随着经济的高速发展,我国交通运输与道路建设事业取得了举世瞩目的成就。在国家相关政策的大力支持下,我国公路交通建设发展迅速,公路技术等级水平不断提高,公路路网逐步完善。其中,交通量分析与预测起到了至关重要的作用。交通量分析与预测是综合考虑一定区域内过去和现在的交通、经济、社会等各种因素的变化及发展规律,对未来指定路段交通量进行推测的一种科学方法。该预测是确定公路建设项目技术标准、工程设施规模及经济评价的基础,其综合考虑了项目影响区社会经济现状、土地利用现状、综合运输现状及各自发展规划等,依据定量计算和定性分析相结合的原则,预测得到未来一定时期内拟建项目可能承担的交通量,为选定公路技术标准、路线方案比较、经济财务效益分析等工作提供依据。当前,交通量预测方法众多,相关理论也日趋成熟。但实践表明,各种预测方法皆有其不足之处。本文通过对交通量预测方法的学习、分析与比较,提出采用基于神经网络的四阶段预测法,对交通量进行预测,以期达到改善预测精度,全面考虑预测相关模糊参数,贴近实际工程应用的目的。该预测模型采用四阶段预测法为主体,分别对其社会经济预测、发生吸引交通量预测、交通量分布预测、交通方式分担预测、分配交通量预测以及诱增、转移交通量进行相关分析,选取相应适合的预测模型或方法进行预测。其中,对社会经济预测采用定量与定性分析方法,交通量发生、吸引采用神经网络进行预测,交通量分布采用弗雷特法进行预测,交通方式分担预测则应综合考虑交通运输方式,分配交通量预测采用容量限制的增量加载多路径概率分配法,而诱增交通量分析时采用无约束重力模型。本文将该预测模型应用于恩施外环交通量预测中,通过对当地实际情况进行调查分析,充分考虑各个影响因素指标,发挥神经网络非线性处理能力和容错能力强的特点,综合考虑区域内交通运输方式对待建项目的影响,并得出预测结果。通过对预测结果与当地实际经济社会交通发展情况的对比,该预测结果符合当地发展趋势,具有一定参考价值。