【摘 要】
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公路项目在立项、规划、设计等环节时必需要对交通量进行预测,以便于确定建设规模、等级,科学排布路网;交通量预测准确与否对项目的前期决策和路网规划的科学性、合理性都有
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公路项目在立项、规划、设计等环节时必需要对交通量进行预测,以便于确定建设规模、等级,科学排布路网;交通量预测准确与否对项目的前期决策和路网规划的科学性、合理性都有着举足轻重的影响。只有对交通量的发展进行准确预测,才能减少道路建设决策失误所造成的社会资源浪费,真正的使新建、改扩建道路发挥方便居民出行,提高居民生活质量的作用。本研究从交通量影响因素出发,对比分析了传统的交通量预测方法的优缺点,指出现有交通量分析预测模型应用面窄,缺点突出;分析了人工神经网络应用于交通量预测的可行性,在前人基于MATLAB人工神经网络的交通量预测方法之上,利用遗传算法优化神经网络,并在考虑了诱增交通量理论的情况下修正预测结果,建立了一套行之有效的交通量预测模型。研究表明,单一的BP神经网络交通量预测模型预测结果并不理想,其原因在于BP神经网络易陷入过拟合和过分追求局部最优等问题;而利用遗传算法对BP神经网络交通量预测模型加以优化后建立的GABP算法模型预测结果的准确性和稳定性显著提高,对周边路网稳定的道路,该模型可较好的满足预测需求;而如果该道路周边近年来存在路网变化等产生诱增交通量的因素,则需对该模型进行考虑诱增交通量的修正,以达到最为准确的交通量预测效果。研究以津蓟高速十二五期间实际交通量为例,验证了该模型的有效性,为天津市道路改扩建工程交通量预测提供了一种有效、可行的新方法。
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