基于生长曲线模型的公路网规模预测
公路网规划编制办法——主要技术指标
路网技术指标——路网平均车速
反映了路网交通运行状况
V (Vi Li Qi )
( L Q )
i i
可针对不同层次路网分类计算 根据路段交通交通状况划分段落
71
路网技术指标——路网平均拥挤度
反映了路网交通运行状况
S (Qi Ci Li )
( L )
i
可针对不同层次路网分类计算 根据路段交通状况划分段落
交通运输部规划研究院
公路网规划编制办法
公路网规划研究主要技术方法
胡贵麟
2010年11月
LOGO
1
主要内容
1. 2. 3. 4.
预测的主要技术方法 规划目标研究技术方法 布局研究技术方法 综合评价
2
预测的主要技术方法
预测的一般方法 交通量预测方法
LOGO
3
预测的一般方法
回归预测法 时间序列法 弹性系数法 强度指标法
较适应路网和经济发展较为稳定的区域 获取数据较为容易 主要适合站场、港口等节点集疏运量预测
趋势预测法
运量预测法
13
3.3 公路交通需求
基于综合运输的公路网交通量预测 了解各种运输方式的技术经济特征 调查各种运输方式客货运输量分布情况 把握不同旅客、货类对运输方式的选择 认识现状不同方式分担情况 掌握各种运输方式基础设施规划情况 合理把握未来运输量的分担情况
10,000
20,000
30,000
把握路网规模发展规律
0 高速公路里程（公里） 高速公路里程（公里）
美国高速公路规模
27
增长曲线法
1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
高速公路交通流量预测的模型与算法
高速公路交通流量预测的模型与算法高速公路是现代交通网络中的重要组成部分，它连接着城市之间的各种交通枢纽，是人们日常生活和商业活动中不可或缺的一部分。
随着全球经济的快速发展，越来越多的人开始使用高速公路作为出行方式，这使得高速公路的交通流量成为交通规划中需要重点考虑的问题。
交通管理部门需要了解高速公路的交通流量趋势和变化，以便能够采取及时有效的措施来应对各种情况。
交通流量预测是一种提前分析和预测交通流量的方法，它基于历史数据和未来预测来预测未来交通流量。
交通流量预测在智能交通系统中是非常重要的一环，因为它可以帮助交通管理人员制定科学的交通规划，改善城市交通运输状况。
在本文中，我们将探讨高速公路交通流量预测的一些模型与算法。
一. 时间序列分析法时间序列分析法是一种通过分析历史数据的趋势和周期等信息来预测未来交通流量的方法。
在高速公路交通流量预测中，时间序列法可以分为两类: 简单平均法和指数平滑法。
简单平均法是最直观的一种方法，它将历史数据的平均值作为未来预测值。
指数平滑法则是将历史数据的平均值和当前值进行加权平均，并根据加权系数来预测未来交通流量。
这种方法既考虑了历史趋势，又考虑了当前数据的影响，预测结果更加准确。
二. 神经网络法神经网络法是一种模拟人脑神经线路的机器学习方法，在高速公路交通流量预测中也得到了广泛的应用。
神经网络法通过训练网络模型来寻找数据之间的关系，然后将学习到的关系用于预测未来值。
通过选择合适的网络架构、参数和激活函数等，可以得到非常准确的预测结果。
而且，神经网络法可以自动处理多个输入变量和输出变量之间的关系，适用于复杂的高速公路交通流量预测。
三. 非参数回归法非参数回归法是一种通过拟合数据点之间的关系来预测未来数值的方法。
它不需要预先假设一个函数的特定形式，而是通过对输入变量和输出变量之间的非线性关系进行拟合来生成预测模型。
这种方法对于大量变量有很好的适应性，能够处理各种复杂的非线性关系。
基于Gompertz模型的公路交通量分析与预测
一
Ｚ］ ｇ ｒ ｔ
．
再取对 数 ，则有 ：
１ 时 间序 列 模型 的建 立
时 间序 列模 型预 测方 法是 以交 通量 作 为研 究对
象 ，即对交 通量 随 时间变 化 规律 的预 测 ，目前 主要
有 以下 几种 预测 模 型 ：二 次 多项式 曲线 、指数 曲线 Ｇ ｏ ｍ ｐ ｅ ｒ ｔ ｚ 线。
二 次多项 式 曲线 预测 方法 属 于趋势 外 推法 ，是
将预 测 对象 具有 变动 趋势 的历 史数 据 拟合 成一 条抛 物 线 曲线 ，通过 建立 抛物 线 曲线模 型进行 预测 的方 法 。适 合 于 中长 期 的数据 预测 ，其 模 型为 ：
ｙ ＝ ａ ＋ ｌ ｆ ｔ Ｔ ，求解 系数 和 ，即可得 出系数口 和ｂ 。
２ 三 种 时间序 列模型 的对 比
二次 多项式 曲线 预测 模 型是研究 时 间序列 观察
ｆ ， ＝ ｂ ｏ ＋ ｂ １ ｔ ＋ ｂ ２ ｔ
（ １ ）
值数 据 随 时 间变 动呈 现 一种 由高 到低 再 到 高 （ 或 由
低 到 高再 到低 ） 的趋 势 变 化 的 曲线外 推 预 测 方 法 。 由于 时 间序列观 察值 的散 点 图呈现 抛物线 形状 ，故
着交通 条件 的改 善 、国民经济水 平 的提高 、人 们 出 行需求 的增长 而呈 现 出增 长 的趋势 。若该 抛 物线 曲 线为 凸 型 曲线 ，则一 ｂ 。 ／ ２ ｂ ： ＞ ０ ， 值 由低 到高 再 到低 ；
使 其取 最小 值 。即 ：
∑ ： ｎ ６ 。 ＋ ６ ∑ ＋ ６ ： ∑ ｚ
影 响 因素 多 和组 织 难 度 大 等 问 题 ，对 低 等 级 公 路 而 言 ．特 别 是 县 乡公 路 ，若 采 用 上 述 方 法 既 费 时 又 费 力 ，经 济上 不 可 取 。交 通 量 预 测 工 作 应 适 当
高速公路交通流建模与预测
高速公路交通流建模与预测一、引言高速公路是现代交通运输体系中的重要组成部分，其在改善道路交通条件、提高经济社会发展水平、促进区域经济一体化等方面发挥着重要作用。
然而，随着汽车保有量的快速增加和人口城镇化进程加快，高速公路交通流量日趋庞大，存在交通拥堵、安全隐患等问题，这对交通管理和路政部门提出了更高的要求和挑战。
在高速公路交通管理中，对交通流量进行建模和预测是非常必要的。
本文旨在介绍高速公路交通流量建模与预测的方法，以期为交通管理和路政部门提供参考。
二、高速公路交通流模型高速公路交通流模型是研究高速公路交通流动态特性和交通控制的数学模型系统。
在高速公路交通管理中，常用的交通流模型包括传统的基于宏观守恒和微观仿真的模型。
1.基于宏观守恒的模型宏观守恒模型采用宏观角度分析高速公路交通流的基本特性，能够较好地反映高速公路交通流的动态特性。
宏观守恒模型的主要假设是道路上的车辆是连续的物理流，在道路上的分布是连续的，并且车辆的平均速度是整个车流速度。
宏观守恒模型的基本方程是流量密度方程、速度密度方程和密度波方程。
这些方程有助于分析高速公路流量和车速之间的交互关系。
2.微观仿真模型微观仿真模型则从细粒度的角度分析高速公路车辆行驶过程，构建车辆的细节行为，从而模拟高速公路交通流特征。
微观仿真模型的主要特点是车辆之间采用个体行为，能够反映道路上地形、交叉口、限速区等环境对车速的影响。
微观仿真模型能够用于设计道路交通运行控制策略、道路建设和改建方案的评价和优化。
三、高速公路交通预测模型高速公路交通预测模型是利用高速公路历史数据和外部因素预测未来交通流量变化趋势的模型。
高速公路交通预测模型主要包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型和遗传算法等。
1.时间序列模型时间序列模型是通过对历史数据进行数学统计分析，分析历史数据的变化规律，从而推算未来交通流量的一种数学模型。
常用的时间序列模型有ARIMA模型、AR模型、MA模型、ARCH模型和GARCH模型等。
公路网规划编制办法-中华人民共和国交通运输部
公路网规划编制办法2010年3月目录公路网规划编制办法 (1)附件公路网规划报告格式及内容要求 (4)附录公路网规划研究主要技术方法 (12)公路网规划编制办法第一条为规范公路网规划编制，加强公路网规划工作管理，提高规划的科学性，根据《中华人民共和国公路法》等相关法规，制定本办法。
第二条本办法适用于各类公路网规划的编制。
第三条公路网规划是公路建设前期工作的重要环节，是公路合理布局、协调发展的重要手段，是编制公路建设五年规划的依据，是确定公路建设项目的基础。
公路网规划期限一般为10—20年。
第四条编制公路网规划必须贯彻国家的方针和政策，严格执行国家颁布的有关法规、制度，以及相关技术规范、标准；满足经济社会发展要求，与生产力布局、国土规划和城镇体系规划相适应，与其他运输方式相衔接；注重经济和社会效益，集约利用土地，保护环境，实现可持续发展。
第五条公路网规划的主要内容包括：评价公路网现状，研究未来经济社会和交通发展需求，明确公路发展目标，确定路网规模、布局和技术标准，提出公路网建设总体安排以及保障规划实施的政策与措施。
第六条公路网规划按公路行政等级划分，可分为国道规划、省道规划、县道规划、乡道规划，以及专用公路规划；按区域范围划分，可分为各级行政区域的公路网规划和特定区域的公路网规划。
第七条国道规划由国务院交通运输主管部门会同国务院有关部门并商国道沿线省、自治区、直辖市人民政府编制，报国务院批准。
省道规划由省、自治区、直辖市人民政府交通运输主管部门会同同级有关部门并商省道沿线下一级人民政府编制，报省、自治区、直辖市人民政府批准，并报国务院交通运输主管部门备案。
县道规划由县级人民政府交通运输主管部门会同同级有关部门编制，经本级人民政府审定后，报上一级人民政府批准。
乡道规划由县级人民政府交通运输主管部门协助乡、民族乡、镇人民政府编制，报县级人民政府批准。
县道、乡道规划应当报批准机关的上一级人民政府交通运输主管部门备案。
高速公路交通流建模与预测研究
高速公路交通流建模与预测研究一、介绍高速公路是现代化交通网络中的重要组成部分，为人们提供了便捷、快捷的交通方式，成为人们出行的首选。
但是，高速公路的交通流问题一直是交通运输领域的一个重要研究方向。
随着人口的增加、城市化进程的加速，高速公路车流量越来越大，车辆密度越来越大，交通流的稳定性和安全性问题亟待解决。
二、高速公路交通流建模方法（一）微观模型1.基于车辆驾驶行为的微观模型该模型考虑车辆驾驶行为对高速公路交通流的影响，包括车速、跟车距离、车道选择等。
根据车辆的加速度、速度、位置等信息进行建模，具体模型包括OPTIMA、INTEGRATION和VISSIM 等。
2.基于胶球模型的微观模型该模型是最基础的高速公路交通流模型之一，将车辆看作是具有质量、大小和形状的胶球，根据不同车辆之间的碰撞规律建立微观模型。
具体模型包括GAS1、GAS2等。
（二）宏观模型1.基于连续介质理论的宏观模型该模型将交通流看成是一个连续介质，利用质量守恒、动量守恒和能量守恒方程，建立流体力学模型，包括LWR和Greenshields模型等。
2.基于波动理论的宏观模型该模型将交通流看作是一个波动，将车辆之间的间距作为波浪传播的距离，建立波动模型，包括KKW模型、Daganzo模型等。
三、高速公路交通流预测方法（一）统计学方法1.时间序列分析该方法使用历史数据分析交通流随时间变化的趋势，采用自回归模型逐步预测，如ARIMA。
2.回归分析该方法根据交通流的主要驱动因素，如天气、节假日、道路状况等，建立回归模型，以预测交通流量。
（二）机器学习方法1.神经网络该方法适用于非线性问题，根据历史数据建立神经网络模型，可以进行较为准确的预测。
2.支持向量机该方法使用核函数映射将多维数据映射到高维空间，建立支持向量机模型进行交通流预测。
四、结论高速公路交通流建模和预测是交通运输领域的重要研究方向，对于解决高速公路交通流的稳定性和安全性问题具有重要意义。
基于宏观经济因素的中国高速公路交通量增长预测模型
基于宏观经济因素的中国高速公路交通量增长预测模型交通量是打算高速公路项目经济效益的核心内容。
国内外许多学者都做过相关研究，国内学者对交通量的预估大多数采用了神经网络预估方法。
这种方法是在分析影响某条高速公路所在地的国道、县道等历史数据的基础上进行的。
一些学者也利用影响交通量的其他因素直接对交通量的大小进行估计。
分析过程中许多不确定因素只能依靠预估者的主观猜测，因此，找到影响交通流量的宏观经济因素是非常必要的，而得出一种基于宏观数据的精确预估模型更是迫在眉睫。
一、影响交通量增长的经济因素目前，国内外学者普遍认为影响高速公路交通量增长有两个方面的因素：一是收费公路本身的一些物理参数(比如：隧道和桥梁的数量，这一地区受洪水、山崩等的倾向);二是国家的经济指标或者地区的经济指标。
Matas(20XX)的研究模型是建立在1981年～1998年的72条公路的数据的基础上回归而得出的。
Matas利用GDP作为国家经济指标进行研究。
他的研究显示交通量变化的百分比直接受国家经济指标变化的百分比影响。
与他的研究相符和的是，一些学者利用地区经济指标的变化量作为影响交通量的变量。
影响交通量的地区经济指标包括：失业人口，就业人口，失业率，工资，零售量，税收收入，CDP和人口数。
AshandBazile在20XX年做过的相关研究显示：在发展中国家，长期的交通量增长近似等于经济增长的水平。
而Matas 的研究结果显示影响交通量变化的最显著因素是地区经济变量中的失业人口。
因而，本文的选取地区生产总值，地区人口总数，地区失业人口作为影响交通流量变化的经济因素。
二、交通量增长预估模型1.回归预估模型预估模型本文利用的回归方程模型为:Yit=β0+β1iEit+μit其中Yit表示在第t年，高速公路的第i段交通量增长的百分比。
EIt表示第t年，经济指标的增长百分比。
μit表示误差项。
回归选定的经济指标因子包括:GDP,地区人口总数，地区失业人口数，分别用这些经济指标的年变化百分比进行计算。
高速公路路况预测模型的研究与分析
高速公路路况预测模型的研究与分析随着现代交通工具和目的地网络的不断发展，人们的出行需求也越来越强烈，这也促进了交通领域技术创新和智能化生产的进一步深化。
近年来，高速公路作为重要的交通干线，不仅能将地域间的距离缩短，还能为经济和社会的发展做出重要贡献。
但是，由于交通流量集中、天气变化等原因，高速公路的路况常常难以预测，给行车带来了不小的不便和安全隐患。
因此，研究高速公路路况预测模型具有重要意义。
高速公路路况预测模型是一种可以基于高速公路的历史数据，来预测未来路况的模型。
预测模型的核心是采集数据、分析数据、建立和验证模型。
路况预测模型的研究在近年来有了很大的发展，尤其是随着大数据和人工智能等技术的发展，相关领域也得到了广泛的注意。
关于高速公路路况预测模型的研究，本文将从以下三个方面进行分析和探讨。
一、高速公路的数据采集和处理采集高速公路的数据，是建立路况预测模型的重要前置条件。
目前，主要采集高速公路的数据方式有两种：一种是基于安装在路面上的传感器的数据采集，主要是以人工的方式布置以及维护传感设备和数据线，需要消耗大量的人力、设备、和经费，并且只能提供局部的或者快照式的路况，具有局限性；另一种则是基于车联网技术的大数据采集，利用GPS、车载传感器等设备，可在车载电子设备中自动采集车辆的位置、速度、寿命以及其他相关数据，并将其上传到高速公路监测系统。
因此，车联网技术的使用不仅可以在公路全域内实时采集数据，而且还可以大大降低采集成本和提高采集效率。
对于采集到的数据，需要经过预处理和数据清洗等步骤，以提高数据质量和可靠性。
二、高速公路的数据分析和路况预测模型通过数据挖掘和机器学习等技术，可以对采集到的高速公路数据进行处理和分析，以便建立路况预测模型。
数据分析的主要任务是挖掘和识别不同的交通模式和数据特征，如车流量、车速、拥堵程度等。
根据这些特征，可以为不同的高速公路路况设计不同的预测模型，如预测交通拥堵和可通过性等。
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基于生长曲线模型的公路网规模预测摘要：本文首先分析了公路网规模发展规律，引入公路网规模发展模型；其次，选取公路网和社会经济指标，构建公路网规模极限认定模型；最后以山东省公路网为实例对模型的合理性进行了验证。
结果表明，公路规模发展极限是进入饱和发展阶段数据的1.1倍，由此可求公路网规模发展极限值，进而确定公路网规模的合理性。
关键词：公路网；生长曲线模型；发展规模；极限认定
中图分类号：x734 文献标识码：a 文章编号：
1.前言
公路网规模预测，既是公路网规划研究的核心内容，又作为一个国家或地区经济发展水平的重要标志[1]。
因此，其发展规模必须要与国民经济发展相适应，路网规模过大，超过交通需求，造成土地资源浪费；规模过小，通行能力很难满足实际交通需求，造成一系列交通后果，制约经济健康发展。
因此有必要对公路网规模进行合理预测，明确路网规模发展极限[8]。
本文对公路网规模发展规律及模型方法进行大量研究，进而明确公路网合理规模，为公路网规划建设提供科学依据。
2.公路网发展规模认识
为科学掌握公路网发展规律，对比分析多个发达国家路网发展历程，定量与定性相结合，得出公路网发展特性。
其一，具有明显
阶段性，公路网发展一般需经过缓慢发展期、快速发展期及饱和发展；其二，要与经济发展水平相适应；其三，发展具有极限性。
据此，可选定生长曲线模型描述公路网发展规模，并对其拟合度进行研究。
3 路网生长曲线模型构建
由公路网发展规律显示，公路网发展与经济发展息息相关。
在最初产生和成长阶段，公路网会出现超前发展趋势；在饱和阶段，会出现滞后经济发展趋势。
据此，可以通过构建生长曲线模型方式，预测公路网规模。
3.1 模型简介
结合路网发展生长特性，选取时间因子作为首要影响因素，构建生长曲线模型。
(1)
式中，为规划年公路网规模预测值；为公路网规模极限值；为预测年限；作为模型系数。
通过对上式两边同取对数，确定生长曲线的拟合度。
(2)
式中，为规划年公路网规模预测值；为公路网规模极限值；为预测年限；作为模型系数。
3.2 模型构建
选择饱和判定指数，作为衡量路网饱和程度重要指标。
认为当
比值达到最大时，表征公路网的发展即将进入饱和阶段。
其中，构建饱和判定模型如下所示。
（3）
式中，为公路网发展规模饱和判定指数；为公路网规模达到饱和的时期；为公路网规模发展水平指数；为社会经济发展水平指数；为某时期研究区域公路网总里程；为某时期研究区域面积；为某时期研究区域的地区生产总值；为某时期研究区域人口数。
3.3 模型标定
选取公路网总里程作为表征公路网发展水平的指数，取区域人口、面积和经济的加权平均值作为表征社会经济发展水平的指数，对模型进行标定。
（4）
式中，为公路网发展规模饱和判定指数；为公路网规模达到饱和的时期；为某时期研究区域公路网总里程；为某时期研究区域面积；为某时期研究区域的地区生产总值；为某时期研究区域人口数；为权数。
3.4 模型检验
以美国、英国和法国作为研究对象，采用层次分析法及专家咨询，确定各自公路网发展饱和判定指数权数，分别为，进而最终得到公路网规模饱和判定模型。
（5）
式中，为公路网发展规模饱和判定指数；为公路网规模达到饱和的时期；为某时期研究区域公路网总里程；为某时期研究区域面积；为某时期研究区域的地区生产总值；为某时期研究区域人口数。
通过模型计算，得出美国、英国、法国公路网综合密度峰值与进入饱和发展的时期相对应，可以认为上述模型合理可行。
4.案例分析
4.1 山东省公路网规模发展规律
选取公路规模增长率、公路网密度、人均地区生产总值、高速公路所占比例作为聚类因子，采用模糊聚类分析方法，结合国际定位标准，认为在1978-1992年间，山东省公路网规模处于缓慢增长阶段；在1993-1999年间，处于快速增长阶段；在2000-2010年间，处于高水平发展阶段。
但从整体规模上来看，是否进入饱和阶段尚待进一步研究。
采用增长率法、饱和指数法，结合山东省实际，最终认为山东省公路网饱和阶段为2025年-2030年，快速成长周期为35年-40年。
4.2 构建生长曲线模型
以1978年作为研究基准年，取历年公路网(不含村道)建设里程为基础数据，相应提出超前方案、适中方案、滞后方案三种方案，得出三种方案公路网发展极限值，取三者平均值，约为16.63万公
里。
由拟合度检验，得出为1.6527，为0.0547，决定系数为0.9408，拟合度较高，可构建山东省公路网发展规模生长曲线模型。
(6)
式中，表示公路网总里程合理规模值；代表规划年度。
4.3 公路网合理规模确定
4.3.1 公路网规模预测值
通过上述生长曲线模型，结合历年发展规律分析及规划实际情况，最终确定山东省在特征年公路网规模。
预测山东省公路网规模2015年为10.1万公里、2020年为11.1万公里、2025年为12.1万公里、2030年为12.9万公里。
4.3.2 公路网发展阶段判定
基于极限认定模型求解，计算公路网总里程饱和判定指数，得出公路网总里程饱和判定值在2026年出现高峰，可认为该阶段会成为山东省公路网发展的饱和期。
基本上与定性分析达成一致，进而验证模型的科学性。
5. 结语
采取生长曲线模型描述公路网发展规律，利用极限认定方法，最终确定公路网饱和发展阶段。
一般地，公路规模发展极限是进入饱和发展阶段数据的1.1倍，据此求得公路网规模发展极限值，最后以山东省路网规模的发展验证了模型的合理性。
本文有助于为公路网的建设规划提供可靠依据，进而实现公路网的建设与社会经济
协调可持续发展。
参考文献
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