区域交通量预测的优化与应用

摘要：交通量预测作为公路网规划建设的重要组成部分，不仅是确定规划区路网布局方案的基础前提，也是确定公路网技术施工技术等级和建设时序安排的重要依据，其预测水平能够对公路网规划方案确定的合理性产生直接性影响。在本文中重点论述了区域交通量预测优化的原则及选择的预测方法，并采用实例加以补充论述，以期提高区域交通量预测质量，促进我国公路建设事业的平稳发展。

关键词：区域;交通量预测;优化;应用

我国社会主义经济建设的快速发展，在很大程度上促进了交通运输业的发展。特别是近年来，我国实施“中部崛起”、“西部大开发”后，公路网建设的整体水平得到提高，其运输功能日益强大，路网建设获得的经济效益也越来越显著。而区域交通量预测与分析是公路网建设规划工作中的关键环节，是公路网合理规划的重要保证。同时，区域交通量预测也是影响公路投资回报率的重要因素，对其进行深入分析研究对于路网建设有重要现实性意义。

一、交通量预测的理论方法和预测思路

（一）交通量预测的理论方法

预测是参照事物过去以及当下的发展实况，探求其发展变化规律，是已知事件测定未知事件的典型。现阶段，可利用交通量预测法约为150种，主要分为：定量预测和定性预测两类。其中，定量预测通常依据原始数据资料，利用数学方法，对原始数据资料做加工、分析处理，在模拟的基础上建立数学模型后进行预测。定性分析是在广泛搜集各类相关资料的基础上，探究对象在一定时间段的发展规律，由此做出预测。

通常为了提高预测结果的准确性，为决策计划提供可靠依据，可将定性预测与定量预测法结合在一起，对其做综合性判断。

（二）区域交通量预测思路

公路区域交通量预测内容为边界公路运输系统，其内容和交通目的、交通构成要素、交通期间以及交通区域等紧密相关。其中，交通目的为：旅游、出差、打工、探亲等;交通构成要素为：交通主体、交通设施以及交通工具;交通期间为：短期、中期、长期;交通区域：县、省、全国范围。在公路网规划中，交通量预测的思路便是以预测内容为依据，结合交通需求现状与社会经济的发展关系，选择“四阶段交通量预测分析法”、“交通量统计分析法”进行预测，然后针对不同预测方法的所得结果做对比、分析，进而确定交通量预测值。

二、区域交通量预测常用方法

（一）交通量预测指数平滑法

指数平滑法使用平滑系数对交通量路段通车时间顺序值做加权修匀处理后，建立平滑的指数模型对远景交通量进行预测。二次指数平滑法与三次指数平滑法是常用的指数方法。

指数平滑法的基本应用公式为：S_t^（n）=ax_t+（1-a）S_t-1^（n），其中，S_t^（n）表示一阶平滑值，n代表平滑阶数大小，n=1，2，3;x_t代笔对象指数位于t期的观察值;a代表指数平滑系数，通常取值在0.3到0.8之间。

二次平滑指数生成公式：S₀^（1）= S₀^（2）=x₁，S_t^（1）=ax₁+（1-a）S_t-1^（1），S_t^（1）=a S_t^（1）+（1-a）S_t-1^（2），在公式中S_t^（1）代表t年的一次平滑数值;S_t^（2）代表t年的二次平滑数值;a代表平滑指数;t代表时序数值。

二次平滑指数预测模型为：Y_t+T=a_t+ b_tT，在公式中，a_t=2 S_t^（1）—S_t^（2），b_t=（S_t^（1）—S_t^（2））T值为以t时点位起点往未来预测的时序数值。

三次指数平滑数的生成公式为：S₀^（i）=x₁，S_t^（i）=T S_t^（i-1）+（1-T）S_t-1^（i），在公式中，S_t^（i）代表公路运输在t时刻段第i次的平滑结果，参照公式，建立平滑模型为：Y_（t+T）=a_t + b_t *t+c_t*T²，在公式中：a_t =3 S_t^（1）-3 S_t^（2）+ S_t^（3）;b_t=²[（6-5a）S_t^（1）-（5-4a）S_t^（2）+（4-3a）S_t^（3）];c_t=²[S_t^（1）-2 S_t^（2）+ S_t^（3）]。

（二）模型应用举例

参照某公路旅客周转量情况进行预测，运用三次指数平滑模型来预测，得到的数值见下表。

某地区三次指数平滑计算值

年份

原值

一次值

二次指值

三次值

三次指数平滑法预测值

误差值

2007

43207

37423

35275

34507

36630

0.15222071

2008

62492

44944

38175

35608

43307

0.30699929

2009

65502

51111

42057

37542

63183

0.03540349

2010

68564

56347

46343

40182

68532

0.01146739

2011

69327

60241

50513

43282

68532

0.01146739

2012

76115

65003

54860

46755

71678

0.05829337

（三）多式回归分析法的应用

多式回归分析法模型的建立以事物发展的时间变化规律为依据，回归分析预测模型有两种形式，分别为：非线性模型和有线性模型。依照交通历史资料所显示的时序变动特点，可建立以T为自变量的多式回归模型。

针对历史数据序列：Y=（y₁，y₂，y₃，y₄，…）所相互对应的时间序列为：T=（t₁，t₂，t₃，t₄，…），如果序列Y的变化发展规律和T的变化规律之间为线性关系，那么所使用的线性回归模型为：Y=a+BT，多式回归模型计算方式为：Y=ax_n" +b x_n-1 +c x_n-2+…，其中公式内的a、b、c是待定参数值。

区域交通量预测要结合过去交通量水平预测情况与经济预测情况来进行，因为选择的预测方法不一致，所使用的各类指标也会不同，以至交通量预测值也不同，所以，会对交通量分配造成一定影响。

结语：

当前，我国正处在经济发展的高峰期，其基础交通网络发展还不健全，现阶段的主要任务便是逐步完善基础交通网络发展。交通量预测作为公路网络规划建设主要参照依据，是交通发展必须涉及的内容，并且今后也将继续利用。因此，相关人员要不断更新技术方法，提高预测可靠性，促进我国公路网建设向着更好的方向发展。

参考文献：

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[2]匡安乐.高速公路运营交通量增长特性及预测方法优化研究[D].长安大学，2010.

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