交通方式劃分ppt課件-資料下載頁
2025-01-14 08:18本頁面
【正文】 ～ 3 1~3 — 15～25 5～10 特點： 私家車普及階段與初級階段相比 ，體力型交通方式比例下降，機動化交通方式比例上升，但仍要保持公交的出行占據(jù)較高的比例 大城市、特大城市與中小城市相比 ，體力型交通方式相對較低，機動化交通方式比例相對較高 由于 出行距離 是影響交通方式選擇的重要內(nèi)在因素 ， 且具有較強的規(guī)律性 ， 通常利用 出行方式距離曲線 模型計算交通區(qū)間不同交通方式的分擔率 . 微觀 —— 各交通小區(qū)之間 得到各出行方式的距離曲線后，根據(jù)交通區(qū)之間的距離來計算各出行方式在該距離下的交通分擔率，乘以交通小區(qū)間的交通分布量，從而得到各出行方式的交通分擔量。 )( ijkijijk dPTT ??步 行0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% Km公交車0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50% Km?交通方式劃分的非集計模型 ?集計模型： 以交通小區(qū)為單位構(gòu)造模型 。直接確定交通小區(qū)之間各交通方式的出行分擔量或分擔率。 ?非集計模型： 以交通個體為單位構(gòu)造模型 。先確定不同交通個體對各交通方式的選擇概率，然后再將每個個體的方式選擇結(jié)果集計起來，得到總體的各交通方式分擔量。 集計模型實際上是對交通個體的出行行為從空間、社會經(jīng)濟兩方面進行的集聚。 實例：假設我們在某次出行過程中判斷選擇小汽車還是公交 ?交通方式本身的屬性特征 （如時間、費用等） ?出行者本身的特征 （如是否有車、收入、職業(yè)、年齡等） 首先判斷選擇二者各自的影響因素？ 非集計模型在進行交通方式劃分過程中要將這些因素進行量化 使用 效用函數(shù) 表征，如： 小汽車效用 ： V1n=a1+a2*燃油費 +a3*時間 +a4*出行者是否有車 +a5*年齡 公交車效用 ： V2n=a6*票價 +a7*時間 非集計模型根據(jù)個體選擇交通方式的特性去標定上述參數(shù) 在時間、費用等變化的情況下可以預測交通方式的變化 Logit Models Binary Logit（ BL） 二項 Logit Multinominal Logit (MNL) 多項 Logit Nested Logit (NL) 多層 Logit Logit Models 第 k種交通方式被選擇概率的表達式 : Logit Models 二項 logit（ BL模型） : 非集計模型在進行交通方式劃分過程中要將這些因素進行量化 使用 效用函數(shù) 表征，如： 小汽車效用 ： V1n=a1+a2*燃油費 +a3*時間 +a4*出行者是否有車 +a5*年齡 公交車效用 ： V2n=a6*票價 +a7*時間 非集計模型根據(jù)個體選擇交通方式的特性去標定上述參數(shù) 非集計模型的有關參考書 —— BenAkiva, M. and S. Lerman, Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand [M]. Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 1985 關宏志， 非集計模型－交通行為分析的工具 [M]. 北京：人民交通出版社 有關軟件 —— SPSS、 SAS、 ALOGIT、 BIOGEME、 TRANSCAD等
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