分车型的高速公路短时交通流量预测方法研究

针对混合交通流中车辆类型的不确定性和随机性,导致了直接对总车流量进行预测时难以获得较高的预测精度问题,提出一种分车型的流量预测方法.依据各种车型的车流量变化规律不同的特点,选用改进的时间序列算法对大型车和拖挂车的流量进行预测,选用二次指数平滑法对小客车和中型车的流量进行预测;然后通过车辆折算系数将各车型的流量预测值进行加权求和,从而得到总车流量预测值;最后利用渝武高速公路上微波车检器的实测数据对提出的预测方法进行了实验验证,并与非参数回归预测方法和卡尔曼滤波预测方法进行了对比.实验结果表明,无论在工作日还是节假日,分车型的流量预测方法均具有更高的预测精度,该结果为进一步提高高速公路管控能力建立了基础.     

改进时间序列模型在高速公路短时交通流量预测中的应用

为了提高短时交通流预测精度,针对传统时间序列模型在进行交通流量预测时存在无法动态调整模型参数、样本量过大导致序列的平稳性减弱、建模过程复杂等不足,从样本序列的动态选取及模型识别两方面进行优化,提出了一种改进的时间序列模型。利用渝武高速公路微波车检器的实测流量数据对改进前后的时间序列模型进行了实验验证和对比分析,结果表明改进后的时间序列模型有效克服了传统时间序列模型的不足,并对不同的交通流状况具有较好的适应性,无论在工作日还是节假日均具有更高的预测精度。