摘  要：交通量预测作为公路可行性研究的核心内容，对其进行精准预测是对交通运输规划与管理研究的基础。交通运输问题随着车辆的增多变得日益复杂，故交通量预测逐渐变成研究的热点问题。本文结合智能计算、回归分析及灰色模型等理论，通过优化GM（1，1）模型，提出合理权重，结合回归模型和优化后的GM（1，1）模型，构建了优化的交通量组合预测模型。最后，经过溧马高速实际数据的检验，验证了该模型能够有效提高交通量短时预测精度。

关键词：交通量预测;回归分析;GM模型;组合建模

中图分类号：U491    文献标识码：A         文章编号：2096-6903（2021）03-0000-00

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当前，社会经济正在迅猛发展，在各类基础产业中交通运输是关键部分，其是提高社会经济效益的重要一环和必备条件。道路交通量的大小是体现道路运输水平的重要标志，其中预测出的交通量是道路在进行交通规划与建设时重要的技术参数，亦是决定道路等级，道路断面、结构形式和标准等的重要基础参数。因此正确预测交通量显得特别重要。

在对路网展开具体规划过程中，必须结合多方面的要素展开分析，其中比较典型的包括经济、交通供应等[1]。另外，如果存在社会、交通特征等相关信息较为缺乏的问题，采用数学模型推测未来交通量更具有可行性。对于普通的组合模型，通常运用线性组合，利用科学合适的加权平均办法，给予各项不同权系数，并进行累加，从而得出组合预测模型。因此如何精准确定加权权系数是建立各组合模型的重点和难点，若赋予不同的加权权系数，实际获得的组合预测模型也必然具有一定区别，在对组合预测模型性能进行评析过程中，其预测精度是十分重要的评价指标。……