络模型可以通过调整各层之间的连接权值，使得网络的输出结果与实际交通量相匹配。
神经网络模型具有良好的非线性逼近能力，可以更好地适应交通量数据的复杂特征。
高速公路短时交通量预测的准确性和可靠性受多个因素的影响。
首先，数据质量是预测模型的基础，只有收集到准确完整的历史数据和实时数据，才能构建有效的预测模型。
其次，影响因素的选择也非常重要，需要考虑交通量的周期性、趋势性以及外界因素的影响。
为了提高交通量预测的准确性和可靠性，可以采用以下方法。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
随着国家经济水平的提高和物流行业的发展，公路货运量的重要性日益突出。
货运量
的预测对于物流企业的经营和管理至关重要，因此，本文基于ARMA模型对公路货运量进行预测。
首先，对数据进行了收集和整理。
本文所用数据为2010年到2019年间的公路货运量，包括总体和月度货运量数据。
通过数据的分析，可以看出公路货运量总体呈持续增长趋势，但增长速度有所减缓。
月度货运量呈现出季节性变化，夏季货运量相对较高，冬季货运量
相对较低。
接下来，进行了ARMA模型的建立。
ARMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它结
合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），是一种广义的自回归移动平均模型。
首先，对数据进行ADF检验，判断数据是否是平稳的。
然后，利用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）对数据进行初步的识别和模型选择。
最后，根据部分自相关图（PACF）和自回归
方程、移动平均方程，确定模型的p和q值，并进行模型的拟合和检验。
最终，预测结果表明ARMA模型具有一定的预测精度。
总体货运量预测表明，未来几年中公路货运量将有所增长，但增长速度将逐渐放缓。
月度货运量预测表明，夏季货运量仍
将保持较高水平，冬季货运量预计将逐渐增加。
本文的研究结果可以为物流企业的运营和管理提供参考，对于对公路物流发展趋势有
一定的指导作用。
同时，此研究也为基于ARMA模型的货运量预测提供了一种有效的分析方法，为类似问题的研究提供了借鉴和参考。
四川省公路客运量组合预测
四川省公路客运量组合预测
四川省公路客运量组合预测是指根据历史数据和相关因素，通过统计学方法和建模分析，预测未来一段时间内的公路客运量的组合情况。
这对于合理规划公路交通资源、提高交通运输效益和服务质量具有重要意义。
四川省公路客运量组合预测需要收集历史数据，包括过去几年内的公路客运量数据，以及相关因素的数据，如人口数量、经济发展水平、交通设施建设情况等。
这些数据可以通过从各级交通管理部门、统计部门以及相关研究机构等渠道获取。
针对收集的历史数据，可以采用统计学方法进行分析。
可以对公路客运量数据进行时间序列分析，包括趋势分析、周期分析和季节性分析等，从而掌握公路客运量的整体变化规律。
然后，可以通过回归分析等方法，研究公路客运量与各个相关因素之间的关系，寻找影响公路客运量的主要因素。
然后，根据已有的历史数据和建立的统计模型，可以进行未来公路客运量的预测。
预测方法可以采用时间序列预测模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等，也可以采用回归分析模型，并结合其他因素的影响进行预测。
可以借助专业的统计软件或编程工具，进行数据处理和模型建立。
根据预测结果得到的未来公路客运量组合情况，可以为相关部门提供参考信息。
根据预测结果，可以进行公路交通规划，包括道路建设、车辆调度、交通信号优化等方面，以优化公路交通资源配置，提高交通运输效益和服务质量。
需要注意的是，公路客运量组合预测是一个复杂的问题，涉及多个因素的影响，且预测结果具有一定的不确定性。
在进行预测时，需要综合考虑各种因素，并适时修正和更新模型，以提高预测准确性和可靠性。
还应密切关注实时数据和相关信息，及时调整预测结果，以应对突发事件和变化情况。
公路货运量预测
提高公路运输行业的管理水 平，为设计、修建货运场站 或现代物流主要以 定性预测方法为主，如 专家调查法、专家预测 法、德尔菲法等
定量预测方法 定量预测方法主要是基 于数理统计、微积分以 及人工智能等理论的较 为复杂的、精度较高的 预测方法，如回归分析 法、时间序列预测法、 灰色理论预测、人工神 经网络以及组合预测模 型等
定性预测方法
定量预测方法
偏重于数量方面的分析，重视预测对象的变化 程度，能作出变化程度在数量上的准确描述； 它主要把历史统计数据和客观实际资料作为预 测的依据，运用数学方法进行处理分析，受主 观因素的影响较少；它可以利用现代化的计算 方法，来进行大量的计算工作和数据处理，求 出适应工程进展的最佳数据曲线。缺点是比较 机械，不易灵活掌握，对信息资料质量要求较 高。
公路货运量预测的意义
根据国民经济和社会发展对 运输的需求，就未来的旅客 和货物运输量作定性和定量 的计算和分析。它是研究分 析未来运输业需要担负的任 务，寻求发展运输能力的目 标和途径，研究各种运输方 式之间运输量的合理分配和 综合运输网建设，以形成合 理的运输业结构的依据。做 好运输量预测对于保证运输 业适应国民经济的发展和人 民物质文化生活水平的提高 有重要意义。
采用通常的预测理论与方法得到的预测结果可信 度仍偏低， 究其原因主要是： （1） 过去货运量统计资料缺乏， 而高等级道路 要求货运量预测期又较长（中远期）； （2） 当以国民经济增长作货运量预测的相关依 据时， 对国民经济指标缺少深入的分解和相关性 分析； （3） 对诱增货运量的增长缺乏经验， 难以准确 判断； （4） 货运量调查资料的可靠性存在疑问等。
公路货运量预测
小组成员 ：
简述现阶段公路交通量预测理论及方法
简述现阶段公路交通量预测理论及方法摘要：近年来，随着我国经济的迅猛增长，推动了交通运输业的发展，公路工程建设项目随之不断增多。
在公路项目的建设过程中，交通量预测是一个非常重要的环节，而想要准确预测出项目的交通量，就必须选择最为恰当的预测方法。
基于此点，本文首先对公路交通量预测过程中的主要影响因素进行分析，并在此基础上提出现阶段公路交通量预测预测的理论及方法。
关键词：公路；交通量预测；预测理论；预测方法F54一、公路交通量预测过程中的主要影响因素（一）社会经济的发展状况公路交通量的发展状况与社会经济发展有着密不可分的关系，当经济发展较为稳定时，交通量发展也相对比较稳定，此时交通量的具体变化规律也很容易发现。
如果在社会经济发展并不稳定的情况下，那么很有可能造成交通量发展不稳定，这就会使交通量发展的变化规律趋于复杂，研究起来也比较困难。
所以，要求在选择交通量预测方法时，必须将社会经济环境作为首要考虑因素。
（二）公路工程项目的性质可以说交通量是由于社会各种经济活动的运转而产生出来的，正因如此，任何一个公路工程建设项目都是按照不同的需求或是目的而提出的。
基于这一原因，在选择公路交通量预测方法时，应充分了解公路建设项目的作用、性质以及目的。
例如，某地区为了解决该区域内某种矿产资源而提出的新建公路专线和某一条公路因交通量饱和而提出的改扩建项目。
由于这两种公路的性质和目的是完全不同的，所以交通量预测方法也有所不同。
就前者而言，仅需要对这种矿产资源未来的产量及其外运规划进行调查即可；而后者就显得过于复杂，需要对项目影响地区的经济发展状况、交通状况以及自然条件等因素进行详细的调查分析，才能准确预测出交通量的具体状况。
（三）预测年限通常情况下，公路交通量预测分为三种：其一，短期预测。
泛指1年以内的交通量预测；其二，中期预测。
这类预测的年限约为5年左右；其三，长期预测。
主要是指10年以上的预测。
就预测而言，其时间越长，预测结果的准确性就会越低，这是因为在这一期间内，政策以及本地经济的发展状况等重要因素都有可能发生变化，从而对预测结果造成一定的影响。
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析
基于ARMA模型的公路货运量预测及分析随着社会经济发展和市场化进程的推进，货物运输需求量迅速增大，公路货运业发展迅猛。
货车数量的增长，燃油价格的波动以及政策的调整都对公路货运量的预测和分析提出了更高要求。
为此，本文将基于ARMA模型对公路货运量进行预测和分析。
一、ARMA模型ARMA模型包括自回归（AR）和移动平均（MA）模型两部分。
自回归是指将时间序列的前m个值作为自变量，预测序列的第k个值；移动平均是指用时间序列中前m个观测值的平均数来预测序列的第k个值。
ARMA模型综合了这两种方法，可用于时间序列的建模和预测。
ARMA(p, q)模型可以表示为：$$ X_t = c + \sum_{i=1}^{p}\phi_iX_{t-i} +\sum_{j=1}^{q}\theta_j\varepsilon_{t-j} + \varepsilon_t $$其中，Xt为时间序列，c为常数，ϕi和θj为系数，εt为随机扰动项，p和q为滞后项的数量。
ARMA模型的建立需要确定p和q，可以通过自相关函数和偏自相关函数的图像或信息准则进行判断。
二、数据处理本文所用的数据为我国2010-2019年的公路货运量，数据来自国家统计局。
数据处理包括时间序列绘图、ADF检验、差分和白噪声检验四个步骤。
时间序列绘图显示了公路货运量呈现出逐年增长的趋势，但存在周期性波动。
ADF检验显示了取一阶差分后的数据是平稳性序列，即可以使用ARMA模型进行建模。
差分后数据的时间序列绘图显示了数据的波动性有所降低，但仍存在周期性波动。
白噪声检验显示了差分后的数据已经不存在自相关性和偏自相关性，属于平稳白噪声序列。
三、模型建立为确定ARMA模型的p和q值，本文采用了信息准则法。
信息准则法以模型的最大似然函数的对数值为基础，加上对模型自由度的惩罚项，从而综合考虑模型的拟合优度和复杂程度。
四、模型检验为了检验ARMA模型的拟合效果，需要进行残差的检验。
二级公路运输流量预测与优化方案
二级公路运输流量预测与优化方案近年来，随着经济的发展和人口的增加，二级公路的交通流量呈现出逐年增长的趋势。
为了更好地管理和优化二级公路的运输流量，预测二级公路的流量变化趋势成为一项重要的任务。
本文将讨论如何进行二级公路运输流量的预测，并提出相应的优化方案。
首先，针对二级公路运输流量的预测，可以借助历史数据和基于机器学习的预测模型。
通过收集并分析历史交通数据，我们可以了解不同时间段、不同天气条件下的流量变化规律。
同时，结合机器学习算法，如回归分析、支持向量机等，可以建立一个预测模型，通过输入相关的特征，预测未来二级公路的运输流量。
这样的预测模型能够帮助相关部门了解未来流量的变化趋势，制定合理的交通管理和调度计划。
其次，针对二级公路运输流量的优化方案，可以从以下几个方面进行考虑：1. 道路规划与设计：根据对流量变化的预测，可以合理规划和设计二级公路的道路布局。
对于拥堵严重的路段，可以考虑扩建道路和增加车道数目，以增加道路的通行能力。
对于交通流量较小的路段，可以进行适当的道路收缩，以提高道路的使用效率。
2. 交通信号优化：交通信号的优化是提高二级公路运输流量的重要措施之一。
根据流量预测结果和交通需求，可以通过调整信号配时方案，减少交通拥堵情况。
采用智能交通控制系统，通过实时监测和调整信号配时，可以使交通信号更为合理和高效。
3. 公共交通优先：为了鼓励公众使用公共交通工具，可以在二级公路上设置公交专用道，并对公交车辆进行优先通行。
这样不仅能够提高公共交通的速度和舒适度，还可以减少私家车的使用，降低交通拥堵程度。
4. 信息服务和导航系统：提供实时的交通信息服务和导航系统，可以帮助驾驶员选择最佳的行车路线，并避开拥堵路段。
通过这样的信息服务和导航系统，可以分散交通流量，减少拥堵现象。
5. 车辆尾气排放管理：为了减少环境污染和交通拥堵，可以制定相关政策，推动车辆的更新和尾气排放的控制。
通过提倡环保车辆的使用以及推广电动汽车等低碳交通工具，可以减少车辆的排放量，改善交通流量的状况。
《2023中国公路运力发展数据白皮书》发布
《2023中国公路运力发展数据白皮书》发布摘要：本文是关于中国公路运力发展的数据白皮书。
通过分析中国公路交通的发展趋势和现状，本文提出了未来几年公路运力发展的建议，并对公路运力的数据进行了详细的分析和预测。
一、中国公路运力的现状根据统计数据显示，截至2023年底，中国公路总里程达到了500万公里，居世界第一、但是在公路运力的利用率上，中国仍存在一些问题，比如交通拥堵、货物滞留、运输效率低下等等。
二、中国公路运力发展的趋势随着中国经济的持续发展和城市化进程的加快，公路运输需求将继续增长。
未来几年，中国公路运力发展的主要趋势有以下几点：1.运输需求的增长：随着人口的增加和城市化的进一步推进，人们的出行需求和物流需求将不断增加。
2.科技的应用：随着科技的进步，智能化、自动化等新技术将广泛应用于公路运输领域，提高运输效率和安全性。
3.环保意识的增强：随着环境问题的日益突出，公路运输将更加注重节能减排和环境保护。
三、中国公路运力发展的建议根据以上趋势，我们提出了以下几点建议，用以促进中国公路运力的发展：1.完善公路网络：加大公路基础设施建设投入，扩大公路网络覆盖范围，提高公路连接能力和通行能力。
2.提升运输效率：加强公路运输管理，推进物流信息化建设，提高运输效率和服务水平。
3.推动科技创新：鼓励企业加大对智能化、自动化等技术的研发和应用，提升公路运输的运营管理水平。
4.加强环境保护意识：加大环保投入，推动公路运输的绿色发展，促进节能减排和环境保护。
四、中国公路运力发展的数据分析和预测根据历史数据和趋势分析，我们对未来几年中国公路运力的发展进行了数据分析和预测，包括公路总里程、货运量、客运量等指标，同时结合经济增长和城市化水平等因素进行了综合分析。
根据我们的预测，到2023年，中国公路总里程将达到550万公里，货运量和客运量将分别增长20%和15%，运力利用率将有所提高。
结论：本白皮书对中国公路运力发展进行了全面的分析和预测。
城市公路货运量预测及物流园区适站量确定研究的开题报告
城市公路货运量预测及物流园区适站量确定研究的开题报告一、选题背景随着城市商业的发展，城市货运量越来越大，物流园区作为城市物流体系的重要组成部分，发挥着越来越大的作用。
但是，如何确定物流园区适站量，以及如何预测城市公路货运量，是当前需要解决的问题。
二、研究目的和意义本文旨在研究城市公路货运量的预测方法和物流园区适站量的确定方法，以帮助城市物流企业做好货物运输规划，降低运输成本，提高物流效率，为城市经济发展做出贡献。
三、研究内容1.城市公路货运量预测方法。
本文将研究城市公路货运量预测方法，包括基于时间序列模型的预测方法、基于回归模型的预测方法、基于神经网络模型的预测方法等。
2.物流园区适站量的确定方法。
本文将研究物流园区适站量的确定方法，包括基于货物流量的确定方法、基于交通流量的确定方法、基于设备容量的确定方法等。
3.实证分析。
本文将选取某一城市和相关物流园区进行实证分析，验证所提出的城市公路货运量预测方法和物流园区适站量的确定方法的有效性和可行性。
四、研究方法本文将采用文献资料法、实证研究法和数学模型法进行研究。
其中，文献资料法主要用于查找相关的理论资料和案例资料，实证研究法主要用于验证所提出的方法，数学模型法主要用于建立预测模型和确定方法。
五、研究进度安排第一阶段：实施文献资料调研，阅读相关文献和案例资料，熟悉相关研究方法。
时间：一个月。
第二阶段：建立城市公路货运量预测模型和物流园区适站量确定模型，运用实证方法进行验证。
时间：三个月。
第三阶段：进行数据分析和结果展示，并对研究结果进行讨论和总结，完成论文撰写和相关报告的编写。
时间：一个月。
六、预期成果本研究预期实现以下成果：1.建立城市公路货运量预测模型和物流园区适站量确定模型。
2.验证所提出方法的有效性和可行性。
3.提出改进和优化建议。
4.完成项目报告和论文撰写。
七、参考文献1. Jia Xianli, Yan Yufeng, Yang Yi, et al. Research on the Prediction Model of Logistics Freight Volume Based on Improved BP Network[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2019, 45(2): 456-462.2. Guo Zhan, Cheng Xu, Wang Min. Determination of Appropriate Site Capacity of Logistics Park Based on System Dynamics Approach[J]. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management, 2018, 32(2): 356-362.3. Chen Wenxian, Xiao Zheng, Ge Zhibin, et al. Research on Urban Freight Volume Forecasting Model and Its Application[J]. Journal of Transportation Engineering and Information, 2017, 15(3): 112-118.。
高速公路交通流量预测
高速公路交通流量预测近年来，高速公路建设正迅速发展，然而伴随着交通压力的增加，如何准确地预测高速公路交通流量成为了亟待解决的问题。
高速公路交通流量预测是交通控制与管理的重要手段，对于确保高速公路交通安全，优化道路资源利用，提高交通运输效率，具有重要的现实意义。
1.影响高速公路交通流量的因素在进行高速公路交通流量预测前，需要了解影响因素。
高速公路交通流量受多种因素的影响，包括季节变化、天气状况、假期和驾驶习惯等。
在实践中应考虑这些因素，以提高预测精度。
2.高速公路交通流量预测模型高速公路交通流量预测有很多方法，其中回归分析、灰色预测、神经网络和时间序列分析是较为流行的。
2.1 回归分析回归分析是一种常见的线性预测方法，用来建立交通流量与一组影响因素之间的相关模型。
该模型基于历史数据和预测因子，可以预测未来交通流量。
2.2 灰色预测灰色预测是一种非线性预测方法，用来建立交通流量与时间序列之间的关联模型。
该方法通过寻找与合适的时间序列相似度最高的往年数据，并用这些数据作为未来预测的依据，从而进行预测。
2.3 神经网络预测神经网络预测是一种基于人工神经网络的非线性预测方法。
神经网络可以在没有明确的数学模型下预测交通流量，并且可以将各种因素的复杂关系纳入考虑。
2.4 时间序列分析时间序列分析是一种非常具有代表性的预测方法，其核心思想是建立交通流量的时间序列模型。
该建模方法可以考虑时间与交通流量之间的相关性及趋势，非常适合于周期性交通流量的预测。
3.高速公路交通流量预测的应用高速公路交通流量预测的应用可以在多方面实现，如建立智慧交通系统，提高路况指数等。
3.1 智慧交通系统智慧交通系统基于数据挖掘和大数据技术，利用高效的交通管理手段实现高速公路交通流量预测与管理。
采用更加准确的预测模型，可以预测交通拥堵，提前推算出交通拥堵的程度，并以此改善交通流量管理。
3.2 路况指数提升路况指数是指针对高速公路上流量、车速与交通成本及其相互关系，经过联系、加和、均化的一个综合参数。
二级公路交通流量预测与分析
二级公路交通流量预测与分析随着城市化进程的加快和人口数量的增加，交通拥堵问题日益突出，给人们的出行带来了很大的困扰。
针对二级公路的交通流量问题，准确地进行预测与分析，对于合理规划和调度交通资源，提高交通运输效率具有重要意义。
首先，针对二级公路的交通流量预测问题，我们可以运用传统的时间序列模型和机器学习方法。
时间序列模型可以根据历史数据的变化趋势和周期性进行预测。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。
这些模型可以通过对历史交通流量数据的分析，捕捉到数据中的规律，进而进行未来交通流量的预测。
同时，机器学习方法也可以用于交通流量预测，例如回归模型、支持向量机、人工神经网络等。
这些模型可以通过对多种交通影响因素的分析，如天气、节假日等，来预测未来的交通流量。
需要注意的是，在建立预测模型时，需要充分考虑数据的时效性和准确性，以及模型的可解释性和预测精度。
其次，针对二级公路的交通流量分析问题，我们可以从多个角度进行分析。
首先是对整体交通流量的分析，可以通过分析交通流量的变化趋势和周期性，来了解二级公路的交通拥堵情况和繁忙时段。
其次是对不同行车方向的交通流量进行分析，可以进一步了解交通流量的分布情况和瓶颈区域。
还可以通过分析交通流量的时空变化特征，来找出交通拥堵的原因和改进的措施。
此外，还可以借助地理信息系统（GIS）技术，将交通流量数据与地理信息进行关联，进行交通流量热力图展示和交通流量密度分析，以便更直观地了解交通流量的分布情况。
为了有效地进行二级公路交通流量预测和分析，需要准备齐全的数据和工具。
首先要收集和整理历史交通流量数据，包括交通流量的时间、地点和数量等信息。
其次要收集其他影响交通流量的数据，如天气数据、道路状况数据等。
然后，可以使用数据可视化工具对交通流量数据进行展示和分析，如柱状图、折线图等。
此外，还可以使用交通仿真模型，对交通流量进行模拟和预测，以优化交通规划和调度。
最后，通过交通流量预测和分析结果，可以制定相应的交通管理和改进措施，如增设交通标识、调整交通信号灯等，以缓解交通拥堵问题。
高速公路交通流量预测与控制
高速公路交通流量预测与控制随着城市化进程的不断加快和交通需求的不断增长，高速公路交通流量的预测与控制成为城市交通管理的重要部分。
准确地预测和控制高速公路上的交通流量，可以提高道路网络的运行效率，缓解交通拥堵，保障交通安全，提升出行体验。
首先，高速公路交通流量预测是指根据历史交通数据和相关因素，利用数学模型和统计方法，预测未来高速公路上的车流量。
这项工作对交通管理部门和驾驶者都非常重要。
交通管理部门通过预测道路上的交通流量，可以做出更合理的交通调度和交通灯配时，优化道路运行情况。
驾驶者可以根据预测结果，合理安排自己的行程，避开高峰时段，减少出行时间，并有效避免交通拥堵。
高速公路交通流量预测依赖于多个因素，包括但不限于日期、时间、天气条件、道路状况等。
这些因素之间存在复杂的相互关系，传统的统计模型已经无法满足准确预测的需求。
因此，越来越多的研究人员开始将机器学习和人工智能算法应用于交通流量预测。
这些算法可以通过分析大量历史数据，识别出隐含的规律和趋势，从而更准确地预测未来的交通流量。
其中，神经网络、支持向量机和随机森林等方法在高速公路交通流量预测中被广泛应用。
另一方面，高速公路交通流量的控制也是提高道路运行效率、缓解交通拥堵的重要手段。
通过合理的交通流量控制措施，如限行、差异化收费等，可以引导交通流向，平衡交通流量，提高道路通行能力。
这需要交通管理部门利用预测结果，结合实际情况，制定相应的交通流量控制策略。
同时，交通管理部门还应持续监测交通流量，及时调整控制措施，并通过数据分析和评估，不断优化交通流量控制策略。
除了交通管理部门的努力，驾驶者也可以通过自己的行为对交通流量进行控制。
遵守交通规则、科学规划行程、尽量避开高峰时段等个体行为可以减少交通拥堵，改善道路通行能力。
此外，应用智能交通系统和导航软件，提前获取道路信息和交通预测，可以帮助驾驶者做出更明智的出行决策。
综上所述，高速公路交通流量的预测与控制对城市交通管理至关重要。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究道路工程交通量预测是指利用数学模型和统计分析方法，通过对道路交通相关数据的收集、整理和分析，来预测未来某个时段道路上的交通量。
这项研究对道路规划和交通管理具有重要意义，可以帮助交通部门合理规划道路建设，优化交通运输资源配置，提高道路交通运行效率。
道路工程交通量预测的研究方法一般包括两个方面：单一交通量预测和综合交通量预测。
单一交通量预测是指对特定道路上特定时间段的交通量进行预测，可以采用多种方法进行分析和模拟，如传统的时间序列分析、回归分析、神经网络模型等。
综合交通量预测则是针对整个道路网络或交通区域，利用交通流模型进行仿真和预测，如静态交通分配模型、动态交通模型、差分流模型等。
在道路工程交通量预测研究中，需要收集和分析各种与道路交通相关的数据。
需要收集道路的基本信息，包括道路的长度、车道数、限速等。
然后，需要收集交通流量数据，可以通过交通检测器、交通摄像头等设备进行实时监测和数据记录。
还需要收集与道路交通相关的其他数据，如人口分布、道路通行能力、交通事故等。
通过对这些数据的整理和分析，可以建立相应的交通量预测模型，预测未来道路交通的变化趋势。
道路工程交通量预测研究的结果可以为交通部门提供决策支持，包括道路建设规划、交通管理和交通信号控制等方面。
在道路建设规划中，可以根据交通量预测结果，合理规划道路的设计和容量，避免交通拥堵和交通事故的发生。
在交通管理中，可以根据交通量预测结果，制定合理的交通管制措施，如限行限号、道路巡查等，优化交通运输资源配置。
在交通信号控制中，可以根据交通量预测结果，调整信号配时，提高交通流的通行效率。
二级公路交通流量预测与优化方案
二级公路交通流量预测与优化方案随着城市化和交通发展的不断推进，二级公路的交通流量也越来越大，给交通管理带来了巨大的挑战。
准确预测二级公路的交通流量，并制定相应的优化方案，对于提高交通效率、减少拥堵是非常重要的。
本文将重点介绍二级公路交通流量预测的方法和优化方案。
首先，为了准确预测二级公路的交通流量，我们可以利用历史交通数据和相关影响因素进行建模。
根据历史数据的统计和分析，我们可以找到对二级公路交通流量具有影响的因素，如时间、天气、节假日等。
通过收集和整理这些数据，并建立合适的预测模型，可以有效地进行交通流量预测。
其中，时间是一个非常重要的因素。
我们可以利用时间序列分析方法，如ARIMA模型，对二级公路每日、每周、每月的交通流量进行预测。
此外，还可以结合季节性、趋势性等因素，进一步提高预测的准确性。
通过准确预测交通流量，交通管理部门可以提前做好交通组织和调度，以应对交通拥堵和瓶颈。
天气也是影响交通流量的重要因素之一。
大雨、雾霾等天气状况会导致能见度降低，从而增加交通事故的风险，进而影响交通流量。
因此，我们可以将相关的气象数据纳入预测模型中，以提高交通流量的准确性。
此外，可以利用机器学习算法，如回归分析、决策树等，建立天气和交通流量之间的关联模型，从而更好地预测交通流量。
除了时间和天气，节假日也是影响交通流量的重要因素。
在节假日期间，人们出行的需求会大幅增加，从而导致二级公路交通流量的激增。
因此，在交通流量预测中，我们需要考虑到各个节假日的特点和影响因素，例如春节、国庆节等。
通过分析历史数据和相关统计信息，可以建立节假日和交通流量之间的关联模型，并进行预测。
除了交通流量的准确预测，我们还需要制定相应的优化方案，以提高二级公路的交通效率。
在交通流量高峰期，采取立体交通管理措施是非常重要的，可以有效地缓解交通拥堵。
这包括限制车辆通行或采取交替通行制度、增加公交车线路和班次、优化红绿灯时间等。
此外，利用智能交通系统和交通数据分析技术，可以实时监测交通状况，并根据实际情况进行交通调度和优化。
公路建设项目交通量预测分析
公路建设项目交通量预测分析摘要：传统意义上的公路建设项目交通量预测方法是从公路交通系统角出发，在分析交通量的过程中忽略了公路交通和关联运输方式的关系，无法保证公路建设项目交通量预测的准确性和可靠性。
本文从综合运输角度，分析公路建设项目交通量预测方法，并建立相应的预测分析模型，运用合理的方式分析公路和关联运输方式之间的作用关系，旨在为交通量预测方法提供参考，帮助人们更为清晰地把握交通量的变化规律。
关键词：公路建设项目；交通量预测；公路交通；综合运输交通量预测是公路建设项目前期工作的一个重要环节，这项工作的开展是确定公路项目建设规模、技术标准、节能评价、经济评价的重要关键，交通量预测结果是否准确直接影响项目决策成效。
随着社会经济的进步和发展，城市交通运输需求也越来越大，综合运输网络日益完善，各种交通运输方式竞争日益激烈，在这样背景下通过分析通道内各种运输方式的关系，了解公路运输需求能够为道路交通管理提供重要支持。
常规预测方法的应用局限未从全局角度出发进行交通量预测以往的公路工程建设项目交通量预测采用的是“增长系数分析方法”，在对交通量预测过程中仅考虑项目的形式，在整个工程项目预测中仅仅考虑一条或多条线路，在具体实践操作的时候缺乏对建设公路网或者综合运输网进行考虑。
传统的公路建设预测采用四阶段分析方法，能够从区域公路网的整体发展角度来考虑公路建设项目，把握建设项目和公路网其他公路联系，进而清晰的把握公路交通和铁路、水运等多种运输方式的复杂关系，提升公路交通系统运输管理成效。
转移型交通量的预测方法不科学公路工程建设项目交通量包含三部分的内容，分别是趋势型交通量、诱增型交通量、转移型交通量。
其中，转移型交通量是指公路的新建或改建缩短了两个地区公路运输的时空距离，进而引发的其他运输方式向公路运输方式的转移。
在现阶段，对于转移型交通量的预测分析没有成熟预测理论的支持，一般采用的是转移率方法。
转移率分析方法将公路系统作为主要研究对象，将转移量看作是公路系统和外部运输方式的重要交换量，但是在确定转移量大小的时候往往缺乏一定的控制性指标支持。
二级公路交通流量预测与设计优化
二级公路交通流量预测与设计优化随着交通工具的普及和人们生活水平的提高，交通拥堵问题日益突出。
其中，二级公路作为连接城市和乡村的重要交通网络，其交通流量的预测和设计优化变得尤为重要。
本文将针对二级公路交通流量预测与设计优化进行探讨。
一、交通流量预测交通流量预测是指基于历史数据和相关影响因素，通过模型建立和算法分析，预测未来特定时期内二级公路的交通流量。
交通流量预测可以帮助决策者了解未来交通压力，优化道路规划和调度，提高交通效率。
下面将介绍几种常用的交通流量预测方法。
1. 经验模型法经验模型法利用历史数据和经验规律进行交通流量预测。
例如，通过分析历史数据中的交通高峰时段、季节性变化以及特殊事件等，建立相应的数学模型，从而预测未来的交通流量。
这种方法的优点是简单易行，但准确性相对较低，只适用于短期预测。
2. 时间序列法时间序列法利用历史数据中的时间和交通流量之间的关系，建立时间序列模型，进而预测未来交通流量。
常用的时间序列模型包括ARIMA、GARCH等。
这种方法依赖于历史数据的稳定性和规律性，适用于较长期的交通流量预测。
3. 机器学习法机器学习法利用大量的历史数据和相关的影响因素，通过训练模型进行交通流量预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。
这种方法能够充分挖掘数据中的非线性关系和复杂特征，准确性较高，适用于复杂和长期的交通流量预测。
二、设计优化设计优化是指在预测交通流量的基础上，对二级公路的设计进行优化，以提高道路交通的效率和安全。
下面将介绍几种常见的设计优化方法。
1. 道路几何设计优化道路几何设计优化主要涉及道路的几何形状、路段宽度、弯道半径等方面的优化。
通过结合交通流量预测结果，合理设计道路的几何形状，提高道路的通行能力和安全性。
例如，在预测交通流量较大的路段增加车道，提高道路通行能力。
2. 交通信号优化交通信号优化是指通过合理的信号配时和协调，优化交叉口的通行能力。
公路运量预测
基于预测公路运量的模型求解摘要科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。
公路货运量的预测方法有很多，可以根据不同的情况选择不同的预测模型。
首先运用MATLAB的 BP神经网络组合预测模型，灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能，有效克服传统的组合预测方法，在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足，并借助于数学计算软件进行编程，大大降低模型的计算难度，预测出2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
实例证明该方法具有很高的预测精度。
本次基于预测公路运量的问题，根据往年20年的数据，主要从人口数量、机动车数量、公路面积这几个方面考虑，先借助于matlab软件，从神经网络组合预测模型入手，预测出2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
然后根据回归的知识，运用excel的强大功能预测出的2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
最后两者进行对比，列出各自的优缺点。
预测结果如下：用BP神经网络预测结果：2010年和2011年的公路客运量分别为 43370万人和43372万人；货运量分别为21770万吨和21771万吨。
用线性回归预测结果：2010年和2011年的公路客运量分别为 51011.91603万人和53092.16135万人；货运量分别为26050.09655万吨和28545.83948万吨万吨。
关键词：MATLAB；组合预测；BP神经网络；excel统计分析1、问题重述1.1基本情况公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方米。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于预测公路运量的模型求解摘要科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。
公路货运量的预测方法有很多，可以根据不同的情况选择不同的预测模型。
首先运用MATLAB的 BP神经网络组合预测模型，灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能，有效克服传统的组合预测方法，在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足，并借助于数学计算软件进行编程，大大降低模型的计算难度，预测出2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
实例证明该方法具有很高的预测精度。
本次基于预测公路运量的问题，根据往年20年的数据，主要从人口数量、机动车数量、公路面积这几个方面考虑，先借助于matlab软件，从神经网络组合预测模型入手，预测出2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
然后根据回归的知识，运用excel的强大功能预测出的2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
最后两者进行对比，列出各自的优缺点。
预测结果如下：用BP神经网络预测结果：2010年和2011年的公路客运量分别为 43370万人和43372万人；货运量分别为21770万吨和21771万吨。
用线性回归预测结果：2010年和2011年的公路客运量分别为 51011.91603万人和53092.16135万人；货运量分别为26050.09655万吨和28545.83948万吨万吨。
关键词：MATLAB；组合预测；BP神经网络；excel统计分析1、问题重述1.1基本情况公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方米。
1.2、相关信息（见附件）附件1：某地区20年公路运量数据1.3、需要解决的问题1.请利用BP神经网络预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
2.请利用其他方法预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
3.比较两种方法的优缺点。
2、符号约定Wi (i=1,2,3,4) 依次表示由人口数量，机动车数量，公路面积，年份预测出的公路客运量。
Zi （i=1,2,3,4）依次表示由人口数量，机动车数量，公路面积，年份预测出的公路客运量。
ai （i=1,2,3,4）依次表示人口数量，机动车数量，公路面积，2010年Bi （i=1,2,3,4）依次表示人口数量，机动车数量，公路面积，2011年3、问题分析运输需求预测是公路网规划、区域发展规划、基础建设投资决策及运输生产组织管理的基础，对交通运输需求的预测分析具有重大的社会意义和经济意义。
可见，公路货运量的预测举足轻重，可靠的预测结果是进行规划的前提，决定着整个规划的成功。
公路货运量的预测方法有很多，由于不同的预测模型的预测机理不同，往往能提供不同的有用信息，反而单独采用某一种模型往往有其局限性，因此可以根据不同的情况选择不同的预测模型。
本文将运用BP神经网络组合预测模型、excel中的线性回归解决公路货运量的预测。
并进行比较两种方法的优势与缺陷。
4、基本假设1)公路运量主要与人数、机动车数量、公路面积相关；2)公路运量次要与年份挂钩；3)公路运量不受道路破坏及其他不可抗力的影响；4)公路运量不受其他公路的影响；5)公路运量不受车祸等人为因素影响。
5、模型的建立与求解5.1、BP神经网络预测公路货运量。
5.1.1、BP神经网络组合预测模型背景介绍BP神经网络组合预测模型是一种组合预测模型，组合预测一般是指将两种或者两种以上的预测方法所得到的预测结果选取适当的权重进行加权平均的预测方法。
交通运输是国家重要的基础产业,对国民经济的发展有着举足轻重的作用,同时对区域产业经济结构的发展也有直接的影响.公路运输系统作为交通运输系统的一个子系统,在交通运输系统中的主导作用也日益凸显.近年来,我国交通基础设施和运输装备不断改善,为公路运输市场的快速发展创造了有利条件.在公路运输生产中,公路运输量是反映交通运输业生产成果的重要指标。
随着计算机技术和神经网络技术的日趋成熟,许多学者应用神经网络技术对货运量进行预测;一些学者应用神经网络技术和其它预测方法(如灰色理论、二元回归模型、弹性系数法等)建立的公路货运量组合预测模型具有较高的预测精度.研究表明,目前基于BP神经网络的公路运输量预测研究中,以对公路运输运量(客货运量)的预测,尤其对货运量的预测居多.反映公路产量的指标还有客货周转量,它更能综合反映公路运输部门为社会提供运输服务的能力,对公路网规划、建设和管理更具有指导意义.本文应用BP神经网络预测方法,建立福建省公路旅客周转量和货物周转量的预测模型,并对其进行科学预测.5.1.2 MATLAB应用于BP神经网络的货运量组合预测模型MATLAB(MArrrix LABoratory)提供的神经网络T具箱(NNToo1)是其开发的多种T具箱之一，该工具箱提供了很多简单实用的函数，可以大大简化编程的丁作量MATLAB应用于BP神经网络进行货运量组合预测计算，其主要计算步骤如下。
1.数据预处理由于神经元的响应函数为Sigmoid函数，因此输入值(输出值)都在(0，1)之间，必须对样本进行预处理。
具体可以采用下式对单项预测值进行预处理：（4）输值的处理为：（5）据式（5）进行处理之后，即可得到预测值。
2.确定网络结构，初始化权重确定网络结构主要是确定隐层的神经元个数。
隐层神经元个数太多会降低网络的泛化功能．而且会使训练时间加长，降低系统的效率：太少则不能达到所要求的训练误差。
一般根据试算确定，也可以参考以下公式：，其中f为隐层神经元个数，n、m分别为输入神经元个数和输出神经元个数。
初始化网络的权值和阈值．可以采用MATLAB提供的初始化函数newff()建立一个BP神经网络：BTF，BLF，PF、式中，P为输入矩阵；【S1，S2，⋯，Sn】表示隐含层和输出层神经元的个数；[TF1，，⋯，TN1]表示网络隐含层和输出层的传输函数： 1表示网络的反向训练函数：BLF表示网络的反向权值学习函数； 1表示性能数；net为新生成的BT神经网络。
3.网络训练MATLAB提供了许多训练不同神经网络的函数，使得对神经网络的训练变得异常简单，其中，由动量的梯度下降法中附以自适应，r的训练函数为traingdx．函数的结构为：其中，net，P S1，S2，⋯，5 ，[ l，TF2，⋯，TNI]的意义同上。
当网络的训练达到了最大训练次数，或者是网络的误差平方和小于期望最小误差值时，网络就会停止训练。
4.对训练好的网络进行检验，判断是否具有良好的泛化功能把样本输入训练好的网络中，判断输出值是否与已知的样本值相符，如果相符，即说明该网络具有很好的泛化功能，能够应用于预测计算；否则，就要调整网络．或者增大训练的样本数，对网络进行再次训练。
该过程可以采用MATLAB中的函数sim()来实现。
sire的表达式为：A=sire(net，P)，其中，4为输出数据，P为输入样本数据，其他参数意义同前。
该过程还可以用传递函数分步实现。
5.用训练好的网络进行模拟预测，得到所要的预测值通过预测的过程和所采用的函数进行模拟，输入数据P为要预测的输人数据，输出数据A就是所要得到的预测数据。
从而通过训练好的网络进行模拟预测，得到所要的预测值。
5.1.3、运用BP网络建模应用公路货运量预测根据题意得知某地区1990年到2009年的人口机动车数量，公路面积以及公路客运量和货运量的数据如下，需要预测2010年和2011年该地区的公路客运量和货运量。
我们可以把该问题分解为六个模块：运用MATLAB软件编程建立模型来解决问题，代码如下：1.原始数据的输入；clcclearsqrts=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.3 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];sqjdcs=[0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];sqglmj=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.2 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];glkyl=[5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];glhyl=[1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];2.数据归一化；p=[sqrts;sqjdcs;sqglmj];t=[glkyl;glhyl];[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);dx=[-1 1;-1 1;-1 1];3.网络训练；net=newff(dx,[3,2],{'tansig','tansig','purelin'},'traingdx'); net.trainParam.show=1000;net.trainParam.Lr=0.05;net.trainParam.goal=0.65*10^(-3);net.trainParam.epochs=50000;net=train(net,pn,tn);4.对原始数据进行仿真；an=sim(net,pn);a=postmnmx(an,mint,maxt);5.将原始数据仿真结果与样本进行对比；x=1990:2009;newk=a(1,:);newh=a(2,:);figure(2);subplot(2,1,1);plot(x,newk,'r-o',x,glkyl,'b--+');legend('网络输出客运量','实际客运量');xlabel('年份');ylabel('客运量/万人');title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');subplot(2,1,2);plot(x,newh,'r-o',x,glhyl,'b--+');legend('网络输出货运量','实际货运量');xlabel('年份');ylabel('货运量/万人');title('运用工具箱客运量学习和测试对比图');6.对新数据进行仿真；pnew=[73.79 75.553.96354.09750.9880 1.0268];pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp);anewn=sim(net,pnewn);anew=postmnmx(anewn,mint,maxt)5.1.4、程序运行结果anew =1.0e+004 *4.3370 4.33722.1770 2.1771也就是说2010年和2011年的公路客运量分别为 43370万人和43372万人；货运量分别为21770万吨和21771万吨。