王菲华， 周梓渝， 宋 洁

(1.南京市江北新区管理委员会建设与交通局，江苏 南京 210031；2.苏交科集团股份有限公司，江苏 南京 210017)

0 引 言

交通量预测是公路建设项目可行性研究和后评价的重要组成部分,是进行交通量现状评价的基础,因此对交通量进行可靠的预测具有重要意义。

交通量预测结果的准确性与其影响因素有着非常重要的关系,其影响因素包括政策因素、经济因素和环境因素等。城市经济发展水平越高,人们的物质文化需求就越广泛,人均区域流动越频繁,交通吸引量和发生量就越大。

湖北省地处中国中部地区,地理位置优越,交通基础设施设备日益完善,公路交通正在快速发展,其交通量预测存在非线性特征,而灰色预测建模精度高,神经网络在解决非线性问题方面有广泛的应用。范中洲等[1]建立了灰色BP神经网络组合预测模型,以全国水上交通事故数、机动船数、驳船数、水上运输就业人数、水路货运量和水路客运量的数据作为样本数据进行计算,提高了水上交通事故数的预测精度。陈燕琴[2]建立GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的预测模型,预测未来4年厦门港集装箱海铁联运运量。陈淑燕等[3]将灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果较理想。王栋[4]将汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率作为公路客运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路客运量预测模型,经测试精度较高。……