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灰色优化模型在高速公路交通量预测中的应用

灰色优化模型在高速公路交通量预测中的应用
灰色优化模型在高速公路交通量预测中的应用

交通量分析与预测

第三章交通量分析及预测 3.1现状交通调查及分析 3.1.1项目影响区的确定 项目影响区根据对项目的影响程度,分为直接影响区和间接影响区,一般按行政区域划分。根据对各地区经济和交通的影响程度以及区域内物流和车流集散的特点,结合各地区社会经济、交通运输现状和路网状况,本项目直接影响区为彭山区,间接影响区包括眉山市、新津县等。 3.1.2交通现状分析 1、交通现状 随着城市建设用地的变化及产业结构的调整,步行和自行车出行仍然是居民的主要交通方式,但重要性有所下降,两轮电动车的出行比例已上升至10.1%,汽车出行增长较快,达到12.5%,公交车比例仅为14.7%。彭山区私家车发展势头强劲,将成为未来城市机动车增长的主要因素。 2、项目影响区交通现状及规划条件 城市交通状况的恶化和城市规模不断扩大、人口不断增加关系十分密切,当然这也是城市发展过程中必然会遇到的问题。当前我们正处在快速城市化和快速机动化交织的历史时期,城市交通压力急剧增加,过去五年彭山区机动车每年以10.8%的速度增长,而同期道路的增长速度远低于此。彭山区城范围内现状主次干道路网密度2.44公里/平方公里,城市支路路网密度更低,而城市主干道和支路的平均容积率要达到规划水平,还存在有很大差距。因此加大路网建设力度仍然是解决城市交通问题的重要途径。 3.2 交通量预测方法 交通量预测分析的目的是通过对片区路网的分析,研究项目建设给片区经济发展所带来的交通影响及其程度,判断在当前这种交通路网的承载能力下的影响,能否在可接受的范围内,并确定合理的项目出入口位置。道路断面的设置形式是否合理,满足交通功能的要求是最基本的条件。设计通行能力低于设计交通量的道路形式是不合适的,因为它容易造成片区路网的交通拥挤,甚至发生交通堵塞,要求设计通行能力必须大于设计交通量。另一方面,通行能力也不能过大,否则使道路资源不能充分利用,必然造成大量的浪费。

基于灰色预测模型的上海世博会分析(精)

基于灰色预测模型的上海世博会分析 张文彬华北电力大学保定 张静峰华北电力大学科技学院保定 摘要:众所周知,世博会正日益成为全世界人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。世博会的举行可以推动该城市经济的发展。本文基于灰色预测模型从第一、第二、第三产业、进出口贸易、居民消费价格指数等方面对上海世博会的举行对上海经济的发展进行了分析和说明。 关键词:灰色预测模型,世博会,经济发展 一前言 世界博览会是人类文明的驿站。自1851年伦敦的万国工业博览会开始,世博会正日益成为全球经济、科技和文化领域的盛会,成为各国人民总结历史经验、交流聪明才智、体现合作精神、展望未来发展的重要舞台。 中国是一个历史悠久的文明古国,2010年世界博览会的成功举行,让中国了解了世界,也让世界更多的了解中国,同时上海世博会的成功举行对上海经济的发展也起到了巨大的推动作用。而评价经济体系的指标有很多,本文选择有代表性的第一产业(农业、林业、牧业、渔业等)、第二产业(采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业,建筑业等)、第三产业(交通运输业、邮电通讯业、商业饮食业等流通类行业和金融业、保险业、旅游业、教育文化、酒店业等服务类产业)、居民消费价格指数、进出口贸易等指标[1][2],根据上海统计年鉴中1997-2002年各指标的数据,剔除世博会举行的因素,利用灰色预测模型对2003-2009年的相关数据进行预测,并进行了残差分析,然后根据实际世界博览会举行时各项指标数据,通过与预测数据的图形对比,可以直观反映出上海世博会对上海经济发展的影响力,并对相关数 据进行了分析。 二灰色预测模型[3][4] 灰色系统理论最早由华中理工大学邓聚龙教授提出,先后发表过灰色控制、灰色预测、灰色决策等多部专著,较详细在阐述了灰色系统理论的产生、原理与应用。什么叫灰?用邓先生自己的话来讲:“完全已知的系统称作白系统;完全未知的系统称作黑系统;部分已知、部分未知的系统称作灰色系统。”,而灰色预测就是采用已知的数据来预测未知的数据的一种方法。其中G表示Grey(灰,M表示Model(模型,前一个“1”表示一阶,后一个“1”表示一个变量,GM(1, 1则是一阶,一个变量的微分方程预测模型。其算法流程如下: 1.由已知数据得初始,并按生成新的数列 。

改进灰色模型及其在变形预测中的应用

改进灰色模型及其在变形预测中的应用 文章介绍了常用的变形预测[1]模型:GM (1,1)模型[2](即灰色模型),考虑背景值[3]对模型精度的影响。对其进行改进,获得PGM(1,1)模型[4]。并通过编程加以实现。且通过实例比较,证明PGM(1,1)模型的预测效果更好。 标签:变形预测;灰色模型;背景值;加权灰色模型 1 概述 变形是指各种荷载作用于变形体,使其形状、大小及位置在时间域或空间域发生的变化。变形预测就是根据对观测数据进行后期处理,来揭示变形监测数据序列的结构与规律,以建立动态预测模型,反映变形特征,推断变化趋势,进而建立起正确的变形预报理论和方法[1]。由于灰色理论解决复杂系统的独特优点,故而灰色模型在变形预测多有应用[5]。 2 改进灰色模型 2.1 GM(1,1)模型的建立 在灰色系统理论[2]中,利用较少的或不确切的表示灰色系统行为特征的原始数据序列作生成变换(如累加、累减)后建立的,用以描述灰色系统内部事物连续变化过程或其规律的模型,称为灰色模型,简称GM模型。GM(1,1)模型是1阶的,1个变量的微分方程型模型,是灰色预测的典型模型。GM(1,1)模型具体建立步骤如下: (1)设有原始等时间的数列,其中n表示观测次序(t=1,2,…,n),对原始数据列中各时刻的数据依次累加, 得新的序列:其中:(1) 累减生成:(2) 累减生成用于根据预测的数列还原出我们所需要的数列。 GM(1,1)模型的微分方程构成形式为:(3) 式中a,b为待识别的模型灰参数,对于变形系统来说,a为发展系数,反映变形发展态势,b为灰作用量。 (2)确定数据矩阵B、Yn:

灰色预测模型理论及其应用

灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测,就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的,但毕竟是有序的、有界的,因此这一数据集合具备潜在的规律,灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可,这和时间序列分析,多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此,对于只有少量观测数据的项目来说,灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 1.1灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的,即系统的信息是充足完全的,我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知,一团漆黑,只能从它同外部的联系来观测研究,这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间,灰色系统的一部分信息是已知的,一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点:灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 1.2灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度,即进行关联度分析,并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性,可以用它来建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类: (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或者达到某特征量的时间。 (2) 畸变预测(灾变预测)。通过模型预测异常值出现的时刻,预测异常值什么时候出现在特定时区内。 (3) 波形预测,或称为拓扑预测,它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测,是对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型,在预测系统整体变化的同时,预测系统各个环节的变化。 上述灰预测方法的共同特点是: (1)允许少数据预测; (2)允许对灰因果律事件进行预测,比如 灰因白果律事件:在粮食生产预测中,影响粮食生产的因子很多,多到无法枚举,故为灰因,然而粮食产量却是具体的,故为白果。粮食预测即为灰因白果律事件预测。白因灰果律事件:在开发项目前景预测时,开发项目的投入是具体的,为白因,而项目的效益暂时不很清楚,为灰果。项目前景预测即为灰因白果律事件预测。

交通量预测模板

3.3 交通预测及分析 3.3.1 预测的总体思路 3.3.1.1 概述 路网交通量预测分析是城市交通规划和城市道路建设规模和标准的主要依据,预测结果将直接影响到项目建设的决策。本项目交通预测可划分为以下两个部分,预测过程也相应分别进行,最后累加得到总的预测交通量。 背景交通量预测——由两部分构成,其一为背境交通量,即相关道路上的穿越交通量,起止点均在项目范围之外,主要由项目相关道路的现有交通量在研究期限内相应增长而得到;其二为研究区域内其它新建项目的交通量,由交通影响范围内其它建设项目所产生的交通量,在道路网上分配而获得。背景交通量预测采用国际通用的四步骤预测法,并利用国际上较为流行的交通规划软件(TransCAD)作为计算工具。通过对现状与规划资料(土地、人口、社会、经济、交通)的调查研究,通过进行交通小区的划分,并据此建立交通模型。通过社会经济发展预测、城市土地使用规划,得到交通生成量;采用重力模型进行收敛计算,得到小区分布交通量;通过交通方 式划分,得到机动车的出行量;采用均衡分配法进行分配,得到拟建项目的路段及交叉口流量。 拟建项目交通量预测——根据项目的建设性质及规模,预测目标年的项目交通生成量,即交通产生量与吸引量。在此基础上进一步对其进行交通分布和交通分配,将因项目而产生的交通量分配到周围道路上,得到拟建项目交通量。交通需求预测主要根据该项目的开发强度及不同用地类型出行发生和吸引率,预测该开发项目目标年内部生成的交通需求。 图3-24 交通量预测流程图 3.3.1.2 预测依据 预测的主要依据如下: 1)《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008-2020)》 2)《眉山城市空间发展战略(眉山2030)》 3)《眉山市国民经济和社会发展十一五规划纲要》 3)《眉山市城市总体规划(2009-2030)》 4)《眉山市城市规划条例》 5)《眉山市城市规划技术标准与准则》 6)《眉山市城市交通规划》(1999-2020) 7)《横琴新区城市总体规划(2009-2020)》广东省城乡规划设计研究院8)《横琴新区控制性详细规划》(广东省城乡规划设计研究院) 9)《眉山市统计年鉴2009》 10)《眉山重大交通基础设施布局集疏运网络规划》

可研交通量分析

由于经济和人口因素发生变化,道路整改后,这个区域内的交通量会发生一定的增长,对这种增长的交通量预测称为趋势交通量预测。预测时,以路段交通量的增长与其影响区的经济增长之间的关系,采用多元回归法进行预测。 1、影响区系数 影响交通量变化的相关指标有人均国民生产总值、人均国民收入、车辆拥有量等,利用数理统计知识,将各交通区经济指标与相应交通区的客货运量进行回归分析总结,得出各指标的相关系数,取最大相关系数对应的指标作为最相关指标,根据相关指标增长率确定路段的影响区系数。 影响区系数: ij ak k L m L m /)(∑= 式中,k L :路段在影响区内的里程 ak m :为影响区域内的最相关指标增长率 ij L :路段的总里程 2、正常交通量预测模型 m A A i i Q Q y y n n 101+==- 式中,n Q :远景第n 年的路段交通量 1 -n Q :远景第1-n 年的路段交通量,当1=n 时为基年交通 量 y i :交通量增长率 A ,1A :待定参数,根据历史年份的y i ,m 用最小二乘法 确定

本项目建成后,线路通行能力提高,从而导致部分交通量从其他路线转移到本项目路线上来。这部分交通量是由于道路的建成而产生的,同时也构成了这一路网的基本交通量。因此合理地确定转移交通量对道路交通量分析和预测具有重要作用。 1、交通阻抗 确定交通阻抗是转移交通量和诱增交通量预测的关键步骤之一,交通阻抗是指路网中路段或路径的运行距离、时间、费用、舒适度或者这些因素的综合。我们这里针对城市里居民出行考虑的首要因素,选取平均行驶时间作为路段的交通阻抗。 3 321)/(])/(1/[/C Q C Q U U U L t x ααβαβ+=+== 式中,t :交通阻抗 U :车辆平均行驶速度,h km / x U :道路的设计车速,h km / 1α,2α,3α:回归参数 Q :交通量,辆/h 2、相关路段转移交通量预测 (1)转移交通量计算公式 ro r r r Q Q Q P Q P Q t t c t t c c t c t c t P c t c t c t P -=?=+=+=-+--=-+--=0011100111111000000/2/)(2/)()]/exp()//[exp()/exp()]/exp()//[exp()/exp(σσσσσσ 式中,0t ,1t :道路建成前、后的交通阻抗

基于灰色预测模型的物流订单额预测

建设与管理工程学院 课程设计 课程名称: 物流系统分析与优化课程设计课程代码:1204179 题目:某物流公司订单额预测 年级/专业/班:2012级物流管理2班 学生姓名:杨超 学号:312012********* 开始时间: 2016年6月6日 完成时间: 2016年6月 20日 课程设计成绩: 指导教师签名:年月日

物流系统分析与优化课程设计 任务书 学院名称:建设与管理工程学院课程代码:__1204179_ 专业:物流管理年级:2012 一、题目 自选题目,题目可以选择当前物流或流通领域热点问题或企业实际情况,开展物流系统分析与优化活动,提交成果,写出总结。选题尽量细小,避免假、大、空。 选题参考: 选题参考: 1、针对当前物流或流通领域的相关问题,在国内外公开出版的刊物上发表论文。 2、物流或流通相关领域的发明创造、创业计划书。 4、针对当前物流或流通领域热点问题的物流系统分析与优化课程设计等。 本人题目:某物流公司订单额预测 二、主要内容及要求 内容与物流或流通领域相关的物流系统分析,形式上可以是(但不限于)以下之一: 1.一人一题,不允许重复。调查类型的题目允许以小组为单位,但个人论文题目应有所区 别,各有侧重。 2.格式要求(附后,含目录、摘要、引言、正文、致谢、参考文献) 3.工作量要求:正文部分字数4000以上 4.阶段性要求:每周必须与导师见面,寻求指导;选题须经导师同意后才可进 入下一阶段; 5.本课程特别强调物流系统分析与优化。抄袭者将不予成绩且无重新提交报告 的资格。 6.提交材料: A、最终成果:(装订顺序为:封面、任务书、课程论文,可能的案例或调查计划。)B、参考的资料(可以是原始文稿电子文档或纸质件、书、手写的读书笔记、摘抄等反应),共指导教师检查、不存档。

交通量分析及预测

交通量分析及预测 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第三章交通量分析及预测 公路交通调查与分析 3.1.1调查综述 交通调查的目的是了解现状区域路网的交通特性,掌握路段交通量及其特征。通过交通调查来分析路段交通量及车种组成、时空分布特征等,了解区域交通发生、集中及分布状况。 本项目有关的交通调查主要是交通量调查。 交通量调查是收集沿线主要相关道路的历年交通量状况,交通量的车种构成以及有关连续式观测站点的交通量时空变化特征等资料。 相关运输方式的调查与分析 拟建项目X922荔波县翁昂至瑶山(捞村至瑶山段)公路改扩建工程路线起点位于荔波县捞村,顺接X922翁昂至捞村段,终点位于荔波县瑶山与X418平交,终点桩号K20+。路线推荐方案全长公里。 根据贵州省公路局及地方观测点提供的交通量统计资料,现有与该项目相关的公路主要有X922翁昂至捞村段(原Y101乡道),X418线。公路沿线历年的交通量观测值见表3-1。 表3-1 X922捞村至瑶山段(原Y007乡道)公路历年平均交通量单位:辆 /日

注:表中数据除混合车折算值为按小客车为标准的折算值外,其余均为自然车辆数。 预测思路与方法 3.3.1 交通量预测的总体思路 公路远景交通量的预测,是为正确制定公路修建计划提供分析基础,为项目的决策提供依据。 根据对项目所在地区社会经济和交通运输调查的资料分析,计划建设的荔波县瑶山至捞村改扩建公路工程是荔波县境内的重要公路项目。本项目的建设,将有力地促进公路沿线工业和乡镇的社会经济及交通运输发展、为精准脱贫提供交通保障。 预测远景交通量一般由趋势交通量、诱增交通量和转移交通量三部分组成。 趋势交通量是指现有公路交通量按照它固有的发展规律、自然增长的交通量。 诱增交通量是指公路的开通,使它所覆盖的影响区内经济和交通体系的深刻变化,诱使经济、产业迅猛增长,则会新产生交通量。 转移交通量是指公路建成后,由于竞争关系而从其它运输方式(铁路、水运和航空)转移过来的交通量。对本项目而言,由于没有与本项目有竞争关系的其它运输方式存在,因此本项目不考虑转移交通量。 根据分析,本项目的远景交通量主要由趋势交通量和诱增交通量组成。 3.3.2 交通量预测方法及步骤 由于该项目属于老路改造工程,大部分为改造路段,且公路沿线均设有交通观测点,因此该项目不作OD调查,采用沿线历年断面交通量与影响区社会经济的发展情况及规划,进行相关分析,预测未来特征年的远景交通量。 交通量预测 3.4.1 预测年限和特征年确定 根据交通运输部交规划发[2010]178号文件发布的《公路建设项目可行性研究报告编制办法》的规定,公路建设项目交通量的预测年限为调查年到项目建成后20年;

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,

最新灰色预测模型案例资料

1.1.5 两岸间液体化工品贸易前景预测 从上述分析可见,两岸间液体化工品贸易总体上呈现上升的增长趋势。然而,两岸间的这类贸易受两岸关系、特别是台湾岛内随机性政治因素影响很大。因此,要对这一贸易市场今后发展的态势做出准确的定量判断是相当困难的;但从另一方面来说,按目前两岸和平交往的常态考察,贸易作为两岸经济与贸易交往的一个有机组成部分,其一般演化态势有某些规律可寻的。故而,我们可以利用其内在的关联性,通过选取一定的数学模型和计算方法,对之作一些必要的预测。 鉴此,本研究报告拟采用一定的预测技术,借助一定的计算软件,对今后10余年间大陆从台湾进口液化品贸易量作一个初步的预测。 (1) 模型的选择 经认真考虑,我们选取了灰色系统作为预测的技术手段,因为两岸化工品贸易具有的受到外界的因素影响大和受调查条件限制数据采集很难完全的两大特点,正好符合灰色系统研究对象的主要特征,即“部分信息已知,部分信息未知”的不确定性。灰色系统理论认为,对既含有已知信息又含有未知信息或不确定信息的系统进行预测,就是在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程进行的预测。尽管这一过程中所显示的现象是随机的,但毕竟是有序的,因此这一数据集合具有潜在的规律。灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。 本报告以灰色预测模型,对两岸间化工品贸易进行的预测如下: 灰色预测模型预测的一般过程为: ① 一阶累加生成(1-AGO ) 设有变量为) 0(X 的原始非负数据序列 )0(X =[)1()0(x ,)2()0(x ,…)() 0(n x ] (1.1) 则) 0(X 的一阶累加生成序列 )1(X =[)1() 1(x ,)2()1(x …)()1(n x ] (1.2) 式中 ) ()(1 )0() 1(i x k x k i ∑== k=1,2…n ② 对) 0(X 进行准光滑检验和对进行准指数规律检验

3-交通量分析及预测(新)

第三章交通量分析及预测 交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容,本章首先在交通量观测及其他交通调查的基础上,分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征,然后结合社会、经济、技术调查与分析,使用公路可行性研究通用的预测技术和方法,分析预测远景年交通量发展规模和水平,为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。 3.1公路交通调查与分析 本项目采用交通量观测为交通调查方法。 3.1.1 调查综述 调查的目的、方法及内容: 公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节,为全面了解项目所在地区公路交通量的特性和构成,掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料,为未来拟建公路交通量预测提供基础数据,本项目公路交通调查主要包括相关公路观测交通量、汽车保有量、交通事故等方面内容,调查范围主要是针对拟改建项目所属区域及沿线所经区域进行调查。 3.1.2 调查资料的分析 1.历年相关公路交通量 表3-1 正镶白旗杨白音敖包嘎查测站历年交通量

2.交通量观测调查车辆构成分析 通过资料整理,可以得到各调查点断面交通量情况。详见下表。 3.2 预测思路与方法 3.2.1预测思路 交通量预测是公路建设项目可行性研究的重要内容之一,是确定项目技术等级、建设规模及标准的依据,也是项目经济评价的基础。 根据研究项目白旗伊克淖苏木白音敖包嘎查至乌兰胡吉尔浩特至陶苏图浩特公路周边地区的公路项目,路段历史交通量能反映该路段上交通量的发展趋势。因此,可以利用周围路段的历史交通量用基于运输通道的交通量预测法来进行预测。基于运输通道的交通量预测法的大致思路如下: (1)获取项目所在运输通道内各条道路的历史交通量; (2)根据运输通道历史交通量找出其发展趋势,运用相关趋势模型求出运输通道交通量的增长率,并计算出运输通道未来年总交通量; (3)根据项目运输通道内各条道路的历史交通量发展趋势,结合相关各条道路在未来年的等级、车道数和通行能力等因素,采用Lgoti概率模型来确定未来年各条道路在运输通道内所分担的交通量比例,最后计算出本项目未来年的交通量。 3.2.2 交通量预测方法及步骤 该项目为正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路,是白旗通往外界的重要通道之一,由于公路交通是白旗唯一交通方式,因此本项目具有重要的地位和作用。通过对正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路线上的观测点交通量调查分析得出,现有道路的交通量比较大,由于省道的服务水平、道路路况等影响,在未来年单一的通道已经无法满足交通量的需求。 交通量预测:主要是在现状交通量观测调查的基础上,依据项目区未来年经济发展及项目所属通道运输方式发展趋势,测算公路通道的运输量,利用合理的预测方法进行

灰色预测模型及应用论文

管理预测与决策的课程设计报告 灰色系统理论的研究 专业:计算机信息管理 姓名:XXX 班级:xxx 学号:XX 指导老师:XXX 日期2012年11月01 日

摘要:科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织,在制定和规划面向未来的策略过程中,预测都是必不可少的重要环节,它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中,灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视,它建模不需要太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少而且有较强的适应性,灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM(1,1)模型, 另外对灰关联度进行了进一步的改进,让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。通过给 出的实例高校传染病发病率情况,建立了GM(1,1)预测模型,并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析,发现痢疾与整个传染病关系最密切,而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。 关键词:灰色预测模型;灰关联度;灰色系统理论

目录 1、引言1 1.1、研究背景 (1) 1.1.1、国内研究现状 1 1.1.2、国外研究现状 1 1.2、研究意义 (2) 2、灰色系统及灰色预测的概念2 2.1、灰色系统理论发展概况2 2.1.1、灰色系统理论的提出2 2.1.2、灰色系统理论的研究对象 2 2.1.3、灰色系统理论的应用范围 2 2.1.4、三种不确定性系统研究方法的比较分析 3 2.2、灰色系统的特点.4 2.3、常见灰色系统模型 5 2.4、灰色预测 (5) 3、简单的灰色预测——GM(1,1)预测6

交通量预测

1.5相关规划及交通预测 1.5.2城市布局结构 城市规划区的整体空间结构为:“一心三翼、两轴四带’’。 l、“一心”:指中心城区,建设国际风景旅游城市和湘西地区的现代服务业中心。 2、“三翼”:指以武陵源风景名胜区、天门山风景名胜区和茅岩河风景名 胜区为主体的三个旅游职能片区。严格控制中湖、天子山镇发展规模,提升城镇建设水平与旅游服务品质。 3、“两轴”:指以澧水为纽带的城市发展轴和武陵源风景名胜区至天门山风景名胜区的旅游发展轴。 4、“四带”: 沙堤旅游发展带一一依托武陵山大道,发展近郊休闲度假旅游。 茅溪河旅游发展带一一依托张桑公路,发展水上休闲项目和近郊旅游度假设施。 澧水旅游发展带一一为张家界市未来旅游服务中心和度假基地建设的重点区域。 澧水城市职能拓展带一一是中心城区向东部拓展,完善城市中心地职能的空间拓展带。 1.5.3道路网规划 规划形成“两环五纵九连线’’的骨架路网结构。“两环”:快速路外环和子午路一迎宾路一大庸路构成的内环;“五纵”:茅岩路、天问路、溪西路、常德路一朝阳路、阳湖中路;“九连线”:子午路(内环以西)、荷花路、融山路、武陵山大道、沙堤大道、崇文路一永定大道、张峡路一永昌路、张联路一科技大道、官黎路一宝塔路。规划城市道路分为4级:城市快速路、主干道、次干道(包括滨河景观路)和支路。 1、快速路 城市快速路主要包括南外环、西外环、机场一南外环联络线、北外环、枫中路、武陵山大道。 2、主干路 规划城市主干路红线宽度为30-60米。主要包括子午路、迎宾路、永定大道、大桥路、大庸路、崇文路、兑泽路、西溪坪路、永昌路、科技大道、沙堤大道、桔坪路、向家岗路及李家岗路等。 3、次干路 规划城市次干路红线宽度为20-30米,主要包括回龙路、天门路、解放路、岚清路和滨江东路等。 4、滨河景观路 规划沿澧水河沿岸设置滨河景观路,滨河景观路红线宽度为20-25米。 5、支路 规划城市支路红线宽度为10-20米。 1.5.4交通量预测 1.5.4.1交通量基础资料 1、人口 1)总规分配人口 规划近期:市域人口规模172万人。 2020年张家界市中心城市人口规模按42.万人控制。其中,中心城区人口规模

浅谈公路四阶段交通量预测思路

浅谈公路四阶段交通量预测思路 浅谈公路四阶段交通量预测思路 丁伟赵新华 (江西省交通设计院南昌330002) 摘要:四阶段交通量预测,在分析项目区域社会经济、交通运输现状的基础上,选择恰当的经 济指标,预测其发展趋势,并通过对交通与经济的弹性分析,预测交通的发展趋势,从而预测 项目区域未来各小区的趋势和诱增的交通出行集中与发生量,得到未来特征年的出行分布OD表; 在充分考虑预测期内项目区域交通路网或其它运输方式对交通量的分流影响,通过交通量分配, 最终获得拟建公路项目预测交通量。 关键词:交通工程;四阶段;经济;OD;弹性系数;集中;发生;分布;分配 前言 公路远景交通需求量的预测,是公路交通规划的基础,是公路工程可行性研究的核心内容。交通量预测的方法可以分成两大类:一是个别预测法,二是以出行起讫点为基础的四阶段预测法。前者主要以单个运输行为为研究对象,根据老路交通状况的历史资料,运用统计分析技术,预测老路的远景交通量,此方法预测过程较简单,没有考虑综合运输网络和运输方式的分担,预测的精确性不高,此法在我国九十年代以前采用多。后者从交通需求出发,考虑了交通的发生、吸引,交通量的分布,交通方式划分以及交通量的分配;五六十年代,英、美等发达国家对这种技术进行了深入的研究,后来日本人在运用研究中,把它称作为四阶段推定法;作为当今最为完善的交通需求预测理论体系,在我国,首次在沪宁高速公路采用后,后来逐步得到运用推广。笔者就自己对四阶段预测法理论的理解,并结合可行性研究中的运用体会,浅谈公路四阶段交通量预测思路。 1总体思路与方法 交通量增长是与经济发展密切相关的,交通量是由于人的社会经济活动对交通的需求而产生的,一方面经济发展带动交通需求的增长,将产生新增交通量,同时又促进交通基础设施的建设,改善交通条件;另一方面由于交通条件的改善,导致降低运输成本和节约在途时间,人的社会经济活动因此变得更便利更频繁,将

灰色预测模型及应用论文

灰色系统理论的研究 摘要:科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织,在制定和规划面向未来的策略过程中,预测都是必不可少的重要环节,它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中,灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视,它建模不需要太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少而且有较强的适应性,灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM(1,1)模型,另外对灰关联度进行了进一步的改进,让改进的计 算式具有唯一性和规范性[]4 。通过给出的实例高校传染病发病率情况,建立了GM(1,1)预测模型, 并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析,发现痢疾与整个传染病关系最密切,而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。 关键词:灰色预测模型;灰关联度;灰色系统理论

灰色系统理论的研究 GM(1,1)预测与关联度的拓展 1、引言 模型按照对研究对象的了解程度可分为:黑箱模型、白箱模型、灰箱模型。黑箱模型:信息缺乏,暗,混沌。白箱模型:信息完全,明朗,纯净。灰箱模型:信息不完全,若明若暗,多种成分。 1.1、研究背景 1.1.1、国内研究现状 灰色系统理论在我国提出至今已有二十几年的历史,它的应用引起了人们的广泛兴趣,不论是我国粮食发展决策中总产量预测模型,还是对湖北2000年宏观经济的发展趋势的量化分析,抑或是河南人民胜利渠的最佳灌溉决策,还是武汉汉阳火车对火车装车吨位的预测等,无一不是灰色预测系统理论杰出的硕果。 1.1.2、国外研究现状 灰色系统理论在国际上也产生了很大的影响,IBM公司要求将灰色系统软件加入其为全球服务的管理软件库。目前英国、美国、德国、日本、澳大利亚、加拿大、奥地利、俄罗斯等国家、地区及国际组织有许多学者从事灰色系统的研究和应用。 国内外84所高校开设了灰色系统课程,数百名博士、硕士研究生运用灰色系统的思想方法开展学科研究,撰写学位论文。国际、国内200多种学术期刊发表灰色系统论文,许多会议把灰色系统列为讨论专题,SCI、EI、ISTP、SA、MR、MA等纷纷检索我国灰色论著。 1.2、研究意义 邓聚龙教授提出灰色系统有着重要的意义: (1) 是系统思维和系统思想在方法论上的具体体现; (2) 是科学方法论上的重大进展, 具有原创性的科学意义和深远的学术影响,是对系统科学的新贡献。 2、灰色系统及灰色预测的概念 2.1、灰色系统理论发展概况 2.1.1、灰色系统理论的提出 著名学者邓聚龙教授于20世纪70年代末、80年代初提出。

交通量分析与预测模板

一交通量预测 1.1 交通调查现状 新开北路北延(源兴路~通沪大道)位于南通市经济技术开发区西北部,南起源兴路,北至通沪大道,全场约2.6Km,道路规划宽50m,是一条南北方向的城市主干道,是中心城区规划形成“二十一横二十二纵”的主干路布局中的一条纵向主干路,也是连通崇川区、通州区的重要道路。 新开北路北延建成后将在一定程度上缓解兴富路、东快速路等道路的交通压力,提高了开发区与崇川区的连通性,提升南通市的城市面貌,拉动城市经济的快速增长,带动沿线地区的经济发展,改变附近的交通需求,项目建成后将产生大量的旅游交通量和沿线居民的出行产生交通量。 规划道路附近用地布局及道路流量图 1.2 远期交通量需求分析 本道路建成后交通量表现为旅游交通运输产生和沿线居民出行产生的交通量等,拟建项目预测的远景交通量构成有以下三部分组成: (1)基于现状路网条件下而发展的趋势型交通量

(2)本项目建成后产生的诱增交通量 (3)本项目建成后本地出行交通量 1.3 预测思路和方法 1.3.1 预测思路 本研究预测的主要思路为:以交通调查为基础,在分析XX市路网现状状况、交通量现状和路网规划的基础上,结合XX市城市总体规划、经济产业发展的布局规划,根据研究路网的地位和交通功能,对未来交通量进行预测。 1.3.2 预测方法 交通预测方法主要有两类:一类是基于增长弹性系数直接进行预测的交通增长率预测法或基于总体发展规划的总量控制法;另一类是基于土地利用的四阶段法,即出行发生、出行分布、交通方式划分和交通量分配。本研究综合考虑两种方法,并结合TransCAD软件对目标年的交通量进行预测。 1.4 道路交通量预测 通过对现状道路交通量进行调查,通过拟建道路临近的第二条主干路或者快速路围合的范围建立道路交通网络,划分交通小区,运用Transcad软件和OD反推技术计算出该道路路段及相交道路未来年高峰小时交通量。 交通小区划分 充分考虑区域内土地使用性质,路网构成等因素,根据交通小区的划分原则,对现状道路网络进行交通小区划分。

交通量分析及预测

第三章交通量分析及预测 3.1 公路交通调查与分析 3.1.1调查综述 交通调查的目的是了解现状区域路网的交通特性,掌握路段交通量及其特征。通过交通调查来分析路段交通量及车种组成、时空分布特征等,了解区域交通发生、集中及分布状况。 本项目有关的交通调查主要是交通量调查。 交通量调查是收集沿线主要相关道路的历年交通量状况,交通量的车种构成以及有关连续式观测站点的交通量时空变化特征等资料。 3.2 相关运输方式的调查与分析 拟建项目X922荔波县翁昂至瑶山(捞村至瑶山段)公路改扩建工程路线起点位于荔波县捞村,顺接X922翁昂至捞村段,终点位于荔波县瑶山与X418平交,终点桩号K20+762.250。路线推荐方案全长20.762公里。 根据贵州省公路局及地方观测点提供的交通量统计资料,现有与该项目相关的公路主要有X922翁昂至捞村段(原Y101乡道),X418线。公路沿线历年的交通量观测值见表3-1。 表3-1 X922捞村至瑶山段(原Y007乡道)公路历年平均交通量单位:辆/日 车型年份小型货 车 中型货 车 大型货 车 中小型 客车 大型客 车 拖挂车其它车 混合车 折算值 200632 16 7 86 3 31 193 200742 21 8 114 4 40 251 200848 24 11 130 5 46 290 200959 31 13 164 5 58 361 201074 38 15 200 6 70 444 201194 48 20 255 8 90 566 2012101 51 21 274 8 96 605 2013105 54 23 288 9 102 639 2014121 61 24 328 11 114 725 2015133 68 28 364 12 128 805 注:表中数据除混合车折算值为按小客车为标准的折算值外,其余均为自然车辆数。

交通量分析及预测

第3章交通量分析及预测 3.1公路交通调查及分析 3.1.1调查综述 3.1.1.1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。 3.1.1.2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

简述交通量分析预测方法

简述交通量预测方法与步骤 一、交通调查与分析 1.调查综述 道路交通量与项目影响区的交通出行分布是交通量预测的基础资料。为了对公路建设项目未来年的交通量发展情况进行预测,需要调查了解项目影响区交通发展状况,相关路网交通现状,各类车辆的起讫点分布,交通组成等基础数据资料。 交通调查的内容包括两个方面,一是相关公路的道路状况和交通状况调查,另一方面是车辆出行分布调查,据此分析项目影响区的车辆出行分布状况。相关公路道路与交通状况调查主要包括相关公路历史流量发展分析,交通组成分析,用于分析项目影响区交通发展规律;车辆出行分布调查主要调查车辆出行的起讫点,即OD调查,用于分析项目影响区及相关路网车辆的空间、时间分布特征,掌握交通现状。 2、交通量OD调查及分析 OD调查和交通量观测主要是为了全面掌握项目影响区内各方向公路运输通道的交通流量、流向、车型构成等交通特性,为拟建项目所在通道的运输需求特点分析和交通量预测工作提供了可靠的基础数据。 OD调查点位置布设原则为: ⑴在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下,尽量减少OD调查点个数,以节省人力、物力和财力; ⑵OD点应尽量远离城区(一般为10公里左右); ⑶为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充,在不影响调查目的的前提下,调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近。 以OD调查和交通量观测数据为基础,按照调查所采用的抽样率,根据主要相关公路历年交通量计算得到的月不均匀系数和周日不均匀系数将每个调查点的OD交通量进行扩大、修正,形成单点年平均日OD交通量(AADT),并得到单点OD表。交通量换算采用小客车为标准,各代表车型和车辆折算系数规定如下表所示。 各汽车代表车型与车辆折算系数

灰色预测模型及应用论文

灰色预测模型及应用论 文 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

灰色系统理论的研究 GM(1,1)预测与关联度的拓展 摘要:科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。无论个体还是组织,在制定和规划面向未来的策略过程中,预测都是必不可少的重要环节,它是科学决策的重要前提。在众多的预测方法中,灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视,它建模不需要太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少而且有较强的适应性,灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。本文详细推导GM(1,1)模型,另外对灰关联度进行了进一步的改进,让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。通过给出的实例高校传染病发病率情况,建立了GM(1,1)预测模型,并预测了1993年的传染病发病率。另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析,发现痢疾与整个传染病关系最密切,而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。 关键词:灰色预测模型;灰关联度;灰色系统理论 The Research of Grey System Theory GM(1,1) prediction and the expansion of correlation xueshenping Instructor: tangshaofang Abstract:Science has not yet occurred to predict the fundamental thing is to predict the purpose and mission. Whether individuals or organizations, in developing future-oriented strategy and planning process, the forecasts are essential and important aspect, which is an important prerequisite for scientific decision-making. Among the many prediction methods, the gray prediction model has been well received since its inception attention of many scholars, it does not require much sample modeling, does not require a better distribution of the sample was calculated, and has strong adaptability less , gray model widely used in various fields and has made brilliant achievements.

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