1、平安路与西三条路交叉口
对平安路与西三条路相交的节点进行改造，主要进行交叉口渠化，对相交交叉口依据情况进行改造，结合交叉口改造调整公交停靠站位，公交停靠站位调整至交叉口出口位置。
对相应的交通标志，指示箭头等进行规范，对原有的交叉口隔离带进行调整，以满足行人的要求。
三幅路道路交叉口渠化及公交停靠站的设置：公交停靠站设置在机非分隔带上，利用路侧隔离带渠化出右转车道。
图1.1 平安路与西三条路典型交叉口改造设计图
图1.2 平安路与西三条交叉口路进口车道功能划分示意图
根据2025年平安路-西三条路交叉口预测流量，对平安路-西三条路交叉口进行相位配时优化，得出了平安路-西三条路交叉口配时方案，如下表所示。
表1.1平安路--西三条路交叉口配时方案
表1.2 2035年平安路--西三条路交叉口评价表
2、 护路街与光华街交叉口
护路街交叉口是衔接公路、高速路，城市主干路相交的三叉交叉口，由于与高速路直接相接，交通转向之间存在冲突，存在安全隐患，对该交叉口信号灯控制改造成”T”型交叉口。
护路街交叉口改造如下图所示
图2.1 光华街-护路街交叉口改造设计图
图2.2 光华街-护路街交叉口进口车道功能划分示意图
G201
光华街
表2.1光华街-护路街交叉口配时方案
交叉口相位相序图
表2.2 2035年光华街-护路街交叉口评价表
3、阳明街环形交叉口
阳明街环形交叉口为阳明街与东平安街、富江路相交的三路交叉口。
改造成”T”字交叉口，进行交通渠化、富江路为三幅路，主路为2上2下机动车道，辅路为6m非机动车道，机非分隔带为2m.东平安街为三幅路断面形式，主路为3上3下机动车断面形式，辅路为3~6m。
图3.1阳明街交叉口改造设计图
图3.2 阳明街交叉口进口车道功能划分示意图
表3.1阳明街交叉口配时方案
表3.2 2035年阳明街交叉口评价表
4、西七条路环形交叉口
西七条路环形交叉口为新安街与西七条路相交的四路交叉口。
图4.1 西七条路交叉口现状图
图4.2 西七条路交叉口进口车道功能划分示意图
表4.1西七条路交叉口配时方案
交叉口相位相序图
表4.2 2035年西七条路交叉口评价表
第八章 回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 8.1.1 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。 假设对于x 的n 个值i x ，得到 y 的n 个相应的值i y ，确定01ββ，的方法是根据最小二乘准则，要使 取最小值。利用极值必要条件令 01 0,0Q Q ββ??==??，求01ββ，的估计值01??ββ，，从而得到回归直线01 ??y x ββ=+。只不过这个过程可以由软件通过直线拟合完成，而无须进行繁杂的运算。
交通量调查方案 一．调查员：汪洋，曹昌衡，叶新晨，邵俊豪 二．调查地点： 三．调查时间： 四.调查工具 手机：用做计时器，以及组员之间信息交流 纸笔：记录数据 五．调查方法： 人工量测方法，在观测地点量测 调查所得资料：分类车辆交通量；车辆在某一行驶方向，某一车道上的交通量，以及双向交通量；交叉口各引道上的交通量及每一入口引道各流向交通量，各出口引道交通量和交叉口总交通量；非机动车交通量和行人交通量；车辆排队长度及车辆的时间和空间占有率等；车辆所属车主，车辆所属地区，车辆所属部门和系统；司机和骑车人对交通管理和控制的遵守情况 六．调查目的： 1．预测交通量的发展趋势 2．为道路规划建设及交通管理与控制提供交通量流向数据 3．评价交通管理措施，道路改造的使用效果 4．评价道路交通安全程度 5．合理安排交通运营计划，确定交通管制措施 6．研究通过调查事项的交通实态 7．推算道路通行能力及道路运输成本和效益 七．调查步骤： 1．制定调查计划 2．讨论并确定实施方案 3．实地调查 4．整理数据 5．分析研究 6．写出书面调查报告 调查要求： ●调查人员在调查前收集相关资料，做好调查准备； ●调查人员按照规定的时间到达指定地点，在调查过程中仔细认真，有责任心， 做好记录； ●计算高峰小时系数PHF值。 ●利用好交通量中不同类型车辆的换算系数。 ●15分钟最高交通量为由高峰小时内连续15min累计交通量最大的区间的累 计交通量推算而得的小时交通量，也称扩大高峰小时交通量。
●数据分析是要求绘制交通流量图，交通变化图，交叉口交通流量图等能够表 现交通变化的相关图形，还要计算交通量特定参数。 ●做好统计，数据填入统计表中（统计表请见——交通量统计表），对数据进 行分析，小组讨论，每个人写好调查报告。 表1 地点距离天气 日期年月日星期调查人 表二：
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，
杭州下沙大学生交通出行方案调查 一、调查背景 杭州下沙高教园区位于杭州经济技术开发区北部，占地面积1.5万亩，目前有14所高校，在校学生20万人，是全省乃至华东地区最大的大学城。在校大学生每天都会面临到出行方案和交通工具的选择问题。截止目前，区内运作的公交线路已有13条，运营公共汽车83辆；小面的200多辆；区内出租车总数达到300辆；从下沙到杭州主城共开通公交线路13条，基本覆盖了杭州主城的繁华区块，并有500多辆大巴投入运营。吃穿住行是人生活最主要的部分，出行方式自然也就成了下沙大学生最为关注的问题之一。因此，对杭州下沙大学生交通出行方式进行调查并提出相应的优化可行性方案具有一定的社会实际意义。 二、调查目的 通过这次调查我们将全面了解下沙大学生的日常出行习惯和出行方式、大学生对下沙交通满意状况、工作日与节假日交通差异对大学生出行方式的影响、高教东西区大学生出行方式的差别，以及对下沙公交车、小面的、出租车现存的状况及大学生需求量等问题的分析，深入研究下沙地区交通状况的现状及存在的问题并提出相应的对策与方法，为进一步完善下沙交通系统提供建议。此外，我们还将经过全面调查分析在下沙高教园区设立公共自行车出租点的必要性以及对已经开工建设的经过下沙的地铁的大学生期望度及其地铁的潜在乘客群。我们希望通过最后的调查分析报告帮助政府对下沙交通的决策提供参考，以便相关部门例如杭州市公交总公司根据实际情况采取进一步措施，为下沙的20万大学生提供更便捷舒适的交通环境；我们也将向报刊杂志投稿，通过媒体向大学生提出一些有效的建议，为大学生更方便地选择交通出行方式提供参考依据，从而进一步完善下沙高教园区的交通网络系统。 三、调查对象和调查单位 本次调查对象为杭州市下沙高教园区14所大专院校的所有在校大学生，调查单位为14所大专院校的每位在校大学生。
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)
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
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，
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。
回归分析方法Newly compiled on November 23, 2020
第八章回归分析方法 当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时，一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型，那么通常的办法是搜集大量数据，基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。 变量之间的关系可以分为两类：一类叫确定性关系，也叫函数关系，其特征是：一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关关系，变量之间的关系很难用一种精确的方法表示出来。例如，通常人的年龄越大血压越高，但人的年龄和血压之间没有确定的数量关系，人的年龄和血压之间的关系就是相关关系。回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数学方法。其解决问题的大致方法、步骤如下： （1）收集一组包含因变量和自变量的数据； （2）选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数； （3）利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型； （4）判断得到的模型是否适合于这组数据； （5）利用模型对因变量作出预测或解释。 应用统计分析特别是多元统计分析方法一般都要处理大量数据，工作量非常大，所以在计算机普及以前，这些方法大都是停留在理论研究上。运用一般计算语言编程也要
占用大量时间，而对于经济管理及社会学等对高级编程语言了解不深的人来说要应用这些统计方法更是不可能。MATLAB 等软件的开发和普及大大减少了对计算机编程的要求，使数据分析方法的广泛应用成为可能。MATLAB 统计工具箱几乎包括了数理统计方面主要的概念、理论、方法和算法。运用MATLAB 统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。本章内容通常先介绍有关回归分析的数学原理，主要说明建模过程中要做的工作及理由，如模型的假设检验、参数估计等，为了把主要精力集中在应用上，我们略去详细而繁杂的理论。在此基础上再介绍在建模过程中如何有效地使用MATLAB 软件。没有学过这部分数学知识的读者可以不深究其数学原理，只要知道回归分析的目的，按照相应方法通过软件显示的图形或计算所得结果表示什么意思，那么，仍然可以学到用回归模型解决实际问题的基本方法。包括：一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逐步回归等方法以及如何利用MATLAB 软件建立初步的数学模型，如何透过输出结果对模型进行分析和改进，回归模型的应用等。 8.1 一元线性回归分析 回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型。非线性回归模型是回归函数关于未知参数具有非线性结构的回归模型。某些非线性回归模型可以化为线性回归模型处理；如果知道函数形式只是要确定其中的参数则是拟合问题，可以使用MATLAB 软件的curvefit 命令或nlinfit 命令拟合得到参数的估计并进行统计分析。本节主要考察线性回归模型。 一元线性回归模型的建立及其MATLAB 实现 其中01ββ，是待定系数，对于不同的,x y 是相互独立的随机变量。
视频交通流信息采集系统解决方案 1概述 视频交通流信息采集系统主要包括视频图像采集设备、视频传输网络、交通流视频检测器等。视频检测器采用虚拟线圈技术，利用边缘信息作为车辆的检测特征，实时自动提取和更新背景边缘，受环境光线变化和阴影的影响较小；同时采用动态窗的方式来进行车辆计数，解决了采用以往固定窗方式进行车辆计数时由于车辆变道而导致的错误、重复计数问题。视频检测器能对视频图像采集设备或交通电视监视系统的视频信号自动进行检测，主要采集道路的微观交通信息如流量、速度、占有率、车辆间距、排队长度等，适用于近景监控模式。 2系统功能及特点介绍 2.1数据接口设计 视频交通流信息采集系统可以通过调用本项目提供的交通流数据统一接入接口，或由本项目提供数据格式标准化及上传程序，将采集到的交通流数据共享给本项目相关系统，以实现视频交通流数据的采集功能。 图1 数据接口设计 2.2系统功能 交通流信息视频检测系统的主要功能如下： （1）车辆检测 系统能够对输入的视频流图像进行车型、车牌等特征检测。
（2）交通流数据采集功能 系统可以采集交通流数据包括交通流量、平均车速、车道占有率、车型、平均车头间距、车辆排队长度、车辆密度、交通流状态等，交通流数据采集时间间隔在1～60分钟任意可调。 图 2 视频交通流检测模块 （3）视频图像跟踪功能 系统能对单路监控前端设备在不同预置位采集的视频图像进行不同区域不同事件的自动检测。一旦检测到特定的交通事件，事件检测器应具有该交通事件的视频图像目标自动跟踪、记录、分析功能。 当输入的视频图像不为设定的预置位的视频图像，系统应能自动不进行事件检测。一旦监控前端设备恢复至设定的预置位，系统应能自动进行事件检测。 （4）事件图像抓拍、录像功能 系统可以根据用户的设置，完成相应的录像和图片抓拍功能。 事件录像可以按摄像机、按事件类型、按时间归档存储在系统的预录像子系统中，由系统服务器进行统一的管理调用。 系统循环进行录像，当发生交通异常事件时，系统能够提供事发之前和之后的3分钟间的录像（可设置）。 系统可通过多种组合查询条件对视频交通流检测所采集的数据进行统计，包括时间-流量统计、时间-平均车速统计、时间-占有率统计、速度-流量统计等；统计结果可导出为
小城镇 综合交通调查方案设计
目录 一、调查概述 调查背景 调查思路 调查主要内容 二、问题预设 三、资料收集 四、综合调查 五、专题报告设计 六、附录 城镇交通当前存在的主要问题 城镇交通问题成因探讨 资料收集一览表（成果导入） 综合调查问卷及表格汇总 湖北省恩施州龙凤镇综合交通规划成果梳理
一、调查概述 （一）、调查背景： 为切实发展“四化同步”和“新型城镇化”工作，合理布局和完善小城镇各种交通设施，促进交通与社会经济协调发展，打造湖北省重点城镇，为顺利完成该城镇综合交通规划工作，特制订此方案。 综合交通调查是国内外城市（城镇）全面掌握其交通发展状况、合理配置交通资源、创造便捷舒适安全的交通体系而定期开展的一项重要基础性工作。为全面系统了解小城镇交通现状，分析其现状交通特征及存在的问题，本次规划对小城镇现状交通进行系统调查。 通过对小城镇综合交通数据收集，掌握小城镇交通情况，居住出行方式和基本交通特征规律的变化情况，为小城镇建立交通模型、制定小城镇综合交通规划和改善小城镇交通运行提供基础资料和科学依据。 （二）、调查思路： （三）、调查主要内容：
二、问题预设 说明： 城镇交通当前存在的主要问题详见附录一；上述主要问题的成因分析详见附录二。
三、资料收集 另见附录三《资料收集一览表<成果导入>》
四、综合调查 各类问卷、表格详见附录四~六 五、专题报告设计 说明： 本次综合交通调查结构设计（即成果报告中说明书结构框架）借鉴多份小城镇综合交通规划说明书结构（见附录七《湖北省恩施州龙凤镇综合交通规划成果梳理》），结合前期综合交通调查思路，整合各部分内容梳理而成。 成果要求： 基础资料汇编（现状分析与整理） 说明书+文本图纸（综合交通规划）
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；
象山县综合交通调查方案策划 宁波市规划设计研究院 象山县规划设计院 二○一一年三月
目录 一、调查背景 (1) 二、居民出行调查 (1) 2.1调查目的 (1) 2.2调查范围 (1) 2.3调查对象 (1) 2.4调查方式 (1) 2.5调查时间 (1) 2.6调查内容 (1) 2.7调查抽样率及抽样方法 (2) 2.8调查实施步骤 (2) 2.9调查表格 (3) 三、流动人口出行调查 (15) 3.1调查目的 (15) 3.2调查对象 (15) 3.2调查内容及方法 (15) 3.4调查时间 (15) 3.5调查规模 (15) 3.6调查安排 (16) 3.7调查表格 (16) 四、城市出入口流量流向（含查核线）调查 (17) 4.1调查目的 (17) 4.2调查对象 (18) 4.3调查内容及方法 (18) 4.4调查时间 (18) 4.5调查规模 (18) 4.6调查安排 (20) 4.7注意事项 (20) 4.8调查表格 (21) 五、路段交叉口流量流向调查 (24) 5.1调查目的 (25) 5.2调查对象 (25)
5.3调查方法 (25) 5.4调查时间 (25) 5.5调查规模 (25) 5.6调查安排 (27) 5.7注意事项 (28) 5.8调查表格 (28) 六、路段车速调查 (32) 6.1调查目的 (32) 6.2调查对象 (33) 6.3调查方法 (33) 6.4调查时间 (33) 6.5调查规模 (33) 6.6调查安排 (34) 6.7注意事项 (35) 6.8调查表格 (35) 七、出租车出行特征调查 (38) 7.1调查目的 (38) 7.2调查对象 (38) 7.3调查方法 (38) 7.4调查时间 (38) 7.5调查规模 (38) 7.6调查安排 (38) 7.7调查表格 (39) 八、机动车停车特征调查 (41) 8.1调查目的 (41) 8.2调查对象 (41) 8.3调查方法 (41) 8.4调查时间 (41) 8.5调查规模 (41) 8.6调查安排 (42) 8.7调查表格 (42)
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？
一、什么是回归分析 回归分析(Regression Analysis)是研究变量之间作用关系的一种统计分析方法，其基本组成是一个（或一组）自变量与一个（或一组）因变量。回归分析研究的目的是通过收集到的样本数据用一定的统计方法探讨自变量对因变量的影响关系，即原因对结果的影响程度。 回归分析是指对具有高度相关关系的现象，根据其相关的形态，建立一个适当的数学模型(函数式)，来近似地反映变量之间关系的统计分析方法。利用这种方法建立的数学模型称为回归方程，它实际上是相关现象之间不确定、不规则的数量关系的一般化。 二、回归分析的种类 1.按涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析一元回归分析是对一个因变量和一个自变量建立回归方程。多元回归分析是对一个因变量和两个或两个以上的自变量建立回归方程。 2.按回归方程的表现形式不同，可分为线性回归分析和非线性回归分析 若变量之间是线性相关关系，可通过建立直线方程来反映，这种分析叫线性回归分析。 若变量之间是非线性相关关系，可通过建立非线性回归方程来反映，这种分析叫非线性回归分析。 三、回归分析的主要内容 1.建立相关关系的数学表达式。依据现象之间的相关形态，建立适当的数学模型，通过数学模型来反映现象之间的相关关系，从数量上近似地反映变量之间变动的一般规律。 2.依据回归方程进行回归预测。由于回归方程反映了变量之间的一般性关系，因此当自变量发生变化时，可依据回归方程估计出因变量可能发生相应变化的数值。因变量的回归估计值，虽然不是一个必然的对应值(他可能和系统真值存在比较大的差距)，但至少可以从一般性角度或平均意义角度反映因变量可能发生的数量变化。
浅谈交通流大数据在高速路况分析应用 发表时间：2018-10-18T14:14:54.423Z 来源：《科技新时代》2018年8期作者：刘亚军 [导读] 交通拥堵和路况问题日益严峻的形势使得对高速公路交通运行状态评价与分析越来越被人们所重视。 陕西高速电子工程有限公司 710054 摘要：交通拥堵和路况问题日益严峻的形势使得对高速公路交通运行状态评价与分析越来越被人们所重视。对于交通运行状态的评价是提高交通系统性能与进行交通管理决策的基础。道路运行水平和道路运行稳定性是交通运行状态的两个重要层面，随着互联网的发展，大数据在智慧交通的实现上做出了巨大的贡献， 本文立足于公众出行的需求以及相关部门交通运营管理的实际需求，为了进一步发展交通流大数据对交通同行状态的重要性，对大数据驱动下的高速路况运行状态进行了分析。 关键字：高速公路，交通运行状态，可靠性 一、前言 大数据时代改变了各行各业的工作状态和研究方法，交通领域亦是如此。随着互联网大数据在交通领域的应用越来越多，智慧交通，智慧出行，智能交通等新词也接踵而出。大数据为智能交通系统提供了技术可能，也创造性的改变了交通管理模式和决策模式。在大数据背景下，传统的交通管理模式也从以管理流程为主的线性范式往以数据为中心的扁平化范式演化，与此同时，大数据驱动下的数学建模研究和智能交通系统构架逐渐形成规模。交通运行状态每时每秒都在变化，但是随着人民物质生活水平的不断提高，人民的机动车保有量一直保持了稳定的增长趋势，交通拥堵和出行难已经成为每一个公民的直观感受。因此，交通的稳定性就成了公众和交通管理部门现阶段最关心的问题之一。交通的可靠性是随着大数据的应用所产生的一个新概念，他是指交通系统适应内部变化的能力，而这个能力可以达到一个使大家都满意的一个数值。内部变化通常是指通行能力在需求和供应不稳定动态变化的情况下，仍旧可以提供的一个满意比。交通运行能力的可靠性可以被认为使交通网络服务质量和运行效率的一个关键性能指标。 高速公路不同于普通路段，使一个全封闭的道路，流量大和速度快是其最大的特点。我们都知道一个国家的经济和交通运输有很大的关系，一般情况下，交通运输越迅速，则这个国家的经济就越活跃，因此促进国家公众出行的效率会加大的提高国家经济。而高速公路是缩短运输距离的重要交通方式，近年来，我国不断拓展高速公路网，因此，高速公路交通的安全性和可靠性就变成了一个新的话题热点。影响交通运行状态的原因有很多，天气因素，道路条件，司机的驾驶行为等等，与此同时，一次完整的高速公路交通行程必然要经过基本路段、匝道及其交织区等特定的设施，并且可能经过隧道、桥梁等特殊构造物，车道数或设计时速有可能不是保持恒定的。如果单纯依靠传统的交通状态识别是很难实时跟踪到高速公路交通的运行状态变化，而大数据可以提供海量的数据，建立一个系统科学的体系去分析高速路况，这也是本文的核心内容。 二、数据质量分析与特征分析 大数据驱动下的智能交通系统是现在以及未来交通运行管理的发展方向，但是大数据究竟是指什么呢？对大数据专业的解释是指传统的交通状态识别方法无法快速准确地识别当前的交通状况，因而采用一些新的处理模式进行数据的捕捉和采集，在短时间内获取海量的即时信息。从此概念我们可以得出，大数据的功能就是进行数据的捕捉，采集，传输处理和及时分析。现阶段交通大数据可以从车辆检测仪，监控器，智能卡等多个渠道获取，按照对象的不同这些获取渠道可以分为人、车、路和环境这四个要素产生的数据。 根据研究统计，在交通大数据的发觉过程中数据预处理可以占据到60%的工作量。数据预处理有两个方面的功能：第一，提高所采集的数据质量；第二，提高所采集数据和数据挖掘工具的适配度。与此同时，数据预处理也有四个主要的处理过程。 第一，数据清洗。所谓的数据清洗其实是对捕捉的数据进行一个初级筛选，将一些原始数据的重复数据，噪声数据或者与挖掘信息无关的数据进行删除。 第二，数据集成。所谓的数据集成其实就是将不同数据源所捕捉采集的数据进行规范整合，并最终放于同一个数据库方便日后查找使用。 第三，数据变换。数据变换是将不同来源的数据根据不同的算法需求，转换成特定的规范化可以直接进行使用的形式在数据变换的过程中，数据可以根据自身的属性创造新的属性。 第四，数据规约。数据规约是针对在大数据处理过程中很难进行数据挖掘或计算的数据，在保障数据完整性的情况下，将大数据转化为小的数据集。系统在分析时使用规约后的数据可以降低时间成本和将数据处理简单化。数据处理有两种形式——属性规约和数值规约。所谓的属性规约时通过进行数据的属性合并从而降低时间成本的方法； 而与此同时，交通大数据提出了“6V”的特征，容量，种类，速度，可变性，可靠性，真实性，复杂性，价值实现等6个特性。因而，交通大数据的特征使得研究人员不得不将落脚点放在了数据的计算效率上，并且对数据预处理和数据质量分析都提出来更高的要求。 三、大数据在高速路况中的应用 高速公路可以有效的提高运输效率，节省出行时间，缓解交通压力。随着交通网络的不断拓展，交通运行状态被延伸出了两种内涵——运行水平和运行稳定性。而行程时间可靠性可以用来分析和估计高速公路交通运行状态。大数据在实际交通上的应用可以更好的方便公众无忧出行也可以帮助交通管理部门更好的进行决策和管理。本节的主要目标是将可靠性因素纳入交通运行状态估计之中，替代交通流密度及其衍生参数，根据基于行程时间的可靠性指标作为高速公路交通运行状态估计方法，以供道路使用者和运营管理者使用。结合高速公路交通状态等级划分标准获得交通运行状态可靠性指标，并对特征参数贡献度和样本容量的差异改进模糊聚类方法，描述道路使用者在交通出行的服务质量。 高速公路交通运行状态评价的构成要素大概有五点，分别是评价目标，评价对象，评价尺度，评价标准和评价指标。首先，评价目标是指从运营管理者的角度，充分利用业务监管闭环，从而达到提高高速公路运行管理水平的目标。以及以社会公众的角度充分利用交通评价体系的结果进行决策升级。评级对象的主题是两个稳定性——交通运行稳定性和交通运行水平的稳定性。评价尺度是对不同的车型，时间，空间进行细致划分，从而获得不同路径在不同时段或同一时段的高速公路运行状态图。评价标准则是指将高速公路运行状态分为“畅