郭曉魁 (山西省公路局,山西 太原 030006)
·基金項目·
基于序號總和理論的御河大橋交通量預測研究
郭曉魁 (山西省公路局,山西 太原 030006)
交通量預測 (traffic volume prognosis)指的是根據交通調查資料和發展規律,結合交通吸引、轉移等的分析,推算地區、路線或路段等未來交通量的工作[1]。交通量的預測是工程建設規模、效益分析的重要依據,預測值合理與否和網絡設計及評價有密切的聯系,國外已提出各種預測方法150多種,但是廣泛應用的也就10多種,如:因果關系分析法、時間序列分析法、趨勢分析法、灰色預測模型法和多種方法綜合組合預測法[2],這些方法都是根據歷史數據定量分析建立數學模型然后做出預測,在歷史數據較為完整,離散化程度低時這些方法預測精度較為可靠,但當歷史數據有缺陷不完整、或者波動幅度較大時,所建立數學模型的預測精度將大大降低,進而不能完全準確地反應出預測指標和影響因素之間的映射關系[3]。由于道路交通流的復雜性和不確定性,傳統的數學方法一直未能取的令人滿意的預測效果,本文擬探索一種精確度較高的交通量預測方法。
1.1 基本理論。序號總和理論是指把各種不同的評價方法下的排序號相加,得到序號總和,按序號總和排序的結果即真正的位序[4]。序號總和理論在實際應用中主要步驟: (1)分別采用K種評價方法對n個方案進行排序,分別得出每種方法下位序;(2)將排序結果結合Spearman等級相關系數,來確定K種綜合方法排序結果與參照系數排序結果的接近程度,從而利用序號總和理論來預測交通量。
1.2 交通量分析。通過御河大橋路段上游吳官屯觀測站交通量調查??梢缘贸?996~2006年的109國道御河大橋的交通量觀測站歷年交通量,通過 《公路工程技術標準》把不同車型折換為標準小客車[5],得到109國道1996~2006年的汽車折算交通量如表1所示。從表1可以看出,109國道上的交通量逐年趨于上升趨勢,尤其是21世紀以后,汽車折算的交通量增長速度加快。

表1 1996~2006年的汽車折算交通量
2.1 交通組成分析。根據表1數據,通過對1996~2006年道路交通組成的分析,各車型平均所占比例如圖1所示。由圖1可以看出:在各種車型中大貨車和小客車的比例最高,其次是中型貨車和小客車,這主要是由于109國道承擔者晉煤外運和連接市中心與地方的重要通道,隨著經濟的增長和人民生活水平的提高,交通量也在增大。
2.2 交通量預測模型建立。由表1可見,不同的時間交通量也不同,所以采用時間序列法分析交通量隨時間變化的規律,其線性、二項式、指數三種方法進行交通量分析見圖2所示。由圖2可以看出:交通量的增長隨時間的推移逐漸增加,且增加的幅度加大。通過增長趨勢的分析分別得到交通量預測的數學模型見表2。

圖1 各車型組成分析

圖2 交通量隨時間變化態勢圖

表2 交通量預測的數學模型
由表2可以看出:從相關系數可以看出二項式回歸結果相關系數最大R為0.9835,指數回歸最小R為0.9554,根據序號總和理論和Spearman等級相關系數可知模型 (1)為最優值:

式 (1)中:x為年份,y為交通量。
2.3 模型檢驗。相關性檢驗:采用F檢驗[6],公式如下:

式(2)中n1為自由度,n2=n-2,n為樣本個數,R為相關系數。查F分布表得:F0.051,()9 =5.12。
由式(2)計算得F0.051,()9 =266.23>5.12。即在0.05的顯著水平下,式 (1)通過了相關性檢驗。
由式 (1)代入預測的特征年可以得到預測結果:即2010年、2015、2020年交通量分別為7 203、11 896和18 063輛/日。其預測年交通量見表3、圖3所示。

表3 汽車交通量的時間序列法預測值
由圖3可以看出,國道109線御河橋的交通量呈增長態勢。

圖3 交通量預測圖
通過對國道109線御河橋路交通量的調查,把調查的交通量折換為當量小汽車數量,分析了其中道路交通組成的構成及構成形成的原因,并對交通量進行科學預測,并根據序號總和理論確定出預測模型,并得出預測值。交通量的預測不僅可為道路的投資、改擴建工程提供了理論依據,也為交通量的精確預測提供了一種新的思路。
[1] 顧政華.綜合運輸網絡下的公路建設項目交通量預測方法研究[J].公路,2007(1):108-114.
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Study on Traffic Volume Forecasting of Imperial River Bridge Based on the Theory of Serial Number Summation
GUO Xiao-kui (Shanxi Highway Administration Bureau,Taiyuan 030006,China)
為了評價公路網設計的可靠性,提高交通量預測的精確度,以交通工程的基本理論為指導,在大量調查數據的基礎上,運用時間序列法的線性、二項式、指數等方法進行交通量預測,得到了相應的預測模型,通過序號總和理論得到了精確度較高的預測模型,并通過預測模型計算出未來特征年的交通量,為交通量的預測研究提供了一種新的研究思路。
交通量;預測;公路
In order to evaluate the reliability of road network design,improve the accuracy of traffic volume forecasting,with the guidance of basic traffic engineering theory,based on a large number of survey data,the paper conducts traffic volume forecasting using linear,binomial,exponential time series and other methods,obtains the corresponding prediction model,gets prediction model with higher accuracy by means of using the theory of serial number summation,and calculates traffic volume of future characteristic year through prediction,which provides a new research ideas for the study of on traffic volume forecasting.
traffic volume;forecasting;highway
F570
A
2011-01-04
山西省交通廳科技計劃資助項目。
郭曉魁(1978-),男,山西朔州人,山西省公路局,工程師,碩士,研究方向:建筑與土木工程。
1002-3100(2011)04-0011-02