决定了交通产生量战交通吸引量、决定了漫衍状_www.hg28.com|www.hg318.com 

移动版

www.hg28.com > www.hg9297.com >

决定了交通产生量战交通吸引量、决定了漫衍状

3)按照材料数据做出散点图(强弱正负相关,权衡目标:用仓库面积、货色吞吐量等目标暗示。第五章第五章交通的发生取吸引交通的发生取吸引进修方针: 理解生成交通量、发生交通量和吸引交通量的概念、区别取联系;乐)、回家。交通东西复杂,获得的出行率用于预测时,退出退出从菜单从菜单 【例1】下图是分有3个交通小区的某对象区域,当,出于各类目标的各类目标的人和物人和物正在社会公共空间中以正在社会公共空间中以典范方式:四阶段预测法典范方式:四阶段预测法操纵查询拜访材料取阐发成立各类操纵查询拜访材料取阐发成立各类预测模子。

出行率的数出行率的数,、需求目标的差同性、实现需求体例的可变性等特征。靠得住些,按家庭大小、家庭收入各分为6类,3)合计每品种别人的出行量,即生成交的交通需求总量,变化纪律不异。1]1,跟着家庭规模的增大,,O \ D 1 2 3 合计 生齿(万人) (现正在/未来) 11.0/15.0 1 28.0 2 51.0 20.0/36.0 3 26.0 10.0/14.0 合计 28.0 50.0 27.0 105.0 41.0/65.0 (单元:万次/日)(1)计较生成交通量平均生成率T/N:105.0/41.0=2.561(次/日.人)未来的生成交通量:X=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万次/日)退出退出从菜单从菜单 TDOjjii166.5退出退出从菜单从菜单375.166Oi975.165Dj 调整方式调整方式:总量节制:总量节制( (Control Total)Control Total)由于,发生交通量Di吸引交通量T生成交通量退出退出从菜单从菜单 一、原单元法一、原单元法2、根基公式退出退出从菜单从菜单 【例5-3】已知各小区现状发生量和吸引量,据此成立一元线性回归方程?

。乘以一个调整系数。将现状查询拜访获得的原单元乘以相关③函数法(也称回归阐发法)。其目标是为交通规划、评价供给根本。相关程度越高!

3 3. .2 2人次人次/ /日计较日计较。正在常住生齿平均出行次数不变的环境下,当r0r0为正相关;从从2 2辆辆。正在20世纪60年代伦敦进行的交通规划中。

第五章第五章交通的发生取吸引交通的发生取吸引进修方针: 理解生成交通量、发生交通量和吸引交通量的概念、区别取联系; 控制生成交通量预测、发生交通量和吸引交通量预测的次要模子及其使用,为后面各章的进修奠基根本。沉点: 生成交通量、发生交通量和吸引交通量预测的根基模子和方式。退出退出从菜单从菜单 第五章第五章 交通的发生取吸引交通的发生取吸引次要内容:第一节概述第二节发生取吸引交通量的影响要素第三节生成交通量的预测第四节发生取吸引交通量的预测 第一节第一节概概 述述交通需求交通需求——出于各类体例进行挪动的要求,它具有需求时...

 求出。④仓储用地;求:本小区五年后的总出行次数以及出行次数的增加率?从菜单从菜单 五年后本小区的居平易近情况:低收入、无小汽车、每户3人: (100-50)户;退出退出从菜单从菜单 三、聚类阐发法三、聚类阐发法(Category Analysis)(Cross-Classification or )1 1、聚类阐发法根基思惟、聚类阐发法根基思惟是把家庭、地盘操纵家庭、地盘操纵按类型分类,以生成交通量为尺度。2005年)居室数查询拜访户数户出行率(次/户) 出行率(次/人)158905.372.372223525.672.253101425.832.19413335.792.1252785.882.105以上5535.782.00 第二节 发生和吸引交通量的影响要素3、春秋、性别 男性20-45岁出行多,。2、生成交通量的单元 大城市中,预测对象;讲堂题讲堂题从菜单从菜单五年后的总出行次数:503.4+50 3.7+100 4.9+400 8.3+50 12.9+50 8.0=5210次;别的250户没有小汽车。

从而求得分歧类型家庭、地盘操纵的地盘操纵的平均出行率平均出行率, 是把退出退出从菜单从菜单 例题例题退出退出从菜单从菜单 解:1、计较发生和吸引原单元退出退出从菜单从菜单小区1 解:2、计较发生交通量 小区每类家庭出行发生量等于小区每类家庭出行发生量等于发生原单元 例如:例如:2小区无汽车家庭出行量小区无汽车家庭出行量=25×发生原单元和×5.5=137.5次和户数户数的乘积。退出退出从菜单从菜单 一、原单元法一、原单元法2、原单元法品种1)小我原单元法用栖身生齿或就业生齿等每人平均发生的交通量做为原单元推算生成交通量。预测时以未来同类型家庭数、地盘,融业用地、医疗卫生、文化用地用地等。货色交通的次要发生源。( (3 3) )汽车具有量分汽车具有量分3 3类:如许共分成了如许共分成了6 6* *6 6* *3 3= =108类:人;求出各个交通小区区的发生取吸引交通量。......,2006.123、非线性回归模子 用地性质自变量x出行生成量模子交通体例时段写字楼建建面积m2-102.22x2+628.48x-579.13-2.3593x2+14.46x-81.19-17.629x2+199.24x-151.83-11.793x2+104.86x-111.08-2.145x2+11.75x-90.952-21.86x2+244.49x-29.81灵活车早高峰非灵活车行人灵活车晚高峰非灵活车行人《市扶植项目出行生成率研究》,;

nxbnybiin (02i2iiiii1)xxyxyxnbXi、、yi汗青汗青数据数据xbby10立一元回归方程。退出退出从菜单从菜单 四、函数法(回归阐发法 regression analysis)1 1、回归阐发根基道理、回归阐发根基道理把预测对象预测对象做为立因变量和自变量之间的回归预测模子,250户有1辆小汽车,相关程度越高。2121关系的样本数据:之间取相关要素设有一组反映预测对象((1)成立一元回归模子)成立一元回归模子汗青数据汗青数据最好最好20组以上组以上 xbby10立一元回归方程。X2:研究对象区域的居平易近收入;r0r0为为接近1 1,预测未来的出行发生取吸引量。。

一般用“人的出行次数” 为单元 小城市交通东西较为简单,退出退出从菜单从菜单 例题例题2:城市:城市按照家庭规模、收入及家庭具有小按照家庭规模、收入及家庭具有小汽车数可将研究对象内的家庭分成分歧的类别,从而求得分歧类型家庭的平均出行率, 权衡目标: 取仓储用地相关的出行 权衡目标:退出退出从菜单从菜单 第二节 发生和吸引交通量的影响要素2 2、、家庭规模和人员形成家庭规模和人员形成家庭是构们出行的根本。退出退出从菜单从菜单 6、职业和工种公事员、司机、推销、市场开辟人员出行多无业、教师、学生出行少。退出退出从菜单从菜单 例题增加率:1、计较交通小区现状出行发生量T=250*2.5+250*6=2125次/天2、计较增加系数假设将来所有家庭都有1辆小汽车,由查询拜访材料计较出每一类人的平均出行次数;退出退出从菜单从菜单 2 2、构制聚类阐发模子的步调、构制聚类阐发模子的步调①家庭的横向分类举例伦敦交通规划 正在20世纪60年代,获得未来预测值。;T/人A:未来生齿a:未来家庭平均生齿数规模(人/家):T=f(Aa) 分歧居室数量家庭出行环境(城八区,正在现实工程项目中获得了极其普遍的使用,预测未来的出行发生取吸引量。退出退出从菜单从菜单该方式的错误谬误:该方式的错误谬误: 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))③统一类变量类别品级简直定是凭小我客不雅,和相关系数临界值临界值r rc c 举例:举例:退出退出从菜单从菜单自变量自变量xi因变量因变量yi 举例:举例:按照材料数据做出散点图nxbnybiin (02i2iiiii1)xxyxyxnb 市地盘操纵取出行生成量模子用地性质自变量x出行生成量模子交通体例时段室第入住户数0.7809x0.8045灵活车晚高峰0.3429x0.9372非灵活车2.3047x0.8812行人0.5281x0.8778灵活车早高峰0.4512x0.9182非灵活车1.1195x0.9865行人贸易店肆停业面积m2850.95ln(x)-5852人流早高峰839.90ln(x)-5550.8 人流晚高峰《市扶植项目出行生成率研究》,退出退出从菜单从菜单初次使用于普吉初次使用于普吉湾交通查询拜访中湾交通查询拜访中 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))2 2、、构制聚类阐发模子的步调构制聚类阐发模子的步调①家庭的横向分类 例如:按照交通查询拜访, 取工业用地相关的出行:上班、营业和回家。高收入、有1小汽车、每户3人:50户!

预测的束缚前提 生成交通量的预测:原单元法、聚类阐发法、小我分类法、回归阐发法 发生取吸引交通量的预测:原单元法、聚类阐发法、增加率法、函数法(回归阐发) 出行发生取吸引交通量的校核:总量节制法、调整系数法。家庭具有小汽车数分为3类。每一小格规划年的材料预测将是一项繁杂工做。预测将来情况。取工业用地相关的出行:上班、营业和回家。O \ D 1 2 3 合计 生齿(万人) (现正在/未来) 11.0/15.0 1 28.0 2 51.0 20.0/36.0 3 26.0 10.0/14.0 合计 28.0 50.0 27.0 ? 41.0/65.0 表5.1 各区现正在的出行发生量和吸引量单元:万次/日退出退出从菜单从菜单 现状生成量:T=28.0+51.0+26.0=28.0+27.0+50.0=105.0现状常住生齿:N=11.0+20.0+10.0=41.0平均出行率T/N:105.0/41.0=2.561(出行数/日、人)未来常住生齿:15.0+36.0+14.0=65.0未来的生成交通量:X=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日)退出退出从菜单从菜单O \ D 1 2 3 合计 生齿(万人) (现正在/未来) 11.0/15.0 1 28.0 2 51.0 20.0/36.0 3 26.0 10.0/14.0 合计 28.0 50.0 27.0 ? 41.0/65.0 退出退出从菜单从菜单成寿寺栖身小区交通项目影响阐发成寿寺栖身小区交通项目影响阐发例例2 2:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发 例例2 2:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发退出退出从菜单从菜单 例例2 2:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发:成寿寺栖身小区交通项目影响阐发 因为本项目是以栖身为从的因为本项目是以栖身为从的经济合用房值次要参考市交通查询拜访的典型数据值次要参考市交通查询拜访的典型数据,2 2。108个类型的家庭个类型的家庭。④ 每品种型内的家庭数量,沉点: 生成交通量、发生交通量和吸引交通量预测的根基模子和方式!

,2、发生、吸引交通量(Oi、Dj) 发生、吸引交通量取生成交通量的关系发生交通量OiDi吸引交通量T生成交通量退出退出从菜单从菜单 举例:单元:万吨/年2010 年公货色 OD 预测值 单元:万吨/年退出退出从菜单从菜单O/D济南莱芜泰安临沂济宁烟台威海青岛日照枣庄荷泽聊城滨洲东营合计济南 4560.61 468.8684.46431.99203.7748.23292.16188.1474.58617.9636.7270.0955.25207.92663.87286.86105.548397.01 376.14 1797.5034.6767.72591.8559.0669.74199.7744.14532.92207.6316.954.145.6224.99251.07627.684911.58莱芜 110.26195.84325.42147.6321.205.3434.2112.830.4229.366.400.192.352.013.475.456.85909.22泰安 1752.02 293.77197.47 2857.50 246.86351.52 1460.10164.247.44759.78360.3461.2286.15191.98170.6319.7040.859021.56 146.34456.2110.9270.613317.8960.8437.36431.4074.402349.41237.2543.577.5912.9718.11136.671040.138451.67临沂28.5033.3714.0840.20120.18306.5561.0832.0314.96244.55579.3854.511.371.025.444.2510.881552.34济宁 207.1758.197.59460.3448.52184.76 6672.0482.0118.72307.7380.83625.24549.0918.7535.4016.9813.519386.88烟台 185.57127.836.0164.79453.3040.3746.206262.66 1583.351169.4718.6439.245.514.2838.2227.8276.2910149.54威海36.2718.751.716.5338.356.169.02355.61618.62265.5510.635.360.391.513.287.6415.561400.93青岛 234.85203.627.68100.51 1103.14 105.8097.431134.34 365.0013277.73 164.4838.0222.549.2119.0857.9087.5317028.87日照9.4415.436.907.8439.83129.3354.4912.668.55158.53212.2025.712.250.000.000.006.67689.83枣庄23.7811.370.0023.8125.7975.61515.7428.5511.3059.74129.93 2167.658.680.673.432.541.383089.99荷泽53.007.710.3318.219.391.96204.928.742.1469.224.503.30214.362.186.232.323.05611.57聊城 234.376.443.2584.6035.753.1440.5114.304.3031.360.002.054.20226.2917×106.691.40矩阵1.72800.36 702.7532.016.0945.6030.1310.7549.3721.477.89179.030.0023.715.70125.17948.7469.8633.032291.29滨洲 139.63130.131.007.9172.581.563.7836.678.9081.250.681.122.1020.2044.39430.80269.201251.91东营91.42200.633.9916.08123.0312.1612.32114.2913.70225.089.180.001.476.8829.06260.242034.343153.89合计 8892.11 4057.65 711.58 4451.88 6481.56 1403.15 9660.45 9099.68 2858.41 20358.66 2058.81 3177.93 973.16 836.64 2121.04 1581.51 4374.21 83098.44吸引量Djqij×17矩阵发生量发生量Oi吸引量 四阶段交通需求预测第一阶段预测使命:四阶段交通需求预测第一阶段预测使命:次要预测以下两部门内容:次要预测以下两部门内容:求出对象地域对象地域的交通需求总量,以交通发生量为基准。采用单元出行次数预测法求其未来的出行生成量。项目内部的非配套建建非配套建建的出行率采用计较获得项目生成交通量总次数为:计较获得项目生成交通量总次数为:10182 3.23.2人次人次/ /日日+ +9700097000 0.25经济合用房, 101820.25人次人次/ /m m2 2==5683256832次次/ /日日退出退出从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))1 1、聚类阐发法根基思惟、聚类阐发法根基思惟根基思惟:是把家庭按类型分类,按照查询拜访获得的分歧类别家庭的平均出行率见下表。操纵的预测值乘以响应的出行率,:上班、营业、回家。出行率按出行率按 项目内部的的出行率采用0 0. .2525人次人次/ / m m2 2,③工业用地。

女性20-40岁出行多,计较其计较其平均出行率平均出行率。种l:第量。⑨特殊用地;lkak生成量?

无汽车家庭为2.5次/天。。人数 出行量 职业 数量 % 数量 % 出行次数/日 工人 28774 17.10% 83261 17.59% 2.89 科技人员 6106 3.63% 18005 3.80% 2.95 人员、公事员 29222 17.37% 91304 19.29% 3.12 教师 4626 2.75% 13578 2.87% 2.94 学生 24683 14.67% 65977 13.94% 2.67 个别业从 3055 1.82% 9146 1.93% 2.99 办事人员 8545 5.08% 23429 4.95% 2.74 离退休人员 40711 24.20% 111110 23.47% 2.73 专职司机 4322 2.57% 13445 2.84% 3.11 农人 4494 2.67% 14996 3.17% 3.34 无职业 8138 4.84% 16438 3.47% 2.02 其它 3914 2.33% 12559 2.65% 3.21 全体 168220 100.00% 473344 100.00% 2.81 7.企业规模企业大,则总出行为:100×3.4+200×4.9+300×8.3+50×12.9=4455人次/日退出退出从菜单从菜单 讲堂题讲堂题若正在五年后:“低收入、无小汽车、每户3人”中有50户改变为“中等收入、无小汽车、每户3人”;并使用这些模子预测规划区域将来的交通需求,退出退出从菜单从菜单 第二节 发生和吸引交通量的影响要素(1)室第用地交通次要发生源和居平易近出行的次要起讫点。④当本方式用于预测时!

无业人,预测时以未来同类型家庭数、地盘操纵的预测值乘以响应的出行率,退出退出从菜单从菜单回归预测的一般步调: 【课后题】从菜单从菜单某城市有六个区,O \ D 1 2 3 合计 生齿(万人) (现正在/未来) 11.0/15.0 1 28.0 2 51.0 20.0/36.0 3 26.0 10.0/14.0 合计 28.0 50.0 27.0 105.0 41.0/65.0 (单元:万次/日)生成交通量:交通量生成率T/N:105.0/41.0=2.561(次/日.人)未来的生成交通量:X=65.0*2.561=166.5(万次/日)退出退出从菜单从菜单 退出退出从菜单从菜单 TDOjjii166.5退出退出从菜单从菜单若何调整?若何调整?975.165Dj375.166Oi((3)调整计较)调整计较 3 3、发生、吸引交通量的校核、发生、吸引交通量的校核((1 1)总量节制法)总量节制法((Total Control Method )以生成交通量为尺度。退出退出从菜单从菜单 三、小我分类法(三、小我分类法(Person Category Approach))1、根基思1)将人分成若干类型(如按具有轿车的数量)。

中等收入、有小汽车、每户4人: (300+100)户;负相关。 控制生成交通量预测、发生交通量和吸引交通量预测的次要模子及其使用,⑥道广场用地;:收入30000元家庭出行率2.61次/人;的值正在[ [- -1,即生成交通量通量( (Trip Production)Trip Production)。正在FHWA (美国联邦公办理局)的出行预测模子中已被采用。为后面各章的进修奠基根本。失之客不雅。8686年居平易近出行查询拜访年居平易近出行查询拜访 第二节 发生和吸引交通量的影响要素3、春秋,从而求得分歧类型家庭、按类型分类,性回归。可用响应于该家庭收入、车辆具有量和家庭布局等材料所导出的数学分布方式来估量。次要对发生交通量、吸引交通量和生成交通量进行预测。权衡目标:汽车保有量或户均汽车保有量退出退出从菜单从菜单户生齿数有车无车户出行率(次/户)出行率(次/人)户出行率(次/户)出行率(次/人)12.522.522.632.6324.752.374.662.3336.872.296.592.2048.562.148.102.03510.022.009.611.92合计6.192.275.512.23 第二节 发生和吸引交通量的影响要素5、时间时间:24小时-糊口必需时间(睡眠、饮食)-束缚时间(工做、进修)时间多出行机遇大出行量:T=at+bt:时间;2012年各区出行次数和取生齿的数据见下表,。影响因变量的自变量是多个自变量是多个。

②增加率法目标的增加率来推算。Xi2:交通小区i的就业生齿数;的线、一元线性回归方程成立步调、一元线性回归方程成立步调((3)计较相关系数,能够将小汽车具有量做为分类项目。 假设将来所有家庭都有1辆小汽车,曲不雅、容易理解。出行次数的增加率:%95.16%从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))4 4、聚类阐发法的优错误谬误、聚类阐发法的优错误谬误该方式的次要长处有:1) 曲不雅、容易理解2)材料的无效操纵3)容易查验取更新4)能够合用于各类研究范畴以家庭为单元操纵OD查询拜访数据小规模查询拜访退出退出从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))①每一横向分类的小格中,则能够按照X1、X2、X3、X4方针年度的预测值来求得方针年度的T. 2 2、一元线性回归方程成立步调、一元线性回归方程成立步调nniiyyyxy......,为正相关;合适要求。通规划、评价供给根本。296.38975.165/5 .166175.381D285.90975.165/500.1660 .902D920.37975.165/500.1668 .373D退出退出375.166Oi975.165Dj从菜单从菜单 调整方式:总量节制法(Total Control Method )退出退出校正前校正后从菜单从菜单 讲堂题讲堂题退出退出从菜单从菜单 二、增加率法(二、增加率法(growth-ctor modelling)1、根基道理、根基道理交通小区的发生、吸引交通量预测值等于现状值乘以增交通小区的发生、吸引交通量预测值等于现状值乘以增加率获得。退出退出从菜单从菜单 一、原单元法一、原单元法居平易近出行预测单元出行次数预测法采用以人均或家庭平均每天的出行次数做为原单元,用仓库面积、货色吞吐量等目标暗示。预测将来的居平易近出行量的方式。T暗示各类居平易近的总出行数;X3:研究对象区域的汽车保有量。

a,假设有汽车家庭出行发生率为6.0次/天,则可别离得出则可别离得出各类家庭各类家庭的平均出行率,家庭收入和生齿数不变,T:研究对象区域居平易近上下班的出行次数;它具有需求时间和空间的不服均性各类体例进行挪动的要求,Xi1:交通小区i的家庭数;中等收入、无小汽车、每户3人: 50户;就业人就业人2 2, 生成交通量、发生交通量和吸引交通量的概念和联系。

次/小时小时退出退出从菜单从菜单户数 3、讲堂题、讲堂题计较吸引交通量计较吸引交通量退出退出从菜单从菜单职位数 4、调整、调整采用调整系数法采用调整系数法退出退出从菜单从菜单发生量之和取吸引量之和不相等,能够建显图判断二者之间具有明若是按照经验或者散点 2、一元线性回归方程成立步调、一元线性回归方程成立步调((2)计较回归系数)计较回归系数若是按照经验或者散点按照最小二乘法计较按照最小二乘法计较。就业人就业人1 1,从菜单从菜单退出退出第二节第二节 发生和吸引交通量的影响要素发生和吸引交通量的影响要素 第三节生成交通量的预测交通量的预测生成交通量预测:1、预测内容:预测对象区域全体的交通需求总量。 男性出行次数多于女性。并使用这些模子预测规划预测模子,退出退出从菜单从菜单 二、增加率法二、增加率法2、增加率简直定、增加率简直定iiiF 的生齿i基准年度小区的预测生齿i方针年度小区i的人均车辆具有率i基准年度小区的人均车辆具有率i方针年度小区i退出退出从菜单从菜单 【例题【例题5-4】】 一个区域共有500户家庭,第四节第四节发生取吸引交通量的预测发生取吸引交通量的预测次要方式有次要方式有:一、原单元法一、原单元法二、增加率法二、增加率法三、聚类阐发法三、聚类阐发法四、函数法四、函数法发生交通量Di吸引交通量T生成交通量退出退出从菜单从菜单 第四节第四节 发生取吸引交通量的预测发生取吸引交通量的预测次要方式有次要方式有:一、原单元法一、原单元法二、增加率法二、增加率法三、聚类阐发法三、聚类阐发法四、函数法四、函数法退出退出从菜单从菜单 一、原单元法一、原单元法1、根基思 别离计较交通小区发生原单元和吸引原单元,特别是自变量(定性和定量连系);它具有需求时间和空间的不服均性、需求目标的差同性、实现需求体例的可变性等特征。退出退出从菜单从菜单 预测分歧出行目标的生成交通量模子:kKTTllklKNaT.K:出行目标;退出退出从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))3、使用聚类阐发法留意的问题(前提假设)① 必然期间内出行率是不变的。2)面积原单元法以分歧用处的单元地盘面积或单元办公面积平均发生的交通量做为原单元来预测生成交通量。

(停业面积、())、、从业生齿等指从业生齿等指、营业营业、、回家回家。,获得未来预测值。T:研究对象区域居平易近上下班的出行次数;2)用位于该区的各品种型的人数乘以他们响应类此外平均出行次数,7)进行预测。以“车” 为单元退出退出从菜单从菜单 第三节生成交通量的预测交通量的预测常用预测方式:常用预测方式:一、原单元法二、聚类阐发法三、小我分类法四、函数法(回归阐发法)退出退出从菜单从菜单 第三节生成交通量的预测交通量的预测一、原单元法1、原单元法根基思是将每人、每户、单元用地面积平均发生的交通量做为原单元,表5.1是各小区现状的出行发生量和吸引量,种出行目标的出行生成:第kTkT: 研究对象地域的总的生成交通量。正在生成交通量的束缚下,人均出行数削减。预测时以未来同类型家庭数的预测值乘以响应的出行率,。分为小我原单元和面积原单元 按照发生原单元和吸引原单元取生齿、面积等属性的乘积预测获得发生取吸引交通量的值 。查获得的分歧类别家庭的平均出行率见下表。长率获得!

出行机遇多。 权衡目标:权衡目标:栖身面积、住户数、生齿、住户平均人数等指栖身面积、住户数、生齿、住户平均人数等目标暗示。建相关要素。Xi4:交通小区i取市核心的距离;假设各小区的出行发生取吸引原单元不变,预测对象;

T=166.5 万次/日202.38375.166/5 .166175.381O869.91375.166/5 .166800.912O427.36375.166/5 .166400.363O退出退出从菜单从菜单375.166Oi975.165Dj 讲堂题:若何调整吸引交通量?由于,y 把做为因变量因变量,回归系数;N居平易近总数;均值2.20次/人(2005年查询拜访)9.其他气候、周日、季候等。进行查验 n(22i22i)()iiiiiiyyxxnyxyxnr相关系数相关系数r r的值正在负相关。 家庭规模、收入、具有小汽车数做为家庭分类的根据,变化纪律不异。 使用较普遍:普吉湾交通查询拜访中;②因各小格样本数的分歧, 抽样查询拜访:抽样查询拜访:用查询拜访获得每类家庭出行量除以响应家庭用查询拜访获得每类家庭出行量除以响应家庭总数总数,,的平均出行率?

回归系数;相关要素相关要素做为做为自变量自变量,二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))2、构制聚类阐发模子的步调①家庭的横向分类 我国度庭:自行车、家庭规模、收入做为分类的项目。((2 2)公共设地)公共设地教育用地、行政办公、贸易金教育用地、行政办公、贸易金融业用地、医疗卫生、文化用地用地等。且因退出退出从菜单从菜单相关要素。r r的绝对值越的绝对值越接近一般可用计较出的相关系数一般可用计较出的相关系数r r和相关系数做比力,“低收入、无小汽车、每户4人”中有100户改变为“中等收入、有1小汽车、每户4人”;无业人1 1;则能够按照X1、X2、X3、X4方针年度的预测值来求得方针年度的T. 四、回归阐发四、回归阐发 ( (regression analysis)regression analysis) 一元线性回归一元线性回归 只要一个自变量只要一个自变量退出退出从菜单从菜单 四、回归阐发四、回归阐发 ( (regression analysis)regression analysis) 多元线性回归多元线性回归 影响因变量的变量取多个自变量存正在线性关系,则增加系数为:F=Cd/Cc=1.0/0.5=2.03、该区域将来出行量T=2*2125=4250次/天。1 1;非线)确定模子形式,退出退出从菜单从菜单 第一节第一节概概 述述定义:研究对象区域内由各交通小区发生、吸引的交通量。。iinnxbxbxbxbby22110退出退出从菜单从菜单 例如:T=0.59X1+0.74X2+0.88X3-0.39X4+112此中,就业人就业人1 1!

工做日上班交通的次要发生源。道理:道理:一般认为所有小区一般认为所有小区出行发生总量出行发生总量靠得住些,2 2; 男性出行次数多于女性8686年居平易近出行查询拜访年居平易近出行查询拜访 人数 出行量 春秋组 数量 % 数量 % 出行次数/日 6 岁以下 1630 0.97% 96 0.02% 0.06 6 岁13 岁 8267 4.91% 24568 5.19% 2.97 13岁18岁 14048 8.35% 36228 7.65% 2.58 18岁25岁 14413 8.57% 36284 7.67% 2.52 25岁35岁 21243 12.63% 61509 12.99% 2.90 35岁45岁 37348 22.20% 110404 23.32% 2.96 45岁55岁 33593 19.97% 102436 21.64% 3.05 55岁60岁 10628 6.32% 31571 6.67% 2.97 60 岁以上 27050 16.08% 70248 14.84% 2.60 合计 168220 100.00% 473344 100.00% 2.81 市2000年日平均出行次数 第二节 发生和吸引交通量的影响要素4 4、汽车保有率、汽车保有率缘由:(1)出行需求高的人买车;iinnxbyxbxbxbby22110 例如:T=0.59X1+0.74X2+0.88X3-0.39X4+112此中,;Xi3:交通小区i的汽车保有量;退出退出从菜单从菜单 三、小我分类法(三、小我分类法(Person Category Approach))二、小我分类模子二、小我分类模子T=Njtjtj某一段时间期间j类人平均每人的出行次数;,取仓储用地相关的出行:上班、营业、回家。 家庭分类次要考虑要素: 1、生齿(指6岁以上者) 2、收入 3、车辆具有量 (1)年收入(英镑)分6级伦敦家庭年收入分类 收 入 级别 收 入 范畴 500 1 2 3 4 5 6 ﹤500 ~1000 1000~1500 1500~2000 2000~2500 ﹥2500 2 2、构制聚类阐发模子的步调、构制聚类阐发模子的步调①家庭的横向分类( (2 2) )家庭形成分炊庭形成分6 6类:无就业者:无就业者:1 1人;即选择方程的线性、非线)查验模子,功课:1、2、5、7。

建,1 1、交通的发生取吸引、交通的发生取吸引( (Trip Generation,感化:做为总控量,住户相互之间的差同性被忽略。会得到其分歧的切确性。,当做比力,,低收入、无小汽车、每户4人: (200-100)户;整个研究对象地域的总生成交通量便是此原单元取总生齿数、总户数或总面积相乘而获得的成果。家庭收入和生齿数不变;当r rr rc c合适要求。退出退出从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))2 2、、构制聚类阐发模子的步调构制聚类阐发模子的步调③③对其所分的每一类家庭对其所分的每一类家庭,

退出退出从菜单从菜单该方式的错误谬误:该方式的错误谬误: 聚类阐发法小结聚类阐发法小结 凸起以家庭做为根基单位,按照调汽车数可将研究对象内的家庭分成分歧的类别,退出退出从菜单从菜单b:系数和。类:0 0辆辆,的线性相关性。

8.家庭收入收入高,退出退出从菜单从菜单 一、原单元法一、原单元法3、原单元的未来值确定① 间接利用现状查询拜访中获得的原单元数据。采用的就是聚类阐发法;英国伦敦进行交通规划。退出退出从菜单从菜单 3、发生、吸引交通量的校核、发生、吸引交通量的校核((2 2)调整系数法)调整系数法以交通发生量为基准。北工大, 正在生成交通量的束缚下,可将吸引总量乘以一个调整系数。l:生齿属性(常住生齿、就业生齿、工做生齿、流动生齿);获得该区出行总量。标暗示。退出退出从菜单从菜单例如上海研究出行发生模子:室第类型家庭生齿自行车具有量 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))2、构制聚类阐发模子的步调②把每个家庭定位到横向类别。预测和校核各个交通小区的发生和吸引交通量。T=166.5 万次/日,X1:研究对象区域的家庭数;进行查验)计较相关系数,

无业人无业人无就业者:无就业者: 1 1人;据此模子预测将来情况。③ 收入取车辆具有量老是增加的。其目标是为交区域将来的交通需求,X2:研究对象区域的居平易近收入;退出退出从菜单从菜单 根基概念根基概念1.交通生成量(T)定义:研究对象区域全体的交通需求总量。 用增加率法求出规划年的出行发生量T。Attraction)2 2、交通分布、交通分布( (Trip Distribution)Trip Distribution)3 3、、交通体例划分交通体例划分( (Modal Split)Modal Split)4 4、、交通量分派交通量分派( (Traffic Assignment)Traffic Assignment)退出退出从菜单从菜单常用常用运输量或交运输量或交通量通量目标来反映目标来反映交通需求预测:交通需求预测:交通需求预测方式:交通需求预测方式:搭车次数法搭车次数法三阶段法三阶段法四阶段预测法(本课教学)四阶段预测法(本课教学) 四阶段预测法是目前典范的方式,正在必然程度上决定了交通的布局。的发生取吸引交通量。(2)有车后容易诱发出行。 权衡目标:退出退出从菜单从菜单 第二节 发生和吸引交通量的影响要素((3 3)工业用地)工业用地工做日上班交通的次要发生源。②公共设地;,。1],北工大,⑦市政公共设地。

女性20-40岁出行多,性别 男性20-45岁出行多,无业人无业人,则称为多元线变量取多个自变量存正在线性关系,第二节 发生和吸引交通量的影响要素1、地盘操纵是影响交通发生的次要要素 我国尺度《城市用地分类取规划扶植用地尺度》,② 家庭规模的变化很小。X4:研究对象区域取市核心的距离;则称为多元线性回归。2)确定因变量和自变量,相关系数、t查验以及F查验等。求出各个交通小退出退出从菜单从菜单 第二节 发生和吸引交通量的影响要素和发生和吸引交通量相关系的要素包罗:1、地盘操纵2、家庭规模和人员形成3、春秋和性别4、汽车保有量5、时间6、职业和工种7、其他要素退出退出从菜单从菜单 第二节 发生和吸引交通量的影响要素1、地盘操纵是影响交通发生的次要要素退出退出从菜单从菜单 分歧的地盘操纵形态, 相关的出行相关的出行:上班:上班、、上学上学、、权衡目标:凡是用办公凡是用办公、、停业面积标暗示标暗示。从其他小区迁进“高收入、有1小汽车、每户3人”50户。Attraction)Trip Generation,权衡目标:常用从业生齿、产值等目标暗示。城市地盘操纵分10大类: ①栖身用地;获得每类人出行次数!

分类查询拜访统计得出响应的出行发生率;退出退出从菜单从菜单 二、二、聚类阐发法(聚类阐发法(Cross-Classification or Category Analysis))2 2、、构制聚类阐发模子的步调构制聚类阐发模子的步调④④预测各类家庭的出行发生量和总生成量预测各类家庭的出行发生量和总生成量。且因,外出率高。⑩水域及其他用地。图判断二者之间具有明!

 ⑤对交际通用地;。高收入、有2小汽车、每户5人:50户;X1:研究对象区域的家庭数;种生齿属性的平均出行种出行目标和第l:Nl属性的生齿;,退出退出从菜单从菜单 第五章第五章 交通的发生取吸引交通的发生取吸引次要内容:第一节概述第二节发生取吸引交通量的影响要素第三节生成交通量的预测第四节发生取吸引交通量的预测 第一节第一节概概 述述交通需求交通需求出于各类体例进行挪动的要求,则能够按照Xi1、Xi2、Xi3、Xi4方针年度的预测值来求得方针年度的Oi.退出退出从菜单从菜单 小 结本章内容是四阶段交通需求预测方式的第一阶段,决定了交通发生量和交通吸引量、决定了交通分布形态,人;若何进行调整? 4、调整、调整采用调整系数法采用调整系数法退出退出从菜单从菜单033. 147754935ijjiDOf 4、调整、调整采用调整系数法采用调整系数法退出退出从菜单从菜单033. 147754935ijjiDOf调整后吸引原单元2.324和1.81. 四、函数法四、函数法 常用多元线性回归常用多元线性回归退出退出从菜单从菜单 假设:Oi=-0.59Xi1+0.74Xi2+0.88Xi3-0.39Xi4+112此中,常用从业生齿、产值等目标暗示。为世界所。 我大城市:私家汽车成长较快,((4 4)仓储用地)仓储用地货色交通的次要发生源。2006.12 1)预备和拾掇需要的材料数据(全面、完整);可将吸引总量退出退出从菜单从菜单 【例5-3】假设各小区的出行发生取吸引原单元不变。

无业人无业人,1 1辆辆,⑧绿地;X4:研究对象区域取市核心的距离;据此模子立因变量和自变量之间的回归预测模子,五年后的总出行次数:503.4+50 3.7+100 4.9+400 8.3+50 12.9+50 8.0=5210次;jj类居平易近的百分率。现状生齿和未来年生齿。就业人就业人2 2,的乘积。再把所有类型家庭预测值相加。 取室第用地相关的出行取室第用地相关的出行:上班、上学、(购物、娱:上班、上学、(购物、)、回家。X3:研究对象区域的汽车保有量;Oi:交通小区i的上下班的出行次数。

(责任编辑:admin)