交通预测方法(注意)
交通需求预测步骤
合肥市郎溪路（裕溪路~包河大道）建设工程第三章交通预测与分析项目概况.1 项目背景合肥市郎溪路（裕溪路—包河大道），是合肥市快速路网的重要组成部分，也是合肥市畅通二环中重要的一段，起到连接主城区、北部组团和东部组团，同时与西部城区沟通的重要作用，也是合肥市主要的交通走廊，起到替代现状东二环路，疏导、屏蔽穿越中心区的过境交通的作用。
3.1.2研究对象及其特点郎溪路是合肥城市二环畅通的重要组成部分，其交通量及客流与其连接道路乃至整个城市道路网是分不开的，因此不能仅以郎溪路为孤立的研究目标，必须以城市区域道路整体网络为研究对象，也就是说，应从区域甚至全市范围来预测郎溪路客流与交通量。
因此，本次研究以合肥整个市区的交通需求预测为基础，以郎溪路的核心影响区为重点分析对象。
道路交通量与客流需求的总量取决于经济发展速度和规模、人口规模、产业结构等，交通需求的分布特性取决于城镇体系形态、土地利用、人口分布特点、产业布局等。
因此，本次客流与交通量预测报告以合肥市区经济、人口、土地利用的研究为基础，进行市区的总体客流需求预测；然后以郎溪路核心影响区为重点，深入分析在不同项目背景下，核心影响区的交通状况，为郎溪路的改造提供可靠的交通分析支持。
3.1.3项目研究内容及目标本项目在结合前期路网规划和宏观客流预测的基础上，根据现场实地调查与分析，结合合肥市现状和未来交通发展趋势，对郎溪路在未来年的交通需求，分方式、分阶段的客流需求等进行预测，以期为了给郎溪路的改造提供依据，以确保郎溪路设计改造的更科学性与合理性。
本项目研究内容主要包括以下两个部分：（1）交通需求预测◆经济发展预测◆人口发展预测◆客运交通需求预测◆货运交通需求预测◆交通方式划分预测（2）道路交通量预测●无项目/有项目背景下，合肥市机动车交通量分配预测●无项目/有项目背景下，郎溪路路段、交叉口交通量预测3.1.4预测年限及范围城市交通规划从规划时间跨度来划分可以分为近期交通规划（3～5年）、中远期规划（5～20年）和发展战略规划（20～50年），因此根据本项目合同基本要求，本次交通需求预测分为近期和远期，具体如下：近期：2018年远期：2033年预测范围：郎溪路西起马鞍山路，东至裕溪路，全长约公里路段。
4交通事故预测及预防详解
•
为了安全快速行驶，汽车配备有前照灯、制动灯、
挡风玻璃，安全带及后视镜等。如果某一设施出现故障，
就有可能引发交通事故；汽车的使用性能相对于交通安
全也是至关重要的，动力性越好，制动性越可靠，同时
拥有良好的操作稳定性，发生事故的可能性就越小；随
着汽车使用时间的延长，各部件磨损程度加大，导致使
用性能下降，技术状况变坏，如果不及时检查和调整，
•
也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来
的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，
配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其
原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期
指数平滑值的加权平均。
灰色预测
• 通过少量的、不完全的信息，建立灰色微 分预测模型，对事物发展规律作出模糊性 的长期描述（模糊预测领域中理论、方法 较为完善的预测学分支）。
道路的平面线形 • 平面线形包括直线、园弧线、缓和曲线三种。
道路的曲率半径
（1）最小曲线半径：最小曲率半径的确定要 考虑行驶在道路曲线部分上的汽车所受到的离 心力、重力与地面提供的横向摩擦力之间的平 衡，并考虑不至影响乘员的良好心情和感觉。
（2）超高：汽车曲线行驶受到的离心力和重 力的侧向分力，要依靠轮胎与地面之间的横向 摩擦力来保持平衡。为了使汽车安全地在曲线 部分行驶，除曲率半径非常大和有特殊理由等 情况外，都要根据道路的类别和所在地区的寒 冷积雪程度，以及设计车速、曲率半径、地形 状况等，在反曲线部分的外缘加高，以平衡汽 车受到的离心力的影响。
使用相协调，同时要使道路线形连续，并和平面、 纵断面两种线形以及横断面的组成相协调，更要从 施工、维修管理、经济、交通运用等角度来确定。 道路线形设计的基本原则是： （1）对汽车的行驶在力学上应安全、顺畅； （2）从地形等条件看，经济上要合理； （3）从驾驶员的视觉和驾驶员心理看，反应良好； （4）与环境或景观协调、和谐。
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：Q ijk V ijk 1 2式中：Qijk—第k 个调查点i 区到j 区的年平均日交通量；Vijk—第k 个调查点i 区到j 区的调查交通量；—调查样本的扩大系数，抽样率的倒数；—日昼比；1—交通量月不均匀系数；2—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。
马尔可夫模型在交通流量预测中的使用注意事项(Ⅰ)
马尔可夫模型在交通流量预测中的使用注意事项引言交通流量预测是交通规划和管理中的重要组成部分。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门合理规划道路建设、优化交通信号控制、改善交通拥堵等问题。
近年来，随着机器学习和数据分析技术的发展，马尔可夫模型作为一种常用的预测方法，也被广泛应用于交通流量预测中。
然而，使用马尔可夫模型进行交通流量预测时，也需要注意一些事项。
马尔可夫模型简介马尔可夫模型是一种描述随机过程的数学模型。
在交通流量预测中，马尔可夫模型可以用来描述交通流量在不同时间段内的变化规律。
简单来说，马尔可夫模型假设未来的状态只与当前状态有关，与过去的状态无关。
这种特性使得马尔可夫模型在一些随机或者不确定的情况下有着较好的适应性。
使用注意事项1. 数据质量马尔可夫模型的准确性受到输入数据的质量影响较大。
在进行交通流量预测时，需要确保所使用的历史交通流量数据具有较好的准确性和完整性。
如果数据存在缺失或者异常值，会严重影响模型的预测效果。
因此，在使用马尔可夫模型进行交通流量预测前，需要对数据进行清洗和处理，保证数据的可靠性。
2. 状态空间的选择马尔可夫模型的状态空间选择对于预测结果有着至关重要的影响。
在交通流量预测中，状态空间通常可以划分为不同的交通流量水平，如畅通、拥堵、中等流量等。
选择合适的状态空间能够更好地描述交通流量的变化趋势，提高预测的准确性。
因此，在使用马尔可夫模型进行交通流量预测时，需要合理选择状态空间，并对其进行充分的分析和把握。
3. 转移概率的估计马尔可夫模型的核心是转移概率的估计。
在交通流量预测中，转移概率可以描述不同交通流量状态之间的转换情况。
准确估计转移概率对于模型预测的准确性至关重要。
在实际应用中，可以利用历史数据对转移概率进行估计，但是需要注意样本量的大小和分布是否符合模型的假设。
同时，也可以借助其他方法如最大似然估计等来提高转移概率的估计准确性。
4. 模型评估模型评估是使用马尔可夫模型进行交通流量预测时必不可少的一步。
交通车辆换道行为预测方法
交通车辆换道行为预测方法交通车辆换道行为预测方法1. 引言在交通系统中，准确预测车辆换道行为对于交通流控制和安全至关重要。
本文将介绍一些常见和有效的交通车辆换道行为预测方法，包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
2. 传统机器学习方法特征提取•车辆的位置信息：包括车辆前方车辆的位置、相对速度和加速度等。
•车辆的传感器数据：例如雷达、摄像头和激光雷达等传感器提供的数据。
机器学习算法•支持向量机（SVM）：通过找到最佳分离超平面来预测车辆的换道行为。
•决策树（Decision Tree）：通过构建一棵决策树来根据特征判断车辆是否会进行换道。
•随机森林（Random Forest）：通过多个决策树的集成来预测车辆的换道行为。
方法评估使用交叉验证和评估指标（如准确率、召回率和F1得分）来评估模型的性能和预测效果。
3. 基于深度学习的方法卷积神经网络（CNN）•使用卷积层、池化层和全连接层等结构来提取特征并进行预测。
•可以自动学习图像和传感器数据中的特征，适用于视觉和传感器数据。
长短期记忆网络（LSTM）•适用于时间序列数据，可以捕获车辆的历史信息，并进行预测。
•保留了较长的记忆，能够较好地处理序列数据。
方法评估除了使用传统机器学习中的评估指标外，还可以使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC值等来评估深度学习方法的性能和预测效果。
4. 结论本文介绍了交通车辆换道行为预测的方法，包括传统的机器学习方法和基于深度学习的方法。
传统机器学习方法需要手动提取特征并选择适当的算法，而基于深度学习的方法可以自动学习特征并适应不同类型的数据。
根据不同的场景和需求，选择合适的方法进行车辆换道行为预测，能够提高交通流控制和安全性。
5. 局限性和未来发展方向尽管传统机器学习方法和基于深度学习的方法在交通车辆换道行为预测中都取得了一定的成果，但仍存在一些局限性和挑战：1) 数据获取和标注的困难获取大规模的真实交通数据并准确地标注车辆的换道行为是一项具有挑战性的任务。
智能交通系统中的交通流量预测方法和使用注意事项
智能交通系统中的交通流量预测方法和使用注意事项智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是一种利用先进的信息、通信和计算技术，以及交通管理和控制技术，对交通运输系统进行集成和优化的系统。
其中，交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分，它能够为交通管理者提供实时的交通状况和交通流量预测，以便做出相应的管控决策。
本文将介绍智能交通系统中常用的交通流量预测方法，并探讨使用注意事项。
1. 传统方法传统交通流量预测方法主要基于统计学原理和历史数据进行建模和分析。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络等。
回归分析方法通过建立交通流量与影响因素（如天气状况、时间、节假日等）之间的关系模型，预测未来交通流量。
该方法需要收集大量历史数据，并对数据进行预处理和特征提取，然后利用回归模型拟合数据。
优点是模型简单易懂，但缺点是对数据的要求较高，无法适应交通流量变化较大的场景。
时间序列分析方法基于历史交通流量数据的时间特征，通过对时间序列的建模和分析，预测未来交通流量。
该方法适用于交通流量呈现出明显的周期性和趋势性的情况。
优点是能够利用历史数据的时间特征进行预测，但缺点是对历史数据要求较高，无法适应突发事件对交通流量的影响。
神经网络方法通过构建复杂的神经网络模型，利用历史交通流量数据进行训练和学习，从而预测未来交通流量。
该方法能够自动提取特征和模式，适用于非线性问题。
优点是可以适应各种场景的交通流量预测，但缺点是模型的训练较为耗时，对数据量和质量要求较高。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习领域的发展，越来越多的基于机器学习的方法被应用于交通流量预测中。
这些方法主要利用大数据和复杂的算法模型进行交通流量预测。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的机器学习方法，通过构建非线性映射函数，将输入数据映射到高维空间，从而实现非线性分类和回归。
交通分析及预测
3 交通分析及预测3.1 现状交通调查与分析项目周边主要干路网基本已建成，除吴中东路东段目前处于建设中；大部分次干路尚未建成，如青阳路、长青路及夏莲路南段；支路网基本未建成。
本项目作为片区内沟通南北方向的重要次干路，可以为主干路南园路分担部分交通量，缓解交通压力。
同时项目建设可以促进周边地块的开发，方便沿线出入口使用，增加片区活力。
图3-1 项目周边现状道路等级图3.2 交通预测方法3.2.1 预测范围和年限预测范围：本次交通量预测的范围为夏莲路（长青路—吴中东路）及周边外围道路、主要道路所分配的断面交通量预测。
预测年限：预测基准年为建成年2020年，预测目标特征年中期为2025年，远期为2035年。
预测总年限为15年。
3.2.2 预测方法交通量预测通常采用“四阶段”法进行，该方法主要由以下五个部分组成。
1）城市经济与土地利用、人口与就业岗位2）交通系统建模：包括道路系统建模和公交网络建模，重点反映项目分析区交通系统现状和规划的交通系统构成及设施发展水平。
3）居民出行需求模型：参考苏州常住居民出行特征，重点反映项目分析区常住人口出行生成、分布及出行方式划分等。
4）对外交通模型：包括项目分析区与其他区域之间的出行及过境出行。
5）交通分配模型：在上述模型基础上进行相关矩阵合成，使用专业的交通规划软件TransCAD 4.5，将各种车辆的出行矩阵分别分配到道路网络上，得到道路系统车流量。
3.3.3 预测背景条件分析1、交通分区基于宏观分析和中观分析的组合建模方法，在市区交通模型分区的基础上，对本项目所在区域的相城中心城片区的交通小区进行细分。
苏州市区交通模型宏观分区共划分为1780个交通小区，40个交通大区。
结合项目研究需求，对本项目分析区范围拆分为160个中观交通小区，其中28个外部小区，分别联系市区方向、工业园区方向、高新区方向，以及高铁新城等方向。
如下图所示图3-2 苏州市区交通模型宏观交通分区图2、人口、就业岗位发展趋势苏州全市域2014年底总人口1359万人，全市 2014 年末户籍总人口661万人，比 2013 年增加7.2万人，增长率为7.99‰，其中市辖区256万人，比上年增加4万人。
公路建设项目交通量分析与预测方法
新办法：针对二级及以下公路建设项目，交通量预测工 作可适当简化或采用其他预测技术。
公路建设项目交通量分析与预测方法
❖ 新旧办法不同之处
4、对预可和工可中交通量分析与预测的工作深度要求不同
旧办法：没有提出明确的区分，仅提到高速公路、一、
二级公路在工可阶段必须遵循，在预可阶段可适当简化，并 提出三、四级路和国边防公路的工可阶段也可适当简化，但 没有具体内容要求。
新办法：提出了五条明确的区分原则
公路建设项目交通量分析与预测对模糊，新办法阐述得更为详细，更清晰
公路建设项目交通量分析与预测方法
公路建设项目交通量分析与预测方法
❖ 新旧办法不同之处
1、新办法较之旧办法更为详细
旧办法中关于交通量预测方法的介绍只有简单的十条，而 新办法中关于交通量分析与预测方法章节则有二十八条详细的 介绍。
旧办法中第三章 运输量和交通量的发展预测 中没有具体的 章节安排，仅有四项要求和简单的文字性描述。而新办法第三 章 交通分析与预测 则有了具体的章节目录安排，并进行了大 量的细化（如交通调查、OD调查、预测步骤、交通量分布、 交通量分配、诱增交通量、转移交通量、收费影响等）。
❖ 新旧办法不同之处
6、关于历史数据的收集年限和规划数据的年份要求
旧办法：要求历年的数据资料原则上应在七年以上，对 规划数据的年份没有提出要求。
新办法：要求不少于十年的历史数据，且规划数据年 份应为项目计算期内的各个特征年。
公路建设项目交通量分析与预测方法
第二部分：新办法介绍
• 一、编制办法中关于此部分的文本格式和内容要求 • 二、附件3：公路建设项目交通量分析与预测方法
公路网规划 交通需求预测四阶段法
第五节 交通分配
公路网交通分配是把预测的各目标年OD矩阵（将预测的 客货运输量OD矩阵转换成客货车辆OD矩阵）分配到具体 的规划公路网上。通过交通分配，可获得规划公路网中各 路段和交叉口的交通量、车速、流向、车型组成等资料， 这些资料是评价路网方案是否合理、建设项目是否可行等 的直接依据。
整理课件
预测模型
一、增长系数法
增长系数法假设将来的交通区与交通区之间出行 分布模式与现状的分布模式基本一致，其分布量 按某一系数增加。属于增长系数法类别的交通分 布预测模型主要有平均增长系数模型、Fratar模型 和Furness模型。
整理课件
预测模型
整理课件
预测模型
整理课件
预测模型
整理课件
整理课件
特点：
1.构造简单，利用现状OD推算未来的OD分布量 2.需要有完整的基准年的OD表，不需要标定参数 3.预测年限内，小区的土地利用状况，交通系统状况
不能发生较大变化，否则预测精度下降 （1 交通设施新建或改建；2 大规模的住宅建设；3商
场建设等）
整理课件
预测模型
二、重力模型 重力分布模型（Gravity Model）主要是用来研究当网络 中出现了比较大的变化时，未来年的交通分布预测、它的 理论基础源于出行发生的行为会受到外部因素影响的假设。 重力模型是国内外交通规划中使用非常广泛的模型，该模 型综合考虑了影响出行分布的地区社会经济增长因素和出 行空间、时间阻碍因素，是一种借鉴万有引力定律的空间 互动关系模拟分析模型。
整理课件
预测模型
整理课件
整理课件
重力模型实例
整理课件
整理课件
整理课件
整理课件
预测模型
重力模型，特别是单约束重力模型是现在广泛使 用的交通分布预测模型，其主要优点在于考虑的 因素较增长系数模型更全面，能敏感地反映交通 阻抗参数的变化，即使没有完整的现状表也能进 行推算预测；缺点是对短距离出行估计值偏大， 因此宜在以交通小区为单位的集合水平上进行标 定预测，并且交通小区的面积不宜划得过小。重 力模型另一个致命的缺陷是当交通阻抗趋近于零 时，交通分布量会趋于无穷大，这在结构上显然 是不合理的。
简述交通量分析预测方法
简述交通量分析预测方法交通量分析预测方法是利用历史交通数据和其他相关数据，通过数学和统计分析的方法，预测未来交通流量的大小和分布情况。
交通量分析预测方法在交通规划、交通管理和交通工程等领域具有重要的应用价值。
交通量分析预测方法可以分为宏观预测和微观预测两类。
宏观预测主要关注城市或地区整体的交通流量变化趋势，通常以交通量为单位进行预测。
微观预测主要研究交通流的细节特征，对交通流的时空分布进行预测。
下面将从宏观和微观两个方面分别介绍交通量分析预测方法。
宏观交通量分析预测方法主要包括时间序列分析、回归分析和模型预测等。
时间序列分析是指根据历史交通数据的时间序列特征，如周期性、趋势性和季节性，建立数学模型进行交通量预测。
常见的时间序列分析方法有平稳序列分析、ARIMA模型和季节性指数模型等。
回归分析是指通过建立交通量与影响因素之间的关系模型，预测交通量的大小。
常见的回归分析方法有线性回归分析和多元回归分析等。
模型预测是指根据交通量的变化规律，建立数学模型进行预测。
常见的模型预测方法有神经网络模型、遗传算法模型和灰色系统模型等。
微观交通量分析预测方法主要包括流速-密度关系模型、流量预测模型和车辆行驶模型等。
流速-密度关系模型是研究交通流量与流速和车辆密度之间的关系，根据流速与车辆密度的数据，通过曲线拟合和回归分析等方法，建立数学模型进行交通流量的预测。
常见的流速-密度关系模型有Lighthill-Whitham-Richards (LWR)模型和Greenberg模型等。
流量预测模型是预测一些交通路段上特定时间内通过的车辆数量，基于历史数据和其他相关数据，通过统计分析和随机过程等方法，建立预测模型。
常见的流量预测模型有Markov链模型和随机游动模型等。
车辆行驶模型是模拟和预测车辆在道路上的行驶轨迹和交通流量分布情况，常见的车辆行驶模型有细胞自动机模型和基于微观仿真的模型等。
交通量分析预测方法在交通规划和交通管理中有广泛的应用。
交通流量预测方法的使用方法
交通流量预测方法的使用方法交通流量预测是指利用特定的数据和方法来预测未来某一区域或路段的交通流量，这对于交通规划、交通管理和交通运输决策都具有重要的意义。
在过去的几十年里，随着交通技术和数据的发展，交通流量预测方法也得到了不断的改进和创新。
本文将介绍一些常用的交通流量预测方法及其使用方法。
一、基于时间序列的方法时间序列方法是交通流量预测中最常见的方法之一。
它基于历史数据的分析，通过时间序列的模式来预测未来的交通流量。
主要包括ARIMA模型、指数平滑法和灰色模型。
首先是ARIMA模型，也就是自回归移动平均模型。
它通过对历史交通数据进行平稳性检验、自相关性和偏自相关性分析，选择最优的ARIMA模型进行预测。
使用ARIMA模型进行交通流量预测时，需要先确定ARIMA模型的阶数，然后通过拟合数据和预测得到结果。
其次是指数平滑法，这是一种基于加权平均的方法，适用于时间序列数据变动较为平稳的情况。
指数平滑法根据历史数据的权重不同来预测未来的交通流量。
常见的指数平滑法有简单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法，通过选择不同的权重系数来适应不同的预测需求。
最后是灰色模型，它是一种较为简单且有效的时间序列预测方法。
灰色模型通过处理少量数据建立模型，利用建立的模型进行交通流量预测。
常用的灰色模型有GM(1,1)模型和GM(2,1)模型，其中GM(1,1)模型是最为常用的。
二、基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的方法在交通流量预测中得到了广泛的应用。
这些方法主要是通过对大量的历史数据进行训练，建立具有泛化能力的模型来进行交通流量预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机、神经网络和随机森林等。
支持向量机是一种常用的分类和回归方法，它通过将数据映射到高维特征空间中，找到一个最优的超平面来划分数据。
在交通流量预测中，我们可以利用支持向量机建立一个回归模型，通过输入历史交通数据来预测未来的交通流量。
神经网络是模拟人脑神经元工作原理的数学模型，它通过多层的神经元网络来学习和处理数据。
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。
使用支持向量机进行交通流量预测的步骤与技巧
使用支持向量机进行交通流量预测的步骤与技巧使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行交通流量预测是一种常用的方法。
SVM是一种监督学习算法，可以用于分类和回归问题。
在交通流量预测中，我们可以将其应用于回归问题，以预测未来某个时刻的交通流量。
本文将介绍使用SVM进行交通流量预测的步骤与技巧。
1. 数据收集与预处理在进行交通流量预测之前，首先需要收集和准备相应的数据。
这些数据可以包括历史交通流量数据、天气数据、节假日数据等。
收集到的数据可能存在噪声和缺失值，因此需要进行预处理。
常见的预处理方法包括数据清洗、数据平滑和数据插值等。
清洗数据可以去除异常值和错误数据，平滑数据可以减少数据的波动，插值可以填补缺失值。
2. 特征选择与提取在进行交通流量预测时，需要选择合适的特征来描述交通流量的变化规律。
常用的特征包括时间、日期、天气等。
特征选择的目标是选择与目标变量相关性较高的特征，而特征提取则是将原始特征转化为更具代表性的特征。
常用的特征提取方法包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）等。
3. 数据划分与模型训练将收集到的数据划分为训练集和测试集是进行交通流量预测的重要步骤。
一般情况下，将数据按照时间顺序划分为训练集和测试集，以保证模型在未来的预测中具有一定的泛化能力。
在数据划分完成后，可以使用SVM进行模型训练。
SVM通过将数据映射到高维空间中，构建一个最优的超平面来进行分类或回归。
在训练过程中，需要选择合适的核函数和正则化参数，并通过交叉验证等方法进行参数调优。
4. 模型评估与优化在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
常用的评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。
马尔可夫模型在交通流量预测中的使用注意事项(四)
马尔可夫模型在交通流量预测中的使用注意事项一、引言交通流量预测一直是交通规划和管理中的重要问题。
准确的交通流量预测可以帮助交通部门合理规划交通网络，提高道路利用效率，减少交通拥堵。
而马尔可夫模型作为一种常见的时间序列预测方法，被广泛应用于交通流量预测中。
然而，使用马尔可夫模型进行交通流量预测也有一些需要注意的问题。
本文将探讨马尔可夫模型在交通流量预测中的使用注意事项。
二、马尔可夫模型概述马尔可夫模型是一种基于状态转移概率的随机过程模型，其基本假设是未来的状态只与当前的状态相关，与过去的状态无关。
在交通流量预测中，马尔可夫模型可以用于描述道路上车辆的状态转移情况，从而预测未来的交通流量。
一般来说，马尔可夫模型包括状态空间、状态转移概率矩阵和初始状态分布三个要素。
通过这些要素，我们可以建立起交通流量的马尔可夫模型，从而进行预测。
三、马尔可夫模型在交通流量预测中的应用马尔可夫模型在交通流量预测中的应用主要包括两个方面：一是基于历史数据建立马尔可夫模型，二是利用已知的状态进行流量预测。
在建模过程中，我们需要收集大量的历史交通流量数据，并对数据进行处理和分析，以确定状态空间和状态转移概率矩阵。
然后，通过已知的初始状态，我们可以利用马尔可夫链的性质进行未来交通流量的预测。
四、马尔可夫模型在交通流量预测中的注意事项1. 数据质量在应用马尔可夫模型进行交通流量预测时，首先需要考虑的是数据质量。
历史交通流量数据的准确性和完整性对模型的建立和预测效果至关重要。
因此，必须对数据进行严格的筛选和清洗，排除异常值和缺失值，以确保模型的可靠性。
2. 状态空间的确定状态空间的确定直接影响了模型的准确性和可靠性。
在建立马尔可夫模型时，需要合理划分状态空间，以反映交通流量的实际情况。
一般来说，状态空间的划分应该考虑到交通流量的不同变化情况，比如高峰时段、低峰时段和非高峰时段等，以提高模型的预测精度。
3. 状态转移概率矩阵的计算状态转移概率矩阵是马尔可夫模型的核心，其计算需要准确的历史数据和合理的统计方法。
交通生成预测
居民出行吸引量预测
类型分析法
影响居民出行吸引的因素：用地情况、交通小区所处区位、建筑 情况、传统地位等等，定性因素多。
利用居民出行调查所得数据，通过逐步回归分析，建立各
1 种出行目的的出行吸引与土地利用的基本关系。
确定区位系数。交通小区区位划分：中心区、中间区、外
2 围区。吸引权不同，可得出不同区位系数。
3模型的 检验
◇初步检验：模型在整体上是否与公认的常识相矛盾。 ◇统计检验：自变量对因变量的显著性、相关性检验。 ◇预测效果测定
居民出行吸引量预测
方法：
● 类型分析法（主要用于人员出行的吸引量预测） ● 回归分析法（主要用于货物出行的吸引量预测） ● 其他预测方法
WHY？
个人认为仅供参考：货物出行与分区的 经济活动特性密切相关，而各个经济指标 不一定能统一，不便用类型分析法。
居民出行产生量预测
影响出行产生量的因素：
居民交通出行产生量的预测方法：
◆ 土地利用 ◆ 家庭规模和人员的构成 ◆ 年龄、性别 ◆ 汽车保有率 ◆ 自由时间 ◆ 职业和工种 ◆ 外出率 ◆ 企业规模、性质 ◆ 家庭收入 ◆ 其他
★ ◆ 类型分析法
（聚类分析法、 交叉分类法）
◆ 回归分析法 （函数法）
①对研究对象区域内 的家庭进行分类
②把每个家庭定位到
Gi ——交通小区i的出行产生量
各类别中； ③计算每类家庭的平
Rk ——第k类家庭的平均出行率
n ——划分的家庭类别总数
均出行率； ④预测各分区每类家
庭的数量；
Fik ——交通小区第k类家庭的总户数
⑤预测各分区的出行 产生量性系数。反映交通小区除一般因素以外的特性
3 对出行吸引影响。综合考虑交通小区各种具体状况确定。
《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。
- 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)。
交通需求预测方法08级交通工程2班陈刚 0803030218第一章短时（微观）交通需求预测短时（微观）交通预测，与中观和宏观意义上的以小时、天、月甚至是以年计算的基于交通规划的战略预测有着本质区别。
短于15分钟的交通流预测称为短时交通流预测。
现阶段的预测方法如下：一、非参数回归模型非参数回归模型是近几年兴起的一种适合非线性的、不确定的动态系统的非参数建模方法。
它不需预备知识, 只需足够的历史数据, 寻找历史数据中与当前交通特征相似点, 并用那些相似点预测现阶段交通下一时刻值。
因此,特别是在有突发性事件时, 预测结果要比参数建模的方法精确。
非参数回归作为一种无参数，可移植、高预测精度的算法, 它的误差比较小, 且误差分布情况良好。
尤其通过对搜索算法和参数调整规则的改进, 使其可以真正达到实时交通流预测的需求。
并且这种方法便于操作实施, 能够应用于复杂环境, 可在不同的路段上进行方便地预测。
二、历史平均模型法算法定义为()(1)()V new AV A V old=+-。
式中，()V new代表某路段在一定时间间隔内新的交通流量；()V old代表该路段在相同时间间隔内旧的交通；V为交通流量；A为平滑系数。
历史平均模型算法简单, 参数可用最小二乘法进行估计计算, 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。
但它不能反映动态交通流基本的不确定性与非线性的特点,尤其无法克服随机干扰因素的影响, 没有办法应对交通系统中的突发性事故。
三、神经网络模型先进的交通控制系统不仅应当具备已有系统的优点, 更为重要的是要能充分利用不断积累的经验,有效地产生控制策略, 使模型具有根据历史数据进行学习、经验积累和不断完善的能力。
鉴于这样的发展思路和要求, 神经网络由于其自身特有的自适应性和自学习的优势, 在实时交通流预测领域的应用变得非常活跃。
其是在交通流量预测方面很有潜力的一种模型。
其中比较有代表性的有：BP神经网络模型（及其改进模型）、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶广义神经网络模型、模糊神经网络模型等。
四、时间序列模型Ahmed和Cook于1979年首次在交通流预测领域提出了时间序列模型。
经过一定的发展，其中比较有代表性的有ARIMAO模型、ARIMA模型、（0,1,1）模型等。
下面重点介绍ARIMA 模型。
ARIMA模型假定数据序列是由某个随机过程产生的，它把事物在某一固定时刻的状态视为一个随机过程，利用随机过程去分析描述事物的发展趋势。
ARIMA模型又称为自回归求积移动平均模型。
ARIMS模型预测未来观测值可以按照以下步骤进行：一是识别时间序列的平稳性；二是数据进行平稳化处理；三是根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型；四是进行参数估计，估计暂定的模型参数，检验是否具有统计意义；五是进行假设检验，诊断白噪声。
ARIMA 模型特别适用于稳定的交通流, 但是当交通状况变化过大时, 由于计算量过大, 该模型将在预测延迟方面暴露出明显的不足。
此外, 该模型基本上是从纯时间序列分析的角度进行预测, 并没考虑上下游路段之间的流量关系。
五、卡尔曼滤波模型卡尔曼滤波理论是Kalman于1960年提出的，是一种在现代控制理论中广泛应用的先进方法。
它在很多领域得到了应用，如统计学、经济学等。
随后，有学者将其运用到交通领域，用于预测交通流。
卡尔曼滤波模型具有预测因子选择灵活、精度较高等优点, 是最好的预测方法之一。
且模型的预测精度随预测时间间隔的变化不大, 这说明方法的强壮性很好。
但是, 由于模型的基础是线性估计模型, 所以当预测间隔小于5min 时, 交通流量变化的随机性和非线性性再强一些时, 模型的性能是否会变差, 还没有得到进一步的确认。
此外, 由于在每次计算时都要调整权值, 需要作大量的矩阵和向量运算, 导致算法较为复杂, 难以用于实时在线预测, 预测输出值有时要延迟几个时间段。
在卡尔曼滤波理论的基础上，又衍进了多种理论，如：线性滤波、非线性滤波、自适应滤波、粗正交小波网络以及各种简化的滤波方法。
六、自适应权重模型它的基本思想是：给交通流状况的各个影响因素分配权重。
定义可以实时监测到的路况指标，比如预测间隔时间、突发事件、与天气有关的因素、道路占有率、平均路网行驶时间等，作为权重选择的依据。
此方法由于以线性回归模型为基础，所以相对来说计算简单，易于实现，从而便于大规模应用；而且采集路况指标用以改变权重的方法也简单易行，实时性较强。
指标选择灵活是这种预测模型的一个特点，但是却不可避免地增加了主观性。
比较有代表性的如：基于神经网络的自适应权重模型等。
第二章宏观交通需求预测一、马尔科夫预测法新建一条公路，将必然吸引部分交通量。
从相关道路转移到新建公路上的交通量一般构成了新建公路的基本交通量。
因此确定转移交通量对新建公路的交通量分析和预测起着十分重要的作用，不可低估或忽视。
转移交通量常根据OD调查资料来计算。
公路新建项目的OD 调查由于人力、资金、时间等原因，往往只能在一个较短的时间内进行。
因此只好采用静态分析以转移状态去确定今后的转移交通量。
但因未考虑转移交通量的变化及其发展，在很大程度上影响了新建公路远景交通量预测的准确性和实际效果。
如果使用马尔科夫预测法即可以解决这一问题。
马尔科夫预测法是一种动态随机数学模型，它把预测对象作为一个系统，利用“状态”和“状态转移”进行预测。
这里的状态是指系统的初始状态；状态转移是指状态转移概率，它是系统内部机制的表现，决定系统预测的结果。
而新建公路一般缺少调查年以前的OD资料，有时有一些资料也因时间、地点、方式等不同而无法取用。
当利用调查年的OD资料计算状态转移概率时，就会缺乏计算初始状态的数据。
模型的一个显著特点解决了这一难题。
这个特点是预测过程在较长时间下逐渐趋于稳定，而与原始条件无关。
根据上述实际情况，在应用马尔科夫预测法预测转移交通量时仅考虑状态转移概率，而不考虑初始状态。
具体的使用步骤如下：1 计算状态转移概率矩阵；2 OD分区交通量转移率的预测；3 相关道路交通量转移系数的确定确定相关道路交通量转移系数时一般分为两种情况，一是不考虑OD分区中本区内的交通量转移；二是考虑。
当考虑OD分区中本区内的交通量转移时，可不必经过下面3.1,3.2两步，而直接进行第3.3步计算。
3.1 OD分区转移比重此比重是指每一起点区发生的交通量占全部OD区总交通量的比重。
这一步计算是为第3.2步计算相关道路交通量转移系数做准备。
3.2 相关道路交通量转移系数矩阵3.3 确定相关道路交通量转移系数根据相关道路交通的预测，乘以相应的转移系数，就可以计算出各预测的转移交通量。
二、基于D—S证据理论的交通拥堵预测方法D—S证据理论是由A.P.Dempster于1967年提出，后由G.Shafer加以扩充和发展的一种信息融合方法。
D—S证据理论可处理由不知道所引起的不确定性。
它采用信任函数而不是概率作为度量，通过对一些事件加以约束以建立信任函数而不必说明精确的难以获得的概率，具有较大的灵活性。
理论中，为了描述和处理不确定性，引入了概率分配函数、信任函数及似然函数等概念。
在D—S理论中，由一个证据可确定一个基本概率指派，从而确定一个信念函数。
因此Dempster组合规则又称为证据的组合规则，D—S理论又称为证据理论。
三、PECAS——城市用地和交通集成化模型系统PECAS是生产、交易和消费分派系统。
该模型系统建立在一个综合的供求平衡的结构下，运用不同的技术参数以及购销两情的市场机制，来模拟各行业活动生产和消费的各种产品从生产市场到消费市场的各自流通过程。
这些产品包括商品、服务、劳工、用地等。
产品从生产市场到交易市场，再从交易市场到消费市场的交通量时根据产品的供求关系、区位、交通（负）效用等，运用NL模型加以分派/分布的。
产品加载到交通（道路或公交）网络上，进而确定网络加载条件下的交通负效用。
另一方面，在购销平衡条件下确定的各类用地数量及其交易价格则被输入到用地开发模型中，用来模拟开放商的反应行为。
系统可以对每一年度的生产、交易和消费等活动进行模拟，再通过交通负效应和用地区位效用的相应变化，来影响下一年度的各类活动，包括出行行为。
PECAS在实际应用中的困难之一是数据的的收集和模型参数的估计和标定。
PECAS模型系统考虑的变量很多，这有利于更加真实的反映现实世界，但也引入了很多待以标定的参数。
这些参数既相互影响，也影响其他的模型变量，其间的影响机制是十分复杂的。
由此，PECAS 运用贝叶斯的系列估计方程式，来从统计学上估计模型的一些统计参数。
在模型的标定过程中，则使模型的另一些技术参数指标与一系列目标值相符。
同时，通过实践应用的过程，来积累数据，优化参数标定方法，规范参数的通用值，以减轻模型标定的难度。
在应用方面，美国的很多州正在使用该模型建立州域范围内的用地分析和交通预测模型。
四、Gompertz模型居民出行发生量预测是交通需求预测的一个重要组成部分，通常用Gompertz模型进行模拟，其是交通需求预测中的经典模型。
目前在交通需求预测方面，Gompertz 模型因具有简单适用的特点得到了广泛使用，但使用Gompertz 模型估算居民交通出行时，其系数通常依据相关城市情况类比估算得到，缺乏理论依据和数据基础，在一定程度上影响了交通需求预测结果的可信度。
第三章结语基于确定的数学模型的预测方法越来越不能满足实际精度的要求。
鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性的基本特点，许多无模型的预测算法被应用到交通需求预测中来，取得了较好的实际效果。
同时，由于各种高新技术学科之间的穿插，各种组合预测模型，如神经网络理论与遗传算法、模糊理论、小波理论、谱分析理论等的结合也必将会得到越来越广泛的应用。
由于交通是一门综合性、纯应用型的学科，除了基本的预测理论，计算机技术、人工智能、系统工程等系统预测支持系统将成为越来越多科学技术的综合体，针对复杂变化的交通状态，系统将会自行选择一种合理的预测模型或者组合预测方法，将会成为ITS行业发展的方向。
注：作业虽为打印稿，但因本人习惯，却是自己查阅众多资料写成的，无ctrl+C与ctrl+V的现象，望老师理解。