基于客流量转化交通量交通量预测方法

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1、基于客流量转化交通量交通量预测方法　　摘要：本文对交通量预测的方法进行了简要分析，同时，对机场航站楼道路的功能和特点进行了分析，提出了与传统的通过转移交通量及诱增交通量预测远景交通量不同方法，基于客流量转化交通量的交通量预测方法。关键词：客流量，交通量，预测Abstract:Inthispaper,thetrafficvolumepredictionmethodsanalysis,atthesametime,theairportroadfunctionandcharacteristicsareanaly

2、zed,andputforwardwiththetraditionalvisionthroughthetransfertrafficvolumeandtheinducedtrafficvolumeforecasttrafficvolumeofdifferentmethods,basedonthetransformationofpassengertrafficvolumepredictionmethodoftrafficflow.Keywords:passengerflow,traffic,forecas

3、t中图分类号：文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)04-0000-00前言9基于客流量转化交通量交通量预测方法　　摘要：本文对交通量预测的方法进行了简要分析，同时，对机场航站楼道路的功能和特点进行了分析，提出了与传统的通过转移交通量及诱增交通量预测远景交通量不同方法，基于客流量转化交通量的交通量预测方法。关键词：客流量，交通量，预测Abstract:Inthispaper,thetrafficvolumepredictionmethodsanalysis,atthesametime,t

4、heairportroadfunctionandcharacteristicsareanalyzed,andputforwardwiththetraditionalvisionthroughthetransfertrafficvolumeandtheinducedtrafficvolumeforecasttrafficvolumeofdifferentmethods,basedonthetransformationofpassengertrafficvolumepredictionmethodoftra

5、fficflow.Keywords:passengerflow,traffic,forecast中图分类号：文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)04-0000-00前言9道路交通体系是一个多因素、多层次、多目标的复杂系统，交通量预测是公路、城市道路路网规划、改造的基础，是社会经济发展对交通运输需求的反映，其发生、发展与项目影响区域的社会经济状况密切相关。现状交通量直接反映了地区经济状况、社会运输量和人民的生活水平。因此，分析现有交通量及交通量预测是工程可行性研究工作中的重要环节。它是确

6、定建设规模、建设标准的依据之一，是领导决策的基础，也是项目进行经济评价的基础，所以，交通量预测成果将直接影响决策与评价的结论。及时、准确的道路交通量预测已成为交通领域重点研究课题。在研究领域上，国内外专家学者对交通量短时预测的研究已取得一定成果，要包括：回归模型、历史平均模型、时间序列模型、kalman滤波模型、非参数回归模型、神经网络模型、灰色模型、遗传算法、小波网络、模糊预测等预测方法。在实际应用中，目前对交通量的预测方法主要有：总量控制法、四阶段法和个别推算法等。其中四阶段法的理论基础比较成熟，但

7、是利用该方法进行交通需求预测时，需要以大量的OD调查资料为基础，十分耗费人力、物力。这对于一般的城市道路建设项目或公路、桥梁建设项目的工可阶段来说，前期大批量的资料收集是一笔不小的开支，而且OD调查期间对于城市交通影响巨大，往往会造成城市的大面积堵塞；总量控制法进行交通量预测不必进行OD调查，但是该方法的前提条件是未来路网结构稳定，当路网结构发生变化时，采用该方法预测，就无法反映出区域生产力布局对区域内交通流向的影响，以及路网结构变化时对不同路段交通量的影响，从而使路段交通量的预测精度降低；个别推算法指

8、以指标的报告的实际为基础，考虑计划期的发展变化因素，以数据分析为基础，据以推算未来交通指标的方法。如何以较小的代价，预测远景年限的交通量，然后比较科学的确定项目建设规模是一个现实存在的问题。本文在这些预测方法的基础上提出了基于客流量转化交通量的交通量预测方法。预测方法本文以桑吉巴尔机场航站楼道路实际工程案例进行交通量预测。与其它道路不同，机场站前道路的主要功能是将选择乘坐飞机出行的旅客运送到机场航站楼，以及将机场内的旅客迅捷、安全的疏散。因