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正文內(nèi)容

長沙理工大學交通規(guī)劃課程設計(編輯修改稿)

2025-02-17 12:22 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 ad進行分配得到的網(wǎng)絡流量圖如下圖所示:2020年路網(wǎng)流量圖 雖然對有效路徑的評定標準進行了精簡, 同時也設計出了一種更有效的算法。但是, 通過對多路徑分配模型的計算發(fā)現(xiàn), 阻抗特別大的路徑上的流量非常小, 可以忽略不計, 它們參與或不參與交通分配都不會對流量分配的最終結果帶來太大的影響, 因而在交通分配的實際操作中, 可以將這些路徑去掉。在現(xiàn)實路網(wǎng)中, 具體的某些OD對之間也總存在一些節(jié)點或路徑, 無論路網(wǎng)的擁擠程度如何, 出行者都沒有訪問它們, 這些沒有被訪問傾向的路徑可以不參加交通分配, 這也將大大地減少計算的工作量。第六章 通道建設規(guī)模分析論證 社會經(jīng)濟發(fā)展預測 社會經(jīng)濟發(fā)展預測是開展彈性系數(shù)法預測的基礎,本次設計主要針對 GDP 數(shù)據(jù)開展預測,要注意對GDP數(shù)據(jù)開展組合預測(至少用2種方法),如可以采用指數(shù)平滑法、回歸分析法、增長率法、灰色預測法等方法進行。長沙市歷年GDP發(fā)展變化年份GDP總值(億元)年份GDP總值(億元)19982005199920062000200720012008200220092003201045002004長沙市歷年GDP發(fā)展變化散點圖如下圖所示: 歷年GDP發(fā)展變化圖 由圖中可以看出,長沙市歷年GDP發(fā)展成上升趨勢,且趨勢越來越明顯。2004年長沙市GDP超過1000億元,2010年長沙市GDP是1998年的8倍多。 為得到2033年過江隧道的預測交通量,首先開展回歸分析法預測未來GDP發(fā)展變化,預測年限為2033年。預測結果如下表回歸分析預測數(shù)據(jù)表所示:年份GDP總值年份GDP總值年份GDP總值199820104500202219992011202320002012202420012013202581542002201420262003201550862027200420162028200520172029200620182030968820072019203120082020662020092021 根據(jù)上表可得到2020年的經(jīng)濟總量為6620億元。然后再根據(jù)增長率法預測2033年GDP總量。其中,1998年到2010年的增長率如下表所示:年份GDP總值(億元)增長率年份GDP總值(億元)增長率19982005 1999 2006 2000 2007 2001 2008 2002 2009 2003 20104500 2004 可求得1998年到2010年的年平均增長率:X=20%,可以根據(jù)平均增長率預測2031年的數(shù)據(jù)。年份GDP(億元)年份GDP(億元)年份GDP(億元)1998 2010 20221999 2011 20232000 2012 2024 2001 2013 2025 2002 2014 2026 2003 2015 2027 2004 2016 20282005 20172029 2006 2018 20302007 2019 2031 2008 20202009 2021 。兩種方法得出的結果可知,平均增長率發(fā)得到的結果誤差較小,由回歸分析法得到的結構比較接近實際。由回歸分析法得到的結果為:2020年的GDP為6620億元,;由平均增長率法的得到的結果為:。采用加權平均法。% 彈性系數(shù)法交通量是社會、經(jīng)濟和技術發(fā)展對交通需求的具體反應,交通量的增長和經(jīng)濟發(fā)展互為因果關系,交通制約經(jīng)濟,反過來,經(jīng)濟又影響交通。交通量的規(guī)模和增長速度與國民經(jīng)濟水平和增長速度緊密相關,因此可采用彈性系數(shù)法開展預測,并基于2020年的隧道交通量預測結果,預測目標年(2031年)的過江隧道交通量。在對一個因素發(fā)展變化預測的基礎上,通過彈性系數(shù)對另一個因素的發(fā)展變化作出預測的一種間接預測方法。采用彈性系數(shù)法開展預測的關鍵是對彈性系數(shù)的確定,預測期彈性系數(shù)應以現(xiàn)狀彈性系數(shù)為基礎,并考慮未來國民經(jīng)濟和社會發(fā)展與交通運輸之間的相互作用綜合確定,如可以采用時間序列方法確定彈性系數(shù)的取值。相關公式為:式中:——預測目標年的交通量——預測基年的交通量——預測期經(jīng)濟指標的年平均增長速度——交通量相對于經(jīng)濟指標的彈性系數(shù)——預測期年數(shù)由交通需求預測的四階段法已經(jīng)預測出預測基年(2020年)。%, . 采用彈性系數(shù)法開展預測的關鍵是對彈性系數(shù)的確定,預測期彈性系數(shù)應以現(xiàn)狀彈性系數(shù)為基礎,并考慮未來國民經(jīng)濟和社會發(fā)展與交通運輸之間的相互作用綜合確定,如可以采用時間序列方法確定彈性系數(shù)的取值,此處取E=。=(1+*)^11==(1+*)^11=在TransCAD操作中,得到目標年2031年機動車高峰小時流量,從而生成2031年路網(wǎng)流量圖,如下圖所示: 2031年路網(wǎng)流量圖綜合以上由彈性系數(shù)法所得出的預測結果,不難看出長沙2020年一2031年間公路交通量均將呈繼續(xù)上升的態(tài)勢,%,預測結果與國家宏觀的國民經(jīng)濟與社會發(fā)展目標基本吻合,或者說基本有能力支撐預期的國內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長速度。 另外,預測結果也提醒我們,未來幾年公路交通量的增長勢頭仍然比較強勁,因而對道路基礎條件的改善提出了新的挑戰(zhàn),需要決策者們未雨綢繆,認真加以應對。要緊緊抓住國家擴大內(nèi)需,實施積極財政政策的機遇,加快發(fā)展公路交通,使公路交通運輸生產(chǎn)力水平躍上一個新臺階,為拉動國民經(jīng)濟增長和改善人民群眾的出行條件做出新的貢獻。 與此同時,還要進一步加快道路運輸結構的調(diào)整,以市場為導向,通過政策引導、行業(yè)推動、企業(yè)自愿、外引內(nèi)聯(lián)等途徑,按照建立現(xiàn)代企業(yè)制度的要求,盡快形成一批具備一級經(jīng)營資質(zhì)的跨地區(qū)、跨行業(yè)的運輸企業(yè)集團,充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)營效益,提高公路客貨運的科技含量和技術水平,加快科技創(chuàng)新,加快公路交通信息化、公路數(shù)據(jù)庫、智能交通系統(tǒng)(ITS)、現(xiàn)代物流技術(MLT)等的開發(fā)研究和推廣應用,實現(xiàn)公路交通新的跨越式發(fā)展。 隧道建設規(guī)模的分析隧道建設規(guī)模分析,首先應確定其通行能力,通行能力的計算可參考《城市道路設計規(guī)范》中提供的方法。根據(jù)預測的過江隧道遠景交通需求,隧道建設規(guī)模應采用多方案分析法,如四車道建設方案、六車道建設方案、八車道建設方案等,從經(jīng)濟性、適用性等角度論證隧道建設規(guī)模,合理分析各種方案下的隧道可能通行能力、隧道擁擠度、隧道服務水平,結合隧道服務水平分析結論及投資經(jīng)濟性綜合做出隧道建設規(guī)模的結論。在城市一般道路與一般交通的條件下,并在不受平面交叉口影響時,一條機動車車道的可能通行能力可采用表的數(shù)值:計算行車速度(km/h)50403020可能通行能力(pcu/h)1690164015501380一條車道的可能通行能力長沙市長沙市湘府路過江隧道為城市主干道,其行車速度為50 km/h,因此其一條機動車車道的可能通行能力為1690 pcu/h。又因不受平面交叉口影響的機動車車道設計通行能力計算公式如下: 式中——一條機動車車道的設計通行能力(pcu/h);——一條機動車車道的路段可能通行能力(pcu/h);——道路分類系數(shù),見表所示:道路分類快速路主干路次干路支路機動車道的道路分類系數(shù)長沙市長沙市湘府路過江隧道為城市主干路,取=,則可以見算出條機動車車道的設計通行能力==1352 pcu/h.各車道飽和度是各車道實際到達交通量與該車道通行能力之比,即若為車輛運行速度,有關的擁擠度系數(shù)為:道路服務水平可分為A、B、C、D、E、F六個服務等級。其中各級服務水平的交通狀況為如下表所示。服務水平交通狀況服務水平交通狀況A暢行車流,基本無延誤D接近不穩(wěn)定車流,有較大延誤,但是司機還能忍受B穩(wěn)定車流,有少量延誤E不穩(wěn)定車流,交通擁擠,延誤很大,司機無法忍受C穩(wěn)定車流,有一定延誤F 道路服務水平道路服務水平的評定結果依據(jù)如下表服務水平V/C交通狀態(tài)描述A暢行車流,基本上無延誤B~穩(wěn)定車流,有少量的延誤C~穩(wěn)定車流,有一定的延誤,但司機可以接受D~接近不穩(wěn)定車流,有較大延誤,但司機還能忍受E~不穩(wěn)定車流,交通擁擠,延誤很大,司機無法忍受F強制車流,交通嚴重堵塞,車輛時停時開(1) 長沙市湘府路過江隧道擬建雙向四車道,則隧道的可能通行能力為5408 pcu/h;,所以其服務水平為F級。交通需求繼續(xù)增大,行駛車輛受別的車輛或行人的干擾更加嚴重,交通流處于不穩(wěn)定流狀態(tài)??拷孪迺r每小時可通行的交通量達到最大值,駕駛者已無自由選擇速度的余地,交通流變成強制狀態(tài)。惡性的交通狀況可能存在著較大的交通安全隱患。(2) 長沙市湘府路過江隧道擬建雙向六車道,則隧道的通行能力為8112pcu/h;,所以其服務水平為E級。說明交通需求很大,行駛車輛受別的車輛或行人的干擾非常嚴重,交通流處于不穩(wěn)定狀態(tài),駕駛員已無自由選擇速度的余地,交通流變成強制狀態(tài)。 (3)長沙市湘府路過江隧道擬建八車道,則隧道的可能通行能力為10816pcu/h;,所以其服務水平為C級。已可以滿足通行需求,車流穩(wěn)定,非高峰小時道路非常暢通,駕駛者選擇車輛運行速度的自由度受到的限制極小。綜合分析:通過以上的分析,對擬建四車道,擬建六車道,擬建八車道,進服務水平進行評定,可知,當擬建八車道時可知服務水平為C級,滿足了交通需求,并可以滿足未來增加的交通量,使2031年前能保證該過江隧道能夠保證居民通行的基本需求。綜上所訴,采取雙向八車道。 第七章 課程設計總結通過AutoCAD劃分交通小區(qū)和調(diào)整路網(wǎng),通過TRANSCAD進行“四階段法”的交通需求預測,得到了2020年長沙市湘府路過江隧道交通量預測值。再根據(jù)開展長沙市未來經(jīng)濟社會發(fā)展預測,并基于2020年的隧道交通量預測結果,采用彈性系數(shù)法預測目標年(2031年)的過江隧道交通量。最后進行隧道建設規(guī)模分析,根據(jù)預測的過江隧道遠景交通需求,采用多方案分析法從經(jīng)濟性、適用性等角度論證隧道建設規(guī)模,并給出相關研究結論。預測結果表示, pcu/h,隧道采用雙向八車道,可能通行能力問為13520pcu/h,服務水平為C級。在這次交通規(guī)劃課程設計中,我從交通小區(qū)的劃分、交通生成預測、交通分布預測、交通方式分擔預測、交通分配預測、隧道建設規(guī)模分析、到撰寫報告都深受其益。在這次的課程設計中最大的收獲就是了解了交通規(guī)劃的流程,并且對每個過程,每個細節(jié)也都有了深刻的了解與體會。把我們在課堂中所學習的知識在現(xiàn)實中運用了起來,這使我們對知識的理解也更加的深入與深刻了。交通小區(qū)劃分和調(diào)整路網(wǎng)是整個課設的基礎與前提,有著至關重要的作用。通過路網(wǎng)與小區(qū),確定小區(qū)的形心,確定最短出行,然后分配交通量,但是在Transcad過程中沒有考慮到小區(qū)與路網(wǎng)的重合,導致后面的交通分配出現(xiàn)了一些小問題。 通過這兩周的交通規(guī)劃的課程設計,熟悉了Transcad的相關操作,煉綜合運用所學專業(yè)知識解決實際問題的能力,使自己具備初步的道路交通工程實際能力。在設計過程中也遇到了不少問題,在計算數(shù)據(jù)時出了很多錯誤;對TRANSCAD使用的不熟練,都給設計帶來不少困難。但我會再接再厲,學好專業(yè)知識和專業(yè)技能,為今后的工作奠定良好的基礎。 主要參考文獻(1) 陸化普.《交通規(guī)劃理論與方法》(第二版).北京:清華大學出版社,2006.(2) 邵春福.《交通規(guī)劃原理》.北京:中國鐵道出版社,2004.(3) 李旭宏.《道路交通規(guī)劃》.南京:東南大學出版社,1994.(4) 《長沙市城市總體規(guī)劃(2003~2020)》(5) 《長沙市綜合交通規(guī)劃(2004~2020)》(6) 《長沙市公共交通規(guī)劃(2004~2020)》(7) 《長沙大河西先導區(qū)綜合交通發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃綱要》(8) 《大河西先導區(qū)洋湖垸控制性詳細規(guī)劃》(9) 《長沙市天心生態(tài)新城控制性詳細規(guī)劃》(10) 《長沙市書院路兩廂控制性詳細規(guī)劃》(11) 《長沙市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報(1998~2010年)》 附錄附錄1:回歸預測程序clc,clearx=[12345678910111213]39。y=[4500]39。x=[ones(13,1),x]。plot(x,y)b=regress(y,x)[m,n]=size(b)y1=b(1,1)+20*b(2,1)y2=b(1,1)+31*b(2,1) 附錄2:回歸分析程序//求線性回歸方程:Y=a+bx//dada[rows*2]數(shù)組:X,Y;rows:數(shù)據(jù)行數(shù);a,b:返回回歸系數(shù)//SquarePoor[4]:返回方差分析指標:回歸平方和,剩余平方和,回歸平方差,剩余平方差//返回值:0求解成功,1錯誤intLinearRegression(
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