交通量分析及预测
短时交通流量预测分析
短时交通流量预测分析交通流量的预测对于交通管理和规划至关重要。
在城市中，交通流量的准确预测可以帮助决策者优化交通信号控制系统、规划道路和公共交通线路，以及改善交通拥堵状况，提高出行效率。
短时交通流量预测涉及对未来较短时间范围内交通流量的估计，通常在小时或更短的时间段内。
本文将探讨短时交通流量预测的分析方法和应用。
短时交通流量预测的分析方法可以分为经验模型和机器学习模型两类。
经验模型基于专家经验和规则来建立预测模型，包括时间序列分析、回归分析和模糊推理等方法。
时间序列分析可以利用历史数据的周期性和趋势性来预测未来的交通流量。
回归分析可以根据交通流量与其他因素之间的关系来建立预测模型。
模糊推理可以模拟人类的推理过程来预测交通流量。
这些方法通常需要手动选择模型和参数，并且对数据的要求比较高。
机器学习模型基于数据来学习交通流量的特征和模式，并利用学习的结果来预测未来的交通流量。
常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机、决策树和随机森林等。
这些方法通常不需要手动选择模型和参数，可以自动学习数据的特征和模式。
机器学习模型的性能通常受数据质量、特征选择和模型调优等因素的影响。
短时交通流量预测的应用包括交通信号控制、交通调度和交通规划等。
交通信号控制可以根据预测的交通流量来优化交通信号的配时，以减少交通拥堵和等待时间。
交通调度可以根据预测的交通流量来调整公交车和出租车的行驶路线和时间，以提高服务质量和效率。
交通规划可以根据预测的交通流量来规划道路和公共交通线路，以满足未来的出行需求。
总之，短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要任务。
通过收集和处理数据，应用经验模型和机器学习模型，可以对未来较短时间范围内的交通流量进行准确预测。
这些预测结果可以应用于交通信号控制、交通调度和交通规划等多个领域，以优化交通系统的性能和效率。
随着数据收集和分析技术的不断发展，短时交通流量预测的准确性和实用性将进一步提高。
交通量预测的方法
交通量预测的方法
1. 时间序列分析：使用历史交通量数据，建立时间序列模型，通过模型预测未来交通量的变化趋势和规律。
2. 机器学习算法：利用监督学习算法，如回归分析、支持向量机等，通过历史交通量数据和相关特征变量，训练模型来预测未来交通量。
3. 神经网络模型：使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），对历史交通量数据进行建模，以预测未来交通量。
4. 模拟仿真方法：基于交通运行规律和交通网络结构，利用仿真软件或模型，模拟交通流的变化和交通量的预测。
5. 统计分析法：通过对相关的统计数据进行分析和推断，利用统计方法来预测未来的交通量变化。
第五章交通量预测
第五章交通量预测交通量是社会经济发展对公路交通需求的反映,其发生和发展与交通沿线的社会经济发展状况密切相关,因此未来年交通量的预测应以研究区域未来经济发展目标为基础进行推算。
5.1 交通量预测总体思路本项目交通量预测以“四阶段法”为基本方法，并考虑交通诱增、交通转移以及道路收费对道路交通量的影响，其总体思路如下:⑴收集调查社会经济及交通现状资料，通过分析建立模型，预测社会经济的发展趋势；⑵分析项目区域社会经济与交通运输发展两者的相关关系，在预测区域未来经济发展水平的基础上，确定未来年份项目区域的总的交通需求，即各个交通小区的交通发生、集中总量和客货流量及流向特点;⑶预测各个区域的交通分布情况，并同时考虑因本项目建成后对影响区域产生的趋势型分布和诱增型分布；⑷建立研究区域交通公路网，将区域的分布交通量分配到公路网的具体路线上，从而得到建设项目及相关道路的未来特征年交通量。
在这一过程中将考虑道路收费以及与水运、铁路等其它运输方式相互转移的交通量对道路交通量分配结果的影响，另外还要考虑其它修正因素，最终确定崇海大桥未来交通量。
整个交通量预测的过程如图所示:图5—1交通量预测流程图5。
2 交通预测方法5.2.1 交通量生成预测方法交通量生成预测通常有两大类基本思路:一是通过对公路客货运量需求的预测来预测区域的交通发生吸引总量；一是通过对公路交通量的预测来预测未来年各个区域的交通发生吸引总量.由于通过对公路客货运量需求的预测来预测区域的交通发生吸引总量必须在公路运量的统计口径问题、客货运量的分布资料收集及运量转化上有着严格的要求,而这些要求本项目实在难以实现,因此本项目拟采用通过对公路交通量的预测来预测区域的交通发生吸引总量的思路。
公路交通量是由公路客货运需求派生出来的，而公路客货运的需求直接相关于社会经济的发展水平，因此，公路交通量与社会经济的发展也具有一定的相关性。
根据多个地区对道路交通量的调查研究结果，交通量的变化与社会经济的变化相关关系十分密切。
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。
交通量预测技术总结报告
交通量预测技术总结报告一、引言随着城市发展和智能交通系统的兴起，交通量预测技术越来越受到重视。
交通量预测技术的准确性直接影响着交通管理的效率和城市的发展。
本报告将对交通量预测技术进行总结和分析，以期为相关领域的研究者和实践者提供参考。
二、传统交通量预测技术1. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于历史数据的预测方法，通过对历史交通量数据的分析，利用时间序列的特征进行预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA、SARIMA等，这些模型能够较好地捕捉交通量的周期性和趋势性变化，但对于突发事件的处理能力较弱。
2. 传统回归分析法传统回归分析法通过对影响交通量的因素进行建模，如天气、节假日等，来预测交通量的变化。
这种方法的优点在于模型可解释性强，但缺点是需要准确获取各种影响因素的数据，且对于复杂的非线性关系预测效果不佳。
三、基于人工智能的交通量预测技术1. 机器学习方法近年来，机器学习方法在交通量预测中得到了广泛应用，包括支持向量机、神经网络、随机森林等。
这些方法能够处理复杂的非线性关系，对于交通量的预测效果较好。
2. 深度学习方法深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在交通量预测中也取得了一定的成果。
这些方法能够自动提取数据中的特征信息，适用于处理大规模的交通数据。
四、数据驱动的交通量预测技术1. 传感器数据利用交通传感器获取的数据，如车辆速度、密度，可以作为交通量预测的重要输入。
通过对传感器数据进行实时分析和挖掘，可以实现对交通量的高效预测。
2. GPS轨迹数据利用GPS轨迹数据可以获取车辆的实时位置信息，结合历史数据进行分析，在交通拥堵预测和路况评估中有着重要作用。
五、交通量预测技术的发展趋势1. 多模态数据融合未来的交通量预测技术将更加注重多源数据的融合，包括传感器数据、GPS轨迹数据、卫星遥感数据等，以提高预测的准确性和可靠性。
2. 智能交通系统的引入智能交通系统的发展将为交通量预测技术提供更多的数据来源和支持，同时也为预测模型的验证和优化提供了更多实践的机会。
道路桥梁交通流量分析与预测
道路桥梁交通流量分析与预测交通是城市的动脉，而道路桥梁则是交通的重要组成部分。
对道路桥梁交通流量的准确分析和有效预测，对于城市规划、交通管理以及基础设施建设都具有极其重要的意义。
在我们的日常生活中，交通拥堵是一个让人头疼的问题。
而了解交通流量的变化规律，能够帮助我们更好地应对这一挑战。
道路桥梁交通流量的分析，首先要考虑的是时间因素。
一天当中，早晚高峰时段的交通流量通常会明显高于其他时间段。
工作日和周末的交通流量也有所不同，一般来说，工作日的交通流量相对较大，特别是上下班时间。
此外，节假日的出行高峰也会对交通流量产生显著影响。
空间因素也是分析交通流量时不可忽视的。
不同区域的道路桥梁，其交通流量可能存在很大差异。
比如，城市中心区域的道路桥梁往往承载着更大的交通压力，而郊区或者新开发区域的交通流量相对较小。
道路桥梁的连接功能也会影响流量，连接重要商业中心、学校、医院等地点的道路桥梁，通常会有较高的交通流量。
除了时间和空间因素，交通流量还受到其他多种因素的影响。
天气状况就是其中之一。
在恶劣天气如暴雨、大雪时，人们的出行意愿可能会降低，同时道路行驶条件变差，交通流量可能会减少，但交通拥堵的情况可能会更加严重。
另外，大型活动的举办，如体育赛事、演唱会等，会在短时间内吸引大量人员聚集，导致周边道路桥梁的交通流量急剧增加。
在对交通流量进行分析时，我们需要依靠各种数据采集手段。
常见的有感应线圈、视频监控、GPS 定位等。
感应线圈可以埋设在道路中，当车辆通过时能够检测到并记录下来。
视频监控则通过摄像头拍摄道路画面，再利用图像识别技术获取交通流量信息。
GPS 定位则可以通过收集大量车辆的行驶轨迹数据来分析交通流量。
有了这些数据，我们就可以运用各种方法进行分析。
统计分析是最基本的方法之一，通过计算平均值、最大值、最小值等统计量，来了解交通流量的总体特征。
时间序列分析则可以揭示交通流量随时间的变化趋势，帮助我们预测未来的流量情况。
03-交通量预测
03-交通量预测XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 【交通量分析及预测】第三章交通量分析及预测3.1 交通调查概述3.1.1 调查综述交通量预测是确定公路建设项⽬的技术标准、⼯程设施规模及经济评价的重要依据，本次交通量预测综合考虑了项⽬影响区社会经济现状、⼟地利⽤现状、综合运输现状及各⾃发展规划等，依据定量计算和定性分析相结合的原则，预测得到未来⼀定时期内拟建项⽬可能承担的交通量，为选定公路技术标准、经济财务效益分析等⼯作提供依据。
本章报告主要内容有：本项⽬影响区公路交通量调查与分析，本项⽬交通量预测内容与⽅法，交通量预测过程与结果等⽅⾯的内容。
交通调查是公路⼯程可⾏性研究的⼀个重要环节，是采集所需基础数据的最基本⼿段。
交通调查的⽬的是为了全⾯了解项⽬影响区公路交通的特性和构成，把握旅客和货物的流量、流向，为交通量预测⼯作提供可靠的基础数据。
为全⾯了解拟建项⽬所在区域的公路运输特征，准确把握区域内出⾏者与货物的流量流向、出⾏车辆的构成，为后续的交通量预测提供可靠的基础数据，调查车型分类见表3-1。
表3-1 调查车型分类表①调查点视距通畅，便于统计；②调查点处平⾯顺直，纵坡平缓，路基较宽，同时能保证上⾏和下⾏调查点处之间有50～100m的距离，以保证交通安全。
【交通量分析及预测】XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX 3.1.2 调查资料分析以交通量调查为基础，换算成年平均⽇交通量，进⾏统计分析，年平均⽇交通量采⽤下式计算：Qik=qik×βi×γik×δi式中：Qik——地点i、k类车的年平均⽇交通量；qik——地点i、k类车的调查⽇交通量；βi——地点i的昼夜率；γik——地点i、k类车的交通量⽉不均匀系数；δi——地点i的交通量周不均匀系数。
再⽤表3-2中的折算系数将交通量折算为标准⼩客车。
表3-2 车型分类标准表3.2 相关运输⽅式的调查与分析3.2.1航空运输区域内宜宾五粮液国际机场定位为国内区域性国际机场，填写全国地级市⽆国际机场的空⽩，是西南地区五⼤航空枢纽之⼀。
交通量预测的方法
交通量预测的方法
交通量预测是指利用历史交通数据、相关环境因素和算法模型来预测未来某一时段的交通流量水平。
以下是一些常用的交通量预测方法：
1. 统计方法：利用历史交通数据进行统计分析，如时间序列分析、回归分析等。
这些方法通常假设未来交通流量与过去的交通流量存在一定的关联性。
2. 基于模型的方法：通过建立数学或统计模型来预测交通量，常用的模型包括传统的线性模型（如线性回归模型）和非线性模型（如支持向量机、神经网络等）。
3. 基于时空关系的方法：考虑空间和时间上的相关性，如基于地理位置和交通网络拓扑结构的影响因素，利用相邻区域或路段的交通数据来预测目标区域或路段的交通量。
4. 基于机器学习和深度学习的方法：利用大量的历史交通数据进行训练，通过学习数据之间的特征和模式来预测未来交通量。
常用的机器学习方法包括决策树、随机森林等，深度学习方法主要是指神经网络模型。
5. 基于传感器数据的方法：通过各种交通传感器（如交通摄像头、车载传感器等）获取实时交通数据，并利用这些数据进行交通量预测。
这种方法通常比较准确，但对数据采集设备要求较高。
综合使用上述方法，可以提高交通量预测的准确性和可靠性。
不同的方法适用于不同的交通场景和数据特点，需要根据具体情况选择合适的方法。
曹安公路交通量调查与预测分析
曹安公路交通量调查与预测分析一、报告概述1.工作目标对曹安公路远期（2015年/2020年）的交通流进行合理预测，并分析影响预测结果的主要影响因素，做出合理的解释说明。
2.工作内容主要工作内容包括：调查前准备，现场调查，数据共享、整理与现状分析，流量预测和预测结果分析。
（1）准备工作：现场踏勘，人员安排，调查表格设计，人员培训，打印调查表格等。
（2）现场调查：调查时间段为2013年11 月12日下午16:00〜17:00。
下午15：:30，小组成员在曹安公路绿苑路交叉口集合，组长进行集中培训、人员安排，并分发个人调查表格。
16:00，调查正式开始，仃:00调查结束，每五分钟记录一次车流数据。
（3）数据共享：7、& 9三组组长汇总数据后将数据交给各组组员。
（4）数据整理：将初步调查数据通过换算、整理得到路段现状下AADT（5）流量预测：运用历年相关调查数据进行车流量的远期预测，预测年度为2015年和2020 年。
（6）预测结果分析：分析影响交通量的变量和产生该种预测结果的原因，并解释说明3.技术路线交叉口■ ■ ■测得交1I-————芦11标准a■壬吕寻路段L ■、1 一一■-AA 1 ■ ■' ■ ■豊It 二aS Ki W #1，远期交对结果交通车流9D通进通量量T a图1.1交通量预测技术路线（流程）二、调查对象概述本次交通量调查与预测分析路段为嘉松北路至江苏路段，路段范围内共有三个被调查交叉口：曹安公路绿苑路、曹安公路于田路、曹安公路米泉路。
本小组调查交叉口为曹安公路绿苑路。
下图为本次车流量调查的交叉口位置分布示意图：图2.1曹安公路各路段分布及沿线调查交叉口分布曹安公路位于上海市西北部，也称曹安路，312国道上海段。
东起上海普陀区真北路，西至 嘉定区安亭镇与江苏省交界处。
沿途依次经过江 桥镇、黄渡镇、安亭镇。
是上海西大门的重要通 道。
曹安公路为干道，设双向八车道，并有非机 动车道和中央分隔带；绿苑路为一条支路，设双 向四车道，无中央分隔带，是曹安公路与黄渡镇 连接的道路之一。
交通分析及预测范本
第3章、交通分析及预测3.1现有公路交通调查与分析3.1.1交通调查的目的与内容本次交通量调查主要是在原有资料的基础上进行补充调查，其目的主要有：（1）分析现有路网中交通流的发展趋势与分布状况；（2）分析路网中现有交通量状况与交通特性；（3）分析现有路网中交通流的流向；（4）通过调查，为拟建项目的交通量预测提供直接、可靠的基础数据。
3.1.2交通调查综述为了了解项目影响区公路网的交通状况，我们首先对项目影响区内有关项目的可行性研究报告进行了了解和分析，这些报告主要包括本公司2005年5月编制的《成青路绵竹段工程可行性研究报告》，报告对项目影响区的主要公路进行了交通量OD调查或交通量观测。
在充分分析上述OD调查资料的基础上认为：上述OD调查资料从一定程度上反映了项目影响区内的交通出行，能够满足本项目交通预测的需要。
交通调查点的位置见图3-1。
图图3-1 交通调查点布置图在充分保证项目交通量预测需要的前提下，根据生产力布局的特点将本项目影响区划分为12个交通小区，见表3-1。
每个交通小区一般是一个独立的行政区或几个行政区的合并。
其意义在于它代表着该小区内所有汽车出行的特点，并假定这些出行的起讫点都在小区的经济、行政中心，其汽车出行产生和吸引量的多少与它的人口、面积、经济、产业结构等密切相关。
3.1.3调查资料分析根据中华人民共和国交通部2004年1月29日发布的，2004年3月1日实施的《公路工程技术标准》JTG B01—2003的有关车型折算系数的规定，进行本项目交通量分析与预测工作。
标准规定交通量采用小客车为标准车型，确定公路等级的各汽车代表车型和车辆换算系数的规定如表3-2所示。
表3-2 交通部颁布的各汽车代表车型与车辆折算系数3.1.3.1 交通量观测资料分析项目影响区主要公路常年交通量观测资料见表3-3。
表3-3 项目影响区主要公路汽车交通量资料从上表可以看出，项目影响区近几年交通量增长迅速，2000年以来客车交通量年均增长率30%左右，其中又以小客车的增长率最高；货车增长率超过10%。
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交通量分析及预测(总15页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除第3章交通量分析及预测公路交通调查及分析调查综述调查内容按照交通规划的研究对象，本项目分别对公路客货运输量、年平均交通流量进行调查。
按照调查的方式，又大致分为以道路上的车辆为对象的实测调查和为明确人的活动和货物的移动性质而进行的问卷调查。
前者的调查有道路交通量调查和运行车速调查，具体的调查事项及观测方法，因表示交通流特性所采用的要素不同而有所不同，通过它可掌握汽车行驶状态有关的各种特性，为道路上实现畅通交通流而进行适当的交通控制及建立交通规划发挥作用。
后者的调查有居民出行调查、机动车OD调查和物流调查。
调查方法交通调查是公路建设项目可行性研究的一个重要环节，是采集所需基础数据的最基本手段。
其目的是了解项目影响区域公路交通运输的特性、构成以及客货运输的流量、流向，使后续的交通量预测建立在客观、可靠的基础上，为公路建设项目的计划、建设规模、建设标准等提供科学的依据。
(1)交通量调查点的布设交通量调查点的选择，对调查数据、区域路网流量分析、拟建项目交通量预测有着直接的影响，是整个交通量调查的关键。
本报告交通量调查路段及其地点的选择，主要考虑了以下因素：1) 根据拟建项目特点及其区域路网交通流特性，选择有代表性的路段布点；2) 调查点远离城镇，尽量避免城镇内部交通及短途交通的影响；3) 调查点选择在路基较宽、视距远的路段上，同时要保证上行与下行调查点之间留有不少于150m的距离，以免造成交通阻塞；4) 附近有收费站的，尽量将调查点设在收费站中，以减少对车辆通行的影响。
由于交通流量观测是在具体的某一天进行的，有的是24小时流量观测点，有的是12小时流量观测点，所以在交通流量分析时根据各流量观测点所在路段历年交通量观测资料对其进行年月、周日、昼夜不均匀性调整，并以次推算出年均日交通量。
调整公式如下：Q ijk＝q ijk·αi·βi·γi式中：Q ijk――i地点、j方向、k类车的年平均日交通量；q ijk――i地点、j方向、k类车的观测交通量交通量；αi――i地点交通量年月不均衡系数；βi――i地点交通量周日不均衡系数；γi――i地点交通量昼夜比。
从掌握地区内交通流动模式和常年的变化为目的，以项目区域随意路段为对象定期地进行的交通流量观测调查。
调查方法大致可分为3种。
①区间观测:在广泛范围内，观测某一瞬间的交通流状态的方法。
②地点观测:在时间上连续地观测某一调查地点的方法。
③行驶试验:通过行驶的试验车进行观测。
本项目采用②方法，在区域内选择具有代表性路段，进行每天12小时观测统计过往来回车辆数据。
综合考虑以上因素，本次交通量调查确定了3个观测点，观测点设在辰溪1处，辰溪和泸溪交界的马子桥1处，军屯1处。
观测点见图3-1所示。
图3-1 调查路段观测点示意图路线终点路线起点调查范围对项目直接影响区域内与本项目有关的省道G354、S251进行日平均交通流量调查。
调查资料分析辰溪县调查资料分析辰溪县从2003年到2012年公路客、货运量和客、货运周转量基本呈上升趋势，具体统计数据见表3-1。
表3-1 辰溪县公路运输统计表项目年份公路客运量（万人）公路客运周转量（万人公里）公路货运量（万吨）公路货运周转量（万吨公里）2003 138 11528 732 243792004 189 12623 942 269142005 249 13835 1216 304132006 306 16137 1526 364352007 407 18509 1720 409532008 540 22455 2150 480792009 696 25801 2716 554352010 896 29887 2959 603922011 1122 35089 3428 672162012 1374 40427 4195 77701根据交通运输统计数据，分别绘制辰溪县客、货运量发展趋势图，客、货运周转量发展趋势图见图3-2、图3-3。
图3-2 辰溪县公路客、货运量发展趋势图图3-3 辰溪县公路客、货运周转量发展趋势图从辰溪县公路客、货运量发展趋势图中可以看出，辰溪县客运量基本呈现平稳增长趋势，2007年后增长幅度较大，10年内平均增长率达到%；辰溪县货运量呈现快速增长趋势，10年内平均增长率为%。
从辰溪县公路客、货运周转量发展趋势图中可以看出，辰溪县公路客运周转量基本呈平稳增长趋势， 10年内平均增长率达到%。
辰溪县货运周转量发展态势呈波动趋势发展， 10年内平均增长率达到%。
在预测时分别采取时间回归、相关回归、指数平滑和增长率法建立合适的模型。
根据这些模型进行未来特征年的客货运量和客货运周转量预测，具体结果见表3-2表3-2 辰溪县公路客货运量和客货运周转量发展预测年份指标2017 2022 2027 2032 2036万人3564 9755 21792 39191 56570 客运量增长率（%）万人公里69789 123763 200002 297423 395941 客运周转量增长率（%）万吨8789 19150 44880 85732 131371 货运量增长率（%）货运周转量万吨公里128833 218857 341008 491957 625667 增长率（%）影响区域民用车辆保有量调查、分析与预测1) 辰溪县民用车辆保有量调查、分析与预测通过对辰溪县历年汽车保有量状况进行分析，发现汽车保有量和国民经济的发展是呈现正相关的。
随着影响区各区域国民经济的不断发展，其汽车保有量也呈现出一定的增长趋势。
辰溪县2003年至2012年民用车辆的情况，见表3-5所示：表3-5 辰溪县全社会民用汽车保有量统计表年份指标2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012民用汽车（辆）91296812741398165219872105214922542276注：统计数据来源于对应年度《辰溪县统计年鉴》。
根据统计数据分析，绘制辰溪县历年民用汽车保有量数量柱状图如图3-6所示。
图3-6 辰溪县历年民用汽车保有量数量柱状图根据以上资料统计分析，采用适当的模型，预测辰溪县民用汽车特征年的保有量具体结果见表3-6。
表3-6 辰溪县民用汽车保有量发展预测结果表指标2012年2017年2021年2026年2031年2036年民用汽车（辆）2276 3608 5490 7903 10747 14086 增长率（%）其他相关运输方式调查和分析调查概述1、G354和S251概述G354怀化段起于麻阳县，经吕家坪、谭湾、辰溪县、火马冲、江口、止于溆浦的低庄，怀化境内全长168公里。
G354为沥青路面，二级公路标准，路基宽10m，路面宽度； S251起于怀化市区的G209，经泸阳、花桥、小龙门、石碧、辰溪县城、田湾、船溪，止于沅陵县的筲淇弯与G319相交。
二级公路标准，路基宽度12m，路面宽度。
2、泸溪浦市至辰溪公路概况泸溪浦市至辰溪公路起于辰溪县与湘西泸溪县的浦市镇交界处，途径军屯、胡家脑-跨沅水、陆家湾、塔湾—跨沅水、麻田、小田坪、黄泥田、马路坪、茅棚冲，石牌、锦滨乡—跨辰水，终点在华中水泥厂与S251相接，全长。
路线走廊带总体呈北南走向。
原老路为等外级公路，砂石路面，路基宽～，路况较差。
泸溪浦市至辰溪公路是联通泸溪县、辰溪县一条快捷通道。
其它相关运输方式调查和分析区域路网特征分析进行项目影响区域路网特征分析是为了更好地把握拟建项目远景交通流量构成，特别是转移交通流量的预测。
项目影响区域现状路网见图3-7和3-8。
怀化市现状综合运输网络图本项目图3-7辰溪县现状综合运输网络图图3-8由项目影响区域综合运输网络图可以看出：(1)铁路的影响项目影响区域内虽然有湘黔铁路、焦柳铁路穿过，但均与本拟建项目方向不一致，所以与本拟建项目不会产生影响。
(2)水运的影响直接影响区域内虽然有与本拟建项目平行的大的水路（沅水和辰水），但鉴于本拟建项目为新建，同时目前水运运输的相对萎缩，运量很小，所以本拟建项目远景交通量预测不考虑水运的影响。
(3)高速公路的影响在项目影响区域内有二条高速公路：杭瑞高速和沪昆高速公路。
从路网构成特点可以看出，这二条高速公路的建成通车都不会给本拟建项目远景交通带来大的影响，因此，本报告不考虑这三条高速公路的交通分流问题。
预测思路和方法泸溪浦市至辰溪公路起于辰溪县与湘西泸溪县浦市镇交界处，途径军屯、胡家脑-跨沅水、陆家湾、塔湾—跨沅水、麻田、小田坪、黄泥田、马路坪、茅棚冲，石牌、锦滨乡—跨辰水，终点在华中水泥厂与S251相接，全长。
根据现状交通流量调查数据及网络特征，预测基年交通量采用起点马子桥观测点、原老路和G354的交叉口的两路口观测点（也是原老路终点）、终点华中水泥厂观测点综合观测数据。
(1)项目远景交通量构成本拟建项目是连通辰溪县、泸溪的一条快捷通道，也是浦市连接外面的主要通道，所以远景交通流量由趋势型交通量、诱增型交通量二种构成。
1) 趋势型交通量趋势交通量是指随着社会经济的发展，而自然增长的交通量，是不考虑区域的运输方式和路网结构变化情况下的基本需求交通量。
2)诱增型交通量诱增交通量是指由于本项目的建设，改善了区域的投资环境和运输条件，从而促进了区域经济快速发展和潜在交通需求的释放，导致产生更大的交通需求。
(2)交通量预测思路该项目是连通辰溪县、泸溪浦市的一条快捷通道，是解决辰溪县和泸溪县交通压力的重要公路。
所以趋势型交通量会保持较快速度发展。
本报告中采用弹性系数法预测趋势型交通量。
由于本项目路段目前路面窄、路况差、平纵指标低，造成了很大一部分交通量由于交通条件和运输成本的限制而没有发生。
所以拟建项目的实施将会大大改善区域交通条件，降低运输成本，诱增交通量比例较大。
本报告中采用经济诱增模型进行诱增交通量的预测计算。
交通量预测预测特征年确定本项目计划2014年5月开工，2016年12月底竣工通车。
基于2012年5月份的交通流量观测数据，本报告交通量预测基年定为2013年，预测特征年份定为2017年、2021年、2026年、2031年、2036年。
交通生成公路交通量调查拟建项目交通量资料的收集、整理。
对现有泸溪浦市至辰溪公路上的两路口观测点、华中水泥厂观测点、马子桥观测点历年交通量资料进行收集、整理并作深入透彻的分析，能够了解拟建项目在区域中的交通作用，把握交通量的发展趋势，从而为远景交通量的预测提供依据。
两路口观测点、马子桥观测点和华中水泥厂观测点历年分车型的断面流量观测值见表3-7～表3-9，并根据折算系数进行了标准车型的折算，本报告按照现行的《公路工程技术标准》规定，以小客车为标准车型。