道路交通量预测方法研究
道路交通流量预测算法的比较研究
道路交通流量预测算法的比较研究一、前言道路交通流量预测算法是交通领域研究的重点之一。
随着城市化进程的加快及汽车保有量的增长，如何准确预测道路交通流量成为交通优化管理、城市规划以及交通安全的重要问题。
本文将对当前常用的道路交通流量预测算法进行比较研究，以期为相关研究提供一定的参考依据。
二、常用预测算法1. 基于时间序列的预测算法时间序列预测算法将道路交通量看作是一个时间序列的变化趋势，在此基础上运用时间序列分析方法进行建模和预测。
时间序列预测算法具有数据量小、模型简单等优点，同时也存在着忽略因素交互影响、预测精度不高等问题。
2. 基于神经网络的预测算法神经网络预测算法将道路交通量看作是神经网络输入数据，在此基础上训练适合的多层前向神经网络，并通过输入实时数据得到实时预测结果。
相对于时间序列预测算法，神经网络预测算法具有强大的非线性建模能力和优秀的泛化能力，预测精度较高，同时也存在着需要大量数据训练、过度拟合等问题。
3. 基于回归分析的预测算法回归分析预测算法将道路交通量看作因变量，在此基础上寻找与之相关的自变量进行多元回归分析。
相对于时间序列预测算法和神经网络预测算法，回归分析预测算法具有简单快速、易于理解等优点。
同时，回归分析方法需要找到有效的自变量，考虑到因素交互影响比较复杂，预测精度相对较低。
4. 基于时间-空间统计分析的预测算法时间-空间统计预测算法将道路交通量看作是在时间和空间基础上的变化趋势，通过对相关数据进行时间-空间分析预测道路交通。
相对于前三种算法，时间-空间统计分析算法具有更高的精度和预测效果，对于复杂的交通状况有更好的适应性。
三、比较研究在应用中，针对道路交通预测问题，可以结合实际情况选择适合的预测算法。
具体来说，在数据量较小的场景下，时间序列预测算法和回归分析预测算法可以用于交通流量的尖峰值预测；在数据量较大且交通流量分布复杂的场景下，可以运用神经网络预测算法和时间-空间统计分析预测算法获得更高的预测精度和鲁棒性。
公路工程设计中的交通流量预测方法研究
公路工程设计中的交通流量预测方法研究
摘要：交通流量预测在公路工程设计中扮演着重要的角色。本文综合研究了基于统计方法和机器学习方法的交通流量预测技术。在基于统计方法方面，时间序列分析、回归分析和神经网络模型等方法被深入探讨，各自展示了在不同情景下的适用性和优势。在机器学习方法方面，决策树算法、支持向量机算法和集成学习方法等被分析，并展现了其在交通流量预测中的有效性和可行性。通过对这些方法的研究，可以更好地理解交通流量的变化规律，并为公路工程设计提供准确可靠的预测支持。未来研究的方向包括方法的进一步改进和优化，以及与实际工程应用的结合，以提高交通流量预测的准确性和实用性。
关键词：工程设计；交通流量；方法研究 引言 随着城市化进程的加快和交通网络的不断发展，对于公路工程设计中的交通流量预测需求日益增长。准确的交通流量预测是保障公路交通安全、优化交通网络布局、提高道路使用效率的关键。然而，交通流量受多种因素的影响，包括时间、天气、道路条件等，因此对其进行准确预测具有一定挑战性。为了解决这一问题，研究者们提出了各种不同的预测方法，其中包括基于统计方法和机器学习方法。基于统计方法的时间序列分析、回归分析等方法能够利用历史数据的规律性进行预测，而基于机器学习方法的决策树算法、支持向量机算法等则能够更好地处理数据之间的复杂关系。本文旨在综合研究这些方法，探讨它们的优缺点及适用场景，为公路工程设计提供准确可靠的交通流量预测技术支持。
一、交通流量预测方法概述 （一）常用的交通流量预测方法 在公路工程设计中，常用的交通流量预测方法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法以及基于模拟仿真的方法。统计方法通常包括时间序列分析、回归分析和神经网络模型等。时间序列分析通过历史数据的趋势和周期性来预测未来交通流量，回归分析则利用变量之间的关系进行预测，而神经网络模型则是基于神经网络的复杂模式识别进行预测。机器学习方法包括决策树算法、支持向量机算法和深度学习方法等，这些方法通过训练模型来学习数据之间的复杂关系，从而进行准确的流量预测。
交通量分析及预测
交通量分析及预测交通量是指单位时间内经过其中一点或其中一路段的交通流量。
交通量的分析旨在通过数据采集和处理，了解路段或交通网络上的交通流量情况，包括每日、每小时或每分钟的交通量大小、交通高峰期和低谷期、不同车辆类型的流量分布等。
常用的数据采集手段包括路段流量计、车牌识别系统、磁敏感线圈等。
交通量的预测可以根据历史数据和未来发展趋势进行模型建立和预测。
常用的交通量预测方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
预测结果可用于评估交通规划和设计方案的可行性、为道路建设和交通信号优化提供参考、指导交通运输企业的调度管理等。
在交通量分析和预测中，需要注意以下几个方面：1.数据采集和处理：选择适当的数据采集方式，并进行数据清洗和处理，消除异常值和噪声干扰，确保数据的准确性和可靠性。
2.交通量分析指标：除了常用的交通量大小指标外，还可以采用交通流密度、平均速度、延误时间等指标来描述交通环境和交通状况。
3.模型选择和建立：根据实际问题和数据特点，选择适当的模型进行交通量预测，常用的模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
4.模型验证和改进：通过对模型的验证和评估，检验模型的准确性和稳定性，并进行模型的改进和调整，提高预测精度和效果。
5.不确定性和风险分析：由于交通量预测受到多种因素的影响，存在一定的不确定性和风险，需要考虑不确定性范围和可行性等问题。
交通量的分析和预测在交通规划和管理中具有重要的实际应用价值。
通过准确地分析和预测交通量，可以指导合理的交通规划和道路设计，提高交通效率和安全性；为交通信号控制和交通管理提供科学依据，减少交通拥堵和事故发生的概率；为交通运输企业的调度和运营管理提供决策支持，提高服务质量和经济效益。
最后，交通量分析和预测是一个复杂而多学科交叉的领域。
除了交通规划、交通工程和城市交通管理等领域的专业知识，还需要具备数据处理和分析、数学建模和计算机仿真等技术手段。
因此，对于交通量分析和预测的研究和实践，需要多学科的协同合作和综合应用。
城市道路交通流量预测与规划研究
城市道路交通流量预测与规划研究随着城市化进程的加速，城市道路交通流量问题日益凸显。
如何准确预测交通流量、合理规划交通路网成为了城市交通规划领域的重要课题。
本文将从交通流量的预测和交通路网规划两个方面进行论述，探讨其研究现状和发展趋势。
一、交通流量预测1.1 基于传统方法的交通流量预测基于传统方法的交通流量预测主要依靠历史数据和统计模型，通过建立回归模型、时间序列模型等进行预测。
这种方法虽然简单直观，但往往只能得出静态的交通流量预测结果，无法应对复杂的城市交通环境变化。
1.2 基于机器学习的交通流量预测近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的交通流量预测取得了较大进展。
通过收集大数据、构建深度学习模型等方式，可以更准确地预测交通流量。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对道路图像进行特征提取，然后通过循环神经网络（RNN）对时序信息进行建模，进而预测交通流量。
这种方法不仅预测精度较高，而且能够适应动态的交通环境。
1.3 基于人工智能的交通流量预测人工智能技术的迅猛发展为交通流量预测提供了新的思路。
例如，可以通过智能交通感知设备获取交通数据，然后应用人工智能算法进行实时分析和预测。
同时，利用大数据分析技术，结合交通规划相关数据，还可以发现交通瓶颈、优化交通路网，以进一步提升预测准确度和交通效率。
二、交通路网规划2.1 基于传统方法的交通路网规划基于传统方法的交通路网规划主要依靠经验和专家判断，缺乏科学性和可操作性。
在这种规划方式下，往往只考虑单一因素，而无法兼顾多个因素的综合效果。
2.2 基于智能交通技术的交通路网规划随着智能交通技术的不断发展，基于智能交通技术的交通路网规划越来越受到广泛关注。
通过借助智能交通感知设备、互联网等技术，可以获取实时的交通数据，并通过大数据分析、交通仿真模型等手段进行交通路网规划。
这种规划方式突破了传统规划的限制，可以更好地解决城市道路交通流量问题。
2.3 基于可持续发展原则的交通路网规划面对日益严峻的交通流量问题，城市道路交通规划必须坚持可持续发展原则。
城市道路交通流量预测研究
城市道路交通流量预测研究随着城市化进程的不断加快，城市交通问题也变得越来越突出。
道路拥堵严重，给人们带来不便和损失。
因此，交通流量预测技术的研究和应用对优化城市交通治理、缓解拥堵状况具有重要意义。
一、交通流量预测的意义在城市道路交通中，交通流量是最基本的变量之一。
交通流量分析可以有效地评价道路交通运行状况，为改善城市交通拥堵提供有力支持。
而交通流量预测技术则可以帮助人们在交通拥堵前及时采取措施，缓解交通拥堵状况，提高道路网络的运行效率和交通服务的质量。
通过交通流量预测技术，人们可以提前了解道路交通状况，为驾车人员提供路况信息，并为城市规划部门提供相关数据，从而优化交通运行。
此外，交通流量预测技术的应用还可以提高路网通行效率，降低车辆排放，减小环境污染。
二、交通流量预测技术的研究方法一般而言，交通流量预测技术可以分为数据驱动方法和基于模型的方法。
数据驱动方法主要是通过历史数据和实时数据来进行交通预测。
其中，历史数据包括道路交通流量、速度、时间等数据，而实时数据包括摄像头、传感器等设备获取的数据。
这些数据通过数据挖掘和统计分析等方法进行研究分析，最终得出预测结果。
基于模型的方法则是利用数学模型、仿真模型等方法来进行交通预测。
这种方法通常需要考虑路段特征、车辆行驶特征、出行行为特征等多种因素，并在此基础上构建交通流量预测模型进行预测。
三、交通流量预测技术的应用交通流量预测技术的应用已经逐渐成为了城市交通管理的重要手段。
当前，交通部门和科研机构已经开始着手推广交通流量预测技术的应用。
预测结果可以为城市规划、调控和交通管理提供参考，包括道路改建规划、交通信号灯的调控、公共交通的增发等。
在公交车的调度中，预测结果为公交车实现在满载率和空载率之间的平衡提供依据。
此外，交通流量预测技术还可以用于推动智慧城市建设，提高城市运行效率。
四、存在的问题交通流量预测技术虽然应用广泛，但在实际应用中仍存在一些问题。
其中，数据质量不高、数据来源单一、数据缺失等问题仍然需要加以解决。
道路交通流量预测与优化算法研究
道路交通流量预测与优化算法研究随着城市化进程的加速和汽车普及率的不断提高，道路交通问题愈发突出。
交通拥堵、交通事故等问题时有发生，给人们的生活和工作带来诸多不便。
为解决这些问题，早在上世纪70年代末，学者们已开始对道路交通流量进行预测和优化算法的研究。
本文将探讨道路交通流量预测与优化算法的研究现状及未来发展方向。
一、道路交通流量预测道路交通流量预测是交通规划、交通管理及交通运输等领域的重要研究内容。
道路交通预测可以为城市交通规划提供科学依据，预测城市交通流量变化趋势以及交通拥堵和事故等发生的可能性。
目前常用的预测方法包括统计预测方法、人工神经网络、支持向量机、蚁群算法等。
1、统计预测方法统计预测方法是较早被提出的一种预测方法，主要采用回归分析、时间序列分析等手段进行道路交通流量的预测。
这种方法主要利用历史数据预测未来的交通流量，预测精度受到历史数据质量影响，并且这种方法对非线性关系的处理能力弱。
但是，在实际交通预测中，由于数据采集和储存的成本较低，统计预测方法仍有广泛应用。
2、人工神经网络人工神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。
这种模型可以自适应地学习数据特征，从而提高预测准确性，并且具有处理非线性问题的强大能力，逐渐被应用于交通流量预测中。
人工神经网络可分类为前馈神经网络、回馈神经网络和自组织神经网络等，其中前馈神经网络可应用于交通流量预测。
但人工神经网络的模型复杂度较高，而且需要较多的训练数据，训练过程较为耗时，需要对其进行实时优化。
3、支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类和回归方法，由于其能处理高维度、非线性数据，逐渐被应用于交通流量预测。
支持向量机的优势在于不同于传统分类算法和回归算法的模型复杂度较低，预测速度较快，但是需要通过调整参数进行调节。
同时，支持向量机对于数据的准备也有所要求，需要对数据进行预处理和特征提取。
4、蚁群算法蚁群算法是一种群体智能算法，模拟蚂蚁在寻找最短路径时的行为。
交通流状态预测方法的研究与应用
交通流状态预测方法的研究与应用交通流量的预测是城市交通管理的一个重要问题，特别是在高峰期，预测交通流量可以帮助城市交通管理部门进行交通管制，保障交通效率和安全。
交通流状态预测方法的研究与应用被广泛关注，本文将介绍交通流状态预测的相关概念、方法和应用。
一、交通流状态预测的相关概念1.1 交通状态交通状态指车辆在路上的运行状态，包括速度、密度、流量、延误等。
其中，速度是车辆通过某一点所需时间的倒数，密度是指某一路段上车辆数量与路段长度的比值，流量是单位时间内通过某一路段的车辆数，延误是车辆在路段上行驶时所增加的时间。
1.2 交通流状态交通流状态是指某一时间段内车辆流动的状态，通常包括自由流状态、拥堵状态和严重拥堵状态。
1.3 交通流状态预测交通流状态预测是指利用历史数据和模型对未来交通流状态进行预测，通常采用时间序列分析、神经网络模型、模糊逻辑模型等方法。
二、交通流状态预测方法2.1 时间序列分析时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行分析的方法。
在交通流状态预测中，时间序列分析可以用来预测未来的交通流量、速度和延误等变量。
时间序列分析的主要方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
其中，ARIMA模型可将时序数据中的趋势、季节性和随机性等因素考虑在内，能够较准确地拟合并预测交通流量。
2.2 神经网络模型神经网络模型是一种类似于人脑的计算模型，它可以通过处理一系列输入数据来预测输出结果，并可以通过学习和训练来提高预测准确率。
在交通流状态预测中，神经网络模型可以用来预测未来的交通流量、速度和延误等变量。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、LSTM神经网络等。
其中，LSTM神经网络适合处理时间序列数据，可以长期记忆信息，是进行交通流状态预测的常用方法之一。
2.3 模糊逻辑模型模糊逻辑模型是一种模糊推理方法，可以处理不确定性和模糊性的问题。
在交通流状态预测中，模糊逻辑模型可以用来预测未来的交通流状态。
交通流量预测方法比较研究
交通流量预测方法比较研究交通拥堵已经成为城市化进程中难以避免的问题。
预测交通流量对于城市交通管理和规划非常重要。
交通流量预测根据预测时间范围的不同可以分为短期预测和长期预测。
这里比较研究两种预测方法：统计方法和机器学习方法。
一、统计方法统计方法是使用历史数据、时间序列模型和回归分析模型预测未来的交通流量。
这种方法的理论基础是大数定律和中心极限定理。
因为交通流量受到诸多因素的影响，如天气、季节、时间等，统计方法需要使用更多的变量来预测未来的交通流量。
1.1 ARMA/ARIMAARMA（自回归滑动平均模型）和ARIMA（自回归滑动平均差分模型）是两种常见的时间序列模型。
它们通常用于生成短期或中期预测结果。
ARMA模型使用过去的数据作为回归变量，可以在一定程度上解释数据集中的均值和方差。
ARIMA模型是在ARMA模型的基础上引入差分项，从而可以更好地处理非平稳时间序列。
1.2 回归分析回归分析是一种用来揭示变量之间关系的统计分析方法。
回归分析通常用于预测未来的交通流量。
可以使用多种回归模型，如线性回归、岭回归等。
这种方法通常需要使用特定的软件和工具来处理数据并构建模型。
二、机器学习方法机器学习方法是使用机器学习算法从已知的数据中识别模式，并生成预测模型。
这种方法可以处理大量的数据和多个变量，通常使用诸如神经网络、决策树、支持向量机等算法。
2.1 神经网络神经网络是一种通过模拟神经系统运行的算法。
神经网络可以自动学习模式和关系，并生成预测结果。
神经网络通常被用来预测交通流量和交通状况。
2.2 决策树决策树是一种用于分类的机器学习算法。
决策树可以自动分类和聚类，并生成预测结果。
决策树通常被用来预测交通拥堵程度和交通事故概率。
2.3 支持向量机支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习算法。
支持向量机可以处理复杂的高维数据，并生成预测结果。
支持向量机通常被用来预测交通状况和交通流量。
三、比较研究统计方法和机器学习方法在交通流量预测方面都有自己的优点和局限性。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究道路工程交通量预测是指通过对道路交通流量进行分析和建模，预测未来一段时间内道路上的交通流量。
这是道路规划、交通管理和交通设施设计的重要依据之一。
准确的交通量预测可以帮助交通部门和道路管理者合理规划交通流量，优化路网布局，提高道路运输效率。
道路工程交通量预测研究的重点主要包括数据收集与分析、模型建立与评估以及交通量预测和验证。
数据收集与分析是交通量预测的基础。
交通量数据可以通过交通计数器、监控摄像头、卫星导航系统等设备进行采集。
这些数据可以用于分析交通量的特征和规律，包括交通高峰时段、交通拥堵情况等。
还可以引入一些社会经济数据和气象数据，如人口流动情况、产业结构、天气状况等，以更全面的考虑因素。
模型建立与评估是确定合适的交通量预测模型的主要任务。
常用的模型包括时间序列分析模型、回归模型、神经网络模型和机器学习模型等。
模型的选择应根据实际情况考虑，例如数据的可获得性、数据的特点、预测的时间范围等。
模型的评估要进行模型拟合程度、预测准确度、模型稳定性等方面的评估，以确定模型的适用性和可靠性。
交通量预测是基于建立的模型对未来一段时间内的交通量进行预测。
预测结果可作为规划和决策的科学依据。
交通量预测可以分为短期预测和长期预测。
短期预测主要用于交通管理和控制，如交通信号控制和拥堵指数的预测；长期预测主要用于道路规划和交通设施的设计，如新建道路和立交桥的规划和设计。
交通量预测的准确度是评估预测效果的主要指标。
预测结果应与实际观测值进行对比和验证，以评估预测的准确度和误差。
如果预测结果与实际观测值相差过大，需要重新对模型进行调整和优化。
城市道路交通流量预测研究与应用
城市道路交通流量预测研究与应用章节一、绪论随着城市发展和人口增加，城市交通压力逐渐加大。
如何合理规划和管理城市道路交通，优化交通流量，已经成为城市管理的一项重要任务。
预测城市道路交通流量是实现这一目标的重要手段之一。
本文将重点探讨城市道路交通流量预测的研究和应用。
章节二、城市道路交通流量的定义城市道路交通流量指的是某一段时期内道路上的车辆数量。
它是衡量交通拥堵状况和城市交通流量的重要指标之一。
城市道路交通流量的高低与城市发展、车辆保有量、道路状况、交通管理等因素密切相关。
章节三、城市道路交通流量预测的方法目前，城市道路交通流量预测的方法主要有统计分析法、神经网络法、模糊理论法、遗传算法等。
其中，统计分析法是应用最广泛的一种方法。
建立数学模型，根据历史数据和其他关键因素进行分析，可以对未来的交通流量做出预测。
神经网络法的优点是可以通过学习历史数据，自动调整参数，具有很好的适应性。
模糊理论法和遗传算法则可以应用于多变量、多目标的交通流量预测。
章节四、城市道路交通流量预测的关键技术城市道路交通流量预测关键技术主要包括：数据采集技术、数据处理技术、建模技术以及预测模型的评估技术。
数据采集技术主要是指采集交通流量数据，包括视频监控、传感器等。
数据处理技术包括数据清洗、数据整合、数据统计等。
建模技术则是针对不同的预测方法，建立适合的预测模型，包括统计分析模型、神经网络模型以及遗传算法模型等。
预测模型的评估技术主要包括对模型的准确性、稳定性、鲁棒性等进行评估。
章节五、城市道路交通流量预测的应用城市道路交通流量预测的应用主要包括路况优化、交通信号控制、城市规划等方面。
首先，路况优化可以实现交通流畅，减少拥堵状况。
其次，交通信号控制可以通过预测交通流量，合理调整信号配时，提高道路运行效率。
最后，在城市规划中，预测城市道路交通流量可以帮助城市规划者制定合理的交通规划和道路运输方案。
章节六、结论城市道路交通流量预测是城市管理的重要手段之一，通过科学建模和数据分析，可以实现城市交通流量的优化和管理。
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・
第３ ７卷 第 ３ ２期 １ ８・ ２０ １１年 １１月 ２
山 西 建 筑
Ｓ ＨＡＮ Ａ ＸＩ ＲＣＨＩ Ｅ Ｔ Ｅ Ｔ Ｃ ＵＲ
Ｖ １３ ． ２ ｏ ． ７ Ｎｏ ３ ＮＯ ２０１ Ｖ． １
文章编 号：０ ９ ６ ２ （ ０ ） ２ ０ ２ — ２ １０ —８ ５ ２ １ ３ — １ ８０ １
道 路 交 通 量 预 测 方 法 研 究
吴小伟
摘
胡 静 张 洁
要 ： 对道路 交通噪声预 测 中， 针 交通 量换 算方法繁 乱冗杂的现 象， 以某道路 工程 可研 资料 提供 的 高峰 小 时交通 量 为
例 ， 先换 算 出预 测特征 年高峰 小时交通量 ， 首 再通过数 学模 型换 算 出年平均 日交通量、 平均 小时交通量 ， 然后结合预 测 的
参考文献 ：
４ 处理 方 案
对于挡墙上部 出现横向裂缝 ， 下部未见病害的段落 ， 采用 自进
［ ］ 李勇泉． 深高速公路挡 土墙 设计 ［ ］ 山 西建筑 ，０ ０ ３ １ 博 Ｊ． ２ １ ，６
（ ４ ：６ － ３ １ ） ２ ２２ ． ６
Ｏ ｎ ｃ ａ ｋ ｒ ａ ｍ ｅ ｆｈ ｇ ｅａ ｎ ｎｇ ｗａ ｌ ｒ ｃ ｔｅ ｔ ｎｔｏ ｉ ｈ ｒ ｔ ｉ ｉ ｌｓ
车型比计算 出所 需交通量 ， 以期为预测道路 交通噪声环评 工作者提供 帮助 。
关键词 ： 交通量 ， 噪声预测 ， 环境评估 ， 算方法 换
中图 分 类 号 ： ４ ２ ３ Ｕ １ ． 文献标识码 ： Ａ
０ 引 言
而， 工程可研资料 中一般 只提供折 算成标准 小车 当量 的 日交通量
级、 车型 比、 平均小 时交通量 、 平均速度 、 噪声 预测模 式等 因素 ， 这 桥 ＋辅道相结合 的形式 ， 高架桥和 辅道 均 采用 双 向 四车道 ， 即高 些 因素 中 ， 大部分都受到平均小时交 通量的制 约 ， 因此 ， 预测道路 架桥路段为“ 四下 四” 向八 车道 。道路 交通 量预 测特 征年为 上 双 交通量成 为能否 客观 评价道 路 交通 噪声 的最 关键 环节 之一 。然 ２ １ ０ １年 ，００年 和 ２ ３ ２２ ０ ０年 ， 各特征年 预测 交通量 见表 １ 。高峰 小 式钢花管进行加 固处理 。钢花管 自墙顶面 中间 ， 竖直 向下钻入 墙
体 内部 ， 深度应低于最低裂缝 位置 以下不小 于 １ｍ， 排布 设 ， 单 纵 向布置 间距 １０ ｍ。钢花 管 打人后 注浆 。水 泥砂浆 粘 结 剂采 用 ．
图 ３ 钢花管处理裂缝平面图
４ ５号 以上新鲜 硅酸盐水 泥 ， ２ 砂径不大于 ２５ｍ ． ｍ。施工时 ， 当每孔 注浆量达到设计注浆量时， 可以结束注浆 ， 水泥浆参数可 根据现场 注浆效果进行调整 。钢花管处理裂缝示 意图见图 ２ 图 ３ ， 。 Ｌ ２ ２ ８ Ｋ ９＋２４段挡墙 发生 壅鼓 ， Ｋ ９＋ ３ 一Ｌ ２ ７ 该段 挡墙 外侧 距
研究报告 （ 称工程可研 ） 结 合本 区域其他 相关影 响因素 ， 简 ， 对交 １ 某条城 市主干道 交通量相关设计 指标及施 工调整情 况
交通 噪声 的预测很 大程 度上取决于各 型车昼 、 夜平均 辐射声 成通车 。道路标 准 路段 拟采 用 双 向六 车道 ， 部 路段 采 用 高架 局
调 划 中， 为规划部 门和环保 部 门提供决 策依 据。环评 单位 依据 《 环 观地对各特征年份交通量进行预 测。笔者通过 查阅大 量资料 、 查走 访同行 ， 了解 到多种 交通 量预 测方法 ， 些方 法均具 有 一定 这 境影响评价技术技术 导则——声 环境》 简称 声环 境技术 导则 ） （ 、
离泄洪渠较 大 ， 且发生位置距离地 面较低 。因此 该段 采用在 挡墙 外侧垂直 于路线方 向增设扶 壁墙进行 加 固， 以增 强原有挡墙 的抗
滑移 、 抗倾覆能力 ， 防止挡墙壅鼓继续发育 ， 造成挡墙损坏。路肩墙 断面示意图见图 ４ 。扶壁式挡墙采用 Ｃ ０片石混凝土整体现浇。 ２
图 ４ 路 肩 墙 断 面 示 意 图
要预 测平 均小 时交通 量 ， 需要环 评工 作 者根 道路在建设前 ， 需要环境评 价单位对道路 在营运 期 内所 产生 或高峰小 时交通量 ， 结合 区域 现有 同类道 路实 际情 况和未来 发展 趋势客 的交通噪声做 出定量预测和定性 分析 、 价 。在城市 后续 发展规 据可研资料 ， 评
通 《 公路建设项 目环境影 响评 价规范》（ 称声环 境评价 规范 ） 简 等技 的合理性 。笔者结合多年交通噪声预 测工作经 验 ， 过例 证提 出 术导则 、 规范 ， 参考道 路设计 单位 提供 的工程 设计 方案 和可 行性
通噪声做 出合理 的预测 、 评判 。
一
种道路交通量换算方法 ， 供相关 工作者批评指正 。 该条道路为城市主干道 ， 属一级建 设标 准 ， 于 ２ １ 拟 ０ １年初建