基于序号总和理论的御河大桥交通量预测研究

郭晓魁 （山西省公路局，山西 太原 030006）

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基于序号总和理论的御河大桥交通量预测研究

郭晓魁 （山西省公路局，山西 太原 030006）

0 引 言

交通量预测 （traffic volume prognosis）指的是根据交通调查资料和发展规律，结合交通吸引、转移等的分析，推算地区、路线或路段等未来交通量的工作[1]。交通量的预测是工程建设规模、效益分析的重要依据，预测值合理与否和网络设计及评价有密切的联系，国外已提出各种预测方法150多种，但是广泛应用的也就10多种，如：因果关系分析法、时间序列分析法、趋势分析法、灰色预测模型法和多种方法综合组合预测法[2]，这些方法都是根据历史数据定量分析建立数学模型然后做出预测，在历史数据较为完整，离散化程度低时这些方法预测精度较为可靠，但当历史数据有缺陷不完整、或者波动幅度较大时，所建立数学模型的预测精度将大大降低，进而不能完全准确地反应出预测指标和影响因素之间的映射关系[3]。由于道路交通流的复杂性和不确定性，传统的数学方法一直未能取的令人满意的预测效果，本文拟探索一种精确度较高的交通量预测方法。

1 基本理论与交通量分析

1.1 基本理论。序号总和理论是指把各种不同的评价方法下的排序号相加，得到序号总和，按序号总和排序的结果即真正的位序[4]。序号总和理论在实际应用中主要步骤： （1）分别采用K种评价方法对n个方案进行排序，分别得出每种方法下位序；（2）将排序结果结合Spearman等级相关系数，来确定K种综合方法排序结果与参照系数排序结果的接近程度，从而利用序号总和理论来预测交通量。

1.2 交通量分析。通过御河大桥路段上游吴官屯观测站交通量调查。可以得出1996～2006年的109国道御河大桥的交通量观测站历年交通量，通过 《公路工程技术标准》把不同车型折换为标准小客车[5]，得到109国道1996～2006年的汽车折算交通量如表1所示。从表1可以看出，109国道上的交通量逐年趋于上升趋势，尤其是21世纪以后，汽车折算的交通量增长速度加快。

表1 1996～2006年的汽车折算交通量

2 交通量预测

2.1 交通组成分析。根据表1数据，通过对1996～2006年道路交通组成的分析，各车型平均所占比例如图1所示。由图1可以看出：在各种车型中大货车和小客车的比例最高，其次是中型货车和小客车，这主要是由于109国道承担者晋煤外运和连接市中心与地方的重要通道，随着经济的增长和人民生活水平的提高，交通量也在增大。

2.2 交通量预测模型建立。由表1可见，不同的时间交通量也不同，所以采用时间序列法分析交通量随时间变化的规律，其线性、二项式、指数三种方法进行交通量分析见图2所示。由图2可以看出：交通量的增长随时间的推移逐渐增加，且增加的幅度加大。通过增长趋势的分析分别得到交通量预测的数学模型见表2。

图1 各车型组成分析

图2 交通量随时间变化态势图

表2 交通量预测的数学模型

由表2可以看出：从相关系数可以看出二项式回归结果相关系数最大R为0.9835，指数回归最小R为0.9554，根据序号总和理论和Spearman等级相关系数可知模型 （1）为最优值：

式 （1）中：x为年份，y为交通量。

2.3 模型检验。相关性检验：采用F检验[6]，公式如下：

式（2）中n1为自由度，n2=n-2，n为样本个数，R为相关系数。查F分布表得：F0.051,（）9 =5.12。

由式（2）计算得F0.051,（）9 =266.23＞5.12。即在0.05的显著水平下，式 （1）通过了相关性检验。

由式 （1）代入预测的特征年可以得到预测结果：即2010年、2015、2020年交通量分别为7 203、11 896和18 063辆/日。其预测年交通量见表3、图3所示。

表3 汽车交通量的时间序列法预测值

由图3可以看出，国道109线御河桥的交通量呈增长态势。

图3 交通量预测图

3 结 论

通过对国道109线御河桥路交通量的调查，把调查的交通量折换为当量小汽车数量，分析了其中道路交通组成的构成及构成形成的原因，并对交通量进行科学预测，并根据序号总和理论确定出预测模型，并得出预测值。交通量的预测不仅可为道路的投资、改扩建工程提供了理论依据，也为交通量的精确预测提供了一种新的思路。

[1] 顾政华.综合运输网络下的公路建设项目交通量预测方法研究[J].公路，2007(1):108-114.

[2] 杨永虎，钟骏杰，范世东,等.模糊数据挖掘技术在交通量预测中的应用[J].计算机工程，2003(6):78-79.

[3] 武喜，李娟，乔建刚.基于公铁联运立交桥货运量预测的研究[J].物流科技，2010(2):108-111.

[4] 杭州商学院省自然科学基金课题组.序号总和理论及其在综合经济效益排序中的应用[J].数量经济技术研究，1996(1):59-61.

[5] 中华人民共和国交通部.公路工程技术标准JTG B01-2003[M].北京：人民交通出版社，2004.

[6] 杨永发.概率论与数理统计教程[M].天津：南开大学出版社，2006.

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)

为了评价公路网设计的可靠性，提高交通量预测的精确度，以交通工程的基本理论为指导，在大量调查数据的基础上，运用时间序列法的线性、二项式、指数等方法进行交通量预测，得到了相应的预测模型，通过序号总和理论得到了精确度较高的预测模型，并通过预测模型计算出未来特征年的交通量，为交通量的预测研究提供了一种新的研究思路。

交通量；预测；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

山西省交通厅科技计划资助项目。

郭晓魁（1978-），男，山西朔州人，山西省公路局，工程师，硕士，研究方向：建筑与土木工程。

1002-3100(2011)04-0011-02