摘 ?要：交通量預(yù)測(cè)作為公路可行性研究的核心內(nèi)容，對(duì)其進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)是對(duì)交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理研究的基礎(chǔ)。交通運(yùn)輸問題隨著車輛的增多變得日益復(fù)雜，故交通量預(yù)測(cè)逐漸變成研究的熱點(diǎn)問題。本文結(jié)合智能計(jì)算、回歸分析及灰色模型等理論，通過優(yōu)化GM（1，1）模型，提出合理權(quán)重，結(jié)合回歸模型和優(yōu)化后的GM（1，1）模型，構(gòu)建了優(yōu)化的交通量組合預(yù)測(cè)模型。最后，經(jīng)過溧馬高速實(shí)際數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，驗(yàn)證了該模型能夠有效提高交通量短時(shí)預(yù)測(cè)精度。

關(guān)鍵詞：交通量預(yù)測(cè);回歸分析;GM模型;組合建模

中圖分類號(hào)：U491 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2096-6903（2021）03-0000-00

0 引言

當(dāng)前，社會(huì)經(jīng)濟(jì)正在迅猛發(fā)展，在各類基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)中交通運(yùn)輸是關(guān)鍵部分，其是提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的重要一環(huán)和必備條件。道路交通量的大小是體現(xiàn)道路運(yùn)輸水平的重要標(biāo)志，其中預(yù)測(cè)出的交通量是道路在進(jìn)行交通規(guī)劃與建設(shè)時(shí)重要的技術(shù)參數(shù)，亦是決定道路等級(jí)，道路斷面、結(jié)構(gòu)形式和標(biāo)準(zhǔn)等的重要基礎(chǔ)參數(shù)。因此正確預(yù)測(cè)交通量顯得特別重要。

在對(duì)路網(wǎng)展開具體規(guī)劃過程中，必須結(jié)合多方面的要素展開分析，其中比較典型的包括經(jīng)濟(jì)、交通供應(yīng)等[1]。另外，如果存在社會(huì)、交通特征等相關(guān)信息較為缺乏的問題，采用數(shù)學(xué)模型推測(cè)未來交通量更具有可行性。對(duì)于普通的組合模型，通常運(yùn)用線性組合，利用科學(xué)合適的加權(quán)平均辦法，給予各項(xiàng)不同權(quán)系數(shù)，并進(jìn)行累加，從而得出組合預(yù)測(cè)模型。因此如何精準(zhǔn)確定加權(quán)權(quán)系數(shù)是建立各組合模型的重點(diǎn)和難點(diǎn)，若賦予不同的加權(quán)權(quán)系數(shù)，實(shí)際獲得的組合預(yù)測(cè)模型也必然具有一定區(qū)別，在對(duì)組合預(yù)測(cè)模型性能進(jìn)行評(píng)析過程中，其預(yù)測(cè)精度是十分重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

交通量信息系統(tǒng)由于會(huì)受到非自然因素、技術(shù)更新、自然環(huán)境變更等多重要素的影響，因此會(huì)存在數(shù)據(jù)偏差、暫缺甚至錯(cuò)誤現(xiàn)象，如作用機(jī)制較為模糊，邊界關(guān)系難以有效描述等，所以它是比較具有代表性的灰色系統(tǒng)[2]。

灰色預(yù)測(cè)是依據(jù)過去和如今存在的信息，建立一個(gè)延伸至未來的模型，并進(jìn)一步預(yù)測(cè)其在將來一段時(shí)間的走勢(shì)。針對(duì)經(jīng)典GM（1，1）模型而言[3]，它在灰色預(yù)測(cè)方面應(yīng)用較多，最開始是由知名學(xué)者鄧聚龍?zhí)岢龅?，并且他還設(shè)計(jì)了多樣性的檢驗(yàn)方法，其中比較典型的包括級(jí)比檢驗(yàn)、后驗(yàn)誤差檢驗(yàn)等[4]。

本文基于此，將灰色模型與線性回歸模型連立起來，建立二者的組合預(yù)測(cè)模型。先分別分析得出回歸模型和GM（1，1）對(duì)溧馬高速公路未來的交通量進(jìn)行短期預(yù)測(cè)后的預(yù)測(cè)結(jié)果，接著聯(lián)合二者得組合預(yù)測(cè)模型，經(jīng)過組合的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)未來的交通量，再次得到預(yù)測(cè)結(jié)果。最后比較三次預(yù)測(cè)結(jié)果的預(yù)測(cè)精度，通過研究發(fā)現(xiàn)，組合模型可達(dá)到充分組合運(yùn)用這兩種模型的各自優(yōu)勢(shì)的目的，同時(shí)可提高預(yù)測(cè)的精度。

1 灰色理論模型

1.1經(jīng)典GM（1，1）模型

首先根據(jù)要求完成灰色系統(tǒng)的建模，在這之后對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)展開研究，此類數(shù)據(jù)很大程度上表現(xiàn)出離散的特點(diǎn)，如此就能夠獲得所需的連續(xù)微分方程，在進(jìn)行計(jì)算過程中，絕大部分情況下優(yōu)先選用累加生成運(yùn)算的方法，其生成函數(shù)從客觀的角度而言是灰色建模的必要前提。

1.2 改進(jìn)GM（1，1）模型

1.2.1改進(jìn)初始值

經(jīng)典GM（1，1）模型對(duì)應(yīng)的初始值為 ，然而在掌握“新信息優(yōu)先使用”的基本原則之后，我們能夠發(fā)現(xiàn)它在GM（1，1）模型中能夠作出相對(duì)較大的貢獻(xiàn)，而現(xiàn)階段的初始值與該原則具有一定沖突，因此其誤差性也較為突出[5]。若設(shè)定 為模型的初始值，此時(shí)會(huì)丟失過去信息，因此此處可以假定 主要指代初始值[6]，而 ，可結(jié)合預(yù)測(cè)結(jié)果的極小值和誤差平方和[7]對(duì) 值進(jìn)行分析。

2 組合預(yù)測(cè)模型

交通量能夠表現(xiàn)出多樣性的特點(diǎn)，其中比較典型的包括趨勢(shì)性、隨機(jī)波動(dòng)性等，其與社會(huì)環(huán)境、交通系統(tǒng)的復(fù)雜性相關(guān)，故不能用單一的模型預(yù)測(cè)增長(zhǎng)趨勢(shì)。各單一預(yù)測(cè)模型在不同的具體情況下有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，也會(huì)受到各種條件約束，不能深入多方面來綜合考慮并較為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)交通量。如果將單一模型按合理的方法組合，最大化發(fā)揮各模型的優(yōu)勢(shì)，則有利于更加全面考慮影響因素，有利于提高預(yù)測(cè)精度。為更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，不僅方法需創(chuàng)新，即采用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和組合預(yù)測(cè)等;也需對(duì)能夠影響交通量的所有因素有更加深入的了解與認(rèn)知。

3 案例分析

本文利用常合高速公路溧水至馬鞍山段（簡(jiǎn)稱“溧馬高速”）的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合建模研究。2013年末，溧馬高速公路順利通車，它是將江蘇南部與安徽東部進(jìn)行有效銜接的快速通道。然而伴隨近些年該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，溧馬高速公路交通量持續(xù)增加，其實(shí)際的交通量已經(jīng)明顯超出預(yù)期的設(shè)計(jì)值，這給高速公路的運(yùn)營(yíng)、管理和養(yǎng)護(hù)等工作的開展帶來一定影響。因此，有必要針對(duì)新形勢(shì)，采用科學(xué)精確的方法預(yù)測(cè)其交通量，為相關(guān)決策提供依據(jù)。

目前，已經(jīng)獲取了溧馬高速2015至2018年共四年的實(shí)際交通量數(shù)據(jù)（如表2所示），本文分別采用各個(gè)模型來預(yù)測(cè)溧馬高速至2025年的交通量。

3.1 回歸分析模型

在處理溧馬高速實(shí)際交通量的過程中，發(fā)現(xiàn)交通量是明顯增長(zhǎng)的，結(jié)合已知數(shù)據(jù)在SPSS中展開回歸分析，并通過多樣性的方式展開建模分析，其中比較典型的包括線性、二項(xiàng)式等。

由表可得，雖然存在部分組合預(yù)測(cè)模型的相對(duì)誤差明顯超過單個(gè)預(yù)測(cè)模型，然而從客觀角度來講，組合模型得到的結(jié)果更為理想，顯而易見，組合預(yù)測(cè)模型可以有效的體現(xiàn)優(yōu)良的預(yù)測(cè)精度，能夠?yàn)榈缆方ㄔO(shè)提供參考意見。

4 結(jié)論

本文采用組合預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，達(dá)到利用各單一模型的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。但是交通量的變化和眾多因素相關(guān)，包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，車輛保有率等，若僅靠歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，且若路網(wǎng)發(fā)生結(jié)構(gòu)變化，區(qū)域路網(wǎng)不再連續(xù)，則該模型不能及時(shí)反映出路網(wǎng)的變化。在接下來的研究中，應(yīng)考慮更多的影響因素，通過對(duì)更多數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而優(yōu)化模型，以彌補(bǔ)僅靠數(shù)據(jù)分析的誤差與不足。

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收稿日期：2021-02-07

作者簡(jiǎn)介：李大明（1976—），男，江蘇贛榆人，本科，工程師，研究方向：路橋工程。

Abstract：Traffic forecasting and accurate forecasting are central to highway feasibility studies and have important implications for traffic planning and management research. As the number of vehicles increases， transportation issues become more complex. A hot issue that theoretical researchers are concerned about is traffic forecasting， as traffic problems become more complex and the number of vehicles continues to grow. In this article， when optimizing a GM （1，1） model using regression analysis and gray model theory， we first combine intelligent calculations. Reasonable weights can be obtained by combining the regression model with the optimized GM （1，1） model. The establishment of a combination prediction model for linear traffic volume is mainly based on the gray model and the regression model. The actual data testing is mainly done on the Lima highway， and this model can effectively improve the accuracy of short-term traffic forecasts.

Key words： traffic flow theory; regression analysis; GM model; combination modeling