企业投资类高速公路项目交通量评估要点浅析

近年来,企业投资类高速公路建设项目逐年增多,这些项目在建设前须进行投资评估,其中对交通量预测的评估是这类项目投资评估的重中之重。交通量预测很大程度上具有不确定性,这样的因素也就为企业投资类高速公路带来一定的难度。本文将围绕预测中初年交通量、车型比例和增长率三大指标对投资类项目的交通量预测评估要点进行分析。

基于可达性的城市道路交通量预测模型研究

为了合理预测城市道路的交通运行状况,在交通量预测模型中加入路网可达性则有利于保证预测结果的准确性。因此,简述了可达性的研究现状,提出了一种新的路网可达性评价模型,并将路网可达性引入传统四阶段模型,考虑了人口、经济和路网阻抗等因素;改进了传统四阶段模型的参数标定流程,采取一种自下而上的方式对交通分配、交通分布和交通发生吸引等阶段依次标定。为了验证模型的可实践性,将其应用到实际工程中,对南通市域范围内的路网进行分析,按用地性质将研究区域划分为17个交通中区,并串联路网结构,最后得出规划路网的远期交通量,为计划建设的城市道路提供了数据支撑。该模型考虑了诱增交通量,使得未来路网的运行状况更加明晰。该研究成果可为未来城市道路的建设提供参考。

改建公路交通量分析及预测研究

以潍坊市X005灶朱路G206至朱里段改建工程为例,在交通量观测、OD调查等交通调研的基础上,运用增长率法、弹性系数法、Fratar模型、重力模型等进行交通量分析及预测。结果表明:该改建工程中小客车、小货车比重较大,项目影响区内发生量、吸引量比重较大的交通小区是潍坊市城区、昌邑市城区、寒亭区等地区;未来该项目所在区的中型车和小货车占比有下降趋势,汽车列车和大型车占比有上升趋势。

潍坊市国省公路设计小时交通量系数调查研究

公路技术等级应根据路网规划及公路功能并结合交通量论证确定,其影响因素众多,既有宏观的、定性的,也有微观的、定量的。本文从微观、定量方面入手,探讨分析设计小时交通量系数对技术标准选择的影响;对潍坊市国省道共48个观测站交通量进行系统的统计分析、计算设计小时交通量系数,研究交通出行规律,从而合理规划车道数量、路基宽度等技术指标,以保障道路畅通和安全。

基于多层复杂网络的循环神经网络交通量预测模型

针对未安装车流量检测设备的高速公路路段进行短时交通量准确预测,是一个亟待解决的问题。为此,提出一种基于复杂网络的循环神经网络路段短时交通量预测模型。该模型以入口节点交通量为输入,输出路段动态预测交通量。模型由复杂网络、交通小区划分、循环神经网络三个模块组成。复杂网络由多层网络组成,是交通小区划分的基础;交通小区划分模块根据节点特征值,采用聚类方法将节点形成小区,使同小区内节点具有类似特征。最后,以交通小区为依据,将节点交通量合并为小区交通量,采用循环神经网络进行路段动态交通量的预测。通过模型示例并与其他模型预测结果进行对比分析,验证所提模型的准确性和可靠性。结果表明,该模型能够准确地预测不同时长的交通量,MAPE为9.275%,相比于其他方法,预测精度更高且性能稳定,具有重要的应用价值。

基于AGRU-Trans融合模型的特长海底隧道交通量预测

为了使海底隧道交通管控部门更好地掌握准确的交通数据,给出行者提供更好的交通引导,通过对循环神经网络和Transformer算法的研究,结合GRU与Transformer模型算法优点并加入自注意力机制,提出一种基于AGRU-Trans融合模型的海底隧道交通量预测模型。选取胶州湾海底隧道市南-黄岛交通运行数据,通过AGRU-Trans融合模型与3种基准模型对比发现,LSTM,Transformer,GRU模型的平均绝对误差(MAE)相比AGRU-Trans分别大了31.48%,67.54%,20.57%;均方根误差(RMSE)分别增长了35.63%,38.45%,32.02%。结果表明:AGRU-Trans融合模型的预测结果与真实数据贴合性最好,预测精度均高于基准模型,因此,基于此方法可为胶州湾海底隧道管理部门对车辆进行精细化诱导及管控提供理论参考。

基于视觉特征融合的交通量组合预测模型

交通量组合预测存在预测不准、预测误差大的问题,为此,文中以大数据为基础提出基于视觉特征融合的交通量组合预测模型。计算时间双向交通流序列,对时间序列交通量数据进行分析。灰度化处理识别出的交通量视觉图像颜色分量,提取时空关联信息,获取空间-时间线序列符。融合时间和空间特性交通量序列,输入视觉特征融合特征,自适应调整时间和空间序列预测加权因子,构建交通量组合预测模型。由实验结果可知,该方法对工作日交通量预测的最大误差为1%,休息日预测误差为0,预测效果精准。

改进SSA优化的BP神经网络交通量预测模型

为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀搜索算法进行改进,在避免算法陷入局部最优和位置更新无效的同时有效地提高了算法的收敛速度。利用改进麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优赋值,得到了改进SSA-BP神经网络预测模型。利用交通量数据,对LSTM神经网络、BP神经网络、SSA-BP神经网络和改进SSA-BP神经网络4种预测模型进行训练和测试,以MAE、MAPE、MSE、RMSE和EC 5个指标对预测结果进行对比分析。结果表明:BP神经网络优于LSTM神经网络,且麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了0.28 veh/(3 min)、MAPE降低了1%、MSE降低了2.72 veh/(3 min)、RMSE降低了0.04;改进麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了1.31 veh/(3 min)、MAPE降低了4%、MSE降低了9.2 veh/(3 min)、RMSE降低了0.18,且拟合度更接近于1。改进SSA-BP预测模型的性能优于SSA-BP神经网络预测模型,且有效提高了BP神经网络的预测精度,拟合度达到0.98,该模型适用于交通量预测,能够为智能交通系统提供可靠的预测值。

改进PSO-LSTM算法预测高速公路交通量

高速公路交通政策的制定需要准确地预测交通量,基于此,选用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)机器学习模型对其研究,针对LSTM模型中参数确定的问题,选用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其优化,同时针对PSO算法中粒子位置更新问题,以公式中各参数含义为切入点进行改进,将PSO算法公式中原来静态的惯性权重及学习权重改为会随着迭代次数及粒子位置改变而改变的动态值,从而达到搜寻精度提高的目的,据此构造改进PSO-LSTM模型,最后通过实例计算分析,分别对高速公路的工作日及休息日进行预测。结果表明改进的PSO-LSTM模型较LSTM模型在工作日及休息日交通量的预测上,其评价指标均方根误差分别提高了12.19%、10.97%,平均绝对误差分别提高了17.06%、15.17%,平方绝对百分比误差分别提高24.56%、23.88%,精度提高值明显高于PSO-LSTM模型。改进PSO-LSTM模型在交通量预测精度上具有显著提高作用,且抗干扰能力强,可以为政策的合理制定提供更可靠的依据。

基于改进GCN-sbuLSTM模型的高速公路交通量预测方法

为解决现有高速公路交通量预测方法在捕捉动态时空依赖关系方面的不足,提出了一种融合信息几何方法与注意力机制的新型高速路网交通量预测模型。首先,利用信息几何方法量化ETC门架之间的动态数据分布差异。然后,利用注意力机制来捕获交通的动态空间依赖关系。最后,结合一种堆叠的双向递归层结构,提出了一种长时间跨度的并行子模型算法,即基于信息几何方法(Information Geometry)和注意力机制(Attention Mechanism)优化的图卷积神经网络(GCN)结合堆叠双向单向长短期记忆神经网络(sbuLSTM)的组合模型—IGAGCN-sbuLSTM。采用该模型对100多条路段、3000多处门架近7亿条高速公路ETC门架系统数据进行分析,结果显示:与LSTM、GCN、GCN-LSTM、ASTGCN等现有4种模型相比,在10 min时间尺度下,IGAGCN-sbuLSTM组合模型的平均绝对误差(MAE)分别降低了2.39,3.72,1.02,1.46,均方根误差(RMSE)分别降低了3.25,4.32,2.05,5.65,平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了5.49%,12.54%,1.56%,0.5%。研究表明,IGAGCN-sbuLSTM模型在预测精度和不同时间间隔的预测性能上均优于现有的单一捕获特性模型及其他常用的组合模型,可广泛应用于高速公路收费、车速等数据的预测分析。

《小交通量农村公路交通安全设施设计细则》解读

为深入贯彻习近平总书记关于“四好农村路”重要指示精神,进一步提升小交通量农村公路交通安全设施防护水平,保障农村地区群众安全便捷出行,交通运输部于近日发布了《小交通量农村公路交通安全设施设计细则》(JTG/T 3381-03—2024,以下简称《细则》),作为公路工程推荐性行业标准,自2024年8月1日起施行。近年来,我国农村公路建设取得了显著成效,农村公路的覆盖广度和通达深度快速提升,交通运输部组织实施新一轮农村公路建设和改造,加快推动骨干路网提档升级、基础路网延伸完善工程,便捷高效、普惠公平的农村路网加快完善。2019年以来,《小交通量农村公路工程技术标准》(JTG 2111—2019,以下简称《标准》)和《小交通量农村公路工程设计规范》(JTG/T 3311—2021,以下简称《规范》)先后发布实施,在小交通量农村公路建设中发挥了重要指导作用。

小交通量山区农村公路路线设计要点分析

小交通量山区农村公路的设计面临着地形险峻、气候多变、交通需求有限、社会经济欠发达等多重挑战。为了克服这些困难,应深入分析这类公路的特点,并提出科学、合理的路线设计原则,以满足交通安全、经济实用、环境适应和可持续发展的需求。在设计过程中,需要重点考虑路线选择、断面设计、交叉路口设计、排水设施设计和绿化景观设计等关键要点。此外,小交通量山区农村公路的建设还需要充分调动村民和基层力量的参与,鼓励他们承担道路绿化养护等责任,促进山区道路与当地生态文明建设的融合。通过对关键设计要点的详细讨论,为山区农村公路的规划和建设提供实用的指导。

基于交通量分析的城市道路网的布局优化

随着城市的发展,仅扩大交通基础设施的供应能力已无法满足城市交通需求,需结合具体区域的交通流量做出合理的道路网规划。利用四阶段法对山东省阳信县的主干路交通流量进行科学预测,分析该地交通量的发展特征,计算各路径在公路网中的重要性。结果表明,阳信县6条主干道的公路等级最低均需配置在二级以上。目前,经济发展重心位于F大道区域附近,重要度C大道最高,根据车流大小,后期在进行道路规划时需将B、E大道进行扩建,此结果可为类似工程规划提供参考。

基于高速大数据与Dijkstra算法的转向交通量溯源

转向交通量在交通量预测中占有重要地位,是确定项目节点工程形式与规模的重要依据,也是高速公路前期项目中的重点和难点。目前,由于高速公路日常进行全封闭运行,转向交通量的现场调查十分困难,转向交通量的溯源更是无法实现。转向交通量溯源是在分析确定转向交通量的基础上,对节点指定流向的交通组成进行分析.

基于WNN模型的短时交通量预测研究

科学准确预测运营期公路交通量是实现智能交通系统的重要组成部分,并能对公路基础设施的优化设置提供关键支持。本文采用小波神经网络、GA-BP、SVM、GA-LSSVM、PSO-LSSVM五种模型对短时交通量进行预测,并将预测值与实际值进行对比。研究发现:神经网络预测模型整体优于支持向量机及其优化模型,能提升交通量预测的有效性和准确性,其中GA-BP模型相对于其他模型在短期交通量预测中具有预测精度高、收敛速度快的特点,能满足公路运营管理及智能交通需求。

《小交通量农村公路交通安全设施设计细则》解读

为深入贯彻习近平总书记关于“四好农村路”重要指示精神,进一步提升小交通量农村公路交通安全设施防护水平,保障农村地区群众安全便捷出行,近日,交通运输部发布了《小交通量农村公路交通安全设施设计细则》(JTG/T 3381-03—2024,以下简称《细则》)。

城市快速路短时交通量预测方法研究

随着我国城市规模的快速发展,大型城市中的快速路已成为人们主要的出行选择,而早晚高峰的短时交通量暴增可能引发交通拥堵等问题,采用合理的方法对其进行预测,可实现有效的交通诱导、降低交通事故发生率和缩短延误时间等。根据交通流的离散性,将单日时间分成3个时间段,采用灰色系统理论对每个时间段分别建立5、10、15 min等步长的交通量预测GM(1,1)及其残差模型。将该方法应用于广州市广园快速路的短时交通量预测,分析不同时间段内多种步长预测方式的误差结果,通过残差率对比分别确定模型的适应时间段。将预测结果与传统线性回归的预测方法进行对比,验证模型的准确性。

考虑交通量增长的在役桥梁维修策略分析

为探究交通量增长对桥梁维修策略的影响,构建考虑交通量增长的多目标维修策略优化决策模型。先结合钢筋混凝土结构劣化已有研究成果,利用蒙特卡罗抽样得到结构抗力退化时变模型,分析规范车辆荷载作用下桥梁时变可靠度;再用可靠度指标表征桥梁性能状态,构建以桥梁失效概率和维修成本为优化目标的优化模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化计算,利用理想点决策法得到最优维修策略;最后以某在役桥梁为例进行分析,验证模型的有效性和优越性。结果表明,车辆荷载的非平稳增长会明显降低桥梁可靠度指标;交通量增长会导致桥梁失效概率上升、维修成本增加;交通量越大的区域桥梁,交通量增长对维修策略的影响越显著。

沈山高速改扩建封闭措施对交通量的影响分析

以京哈高速公路绥中(冀辽界)至沈阳段改扩建工程方案论证为契机,梳理施工期常见的封闭措施,以高速公路站间OD数据为基础,利用辽宁省高速公路模型对施工期道路通行条件及封闭措施进行模拟,分析各种封闭措施对于路段交通量的影响程度,从而为科学合理地制定施工期交通组织方案提供可靠的依据。

小交通量农村公路设计过程分析

新农村建设是我国新农村建设的重要组成部分,也是农村公路建设的重要组成部分。农村公路建设是我国建设中的一项重要内容,也是农村经济发展的基础。我国提出新农村建设,增加了对农村公路的投入,使农村公路的建设取得显著的成效。农村公路是公路网建设中最为关键的一环,也是保证农村社会和经济发展的重要基础设施。对小交通量农村公路设计过程进行分析和优化,从而更好地推动农村公路网络建设,促进农村经济的快速发展。