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交通产生与吸引

  交通需求预测 1 预测四阶段 一、 交通生成预测 二 、交通分布预测 三 、交通体例划分预测 四 、交通分派预测 ? 通过现状OD查询拜访获得一张全生齿全体例的现 状OD表 o 1 2 3 . . n D 1 2 3 4 t14 t34 t34 . . tn4 … … … … … … … n t1n t2n t3n . . t nn Σ P1 . . . . Pn t11 t12 t13 t21 t22 t23 t31 t32 t33 . . . . . . tn1 tn2 tn3 Σ A1 A2 A3 A4 … An T 1、按照现状OD表求将来交通出行需求 1 2 3 4 … Σ P1 . . . . Pn A1 A2 A3 A4 … An T o D n 1 2 3 . . n Σ 2、将总发生量和总吸引量分布到将来的全生齿全 体例OD表中 o 1 2 3 . . n D 1 2 3 4 t14 t34 t34 . . tn4 … … … … … … … n t1n t2n t3n . . t nn Σ P1 . . . . Pn t11 t12 t13 t21 t22 t23 t31 t32 t33 . . . . . . tn1 tn2 tn3 Σ A1 A2 A3 A4 … An T 3、正在出行体例上选择,进行新的划分 o D Σ o D Σ tij Σ 公交OD Tn Σ tij Tm 自行车OD 4 、把两小区的交通互换量具体地落实到网上 方式: ? 现状网上分将来OD ? 现状网上分现状OD 评价现状网 ? 将来网上分将来OD 查验规划的方案能否合理 预测的模式 集聚阐发(调集预测发)——客不雅方式 非集聚阐发 ——客不雅方式 阐发(此中最典型的是回归阐发) 趋向外推(此中最典型的是指数平移法) 城市交通需求预测 居平易近 流动生齿 对外和过境生齿 客运 内容 货运 市内 对外和过境 根基步调 模式1 : 居平易近OD 流动生齿OD 过境,对外 居平易近生成、分布、体例划分、 分派 对外生齿生成、分布、体例 划分、分派 生成、分布、体例划分、分派 模式2: 居平易近OD 流动生齿OD 过境、对外 生成、分布、体例划分、分派 交通预测根基思 预测前应获取的材料: 1 2 3 4 现状OD 现状和将来的社会经济 地盘操纵 交通及其交通设备 第一个阶段:出行的发生取吸引 影响出行生成的要素 生成交通量的预测 发生取吸引交通量的预测 交通生成模子的目标 发生、吸引交通量取生成交通量的关系 O D 1 2 …... j …... n …... i 1 2 ? ? ? ? O1 O2 …... …... m ? ? ? ? D1 D2 …... …... Di Oi 发 生 交 通 量 …... Om Dn T 吸引交通量 生成交通量 交通生成(Trip Production ) 目标: ? 按照 Zoning OD Study 材料收集 (i,j=1,2,3……n) ? 预测:Pi 、Aj 出行——地盘利用、社会经济勾当到出行过程生成 ? 出行分类: ? 按Home 按目标 按距离 按时间 按体例 ? 由家出行 ( 上班 、非上班) 非由家出行 工做,上学,购物,公事,旅逛…… 出行生成的单元:人,车 ? 出行发生量(Trip Generation) 住户的社会经济特征 生齿特征 收入特征 车辆的具有特征 Pi(数量,形态) ? 出行发生率=出行的发生次数/人.天 出行吸引量(Trip Attraction) 地盘利用的形态 Aj 地盘面积,性质 建建面积,性质 (贸易,办公,工场,社会……) 出行生成的两类模子 1、回归阐发 y=f(xi) 模子: y=α+β1 x1+ β2 x2+……+ βn xn 多元线+……+ βn xnan 多元非线性回归 ? ? 应满脚假设:变量取自变量持续,自变量对因变量是 线性的、的变量 误差来历: 1 查询拜访误差 2 自变量的变化分布不必然是正态的 3 个体抽样值离散 4 材料欠缺 2 、类别生成法(原单元法) 1) 构制方式 按室第类兴分 按生齿构成 按收入 按车辆具有 ? ? ? ? a 家庭分类 b 归类 c 计较每类的平均出行发生率,吸引率 d 计较各分区的发生量,吸引量 出行的影响要素 地盘操纵 室第对交通的影响:室第区面积、住户数、栖身区总生齿 单元面积的住户数和居平易近数等。 其它对交通的影响:单元面积的工做人员数、占用的地盘 面积等。 其它目标: 学生人数等。 家庭 家庭规模、生齿形成: 家庭规模大的出行次数多。 性别、春秋: 越年轻,出行次数越多。 汽车(自行车)拥无数:拥无数越大,出行越多。 职业、职务: 职业分歧出行次数分歧。 单元公房: 取工做地址相距很近的栖身者出行较少。 时间: 时间=24-糊口必需时间(睡眠、饮食) -束缚时间(工做、进修) 其它: 家庭收入、劳动时间、商铺停业量等等。 分歧春秋男性日人均出行次数(1986年市) 2.50 1.87 1.94 1.75 1.66 2.07 2.04 1.95 1.78 1.72 1.60 1.37 1.12 1.00 0.70 0.50 1.09 平 均 出 行 次 数 男 2.00 1.50 6~ 10 11 ~ 15 16 ~ 2 21 0 ~ 25 26 ~ 30 31 ~ 35 36 ~ 40 41 ~ 45 46 ~ 50 51 ~ 55 56 ~ 60 61 ~ 65 66 ~ 70 71 ~ ( ) 0.00 春秋段 2.50 1.90 1.88 1.62 1.50 1.09 1.00 0.93 0.65 0.50 0.52 1.71 1.73 1.39 2.00 1.84 1.78 0.40 0.16 0.00 6~ 10 11 ~ 15 16 ~ 20 21 ~ 25 26 ~ 30 31 ~ 35 36 ~ 40 41 ~ 45 46 ~ 50 51 ~ 55 56 ~ 60 61 ~ 65 66 ~ 70 71 ~ 春秋段 女性分歧春秋的平均出行次数 分歧出行目标人均出行原单元(1986年市) 2.00 1.80 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 乐 班 班 学 学 家 活 出 程 娱 上 下 上 放 回 生 外 回 化 做 其 它 1.50 1.14 1.14 1.51 1.34 1.12 1.21 1.07 1.12 1.17 文 工 交叉分类或类型阐发(按家庭) Cross-Classification or Category Analysis ? ? 以估量给定出行目标每户家庭的出行发生量 为根本,成立以家庭属性为变量的函数。 凸起家庭规模、收入、具有小汽车数分类调 查统计得出响应的出行发生率,由现状发生 率获得现状出行量,由将来发生率获得将来 出行量。 根基假定 ? ? ? 必然期间内出行率不变; 家庭规模变化很小,收入取小汽车具有 数增加; 家庭类型数量及各参数分布可用数学方 法导出。 模子申明: 假设tp(h)是由h类家庭发生的、出行目标为p的平均出 行数,类型可按照选择的条理来定义。 计较出行率的尺度方式是将标定命据所涉及的家庭分 成多组,然后,按出行目标汇总不雅测到的总出行量。 按家庭h计较的出行率tp(h)就是将总出行量除以响应的 家庭数量H(h)。 其手艺环节正在于若何选择分类体例,使得的尺度差最小。 长处: 1 可以或许操纵已知消息估量家庭类型数量; 2 从其他查询拜访取得出行发生率; 3 计较简单 错误谬误: 高收入、具有小汽车数量多的住户正在现状取预测两 阶段中的感化不服衡。 实例:20世纪60年代伦敦交通规划。 按照地舆前提和家庭属性,分了108个类型。 该研究的根基假定为: 1. 一个的家庭是交通发生的根基单元; 2. 每个家庭的生成交通量是由其地舆(如工做地址) 及其家庭属性决定的; 3. 具有某些同样特点的家庭能够做为基准求出各品种型家 庭的平均出行率; 4. 只需各家庭的外部要素取最后查询拜访时点是不异的,就可 以认为其出行率不变。 按照年收入、汽车拥无数、家庭规模等3个特征对家庭分类: 年收入(英镑):不脚500、500-1000、1000-1500 1500-2000、2000-2500、2500以上 汽车拥无数:0、1、1以上 家庭形成:无就业者,无业1人;无就业者,无业 1人以上;就业者1人,无业1人及以下; 就业者1人,无业2人及以上;就业者2人, 无业1人及以下;就业者2人,无业2人 及以上; 正在某对象区域常住生齿平均出行率不变的环境下, 求其未来的出行生成量。(单元:万出行数/日) O \ D 1 2 3 合计 1 2 3 合计 28.0 51.0 26.0 105.0 生齿(万 11.0/15.0 人) 20.0/36.0 10.0/14.0 41.0/65.0 28.0 50.0 27.0 出行生成量:T=105.0 现状常住生齿:N=41.0 未来常住生齿:65.0 平均出行率T/N:105.0/41.0=2.561(出行数/日、人) 未来的生成交通量: X=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日) 发生取吸引交通量的预测 对交通小区的发生、吸引交通量的预测,要考虑到 交通发生源的空间结构关系,从而按区域进行发生、 吸引交通量的预测。 (1)增加率法; (2)原单元法; (3)函数法 增加率法(Growth Factor Method) 把现正在的分歧分区的发生、吸引交通量 时点的增加率 相乘,即 取到预测 :发生、吸引交通量增加率,凡是能够用暗示 各交通小区勾当的目标的增加率来暗示。 生齿增加率 汽车拥无数的增加率 一个区域共有500户家庭,250户有1辆小汽车,别的250 户没有小汽车。假设有汽车家庭出行发生率为6.0次/天 ,无汽车家庭为2.5次/天。假设将来所有家庭都有1辆 小汽车,求规划年的出行发生量Ti。 解:该区域现正在出行量:t=250*2.5+250*6=2125次/天 增加系数为: Fi=Cid/Cic=500/250=2.0 该区域将来出行量:Ti=2*2125=4250次/天。 原单元法(交叉分类法) 假设各小区的平均出行发生量取吸引量不变,试用例1 的数据求出未来的出行发生取吸引量。 平均出行发生取吸引量 O\D 1 2 3 合计 1 2 3 合计 2.545 2.550 2.600 2.545 2.500 2.700 未来出行发生取吸引量(调整前) O\D 1 2 3 合计 1 2 3 合计 38.2 91.8 36.4 166.4 38.2 90.0 37.8 166.0 总量节制(Control Total) T=166.5 万出行数/日 未来出行发生取吸引量(调整后) O\D 1 2 3 合计 1 2 3 合计 38.2 91.9 36.4 166.5 38.3 90.3 37.9 函数法(回归法) 这种方式是交通小区的发生、吸引交通量预测上最常 用的方式,因为绝大部门研究是采用多元回归阐发模 型,故也被称为多元回归阐发法(Regression analysis)。 1. 2. :暗示校正系数; :暗示交通小区的影响出行 的社会经济目标,例如区内 平均收入、平均汽车保有率、 家庭数、生齿、就业人数、 地盘操纵面积等等。 3. 1、成立模子 ? ? ? ? ? 预备和拾掇需要的材料数据; 确定因变量和自变量,特别是自变量; 按照材料数据做出散点图; 确定模子形式; 求解回归系数。 2、查验模子 ? 初步经验查验。 ? 统计查验包罗离散系数、相关系数、可决系数 等查验,从数学上调查模子; ? 鉴定预测结果。 3、实施预测 通过上述查验后,进入现实预测,供给有价值 的消息。 一元线性回归 只要一个变量的一元回归模子: ? Yi ? a ? bX i a、b—回归系数。 回归系数公式: b? ? X iYi ? X i2 ? X ?Y i i ? n (? X i ) 2 ? n 尺度差S计较公式: S? (Yi ? Yi ) 2 ? ? n?2 ? Yi 2 ? a? Yi ? b? X iYi ? n?2 式中n-2为度,由于a,b是由现实材料计较的,所以 度比n少2。 例题 某城市有六个区,各区2002年灵活车具有量取生齿之间 的关系如下,试用一元线性回归阐发手艺成立预测模子。 分区号 1 2 3 4 5 6 灵活车 300 240 430 310 220 200 生齿 12 8 20 12 7 6 解:b=16.286; a=106.901 所以,Yi=106.901+16.286Xi 回归阐发方式的缺陷: 1. 不克不及利用了线. 即便获得了公式,也不克不及必然是合理的描述 了交通现象。 计较成果通过总量节制法进行批改。

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