上海市高速公路交通量影响因素分析上海市高速公路交通量影响因素分析 摘要:高速公路交通量体现了社会经济进展对高速公路的交通需求.本文将交通量根据车辆特征和区域特征分为 7 类,将影响因素归纳为社会经济类、交通设施类和公共政策类三大类共计 24 个变量。使用聚类分析后对交通量（即因变量)进行归纳,使用相关性分析对影响因素（即自变量）进行筛选.采纳一元线性回归和弹性回归模型着重讨论了人均 GDP 对不同类别交通量的影响程度,并对比分析了各个模型的优劣。 关键词:影响因素;聚类分析;相关性分析;一元线性回归；弹性回归 高速公路交通量是社会经济进展对高速公路交通需求的反映。2024 年以来上海高速公路交通量稳步增长，2024—2024 年高速公路交通量呈线性增长趋势,年均增长超过 5 万辆/日（2024、2024 年除外）。2024 年年平均日交通量达到 62 万辆，收费高速公路拥挤度为0.5 左右，车辆周转量为 1525.7 万 PCU。km/日。为了把握近期上海市高速公路交通量进展趋势，本文对上海市高速公路交通需求和交通量影响因素进行深化讨论，得出影响高速公路交通量增长的主要因素，并利用一元线性回归和弹性回归建立模型，为近期高速公路进展定位和经济评价提供有力的依据. 1.讨论综述 对公路交通量进行预测最早始于上个世纪初期,并在 20 世纪 50年代初步形成四阶段法；至 20 世纪 70 年代,随着高速公路的快速进展,四阶段模型逐渐趋于完善，一直在国际公路交通量预测方法中占据着重要地位［1］.此后，为提高预测模型的准确性和科学性，Iskander 等［2］将社会经济因素作为参数加入模型，采纳聚类分析和多元线性回归分析的方法对高速公路交通量进行预测.我国对于高速公路交通量预测的讨论起步稍晚,始于上世纪 80 年代，常用的预测方法可以归纳为两大类：定基预测法和定标预测法[3］。其中,定基预测法是基于道路交通量的变化规律,利用指数曲线模型或增长率曲线模型对交通量进行预测；定标预测法是根据道路交通量和社会、经济指标的变动之间的关系，利用回归曲线模型进行预测。李锋和杨帆［4]对运输通道的趋势交通量、高速公路的转移和诱增交通量进行细化，提出不同的方法对各类交通量进行预测。盖春英和裴玉龙［5］以及赵朋宾和张潇［6]均从公路建设项目的自身特点出发，考虑了区域社会经济进展对公路交通量预测的影响。Chu 和Widjaja[7］提出在使用神经网络模型时，对训练样本进行预处理可以提高神经网络模型的泛化能...
