交通生成量预测简介共18页文档

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。

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。

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。

交通生成出行率法交通生成出行率法是一种常用的交通预测方法，它是基于人口、经济和交通等因素建立的数学模型，通过对这些因素进行分析和预测，来预测未来的交通需求和流量。

本文将从以下几个方面对交通生成出行率法进行详细介绍。

一、概述交通生成出行率法是一种基于统计学原理的数学模型，它通过对人口、经济和交通等因素进行分析和预测，来预测未来的交通需求和流量。

该方法最早是由美国运输规划师J.R. Harris在20世纪60年代提出的，目前已被广泛应用于城市规划、公共交通规划、道路设计等领域。

二、影响因素1.人口因素：包括人口数量、年龄结构、性别比例等。

2.经济因素：包括GDP、收入水平、就业率等。

3.交通因素：包括道路网络密度、公共交通设施覆盖范围、车辆保有量等。

4.地理环境因素：包括城市形态特征（如面积大小）、地形地貌（如山区或平原）等。

三、建模方法1.选择样本：首先需要选择一定数量的样本进行统计分析，这些样本应该具有代表性，能够反映出所研究区域的特征。

2.建立回归模型：通过对所选样本进行回归分析，建立起影响因素与出行率之间的数学模型。

常用的回归模型包括线性回归、多元线性回归、对数线性回归等。

3.验证模型：通过对所建立的模型进行验证，检验其预测精度和可靠性。

常用的验证方法包括交叉验证、留一法等。

4.应用模型：将所建立的模型应用到实际情况中，预测未来的交通需求和流量。

根据预测结果，可以进行相关规划和决策。

四、优缺点1.优点：（1）适用范围广：交通生成出行率法可以适用于不同规模和类型的城市或地区。

（2）数据来源广泛：该方法需要使用大量数据进行统计分析，但这些数据通常可以从各种官方机构和调查报告中获取。

（3）预测精度高：由于该方法考虑了多个因素对交通需求和流量的影响，因此其预测精度相对较高。

2.缺点：（1）数据要求高：该方法需要使用大量的数据进行统计分析，因此对数据质量和完整性要求较高。

（2）模型参数难以确定：建立交通生成出行率模型需要选择合适的回归方法和参数，这些参数的确定可能会受到一些主观因素的影响。

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》11）《眉山市国民经济和社会发展统计公报》以及其它国家、省、眉山市相关规划。

第三章交通分析及预测3.1公路交通调查与分析本项目位于昌吉州内。

合计路线全长70.7Km。

项目组在外业调查中，收集了路线附近的交通量资料，并取得了路段两个典型断面全天24小时的断面交通量观测资料。

折算值根据《公路工程技术标准》（JTG B01—2003）的规定全部折算为小客车的数量，采用的折算系数见表3-1。

各汽车代表车型与车辆折算系数表3-1现有公路通车困难，出行特别不方便，特别是现有老路历年的翻浆病害情况严重，老路路线技术指标低，平、纵线形组合差，路面平整差，也无法满足交通安全、舒适、快速的需求。

制约了当地的经济发展，因此建设一条上等级的公路，是十分必要的。

3.2预测思路与方法3.2.1预测思路、方法和步骤本项目未来年交通量是根据昌吉回族自治州交通局提供的沿线各乡镇交通出行调查资料基础上，结合沿线乡镇经济发展规划与交通运输发展之间相互关系的基础上进行预测。

根据交通部《交通建设项目可行性研究报告编制办法汇编》（2010年）的规定，农村公路和功能单纯的各类专用公路，以及为大型工矿项目或新建开发区服务的配套公路或其它农村公路。

交通量预测工作可适当简化或采用其它预测技术而不必采用四阶段法，故本报告预测方法采用“定基、定标法”。

即首先进行区域社会经济现状分析和发展趋势研究；其次根据社会经济发展趋势与特点及其与交通运输的相关关系，通过经济规划值预测区域交通运输量的增长率，最后得出拟建公路各路段的最终预测交通量。

预测分析流程图3-1交通预测分析流程图图3-1根据交通部《交通建设项目可行性研究报告编制办法汇编》（2010年）的规定，功能单纯的各类专用公路，以及为大型工矿项目或新建开发区服务的配套公路或农村公路、其他公路。

交通量预测工作可适当简化或采用其它预测技术而不必采用四阶段法。

根据现有交通量观测资料和调查表明，本项目的交通流比较单一，大部分车辆为县城通往乡镇的短途交通运输以及沿线乡镇之间的客货交流，现有公路的交通量大小主要是由项目影响区域内的经济发展条件所决定的，随着当地的经济发展，交通量将会相应增长。