交通量需求预测方法
客货运交通需求预测方法
实验一：交通需求预测一、实验内容1、采用回归分析法进行一元和多元线性相关分析，建立客、货运量同各种因素的回归方程，对未来的客货运量进行预测。
2、采用指数平滑法进行客、货运量预测；二、实验工具OFFICE EXCEL三、实验目的掌握平均增长率法、弹性系数法、回归分析法、指数平滑法进行客货运交通需求预测四、实验方法（一）根据授课内容利用EXCEL进行平均增长率法、弹性系数法客运量预测；（二）利用EXCEL中的数据分析工具进行一元线性、非线性相关分析预测客、货运量。
1、一元回归分析利用EXCEL进行一元线性、非线性相关分析时，可以形成平面趋势图形，一般按以下工作程序进行相关分析：①选定参与相关分析的数据所在列或行，其中第一列（或行）可作为横坐标。
②点击（打开）图表向导。
③按图表向导选定图表类型，选XY散点图。
④根据图表向导，形成趋势线图。
⑤用鼠标激活刚形成的趋势线图表，下拉EXCEL主菜单中的“图表”菜单，选“添加趋势线”，在“类型”菜单中选定添加的趋势线类型⑥.在选“添加趋势线”时，完成类型选择后在“选项”菜单中选定“显示公式”及“显示R（相关系数）平方值”。
⑦根据图表向导，形成趋势线图、回归公式及相关系数。
2、利用EXCEL进行多元线性相关分析。
（1）执行[工具]菜单中的[数据分析]指令，这时在屏幕上出现对话框。
注意：如果此时[工具]菜单中无[数据分析]指令，该如何处理？具体解决方法，请自行查看Excel帮助。
（2）选择[回归]选项，弹出另一对话框。
（3）单击“Y值输入区域”对话框右边的折叠对话框按钮，然后选取y值区域，确认输人无误后，再次单击折叠对话柜按钮。
同样方法，可完成X 值的输入。
（4）若输入的第1行(不论X ，Y)为标志，则应打开[标志]复选框。
（5）输出范围的输入与X 和Y 的输入相同，指明输出的左上角单元格即可。
（6）如果需要，可打开[残差]、[残差图]、[标准残差]、[线性拟合图]、[正态概率图]复选框。
交通需求预测
本次交通需求预测包括两个部分：背景交通需求预测和项目交通需求预测。
根据建设单位项目进度安排，预计2025年新建项目投入使用，综合判断为：选取投用后第 5 年，区域交通量趋于稳定，交通规律基本形成。
因此，本次交通影响评价确定以地块投用 5 年后即 2030 年的稳定期作为项目分析年限。
背景交通一般由两部分组成：通过性交通和到达性交通，通过性交通主要取决于研究区域的区位特点，到达性交通则与研究区域的建设开发情况直接相关。
➢年增长率法预测模型如下：Qd = Q(1+ K)n式中：Q d——目标年 (2029 年) 交通量；Q0—基年(2024 年)交通量；K ——年增长率；n——预测目标年相对于基年的年数。
➢通行能力反算法适用于道路通行能力趋于饱和或现状流量较少(或无现状流量) 、而将来可能发生突变的情况。
通行能力反算法是根据道路的通行能力、道路的功能等级、在城市中的区位、道路两侧开发建设情况等综合确定道路的背景饱和度。
考虑到本项目地块位于下中坝片区，区域内现状道路除主干路外交通量较小，区域交通运行状况良好；区域土地利用强度的增大和现有住宅的入驻强度加大，区域路网未来的交通量将会有一定的增加。
因此，结合各条道路的实际情况，采用年增长率法和通行能力反算法对背景流量进行预测。
考虑到区域城市建设不断加快，区域主要道路将承担更大量的到发交通和过境交通，作为商业功能区，该区域的交通高峰期将会与现有城市高峰期基本一致。
综合考虑上述情况，并根据道路服务求的土地利用开发强度、道路功能和性质，以及南充市近年不同道路的交通流量增长的统计规律，确定区域道路背景流量增长规律。
背景增长率确定主要依据项目区域土地利用现状、路网现状流量、嘉陵区土地利用规划，并结合《南充市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》、《南充市“十四五”综合交通规划》确定。
四川南充市公安局交警支队发布，截至2023年6月，南充市机动车保有量1222937辆, 位于成都、绵阳之后，居全省第三。
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。
城市交通出行需求预测与调控研究
城市交通出行需求预测与调控研究随着城市化进程的不断推进，城市交通拥堵问题日益凸显，对城市交通出行需求的预测和调控研究变得越来越重要。
因为只有通过科学预测和有效调控，才能更好地提高城市交通出行的效率，缓解拥堵状况，提高人民出行的便捷程度。
一、城市交通出行需求预测城市交通出行需求预测是指利用大数据、预测模型等手段对城市交通出行情况进行预估。
在预测方面，主要有以下几种方法：1. 历史数据预测法历史数据预测法是利用历史数据的变化规律来预测未来的出行需求。
例如，通过历史的天气、假期、车主出行习惯等数据进行研究，找到相应规律，来预测未来的出行需求。
但是，历史数据法预测的不确定性较高，需要进行多重验证和分析。
2. 现场调查法现场调查法是指通过对现场实地调查，获取相关数据建立模型预测未来出行需求。
例如，通过问卷调查、出行统计、太阳能充电统计等方法来有效的采集相关数据，从而建立具有针对性的预测模型。
但是，现场调查法的成本相对较高，并且实时性不强。
3. 网络爬虫法网络爬虫法是指利用爬虫技术和网络数据挖掘，对大量网络数据进行筛选、清洗、整合和分析，从而进行出行需求预测。
网络爬虫法具有成本低、数据来源广等优点，但操作难度较大。
二、城市交通出行需求调控城市交通出行需求调控是针对预测所得出的出行需求进行有效调控，以达到缓解拥堵、提高交通效率的目的。
在调控方面主要有以下几种方法：1. 车辆限行车辆限行是指对特定区域和时间段内的车辆进行限制，减少车辆规模，从而达到缓解交通拥堵的目的。
例如，北京市的单双号车限行政策。
但是，车辆限行呈现出车主对政策的不适应，规模管控难度高等弊端。
2. 路网建设与优化路网建设与优化是对城市道路路网进行优化和改进，例如开辟新的车道、设置交通信号灯、加强道路维护等，从而提高交通效率。
但路网的建设和优化需要大量资金投入和时间，且贪污和政策问题对其也会产生不利影响。
3. 环保交通工具鼓励环保交通工具鼓励是指对使用低碳、环保的出行方式实行鼓励政策，如建立骑行、步行等绿色交通系统，或是对电动车等环保交通工具予以一定的政策支持等。
交通需求预测四阶段法概述
基础数据： 基础数据：
未来年各小区间的全方式交通分布量； 未来年各小区间的全方式交通分布量； 小区间各种交通方式的距离、费用矩阵。 小区间各种交通方式的距离、费用矩阵。 方式选择的样本数据（标定模型参数用） 方式选择的样本数据（标定模型参数用）
常用方法： 常用方法：
转移曲线法 概率模型
P = e / ∑e
现状年各小区的发生与吸引交通量； 现状年各小区的发生与吸引交通量； 社会经济与土地利用基础资料。 社会经济与土地利用基础资料。
常用方法： 常用方法：
s ∑ Oi = ∑ D j 原单位法 i =1 j =1 D j = ∑ cs x js 交叉分类法 s 回归分析法 Y = a + m a X ∑ i i 0
交通需求预测四阶段法
石家庄铁道大学 交通运输学院 闫小勇 kaiseryxy@
提纲
1 2 3 4 5 交通生成预测 交通分布预测 交通方式划分 交通分配 总结
1 交通生成预测
预测目的： 预测目的：
未来年各小区的发生与吸引交通量。 未来年各小区的发生与吸引讲到此结束
谢谢各位网友！ 谢谢各位网友！
k ij k
Vijk
Vijk
Vijk = α ⋅ Tijk + β ⋅ Fijk + γ k
4 交通分配
预测目的： 预测目的：
将各种方式的分布量分配到交通网络上， 将各种方式的分布量分配到交通网络上，求出各路 段上的交通流量等。 段上的交通流量等。
基础数据： 基础数据：
未来年各小区间某种交通方式的分布量； 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； 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） 现状年路段观测流量（标定模型参数用）
城市道路规划中的交通流量预测方法探究
城市道路规划中的交通流量预测方法探究引言随着城市化进程的加速，城市交通问题日益凸显。
为了有效解决交通拥堵、提高交通流畅度，城市道路规划中的交通流量预测方法成为研究的热点之一。
本文将探究不同的交通流量预测方法，并分析其优缺点，以期为城市道路规划提供参考。
一、传统交通流量预测方法传统的交通流量预测方法主要基于历史数据和统计模型。
通过对历史交通数据的分析，可以找出交通流量的规律和趋势，进而进行预测。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
回归模型是一种常用的预测方法，它通过建立交通流量与各种影响因素之间的关系模型，来进行预测。
例如，可以建立交通流量与时间、天气、经济指标等因素之间的回归模型，从而预测未来的交通流量。
回归模型的优点是简单易懂，适用于大规模数据的处理。
然而，回归模型忽略了交通流量之间的相互影响，无法准确预测交通拥堵情况。
时间序列模型是一种基于时间序列数据的预测方法。
它通过对历史交通流量数据的分析，找出其中的周期性和趋势性，进而进行预测。
时间序列模型的优点是能够考虑交通流量的时序性，适用于短期预测。
然而，时间序列模型无法考虑其他影响因素，对于长期预测效果有限。
二、基于机器学习的交通流量预测方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的交通流量预测方法逐渐兴起。
机器学习通过对大量数据的学习和分析，可以自动发现数据中的规律和模式，从而进行预测。
常用的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，它通过在高维空间中构建一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
在交通流量预测中，可以将历史交通数据作为输入，将交通流量作为输出，通过支持向量机进行学习和预测。
支持向量机的优点是具有较好的泛化能力，适用于非线性问题。
然而，支持向量机需要大量的计算和存储资源，对于大规模数据的处理效率较低。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的机器学习方法，它通过建立多层神经元之间的连接关系，来进行学习和预测。
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。
交通需求预测四阶段法概述
交通需求预测四阶段法概述1. 引言交通需求预测是城市规划和交通规划中至关重要的一环。
准确预测未来交通需求可以帮助决策者做出科学合理的交通规划和决策，优化城市交通系统的效率和可持续性。
在交通需求预测的过程中，常用的方法之一是四阶段法。
本文将介绍交通需求预测中常用的四阶段法，包括旅行方式选择、路线选择、出行目的选择和交通模式选择四个阶段。
每个阶段都有其独特的特点和方法，通过这四个阶段的组合，可以较为全面地预测未来的交通需求。
2. 旅行方式选择旅行方式选择是交通需求预测的第一个阶段，其目的是确定人们在出行时选择何种交通方式。
在旅行方式选择阶段，常用的方法包括调查问卷调查、出行意向模型、交通需求模型等。
调查问卷调查是一种常见的数据收集方法，通过向居民或出行者提问，了解他们的出行习惯和偏好，从而得到一定的信息。
出行意向模型和交通需求模型则是通过数学建模的方式，分析人们的行为决策过程，预测不同出行方式的选择概率。
通过旅行方式选择阶段，可以得到不同交通方式的选择概率，为后续的路线选择和出行目的选择提供输入。
3. 路线选择路线选择是交通需求预测的第二个阶段，其目的是确定人们在选择了交通方式后，选择何种路线。
在路线选择阶段，常用的方法包括路径选择模型、交通网络分析等。
路径选择模型是一种基于数学模型的方法，通过分析交通网络中的各条路径，结合出行者的个人特征和信息，预测人们选择不同路线的概率。
交通网络分析则是通过对交通网络的拓扑结构和流量分布进行分析，推导出不同路线的通行能力和拥挤程度，进而影响路线的选择。
通过路线选择阶段，可以得到不同路线的选择概率和交通网络的通行能力分布，为后续的出行目的选择和交通模式选择提供输入。
4. 出行目的选择出行目的选择是交通需求预测的第三个阶段，其目的是确定人们在出行时的出行目的。
在出行目的选择阶段，常用的方法包括出行目的调查、模拟人群行为等。
出行目的调查是一种收集数据的方法，通过向出行者询问他们的出行目的，了解不同出行目的的分布情况。
城市交通流量预测的规划方法
城市交通流量预测的规划方法随着城市化进程的加快和人口的不断增长，城市交通问题日益突出。
为了解决城市交通拥堵、提高交通效率，交通规划师们需要准确预测城市交通流量。
本文将介绍一些常用的城市交通流量预测的规划方法，帮助交通规划师们更好地规划城市交通。
一、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城市交通流量预测方法之一。
这种方法通过分析历史交通数据，如过去几年的交通流量、速度和拥堵情况等，来预测未来的交通流量。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是对历史数据的准确性要求较高，而且无法考虑到城市发展和变化的因素。
二、基于人口和经济增长的模型方法基于人口和经济增长的模型方法是一种较为综合的城市交通流量预测方法。
这种方法通过分析城市的人口增长率、经济发展水平等因素，来预测未来的交通流量。
这种方法的优点是能够考虑到城市发展和变化的因素，但缺点是对人口和经济数据的准确性要求较高，而且无法考虑到交通网络的具体情况。
三、基于交通模型的仿真方法基于交通模型的仿真方法是一种较为精确的城市交通流量预测方法。
这种方法通过建立交通网络模型，考虑交通流量的来源、目的地、出行方式等因素，来模拟城市的交通流量。
这种方法的优点是能够较为准确地预测城市的交通流量，并可以考虑到交通网络的具体情况，但缺点是需要大量的数据和计算资源。
四、基于智能交通系统的数据挖掘方法随着智能交通系统的发展，城市交通数据的获取和处理变得更加便捷。
基于智能交通系统的数据挖掘方法是一种新兴的城市交通流量预测方法。
这种方法通过分析交通系统中的大数据，如交通摄像头、车载传感器等收集到的数据，来预测未来的交通流量。
这种方法的优点是能够实时获取交通数据，并能够较为准确地预测城市的交通流量，但缺点是对数据的处理和分析要求较高。
综上所述，城市交通流量预测的规划方法有很多种，每种方法都有其优缺点。
交通规划师们可以根据具体情况选择适合的方法进行预测，并结合其他因素进行综合考虑。
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：21ββγα⨯⨯⨯⨯=ijk ijk V Q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。
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。
背景交通需求预测常用方法
背景交通需求预测常用方法
交通需求预测建模即传统的“四阶段法”---出行产生，出行分布，方式划分，交通分配。
1）建设项目交通需求预测主要包括目标年背景交通量预测和拟
建项目新增交通量预测两方面。
目标年交通量即为背景交通量与拟
建项目新增交通量之和。
2）背景交通量预测基本上采用增长系数法（TransCAD软件结果）。
预测的前提条件无外乎：人口岗位的发展变化、机动车数量的变化、出行总量的预测及出行特征变化的趋势（出行强度、出行距离、出行方式结构比重）。
有了前提条件，加上对基地周围的道路功能的分析、高峰小时系数及大型车比例，就可以用增长率发来预测背景交通
量。
3）项目新增交通量指远期建设项目投入使用后，交通影响范围
内路网所蒸蛋的完全由基地项目产生的交通量。
项目交通量的确定，主要分为两个步骤：a：项目出行量预测（出行产生率法）；b：项目出行量分配（圈层外推法）。
4）出行预测方法有两种：一种是有基地的岗位数与每个岗位平
均的出行吸引率来计算；另一种是由基地的建筑面积及其吸引率来
计算。
吸引率一般来源于基地所在城市的吸引点调查数据。
吸引率
包括来客和从业人员的出行人次。
5）不同的土地利用功能所发生的出行特征区别很大，可根据基地内部不同建筑的不同功能类型来进行出行预测。
在预测其出行发生量之后，在依据方式划分比例，求的不同方式的出行量。
6）叠加交通量为背景交通量和新增交通量之和。
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。
交通需求预测典型方法
交通需求预测典型方法交通需求预测典型方法交通需求预测是城市规划和交通规划的重要环节之一，其目的是为了合理规划城市交通系统，提高公共交通服务水平，缓解交通拥堵状况。
本文将介绍几种典型的交通需求预测方法。
一、传统模型法传统模型法是指基于历史数据建立数学模型进行预测的方法。
这种方法适用于较为稳定的城市或者路段，其基本流程包括数据收集、数据处理、模型建立和结果分析等步骤。
其中，数据收集包括采集人口、经济、地理等相关数据；数据处理包括对数据进行清洗、筛选和分析；模型建立则是根据历史数据建立数学模型；结果分析则是对模型进行验证和调整，得出最终预测结果。
二、专家咨询法专家咨询法是指通过专家对城市发展趋势进行分析，结合经验和判断力进行预测的方法。
这种方法适用于新兴城市或者快速发展的地区，其基本流程包括确定咨询对象、制定调查方案、开展调查研究以及得出结论等步骤。
其中，确定咨询对象包括政府部门、企业和学术界等；制定调查方案则是确定调查的目的、范围和方法等；开展调查研究包括对城市发展趋势进行分析和专家讨论；得出结论则是对专家意见进行综合评价，得出最终预测结果。
三、GIS技术法GIS技术法是指利用地理信息系统对城市交通需求进行预测的方法。
这种方法适用于城市交通系统复杂、数据量大的情况，其基本流程包括数据采集、数据处理、模型建立和结果分析等步骤。
其中，数据采集包括采集人口、经济、地理等相关数据；数据处理包括对数据进行清洗、筛选和分析；模型建立则是根据GIS技术建立交通需求模型；结果分析则是对模型进行验证和调整，得出最终预测结果。
四、智能算法法智能算法法是指利用人工智能等先进技术进行交通需求预测的方法。
这种方法适用于城市交通系统复杂度高、数据量大且难以处理的情况，其基本流程包括数据采集、数据处理、模型建立和结果分析等步骤。
其中，数据采集和数据处理的方法与传统模型法和GIS技术法相同；模型建立则是利用人工智能算法进行建模；结果分析则是对模型进行验证和调整，得出最终预测结果。
综述各个交通需求预测的方法
综述各个交通需求预测的方法定性预测方法1.经验判断法经验判断法，也称主观估计预测法，是以一部分熟悉业务，具有一定实践经验和综合分析能力的人所作出的判断为基础来进行预测的一类方法。
-经理人员判断法经理人员判断法是由负责的经理人员把与运输市场有关的和熟悉运输市场的计划、运务、市场营销、财务管理等职能部门的负责人召集在一起，请他们对未来运输市场的发展形势发表意见，做出“判断和估计”。
然后，经理人员在此基础上做出预测。
经理人员判断法简便易行，耗时短，企业不必另行支付预测费用，在实际工作中应用比较广泛。
-专家意见法专家意见法是依靠专家的知识、经验和分析判断能力，依靠专家所掌握的信息，在对历史事实和信息资料进行分析综合的基础上，对未来的运输发展做出判断的一种预测方法。
这种预测方法，按照预测过程和收集、归纳各专家意见专家会议法和德尔菲法等。
2.运输市场调查法运输市场调查法是通过一定的方法征求购买运输产品的顾客的意见，了解顾客购买意向和心理动机，从而对运输需求情况进行收集、记录整理和分析，在此基础上进行运量预测的方法。
-时间序列预测法基本依据是：在一定时间段内，社会经济发展规律的延续性往往使运量预测对象的变化呈现很强的趋势性，因此可以根据预测对象的历史态势推测未来的发展趋势。
优点是预测所需的数据信息量较小，预测方法简便易行，只要在所研究的时间序列上预测对象没有大的波动，则预测效果较好；缺点是以时间作为单一的预测因素，无法反映预测对象的实际影响因素。
定量预测方法常用的方法有：移动平均法、指数平滑法、自回归分析法 。
-移动平均法假定条件：预测期内预测变量的数值同预测期相邻的若干观察期内的数据存在着密切关系。
方法：将观察期内的数据由远而近按一定跨越期进行平均，随着观察期的推移，按既定跨越期的观察期数据也向前移动，逐一求得移动平均值，并以最接近预测期的移动平均值作为确定预测值的依据。
移动平均法常用的有一次平均法和二次平均法两种。
城市路网交通需求预测方法及应用汇报
站北五路下穿通道
路网服务水平参考表
运行状况 畅行车流，基本上无延误 稳定车流，有少量延误 稳定车流，有一定延误，但司机可以接受 接近不稳定车流，有较大延误，但司机还能忍受 不稳定车流，交通拥挤延误很大，司机无法忍受 强制车流，交通严重阻塞，车辆时开时停
备注
此标准用于城市道路 网络规划时，服务水
（五）站前大道车道数的确定
• 路幅的确定 三幅路面适用于：红线宽度40m以上，车行道宽度20-30m 适用：一般三块板横断面适用于机动车
交通量不十分太大，而又有一定的车速和车流畅通要求，自行车交通量又较大的生活性道路或客运交 通干路，不适用于机动车和自行车交通量都很大的交通性干路和要求机动车车速快而畅通的城市快速 路。
城市路网交通需求预测 方法及应用
（一）什么是交通需求预测
现状交通调查与分析
城市及相关区域调研
背景交通量预测
交通需求预测
项目交通量预测
极限容积率测算 项目出入口方案设计
路网服务水平分析 交通影响评价 方案比选
交通组织评价及结论
停车需求预测 周边道路交通组织设计
广场做多大规模？ 道路多少车道够用？ 非机动车需求有多少？ 交叉口需不需要拓宽车道？
行吸引量成正比，与小区i 和小区j 之间的出行阻抗成反比，以交通小区之间的最短出行时间矩阵为出行阻抗，应用transcad实现基于重力模型 (Gravity Method)的交通分布预测。
站前核心区地块OD出行分布结果
（三）一个案例
• 交通需求分配 交通分配是指将各分区之间出行量分配到交通网络的各条边上去的过程。 根据规划区路网初步方案，基于道路网络用户均衡理论，路径选择行为是发生在整个网络中的一个系统过程，网络中的交通流最终应达到一种
交通需求预测
回 归 分 析 法 -1
Q=a0+a1X1+a2X2+a3X3+.. .. ..
Q---预测的运输量 a0 a1 a2 a3... --- 回归系数 X1 X2 X3... --- 回归因子
人口. 国民生产总值 ...
回 归 分 析 法 –2 历史资料
序
运量 Q
人口 X1 车辆数 X2 人均收入 产值
各种交通生成的预测
• 一、 城市居民出行预测
• 1、居民出行产生预测 • 首先应对影响居民出行产生的主要因素作出分
析，主要因素包括：社会发展水平、职业、工 作（学习）时间制度等。可分别就（1）上班 （学）出行产生预测和 (2) 生活、文娱、公务 出行产生预测
• 上班（学）出行产生预测可采用生成率法；生 活、文娱、公务出行产生预测可采用回归分析 法。
• (3) 确定交通区特性系数 • 交通区特性系数可通过比较交通区实际出行吸
引与考虑用地面积和区位等一般因素的一般出 行吸引，综合考虑交通区建筑情况、传统地位、 交通区用地的具体状况等确定。
• (4) 交通区居民出行吸引预测
Ai
Yi ki位 ki特 Yi ki位 ki特
Gi
i
i
二、城市流动人口出行生成预测
• 6、交通分配预测
区域交通需求预测
• 客运交通预测 • 包括：客运交通生成预测、分布预测、方式预
测 • 货运交通预测 • 包括：货运交通生成预测、分布预测、方式预
测 • 交通分配预测
• 交通生成、交通分布、交通方式、交通分配四 步骤的交通预测——四阶段模式。
• 交通方式预测也可在交通分布预测之前进行。 • 除了“四阶段模式”之外，还有将四个步骤中
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。
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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。