浅谈交通量预测的原理和方法(上篇)
城市道路交通流量预测方法
城市道路交通流量预测方法随着城市化进程的加速，城市道路交通流量的预测变得越来越重要。
准确预测交通流量可以帮助交通管理部门合理规划道路网络，优化交通流动，提高交通效率。
本文将介绍一些常见的城市道路交通流量预测方法，包括传统方法和基于人工智能的方法。
一、传统方法1.时间序列分析时间序列分析是一种常用的交通流量预测方法。
该方法基于历史交通数据，通过分析时间序列的趋势和周期性，预测未来的交通流量。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
这些方法在一定程度上可以预测交通流量的长期趋势和季节性变化，但对于突发事件的影响预测能力有限。
2.回归分析回归分析是另一种常见的交通流量预测方法。
该方法通过建立交通流量与影响因素（如时间、天气、节假日等）之间的回归模型，来预测未来的交通流量。
常用的回归模型包括线性回归模型和多元回归模型等。
回归分析方法可以考虑多个因素对交通流量的影响，但需要准确选择和处理影响因素，否则预测结果可能不准确。
二、基于人工智能的方法1.神经网络神经网络是一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
神经网络通过模拟人脑神经元之间的连接，学习历史交通数据的规律，并预测未来的交通流量。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。
神经网络方法可以自动提取数据中的特征，但需要大量的训练数据和计算资源。
2.支持向量机支持向量机是另一种常用的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
支持向量机通过在高维空间中构建超平面，将不同类别的数据分开，从而预测未来的交通流量。
支持向量机具有较强的泛化能力，可以处理高维数据和非线性关系。
但支持向量机方法需要选择合适的核函数和调整参数，否则预测结果可能不准确。
3.深度学习深度学习是一种基于神经网络的人工智能方法，可以用于交通流量预测。
交通运输建设方案规划中的交通流量预测
交通运输建设方案规划中的交通流量预测引言交通运输建设方案的规划是一个复杂而关键的过程，其中交通流量预测是其中一个重要的环节。
交通流量预测的准确性对于规划者和决策者来说至关重要，它可以为交通基础设施的规划和设计提供依据，帮助合理分配资源，提高交通运输系统的效率和安全性。
本文将探讨交通流量预测的方法和技术，并讨论其在交通运输建设方案规划中的应用。
一、交通流量预测的方法1. 统计模型统计模型是最常用的交通流量预测方法之一。
它基于历史数据和统计分析，通过建立数学模型来预测未来的交通流量。
常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型和灰色系统模型等。
这些模型可以根据不同的数据特点和预测需求进行选择和调整，以提高预测的准确性。
2. 仿真模型仿真模型是一种基于计算机模拟的交通流量预测方法。
它通过建立交通网络模型和交通行为模型，模拟交通流量在不同条件下的变化情况。
仿真模型可以考虑更多的因素和变量，如道路拓扑结构、交通信号控制、车辆行驶特性等，因此能够提供更为准确和全面的交通流量预测结果。
3. 智能算法智能算法是近年来发展起来的一种交通流量预测方法。
它基于人工智能和机器学习技术，通过对大量数据的学习和分析，自动发现数据中的规律和模式，并进行预测。
常见的智能算法包括神经网络、遗传算法和支持向量机等。
这些算法能够处理大规模和复杂的数据，提高预测的准确性和效率。
二、交通流量预测的数据需求交通流量预测的准确性很大程度上取决于所使用的数据。
以下是交通流量预测中常用的数据类型和需求：1. 历史交通流量数据历史交通流量数据是交通流量预测的基础。
它可以反映出交通流量的季节性、日变化和周变化等规律。
规划者和决策者可以通过对历史数据的分析，了解交通流量的趋势和变化，为未来的预测提供参考。
2. 道路网络数据道路网络数据包括道路的拓扑结构、长度、宽度、交叉口位置等信息。
这些数据对于交通流量的预测和分析至关重要，它们可以帮助确定交通流量的传播路径和影响因素，为交通基础设施的规划和设计提供依据。
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。
城市规划中的交通流量预测
城市规划中的交通流量预测城市的发展离不开交通运输，而交通的发展水平又极大地影响了城市的可持续发展。
在城市规划中，交通流量预测显得十分重要。
交通流量预测是指在某个时间段内，交通流量的大小和分布情况的预测。
在城市规划中，交通流量预测对于合理规划道路、优化红绿灯时序、缓解交通拥堵等方面起着关键作用。
交通流量的预测方法多种多样，下面将介绍几种主要的预测方法。
一、传统方法——人工统计法人工统计法是目前最为常用的预测方法。
通过统计分析历史数据，来预测未来的交通流量。
这种方法分为两种：一是手动收集历史数据，然后通过数学统计和模型算法进行预测；二是通过软件直接分析历史数据，得出预测结果，如高鹰快速（VISSIM）等软件。
但是，这种方法需要大量的人工投入，而且难以应对城市交通模式快速变化的情况。
二、模型预测法模型预测法主要是运用交通流量模型，将道路、交叉口、车辆等各种交通因素进行建模，并且根据历史数据进行参数拟合和模型训练，最终得到预测结果。
模型预测法的优点是可以较好地应对城市交通模式的变化，但是，建模的复杂性也使其实施难度大。
三、移动互联网时代的预测方法——数据挖掘法近年来，移动互联网时代的到来，大量的交通数据变得轻松获得。
数据挖掘法是利用数据挖掘技术，对这些交通数据进行分析和预测。
数据挖掘法主要是从历史数据中挖掘规律，通过机器学习和人工智能等算法，对未来的交通流量进行预测。
这种方法的前提是需要大量的数据。
在实际应用中，可以利用手机APP、摄像头等设备搜集交通数据，进而进行交通模式的识别、拥堵路段的检测和预测。
城市交通的流量预测，关键在于精准的预测，以便做出精准的规划和决策。
近年来，各种新兴技术如大数据、人工智能等的出现，将为城市交通的流量预测带来更好的效果，同时也能为城市规划提供更多更好的参考依据。
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。
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。
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一、4交通量预测的基本概念——表示方法
3）时变化
■ 一天24h中，各个小时内交通量变化特性
■ 指标：用某一小时或某一时段交通量占全日交通
量之比表示交通量的时变规律
■ 16h（6：00~22：00） ■ 12h（6：00~18：00） ■ 18h（4：00~22：00） ■ 高峰小时
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD调查地点的布设原则（续）
⑤ 应选择路基较宽，线型顺直的路段布设OD调查点，同一OD调查点的上 行与下行两个调查处之间的距离以50—100米为宜； ⑥ 应在距调查点100—150米的来车方向设置告知牌； ⑦ 在有典型代表性的路段上，可同时设置几个12小时和24小时交通量观测 点； ⑧ 抽样率低于100%的调查点，应为不被拦车访问的车辆预留外侧车道或 空间。
二、交通量预测的方法——公路
❖ 交通调查分析的方法
一般访问法：走访、座谈等
专项调查法：OD调查、交通流运行
特性调查等
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD调查有关事项
① OD调查时间应不少于12小时，可据情况分为12小时调查点和24小时调查 点等。 ② 调查日期不应安排在节假日，如可以选择非节假日的周二、周三或周四。 ③ OD调查具体时段可据项目所在地的交通出行时间分布特点及调查点对拟 建项目交通影响程度确定。 ④ OD调查一般配有24小时的交通量观测点
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD调查地点的布设原则
① 应能全面掌握项目各影响区及各小区之间以及小区内部等各主要路线交 通流情况为基本原则； ② 应主要考虑与拟建公路项目平行或具有竞争关系得公路； ③ 应在与拟建公路项目交叉的主要公路上布设OD调查点； ④ 应在稍远离城镇的公路上布设OD调查点；
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD表的合成
可选用的方法很多，如取大值法、简单求和法、 串并联法、最短路与次短路法、发生（吸引）量法 等。 采用的方法与OD调查方法、路网形态、调查点分布、 影响区划分等都存在一定的相关关系。
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD表的合成
在实际工作中，为了掌握几个大的经济区之间的流量、经常会 遇到小区的合并。这就体现了最终细分小区，因为OD表的合 并相对简单，但是OD表的拆分是非常困难的。
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
一、4交通量预测的基本概念——表示方法
设计小时交通量
■ 30位小时交通量： ■ 将一年中测得的8760个小时交通量，从大到小按 序排列，排在第30位的那个小时交通量。 ■满足绝大多数小时的交通需求，且不造成严重 阻塞；避免建成后车流量低，造成浪费。
一、4交通量预测的基本概念——表示方法
设计小时交通量
二、交通量预测的方法——公路
❖ 相关概念介绍
四阶段法
社会经济发展预测
交通生成预测
交通分布预测
交通分配预测
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的有关重点条款
• 第四条：对于符合下面条件之一的项目，交通量预测工作可适当简化或 采用其他预测技术。
1．二级及以下公路建设项目； 2．具有重大政治、军事意义，而短期经济效益并不明显的公路建设项 目； 3．功能单纯的各类专用公路（如机场专用路），以及为大型工矿项目 或新建
应分别对推荐建设方案和其他交通量可 能发生较大变化的备选方案进行交通量 预测
二、交通量预测的方法——公路
1、总则 2、交通调查分析 3、交通量预测
二、交通量预测的方法——公路
❖ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ交通量调查的内容
交通方针政策及法规调查 区域经济社会调查 综合运输调查 公路网调查 公路运输和交通流量调查
二、交通量预测的方法——公路
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
2、交通调查分析（第十二条至第十八条）
调查内容、影响区划分、时间范围、调查方法及OD数据处理。
3、交通量预测（第十九条至第二十八条）
“四阶段”等方法的流程、内容及操作步骤，诱增、转移交通量 预测方法及模型，收费影响。
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的的有关重点条款
• 第一条：交通量分析与预测的作用及意义。 – 是确定公路建设项目的技术等级、车道数、工程设施规模以及经济 评价的基础。 – 是进行交通状态评价和综合分析建设项目的必要性和可行性的前提 和基础 – 交通预测的水平和质量将直接影响到项目决策方案的科学性和合理 性
■应用 ■ 确定车道数和路幅宽度（多车道公路） ■评价道路的服务水平（双车道公路）
二、4交通量预测的原理——交通量的产生
二、4交通量预测的原理——交通生成预测
❖ 预测目的：
▪ 未来年各小区的发生与吸引交通量。
❖ 基础数据：
▪ 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。
❖常用方法： Oi bs xis
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的有关重点条款 • 第二条：交通量分析与预测的主要内容
影响区域经济社会和交通运输状况调查 区域交通运输特点分析 现状公路网交通运行质量评价 经济社会和交通运输的发展趋势研究 交通生成、分布测算 交通量分配预测
• 第三条：一般采用以汽车出行起讫点矩阵（简称OD表）为基础的“四 阶段预测法”。
预测。 • 第十条 公路建设项目交通量的预测年限为调查年到项目投入运营后20
年。经营性收费公路，可视需要延长交通量预测年限。
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的有关重点条款 • 第十一条 预可和工可的工作深度要求有以下几点不同
预可行性研究
不要求进行车速、出行目的、货类 、交通事故等专项调查
可利用已有OD调查数据，推算拟建 项目OD表
综合运输调查 包括综合运输概况、区域内各种运输方式主要路线及港站基 本情况、各种运输方式建设改造计划和长远规划等。
二、交通量预测的方法——公路
❖ 交通量调查的内容
公路网调查 包括公路网概况、区域内主要相关公路的路线名、起讫点、 路段里程、技术标准、主要技术指标、交通量、行车速度、 行车时间、大桥及隧道、公路交叉、公路渡口、公路养护及 大修管理、公路收费、公路交通事故及损失、公路网计划和 长远规划等。
占全日交通量之比
一、4交通量预测的基本概念——表示方法
3）时变化
■ 高峰小时系数： ■ 指标：高峰小时交通量与高峰小时内某一时段的
交通量扩大为高峰小时的交通量之比 ■ 5min ■ 6min ■ 10min ■ 15min ■ PHF<1 ■ PHF越接近1，说明变化越平缓 ■ 越小，说明峰值越明显
▪ 原单位法
s
▪ 交叉分类法
Dj cs x js
s
n
n
Oi D j
i 1
j 1
▪
回归分析法
Y
m
a0 ai X i
i 1
二、4交通量预测的原理——交通分布预测
❖ 预测目的： ▪ 未来年各小区之间的出行分布量。
❖ 基础数据：
▪ 现状年各小区之间的出行分布量； ▪ 未来年各小区发生与吸引交通量；
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD调查地点的布设原则
除了考虑以上八点原则外，在选择OD点的时候，还应 考虑到以下几点因素：
1、尽可能少设； 2、应考虑匝道交通量预测； 3、考虑公路收费站； 4、考虑如何充分利用高速公路监控中心数据。
二、交通量预测的方法——公路
❖ OD数据调查分析
OD调查数据的整理、编号和数据录入 利用数据库对OD调查数据进行统计分析 各OD调查点制作年平均日交通量OD表
诱
① 新路的建设使车辆运行时间和距离缩短，引起市场范围
增
的
交 通 量
变化，改变了经济可接近性，产生新的交通量 趋势交②通新量路：的是建在设区引域起交经通济需结求构正和常产发业展布条局件发下生预变测化的，公路 建设项目产交生通新量的。开发项目，伴随产生的交通量；
③ 新路改善了交通条件，诱发了原来潜在的交通量。
❖ 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。
开发区服务的配套公路； 4．地方集资建设的县乡公路项目； 5．具有系统交通量观测资料的改扩建公路项目； 6．其他不适宜采用“四阶段预测法”的公路建设项目。
二、交通量预测的方法——公路
1、总则的有关重点条款
• 第五条 公路建设项目预测交通量一般由趋势交通量、诱增交通量和其 他运输方式转移交通量组成。
不要求预测互通立交转向交通量
可根据其他类似项目情况，结合专 家经验确定诱增交通量、转移交通 量和收费对交通量影响的预测
只要求做推荐方案的交通量预测