ArcGIS在交通量预测中的应用：反高次曲面函数插值法

"基于ArcGIS的交通量预测模型 (2010年) - 同济大学学报(自然科学版)" 本文探讨了如何利用地理信息系统（GIS）中的ArcGIS软件进行交通量预测，针对美国印第安纳州的交通状况，提出了一种高效的方法。常规的交通量预测模型往往需要大量时间和精力，而该研究引入了地统计分析工具来改善这一问题。 研究中提到了三种插值方法：Ordinary Kriging（普通克里金）、距离加权倒数（IDW）以及径向基函数插值（RBF）。这些方法在GIS中常用于空间数据的插值分析，可以将离散的交通量观测数据转换为连续的预测表面，从而更好地理解交通流量的分布和趋势。 具体到印第安纳州的情况，由于其交通量趋于稳定，研究人员发现径向基函数插值中的反高次曲面函数（IMS）插值方法最为适用。IMS插值能够适应复杂的空间分布特征，通过模拟高次曲面来精确预测交通量。通过对比动态称重系统（WIM）的实际交通数据，验证了IMS插值预测模型的准确性，预测误差最小，这为交通规划和管理提供了更可靠的数据支持。 交通量预测是城市规划和道路设计的关键步骤，精确的预测可以帮助决策者合理分配资源，优化交通网络，提高道路利用率，减少交通拥堵，以及规划未来的基础设施建设。ArcGIS的运用使得这一过程更为便捷和准确，尤其是在处理大规模数据集时，其强大的空间分析功能得以充分发挥。 关键词涵盖了交通量预测的核心技术，包括GIS软件ArcGIS的运用、插值分析的多种方法，特别是反高次曲面函数插值，以及动态称重系统的数据比较，这些都为交通工程领域的研究提供了新的视角和工具。论文的发表在2010年的《同济大学学报(自然科学版)》上，反映了当时科研人员对GIS在交通预测中的应用进行了深入探索，其成果对后续的研究和实践具有指导意义。 这篇论文不仅展示了GIS在交通工程中的实用价值，还强调了在特定地理环境下选择合适预测模型的重要性。通过对比不同插值方法的预测效果，为交通量预测模型的选择提供了实证依据，对于其他类似地区的交通规划也具有借鉴作用。同时，该研究也暗示了GIS技术在交通领域未来可能的拓展和应用。