基于季节因素修正的GM(1,1)模型在高速公路车流量预测中的应用
2019-09-21孙世忠
国防交通工程与技术 2019年5期
孙世忠
(河北省高速公路衡大管理处,河北 衡水 053000)
1 高速公路车流量预测的必要性
高速公路车流量,就是单位时间内某条高速公路上所通过的车辆数。在工程建设和行业管理实践中对高速公路车流量一直缺乏行之有效的预测方法,加上一些人为干扰,造成许多项目前期车流量预测数据与项目建成后实际车流量相差甚远,造成了严重的决策偏差和投资浪费,因此有必要结合高速公路车流量特点,探索合理可靠的高速公路车流量预测方法,为高速公路前期规划决策、运营期经营效益评估,以及建设项目后期评价提供可靠的数据支持。
2 车流量预测方法概述
对于某条段高速公路或某区域高速路网来说,车流量大小主要受收费标准高低的影响;随着高速路网的不断完善和加密,车流量大小与周边相邻路段或路网畅通状况有关,因此高速公路车流量临时不确定性因素较多,而且受季节和天气因素影响波动变化较大。
针对这种变化特点,以河北省衡大高速公路近4 a的季度车流量数据为例,分别基于常规GM(1,1)灰色模型和季节因素修正GM(1,1)模型两种方法进行计算对比。
2.1 常规GM(1,1)灰色模型法
2.1.1 基本原理
按季度统计的高速公路车流量数据可以视为一个时间序列,从统计学角度看,时间序列分析是基于趋势预测原理进行的,如果时间序列变化趋势不明显,则很难建立拟合度比较高的预测模型;同时,时间序列分析是基于时间序列按照既定趋势变化的假设条件为前提,没有考虑不确定因素对未来变化产生的影响。……
登录APP查看全文
