高速公路车流预测模型
整合历史及多类关键因素，通过时序预测算法实现未来车流时空分布预测。
客户问题
交通量受节假日、施工、事故、天气和区域经济等多因素影响，人工判断难以稳定复现。
投前可研、中长期资产评估与运营期财务分析缺少统一预测口径。
存量路段短时流量变化快，拥堵管控和应急资源需要提前准备。
预测结果难以按项目、业主、路段和月份灵活拆分，影响经营分析。
方案方法
模型定义
构建覆盖短期预测与中长期预测的高速公路交通量分析体系，将交通预测结果连接到拥堵预警、应急管控、通行费收入测算、投前风险评估和运营期资产评估。
短期流量预测
关联历史流量、施工、事故、文旅活动、车型、节假日等变量，形成按路段、时段和方向的短期预测结果，为拥堵预判、应急管控和资源调度提供依据。
存量路段短时流量预测包括选择路段、输入时间以及其他衍生特征信息；
选择预测模型，如BiLSTM、ConvLSTM、Transformer、时序模型、LGBM等；
生成短时流量预测结果；
基于验证数据集对模型效果进行验证。
中长期交通量与收入预测
基于历史交通量、经济发展、区域规划和项目基础条件，选择适配的时间序列、机器学习或组合模型，预测未来交通量及通行费收入，并支持按项目、业主、路段和月份拆分。
输入项目路段、预测时间等基础信息；
判断预测基础年数据的特征；
选择合适的预测模型；
生成未来通行费收入预测结果；
根据实际情况进行预测结果调整，支持分月、分路段。
模型验证与人工校准
输入项目路段、预测时间和衍生特征，判断预测基础年数据特征，选择合适模型并生成结果；基于验证数据集检查模型效果，允许结合实际重大事件、政策变化和运营条件进行人工复核与调整。
应用边界
预测结果是投资、运营和财务分析的辅助依据，不替代正式可研、审查、定价或财务决策。模型精度依赖数据连续性、口径一致性和事件变量完整程度。
实施路径
数据盘点
梳理收费、门架、车型、施工、事故、天气、文旅活动和经济变量。
特征工程
完成缺失处理、异常识别、时空特征构造和预测粒度设计。
模型配置
按短期和中长期场景选择BiLSTM、ConvLSTM、Transformer、时序模型或LGBM等模型。
验证校准
使用历史验证集检验效果，并结合项目实际情况开展人工校准。
应用运营
将预测结果接入交通组织、财务分析、投前评估和资产运营看板。
主要交付
- 交通量预测数据目录与指标口径
- 短期流量预测模型方案
- 中长期交通量及通行费收入预测模型方案
- 模型验证评估报告
- 分路段、分项目、分月份预测结果模板
- 预测结果应用与运营管理方案