关于交通流量数据预测建模研究
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);
d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end
交通调查与分析
交通调查与分析 第一章 1、交通调查：是一种用客观的手段，测定道路交通流以及与其有关现象的片断，并进行分析，从而了解与掌握交通流的规律。 2、交通调查与目的：为了向交通，城市建设规划和环境保护以及公安交通管理部门提供优化，改善道路交通的实际参考资料和数据。主要对象是交通流现象。第二章 1、交通量调查目的在于通过长期连续性，短期间隙性和临时性观测，搜集交通量资料，了解掌握交通量在时间和空间上的分布规律，为交通规划，道路建设，交通管理和控制，工程经济性分析提供必要的数据。 2、交通量是指单位时间内通过路面某一断面的车辆数。 3、平均交通量：某一时间段内的交通量平均值。 4、日平均交通量ADT：任意期间的累计交通量之和除以该期间的总天数所得的交通量 5、年平均日交通量AADT：一年内连续交通量累计值和除以一年的总天数365（或366）所得的交通量 6、月平均日交通量MADT：一月内连续交通量累计值之和除以该月的总天数所得的交通量。 7、周平均日交通量WADT:一周之内连续交通量累计值之和除以一周天数7所得的交通量。 8、年平均月交通量AMDT：一年内连续交通量累计值和除以一年的月份数12所得的交通量。 9、最高小时交通量：以1h为计时单位连续观测若干小时所得结果中最高的小时交通量。 10、高峰小时交通量：一天24小时内交通量最高的某一小时的交通量。 11、年最高小时交通量：一年8760个小时内交通量最高的某一小时的交通量。 12、第30位年最高小时交通量：又称为第30小时交通量，是一年内8760个小时交通量按从大到小的顺序排列位于第30位的小时交通量。 13、道路分布系数：是指用分数表示的道路主要行车方向交通量占双向行车方向总交通量的比值。 14、第30位交通量系数:第30位小时交通量与年平均日交通量的比值。 15、月（周）交通量变化系数：月平均日交通量与年平均日交通量的比值。 16、高峰小时流量比：高峰小时交通量与该天的日平均交通量的比值。 17、高峰区间：是指高峰小时内连续5min或15min累积交通量最高的区间称为高峰小时区间。 18、扩大高峰小时交通量：将高峰区间的累计值扩大推算为1h时间内的交通量为扩大高峰小时交通量。 19、高峰小时系数：高峰小时时间内实际交通量与扩大高峰小时交通量之间的比值。 20、交通量调查的地点和时间选择：交通量的地点选择随调查目的不同而有所不同，主要是考虑交通量集中且具有代表性，方便调查与统计，具有控制性的点：一般选择远离交叉口的平直路段，交叉口某一进口道的引道，交通设施，枢纽的出入口。调查时间，日期，范围随调查目的不同而不同，作为了解全年的交通量变化趋势的一般性调查，必须选择在一年内有代表性的交通量日期进行，作为一周来说，最好选择在星期二到星期五，避免周末及星期日前后。从日期来说以商业活动比较活跃的日子，节假日，休息日，以及无大型文化活动日的晴天为宜。 21、交通量调查的方法：人工观测法，机械观测法，实验车法，浮动车法，基于GPS的方法，航摄法，录像法。 22、区域境界线交通量调查方法：是在一个完全被一条假设线封闭的特定区间内，对进入该区域的所有道路进行交通量调查，以检测出入的交通量和该区域的交通量的比例关系，又称为小区出入交通量。 23、分隔查核线交通量调查法：是为了记录跨越一个主要地理障碍物或行驶于两期区间的交通量，
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研 判系统 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】
交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案 目录
1 系统概述 1.1 系统背景 随着经济迅猛发展，机动车辆不断增加，道路交通拥堵、交通肇事现象也越来越严重。交通管理部门部署了大量交通监控设备对道路交通情况进行监控，这些设备24小时不间断捕获过车数据和图像数据，产生了海量的历史记录。在此情况下，如何利用先进的技术手段，对交通监控设备采集的海量的、格式多样的数据进行深度分析应用，对海量数据进行查找、关联、比对等处理，实时发现其中潜在的问题并预警,成为当前迫切需要解决的问题。 主要体现在以下两个方面：一是交通管理部门的现有系统还处于结构化数据处理模式架构体系中，要实现对城市道路交通的整体运行状况、车辆出行规律等方面以日、月甚至年为时间粒度进行数据分析还存在不足。二是交通管理部门的现有系统在对这些具有逻辑关联的海量多源异构数据处理过程中，数据
存储结构、处理种类、处理效率等方面仍存在不足，不能满足持续扩大的交通管理数据规模以及对数据深度快速挖掘和应用需求。 交通管控大数据平台构建了一个支持横向扩展，具有分布、并行、高效特点的大数据处理平台的体系架构。综合运用云计算、云存储、并行数据挖掘、图像识别等技术，开展数据的存储、挖掘、联动、分析。通过将电子监控设备的数据、图像等异构的数据资源接入大数据处理平台，通过分布式存储和并行数据挖掘，提供在线实时分析模式和离线统计分析模式两种应用模式，对交通管理的各类大数据全方位地进行实时和离线分析处理。可以将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，可全面掌握道路通行情况，为策略制定、分析研判、行动部署提供依据，大大提升综合管理的集约化程度。 1.2 系统意义 （1）信息查询和预警分析 借助在线实时分析、离线统计分析和数据共享等手段，通过接口与集成指挥平台等各个业务系统关联，高效开展交通管理工作。例如通过分析一段时间内的过车信息进行查询分析对比，确定该时期造成交通拥堵的主要原因和发展趋势，对交通拥堵的发生进行一定的预测和判断，并采取相应的管控措施控制诱发交通拥堵的原因，科学预防交通拥堵。 （2）多维度布控打击违法犯罪 通过车辆特征二次识别比对，可对特定车辆的局部特征进行提取分析和建模，在车辆号牌信息缺失（套牌、遮挡号牌或无牌）情况下，按照车辆品牌、型号、颜色、类别以及局部特征等自定义组合布控报警，准确快速地实现特定车辆追踪与锁定，获取车辆真实行踪，将有价值的图片数据提供给公安刑侦部门，为侦破交通肇事逃逸案、利用机动车作为犯罪工具的刑事案、以及抢劫出租车等恶性案件提供线索和证据，为刑侦部门确定线索侦查破案提供支持。 （3）大粒度的数据分析为决策提供支持 通过交通流大数据采集存储、流量查询分析，车辆特征研判、车辆轨迹分析等深度应用，系统不仅仅可以实现对车辆和人员的分析研判，通过大量数据
智慧交通产品总体解决方案-机动车查控分析系统
智慧交通产品解决方案 机动车查控分析系统 【面向城市交通】
目录 1.1.机动车查控分析系统 (4) 1.1.1.系统概述 (4) 1.1.2.系统特点 (4) 1.1.3.系统结构 (5) 1.1.4.业务流程 (7) 1.1.5.系统功能 (10)
1.1.机动车查控分析系统 1.1.1.系统概述 机动车查控分析系统是公安交警日常任务中应用广泛的业务系统，，面向公安交管提供个体交通违法嫌疑车辆准实时查控报警和群体车辆通行特性分析应用，面向公安治安提供涉案嫌疑车辆预警、筛查应用。 1.1. 2.系统特点 1．海量数据秒级响应 底层采用分布式大数据架构，海量过车数据实时查询与分析，无延迟秒级响应。 2．案件模型丰富且可以灵活扩展 系统针对公安、交通各警种的常见案件场景，设计了各种案件分析模型，且可根据案件实际场景灵活扩展与定制。 3．灵活布控、定向报警 提供了单车布控、批量布控、专项布控等多种布控形式，操作简便且支持模糊布控，报警数据流向定向化避免互相干扰。 4．可与公安、交通多系统联动 系统具备灵活的数据共享互通机制，与全国缉查布控系统无缝对接，联网布控。同时可根据需要对接警综平台、警务通、公安情报平台等各类实战系统，做到数据实时共享。
1.1.3.系统结构 1.1.3.1 逻辑结构 1、数据采集服务集群 对厂家提供标准化接口协议，接收卡口厂家数据，将数据转化为系统内部标准格式后传输给kafka（分布式消息队列），并对外提供标准的过车数据共享接口； 采用java语言编写标准的webservice接口，跨语言跨平台； 协议字典完全符合公安部与无锡所标准； 利用kafka作为消息缓冲层，可分布式扩展集群数据量，线性提升缓冲能力。 2、数据入库及流量统计服务 负责图片写入分布式存储（Hadoop），过车数据写入分布式数据库（Hbase），同时将数据写入消息队列对外提供共享；并计算一分钟流量数据写入Hbase； 系统可集群部署，多进程间自动负载均衡； 进程内部采用多线程方式，提升处理效率。 3、分布式存储、计算服务集群 采用Hadoop、Hbase等分布式技术搭建的可扩展存储与计算集群，集群数
交通流量的神经网络预测研究
交通流量的神经网络预测研究 [摘要]交通流量预测问题是交通信息预测的核心问题，进行交通流量预测理论体系的研究，对于改善我国交通拥堵问题具有十分重要的学术价值和现实意义。本文在总结国内外研究成果的基础上，对已有的交通流预测方法进行了分类分析和介绍，并利用神经网络的方法来对交通流量进行预测分析。基于交通流量的集中分布特点并结合实际交通流量观测数据，我们采用了分区间段进行数据整理，将BP神经网络应用于交通流量预测的过程，通过对比预测结果，验证了BP 神经网络具有良好的预测效果。 [关键词]交通信息交通流预测 BP神经网络
Research on neural network prediction of traffic flow [Abstract] Traffic flow forecasting is the core problem of traffic information prediction,theory system in the prediction of traffic flow,is very important for improving our countrytraffic congestion has academic value and practical significance.Th is paper based on summarizing the domestic and foreign research results,analyzes and introduces the existing traffic flow forecasting methods, andanalysis to predict the traffic flow by neural network. based on centralized distribution of traffic flow and combined with the actual traffic flow data. We use the inter partition of data processing during the process of BP neural network can be used to traffic flow prediction by comparing the predicted results ,proves that BP neural network has the good forecast effect. [Keywords] Traffic Information Traffic flow Prediction BP neural network
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】
交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】 摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。 关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。 进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。
几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。 一、基于统计方法的模型 这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然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，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，
铁路旅客流量预测
摘要了解和预测铁路客流量对于铁路部门而言是实现利润最大化和保证市场竞争力的重要环节，本文通过对某铁路公司至2015年一月至2016年3月的客流情况进行研究分析，得出了铁路客流量的一般规律并构建了良好的客流量预测模型，借此实现对未来两周客流量的预测以及对车辆资源分配方案的优化. 问题一：根据旅客列车梯形密度表中包含的大量数据，利用图表分析法我们绘制了十二张包含饼图、折线图、散点图等多种形式的图表，这在一定程度上帮助我们很好地实现了客流规律的可视化展现.通过这些图表我们分析研究了不同种客运列车的优劣势、客运量的峰值规律以及站点与客运量的相关性，总结出了客流量的一般规律. 问题二：我们针对附件一所提供的大量数据进行了分类整理，将数据按照控制变量法的原则大致分为三类，即考察车站、车次、时间段三个变量对于客流量的影响.在对原始数据进行研究分析后，我们认为车站对于客流量的影响最为显著，于是我们将车站这个因素选定为了主要变量，然后从这个主要变量着手，我们基于MATLAB平台构建程序，程序的核心思想是通过对系统行为特征指标建立一组相互关联的灰色预测模型，预测系统中众多变量间的相互协调关系的变化，这种模型能够帮助我们很好地挖掘和利用原始数据，同时我们参考了在问题一中所得出的客流量的一般规律，最终采用累减生成的放松得到了一组灰色序列以弱化数据的随机性和预测未来客流量.当然，我们也采用了残差修正的衡量方法来对模型和预测结果进行了完善和校准. 问题三：为了求得铁路车辆资源配置方案的最优解，一方面考虑到问题二中对于未来两周客流量的预测，另一方面为了实现两个基本假设中对于客座率达到75%利润最大的假设，我们决定采用模拟退火算法来对结果进行优化，这可以帮助我们在减少算法耗时的同时得到一个符合生活实际的最优解. 一、问题重述 铁路部门为保持市场竞争力，实现利润最大化，需要了解日常铁路客运流量、淡旺季变动指数、冷热门线路.其中，为了准确把握市场，需要对客流进行充分的了解和预测.铁路客流量受多种因素影响.
交通管控大数据分析研判系统
交通管控大数据分析研判系统 设 计 方 案
目录 1 系统概述 (5) 1.1 系统背景 (5) 1.2 系统意义 (5) 1.3 研发原则 (6) 1.4 系统内容 (7) 2 需求分析 (8) 2.1 业务需求 (8) 2.1.1 面向交通管理的大数据业务需求 (8) 2.1.2 面向交通安全的大数据业务需求 (8) 2.2 功能需求 (9) 2.2.1 基于大数据的在线统计和离线分析需求 (9) 2.2.2 基于大数据的车辆特征分析需求 (9) 2.2.3 基于大数据的违法事故分析需求 (9) 2.2.4 基于大数据的勤务快速处置需求 (10) 2.2.5 基于大数据平台的车辆特征二次识别需求 (10) 2.2.6 基于大数据平台的技战法需求 (10) 2.3 性能需求 (10) 2.3.1 高并发实时数据采集需求 (10) 2.3.2 海量数据存储需求 (10) 2.3.3 分布式流处理需求 (11) 2.3.4 车辆二次识别需求 (11) 3 架构设计 (11) 3.1 总体应用架构 (11) 3.2 软件框架结构 (12)
3.3 网络部署架构 (12) 3.4 数据流结构 (13) 3.5 关键技术路线 (13) 3.5.1 Hadoop技术 (14) 3.5.2 Spark技术 (14) 3.5.3 车辆特征二次识别技术 (16) 4 功能设计 (16) 4.1 功能结构图 (16) 4.2 功能模块 (16) 4.2.1 首页 (16) 4.2.2 实时预警 (20) 4.2.3 信息查询 (21) 4.2.4 统计分析 (27) 4.2.5 技战法 (31) 4.2.6 车辆布控 (34) 4.2.7 系统设置 (35) 4.2.8 运维管理 (36) 5 数据库设计 (37) 5.1 数据库ER模型 (37) 5.2 数据库表 (37) 6 接口设计 (37) 6.1 接口分布图（接口关联图） (37) 6.2 接口详细说明 (37) 7 系统特色 (37) 7.1 优化交通大数据集中存储能力 (37)
网络流量预测模型研究
2017年第8期信息通信2017 (总第176 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. N o 176) 网络流量预测模型研究 陈广居\梁鹏2,王坤3 (1.94750部队福建连城366200;2.94937部队浙江杭州310021 ;3.94872部队江西樟树331204) 摘要:针对当前网络通信业务量大，业务种类多的特点，对近年来网络流量预测模型研究现状进行了综述，分析了多种网 络流量预测模型，针对网络流量的不同特点对各种模型从计算复杂度、应用场合及适用范围等方面展开比较分析。比较 结果表明，预测模型与所分析流量特性及应用场合关系密切，在具体应用中应充分考虑预测目标和具体的网络流量特 点，选择合适的预测模型。 关键词:短相关；长相关;线性预测；非线性预测；组合预测 中图分类号:T H393文献标识码:A文章编号:1673-1131(2017)08-0191-04 The R eserch o f N etw ork Traffic Prediction M odel C h e n G u a n g ju1, L ia n g P e n g2, W a n g K u n3 (1. U n it 94750 o f P L A, L ia n che n g F u jia n 366200, C h in a; 2. U n it 94937 o f P L A, H a n g zh o u Z he jia n g 310021, C hin a; 3. U n it 94872 o f P L A, Zhangshu Jia n gxi 331204, C h in a) A b s tra c t:F o r the characteristics o f the current ne tw o rk com m unication traffic, this paper presents an o ve rvie w on the study o f m odels for ne tw o rk traffic prediction in recent years, analyzes different kinds o f ne tw o rk traffic prediction m odels. In v ie w o f the different characteristics o f ne tw o rk traffic, the m odels are analyzed and com pared fro m the aspects o f com putational co m-plexity, application and scope o f application. T h e results p ro ve that prediction m o d e l should correlate to traffic characteristics and scene tightly. It needs to select the appropriate prediction m odels according to the target and the specific characteristics o f ne tw o rk traffic. k e y w o rd s: lo n g range dependence; short range dependence; linear prediction; nonlinear p rediction; com bination Prediction 〇引言 网络流量是网络运行的重要指标，其反映了网络的运行 状态，近年来网络流量建模和预测成为人们的研究热点。针 对网络流量特性进行建模是网络设计规划和网络状态分析的 前提，也对网络管理与故障处置、新的网络协议的开发以及提 高网络运行服务质量具有重大意义；网络流量预测模型的研 究对于更好地理解网络业务的性能和规律、规划网络设计、决 定网络拥塞控制、应用于网络安全、网络管理的异常检测、提 高服务质量意义深远。网络流量预测以过去的流量数据为依据，通过建立适当的数学模型对将来的流量状态进行预测。因此，掌握网络流量的特点对提高预测的精度和深入分析预测 本质尤其重要。在当前的一些网络流量预测资料中，大部分 的研究重点是对网络流量特性的数学分析，单纯针对网络流 量进行预测的研究不多，与之对应，这一领域的研究在河流流 量、道路交通、金融分析等领域中有较多的应用。本文对近年 来网络流量预测算法研究现状进行了综述，分析了多种网络 流量预测模型，并结合不同的网络流量特性对各种模型的适 用范围及应用场合进行了分析比较,最后得出结论，虽然智能 通信机房监控系统采用S O A P传输协议，这个协议是新时期 W e b S e r v ic e服务和物联网体系中的一种存在的标准传输协 议，S O A P协议定义了一个完善的逻辑业务服务请求者和逻辑 业务服务提供者之间相关的信息传输规范，促使X M L数据传 输更加安全，S O A P协议采用了传统的互联网传输协议，使物 联网作为数据传输的标准模式进行传输，可以为用户提供一 个格式化的相关协议信息，并且能够承载相关的物联网传输 协议，这些协议主要包括以下几个关键方面,S O A P封套信息、S O A P编码规则、S O A P R P C进行逻辑业务处理表示等。S O A 能够更好的实现信息的加工和服务，首先用户可以获取相关 的信号数据，接着可以分析信号的类型，如果信号为抽取信号，就可以实现数据抽取功能;如果信号为引用数据失效信号，则 可以将其划分到响应弓丨用数据失效弓丨擎中；如果信号为数据 已变更信号，则可以将数据推送到数据库中;如果信号为即时 获取，可以启动即时获取数据操作引擎。操作完成之后，这些数据均可以持久化地保存到数据存储器中，保证数据的及时 处理，进一步实现数据的加工和服务。通信机房监控系统是 现代无线通信的一个重要标志，物联网采用自适应技术，可以保证通信质量达到最优化,根据信道的传输环境的变化，适时 地改变N B-I O T的发送、接收参数。 3结语 随着我国通信事业的发展，通信机房包含的设备越来越多， 这些设备承载着数以亿计的资源，保?2联网软件的正常运行。 因此提高机房的智能化管理已经成为人们研究的重点,本文提 出利用物联网的数据感知、信息采集和数据分析功能，构建一个 实时的、动态的智能化机房，提高机房的运行管控成效。 参考文献： [1]陈武.物联网信息技术在数据机房建设中的应用研究[J]. 信息系统工程,2016(12):70-72. [2]李铁.基于物联网的机房温度报警系统设计与实现[J].中 国新通信，2017(3):65-66. [3]胥志强，何国平，杨漾.物联网技术在气象部门智能机房 建设中的应用[J].网络安全技术与应用,2017⑵:130-131. [4]王有为.基于物联网思维的高速公路变电所机房监控系 统[J].中国交通信息化，2016(8):116-117. 191
公路交通量调查数据的分析与应用
公路交通量调查数据的分析与应用 发表时间：2016-06-13T10:28:58.600Z 来源：《工程建设标准化》2016年3月总第208期作者：诸葛祥督[导读] 在现实的公路运输系统中，公路交通量反映了公路应用情况与公路适应车辆运输需求的情况。 诸葛祥督 （山东省临沂市公路局平邑县公路管理局，山东，临沂，273300） 【摘要】随着经济的发展，公路交通已经成为交通系统的重要组成部分，是国民经济的基础产业。公路交通量数据的分析和应用是公路管理中的一项重要课题，其对运输系统的构建与完善有着相当重要的促进作用。随着当今公路运输需求的日益增长和公路通行质量的不断提高，对当前公路交通量调查统计和数据分析提出了新的更高要求。该文对交通量调查的概念、站点选择、方式方法、作用做了介绍，结合作者的工作实际，对国省干线公路交通量调查的情况作了相关介绍。 【关键词】公路；交通量；调查；分析；应用 在现实的公路运输系统中，公路交通量反映了公路应用情况与公路适应车辆运输需求的情况。交通量调查数据对公路建设项目前期可行性分析研究，公路规划设计阶段公路建设等级规模、走向确定和后期交通管理控制、经济效益估值都有着相当程度上的运用。 一、交通量调查概念、站点选择以及方式方法 （一）交通量调查的概念 交通量调查是在单位时间内对通过公路某一断面各种类型的车辆数量进行观测记录的一项工作，属于交通情况调查的一部分。公路交通量调查工作的任务是通过对国道、省道、县道、乡道及专用公路的交通状况进行定期或不定期调查，掌握各级公路的交通流量特性，并进行统计、分析、预测，为公路规划建设、路网运行管理、交通应急处置、科研及社会公众提供公路交通信息。 （二）交通量观测站的选择 站点布设应科学合理规范，能够反映公路路网交通流量及特性；观测站点应设在交通流量比较稳定，能够代表某个路段区间交通流量和特性的路段，代表路段长度应按实际情况确定，一个观测站点的控制距离一般为30公里左右。观测站点一经确定下来，就要相对固定，不能轻易变换。 （三）交通量调查的方法 公路交通量调查的方法有人工观测划正字法、半自动观测仪法、全自动观测仪法。人工划正字法是最原始的一种方法，劳动强度大，工作方法不科学，目前已基本被淘汰。半自动观测仪器是有12个按键的计数器，每一个按键上贴有一个标签，代表一种车型，按一下走一个数字，这种方法劳动力强度小，计数方便简单。间隙式全自动观测仪，采用远红外线技术，在观测路段上埋设线圈来记录过往车辆，并根据车辆两轴间的距离来分辨车型。 二、交通量调查数据的收集和分析 交通量数据调查在进行观测记录、数据采集后，需要对取得的数据进行认真处理和分析，把记录的数据转换成对公路交通系统有作用的数据标准，这能让花费了大量人力、物力、财力所收获的资料发挥最大价值。 （一）交通量数据收集 目前，平邑县境内国省干线公路分布的间隙式交通量观测站点配有专门的技术人员，专职负责交通量调查工作。每个交通量调查日，交通量调查人员对全自动交调观测仪器进行检查并对系统时间进行校核以确保仪器的正常运行，并采用半自动观测仪器来统计每小时不同车型的数量，用以人机对比。 如今，大部分的公路交通量调查数据依赖计算机进行处理，交通量数据的处理必须依赖固有的公式，通过大量数据运算，计算出交通量的当量数和自然数。因为在测量的过程中车辆是运动的、变化的，那么有必要计算某个时段内的交通流均值作为此时段里的交通流，其中最常用的是年平均日交通量，在公路的规划、设计、改建中，年平均日交通量为上级决策提供很好的参考资料。 （二）数据分析 对收集整理出来的交通量数据，需经过数理统计的运算知识进行分析、计算、统计，通过数据对比找出其中的变化规律，分析其变化的影响因素。下面以某国道间隙式调查站交通量年报资料为例，对年平均日交通量做如下介绍：下表中的数据显示出2015年度12个月份，每个月的交通量日统计情况，通过分析表中数据可以明显看出该路一年中每种车型的交通量日统计情况，中小型客车占各种车型的60%以上，说明在该路段，中小型客车的使用率最高；同时，该路作为贯穿该县东西方向的经济大动脉，货车占各种车型的比例为23%-35%，货车的使用率第二；其他为摩托车、大客车；随着经济的发展，拖拉机的使用最少。从该表中还可以看出该路段的年均日交通量为10215-14846之间。表中的数据还说明2015年一年中10月、12月是一年中车流量的高峰，其中10月份是国庆长假，旅游、自驾游多导致交通量增大；12月份是元旦假期，外出探亲访友的车辆也增多。
(完整版)城市交警局智慧交通决策分析系统解决方案
城市交警局智慧交通决策分析 系统解决方案 国内各城市交警局智慧交通相关基础应用系统和前端电子警察、高清卡口、信号灯控制等系统已大规模建成，并实现城区较高密度的覆盖；在数据资源方面，已实现GPS数据、交通违法数据、道路过车数据、车速、流量等基础数据都的大规模采集。在缓解道路交通拥堵，提升路网运行效率等方面发挥了重要作用。但各系统独立运行，未实现数据的共享，未对现有数据进行深度数据挖掘，缺乏针对性智能决策支，无法了解城区路网的运行状况、不能为城区路网的拥堵疏通、交通组织、交通管制、紧急事件处置、路网优化、交通规划等提供决策依据。因此，建设智慧交通交警业务支撑平台，实现跨部门、跨系统的信息的共享应用，对于提升各级城市的道路交通综合管理和应用水平，实现对城市主要路段交通运行状况的实时、动态掌控具有重要的意义。
? 解决方案介绍 通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。 1、路网整体运行状况的研判分析 通过对高清视频综合信息采集系统、公路车辆智能监测记录系统采集的车辆号牌信息和出租车的GPS数据的综合分析，得到不同路段的交通运行状况，并基于GIS地图进行展示，使交通管理者可以实时了解城市整体路网的运行状况；利用高清视频综合信息采集系统采集的车辆号牌信息进行OD数据的分析，得到车辆出行的OD矩阵，为路网规划、交通管理提供决策依据。
2、主次干道运行态势的分析 分析研判主次干道的交通运行态势，实现主次干道交通信息的综合显示，对主次干道路段车辆来源及密度进行研判分析，提出交通疏导、交通组织优化的建议；对主次干道交通拥堵状况、交通违法、交通事故进行关联分析，提出缓解交通拥堵、预防交通事故的对策建议。 3、交叉口综合信息管理与研判 通过对平台汇集的海量交通数据进行综合的研判分析，实现交叉口交通信息的综合显示，包括相位信息、视频信息、违法信息、交通流信息、过车信息等；实现交叉口交通量的双向对比分析、车型构成分析、违法类型构成分析、车辆来源构成分析等。 ?具体优势 本方案基于大数据分析挖掘，采用了十多种先进的仿真和数学模型，实现了交通的决策分析支持，服务于交通规划、城市路网优化、城市交通治堵和提升交通安全，在业内目前没有一个厂商能够提供此类决策分析系统。 具体优势如下： 1、决策分析智慧化 通过对交通数据的深入分析，实现定性管理与定量分析管理相结合，从宏观路网、干线、路口三个层级进行监测、模拟、分析、决策，为交通管理决策提供可靠、准确的科学依据，并提高对道路交通的科学化管理水平，警务人员的现代化管理及交通意外事件的预案报警和快速反应能力，促进交通管理决策科学化。
淮安市淮海路交通量调查与分析
1 绪论 1.1研究背景 随着交通工程学基本原理在我国应用的日益广泛，我国的交通调查工作也出现 了新的局面。近几年来，交通量调查已经越来越受到重视，不少规划、设计、经济 分析报告中，交通量调查及其资料已经成为必不可少的内容。 交通量调查与分析应用是交通工程学中的一项研究课题, 在实际工作中,公路交 通量是反映公路的使用状况和公路满足汽车运输需要程度的一项重要指标。交通量 调查数据在公路养护管理、公路使用过程、公路路网规划、公路建设前期工作、线 路设计、后期经济价值评估等均得到广泛应用,不仅是制订公路建设规划和旧路技 术改造方案、修建交通设施、进行工程设计必不可少的依据,也是编制养护计划及 制订交通管理措施必不可少的依据。因此, 搞好交通量调查统计,直接关系着公路 现代化建设和公路的科学管理,对公路事业的发展有着十分重要的意义。 1.2国内外研究现状 交通量是描述交通流特性的最重要的参数之一。由于交通量既重要而调查方法 又比较简单，因此交通量及其调查就成为交通工程学中的重要内容，并且越来越受 到人们的重视。近20年来，我国首先在交通系统的全国公路国道网上进行了以交通 量连续式观测为主的调查，取得了较系统、全面的宝贵资料。在大、中城市也对城 市也对城市道路网进行了广泛的交通量调查。通过对调查资料的整理分析，我们已 经初步掌握了交通量的空间分布和时间分布特性、交通量的各种变化规律和影响因素，从而为道路网规划、道路设计和建设、交通管理和控制、工程的经济分析和效 果对比、交通安全和道路环境等各个方面提供了可靠的依据。 [1] 1.2.1 国外研究现状 国外也很重视交通量调查工作。如美国在1921年起就开始注意交通调查和研究工作，经过多年的研究探索涌现了一大批这方面的专家学者像丹尼尔L.鸠洛夫、马休丁. 休伯等等，而且留下了像《交通流理论》、《道路与交叉口的通行能力》等经典文章；英国在1922年开始交通量调查，1933年以后每隔3年进行一次较大规模的交通量调查，1955年时已有5000个观测点，目前主要公路上平均每7km即有一个观测点；意大利从1927年起开始交通量观测，以后规定每年进行一定天数的连续观测；
交通工程学实验课程设计交通量车速交叉口调查
交通工程学院《交通工程学》 实验指导书 适用专业:交通工程 课程代码: 编写人: 学时: 8 学分: 编写单位:交通工程教研室编写人:
实验一交通流三大参数调查 第一部分：交通量调查 1、实验目的和任务 掌握交通量调查基本方法（人工计数法）。掌握进行交通调查的基本技巧，掌握交通量数据分析及处理方法，并初步建立起交通量变化分布的概念。 2、实验内容 设计交通量调查记录表：分方向、分车道、分车型调查路段交通量；分析整理调查数据，获得基本的交通量分布特性。 3、调查地点及时间 根据调查目的，确定调查时间和范围，可以设定高峰时间和非高峰时间两个时间段进行调查。调查地点应选择在视距良好，地势平坦且不受交叉口影响的路段上。 调查时间为一小时，时间间隔为5分钟。 4、人员分工 根据车道分布的具体情况进行人员安排，原则上一个车道1个观测人员。 5、表格设计 根据调查车型和调查时间段，设计如下调查表格。 6、调查方法： 交通量调查方法常见有人工计数法，机械计数法，视频检测法等方法，本次使用人工计数法。 7、注意事项： ?调查是在路边进行观测，要注意安全第一，不要随意走动； ?调查时，各调查人员要保持同步，以确保调查数据的有用性；
注意保管好调查数据 8、提交实习包括内容包括 （1）调查表格原始记录一份 （2）分车道、分车型、分时段的交通量汇总表 （3）交通量分布特征计算过程 包括方向分布系数、车道分布系数、高峰小时系数（PH5、PH15）、交通组成（车型比例）以及按标准车折算后的方向分布系数、车道分布系数、高峰小时系数（PH5、PH15）。 9、思考题 （1）单一的交通量指标能否反映路上车辆的多少？ （2）公路与城市道路交通量调查有何区别？
短期交通流量预测
短期交通流量预测 摘要 交通流量是一种对于一段时间在某个路口通过的交通实体量，在现在的社会中，智能运输系统等交通理论的研究已经渐渐成为发达国家的研究对象，而交通流量预测分析是其中的核心研究之一。所以，对于交通流量的预测成为叩开智能交通系统大门的最有力的那一把钥匙。 在前面，我们首先面临的一个问题是对于数据的处理。题目以15分钟为一个时间段来测量交通流量，一共有三天的数据，应该有288个数据，但是题目只给出了276个。另外，在数据中还有两个为负的数据。面对缺失数据和异常数据，我们分别使用了热卡插补法和平均值填补法来解决。 然后在进行预测时，我们分别使用了不同的软件来建立不同的预测模型。首先我们使用了灰色预测GM软件来进行灰色模型的预测，在预测前，我们先用模型和前两天的交通流量来预测第三天的交通流量，然后将第三天的真实交通流量与预测交通流量进行相关性检验，检验通过后，再用于预测第四天的交通流量，最后评价模型的好坏。 接着，我们使用了spss软件来进行回归分析模型的预测。在预测之前，我们需要先对数据进行相关性检验，若没有相关性，则回归方程会没有意义。接下来，通过对回归方法的决定性系数检验和方差分析检验，得到最合适方法。之后再进行第四天的预测及预测结果的评价。 然后，我们使用了metlab软件来实现BP神经网络模型的预测。BP神经网
络的实质是用已给出的数据来推出需要的数据，并将新预测出的数据重新返回输入中，得到误差，一直重复，直到误差到达合理的围。在预测之前，我们先得出了误差在合理围，并且看到已给出数据的真实值与预测值得对比。在确保模型是可用的之后，在进行预测与预测结果的评价。 最后，我们使用了eview软件来进行时间序列的预测。时间序列预测要求数据必须是平稳的，所以在预测前，先要对数据进行ADF检验，在检验通过后，才能进行预测，得到预测后的表达式和残差。在最后，还必须对残差进行分析估计。这样之后，对模型进行评价。 在本文的最后，我们进行了进一步的讨论和改进，对四种预测方法进行了一个比较，判断出那个模型是最适合这个题目的。并且对文章中所涉及的模型进行推广，使其更便于运用于生活实际中。 关键词：eviews 热卡插补法相关性检验神经网络时间序列ADF检验
基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究开题分析报告
基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究开题报告
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毕业设计（论文）开题报告 姓名学号专业 设计（论文）题目基于四阶段法的城市轨道交通客流预测模型研究 1. 毕业设计(论文)的目的及意义（含国内外的研究现状分析）： 1.1研究的目的及意义 1.1.1研究目的 随着我国经济快速发展，城市化进程日趋加快，城市人口规模和机动车数量急剧增加，直接导致交通出行量大幅增加，由此引发一系列的交通问题，其中交通拥堵问题最为突出。解决该问题的方法除了控制车辆增长速度以外，大力发展城市轨道交通是一个重要解决手段。 城市轨道交通对城市的发展模式和布局有着重要影响，而城市轨道交通客流量预测是轨道交通建设的基础和前提，在轨道交通建设项目可行性研究和交通状况评价过程中都需要进行交通情况调查和交通量预测。因此城市轨道交通客流量的预测直接关系到城市轨道交通项目建设的科学性和合理性，具有重要的现实意义和理论价值。 1.1.2研究意义 城市轨道交通客流预测是城市轨道交通项目建设的一项重要的基础工作,是确定城市轨道交通建设规模和站点布局的重要依据,是城市轨道交通网络合理规划和初步运营的前提条件。目前，传统的四阶段客流预测方法被广泛地应用于交通客流量预测，虽然这些实践工作为四阶段法进行轨道交通客流预测提供了借鉴以及理论实践案例,但是由于轨道交通自身的特点,运用四阶段法预测交通客流时,考虑的因素和预测程序都较为复杂，因此在研究和实践过程中,传统四阶段法还存在不足之处,为了使四阶段法的交通客流预测结果更能符合城市轨道交通的特点,使其更加实用和完善,对其进行改进具有重大的现实意义和理论价值。通过本课题的研究，有助于发现传统四阶段法所存在的缺点，并对其进行改进，为轨道交通量预测提供新的方法和理论依据，更加合理地规划轨道交通网络和城市空间布局。 1.2国内外研究现状 1.2.1国外研究现状 针对交通量预测，HRB和BRP最先运用转移曲线法实现了交通量分配预测，Moore和Schneider等人在前者的基础上，建立全有全无模型进行交通量分配预测，但是预测结果容
曹安公路远期交通流量预测
曹安公路远期交通流量预测——以华江支路——嘉金高速段为基础 学院：交通运输工程学院 学号： 姓名：
目录 一、报告概述 (3) 工作目标 (3) 工作内容 (3) 技术路线 (3) 二、调查道路和交叉口概述 (4) 三、调查数据处理与现状分析 (4) 3.1调查数据汇总及标准车换算 (4) 3.2路段流量推算 (5) 3.3 AADT计算 (6) 3.4现状分析 (7) 四、远期流量预测 (8) 4.1基于弹性系数的远期交通量预测 (10) 4.2基于线性回归的远期交通量预测 (11) 4.3基于人工神经网络为融合基础的远期交通量组合预测 (12) 五、预测结果分析 (14)
一、报告概述： 工作目标 根据曹安公路华江支路——嘉金高速段历年交通流量数据，综合现场调查结果，预测该段2020—2025年年平均日交通量，并对未来曹安公路道路建设工程提出合理意见。 工作内容 现场数据采集：收集曹安公路华江支路——嘉金高速段两交叉口早晨8：00—9：00车流量； 数据处理与分析：（1）现状与历年流量的差异及差异出现的原因（2）变化趋势与历年趋势的对比，说明影响预测结果的主要影响因素及产生原因（3）预测结果分析 技术路线
二、调查道路和交叉口概述 本次调查区段为曹安公路华江支路—嘉金高速段，共有两个交叉口，分别是翔江公路交叉口和翔封路交叉口。两交叉口相对位置如下图所示： 三、调查数据处理与现状分析 3.1调查数据汇总及标准车换算 将实测的分车型交通量转换为标准车流量。换算系数如下： 各交叉口流量调查及标准车换算
3.2路段流量推算 以采集数据的两个交叉口：翔江公路及翔封路，把华江支路——嘉金高速区段划分成三个路段：华江支路—翔封路，翔封路—翔江公路和翔江公路—嘉金高速。采样时间段内（8：00—9：00）各路段统计交通量如下：