交通規(guī)劃原理習(xí)題一(1-6章)作業(yè)-資料下載頁(yè)
2025-05-29 23:08本頁(yè)面
【正文】 該方法不適用：①將來(lái)的交通小區(qū)分區(qū)發(fā)生變化（有新開(kāi)發(fā)區(qū)時(shí)）②交通小區(qū)之間的行駛時(shí)間發(fā)生變化時(shí)③土地利用發(fā)生較大變化時(shí)。(3)交通小區(qū)之間的交通量值較小時(shí)，存在如下問(wèn)題：①若現(xiàn)狀交通量為零，那么將來(lái)預(yù)測(cè)值也為零②對(duì)于可靠性較低的OD交通量，將來(lái)的預(yù)測(cè)誤差將被擴(kuò)大。(4)將來(lái)交通量?jī)H用一個(gè)增長(zhǎng)系數(shù)表示缺乏合理性。重力模型的特點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：(1)直觀上容易理解(2)能考慮路網(wǎng)的變化和土地利用對(duì)人們的出行產(chǎn)生的影響(3)特定交通小區(qū)之間的OD交通量為零時(shí)，也能預(yù)測(cè)(4)能比較敏感地反映交通小區(qū)之間行駛時(shí)間變化的情況。缺點(diǎn)：(1)模型盡管能考慮到路網(wǎng)的變化和土地利用對(duì)出行的影響，但缺乏對(duì)人的出行行為的分析，跟實(shí)際情況存在一定的偏差。(2) 一般，人們的出行距離分布在全區(qū)域并非為定值，而重力模型將其視為定值。(3)交通小區(qū)之間的行駛時(shí)間因交通方式和時(shí)間段的不同而異，而重力模型使用了同一時(shí)間。(4)求內(nèi)內(nèi)交通量時(shí)的行駛時(shí)間難以給出。(5)交通小區(qū)之間的距離小時(shí)，有夸大預(yù)測(cè)的可能性。(6)利用最小二乘法標(biāo)定的重力模型計(jì)算出的分布交通量必須借助于其他方法進(jìn)行收斂計(jì)算。P145/146答：介入機(jī)會(huì)模型原理 介入機(jī)會(huì)模型（ Intervening Opportunity Model ）是由 Schneider 于 1959 年首先提出的，其基本思路是從某交通小區(qū)發(fā)生的出行機(jī)會(huì)數(shù)與到達(dá)機(jī)會(huì)數(shù)成正比地按距離從近到遠(yuǎn)的順序到達(dá)目的地。它是隨機(jī)概率模型之一，其中的到達(dá)機(jī)會(huì)在購(gòu)物出行時(shí)可視為商店數(shù)或商店面積等。 各交通小區(qū)的通過(guò)、吸引概率： 累計(jì)通過(guò)交通數(shù)： 這里， — 一次到達(dá)機(jī)會(huì)被吸引的概率； xj — j 小區(qū)的到達(dá)機(jī)會(huì)數(shù)； — 出行機(jī)會(huì)通過(guò) j 小區(qū)的概率。 出行機(jī)會(huì)通過(guò) j 小區(qū)的概率為： () 即， j 小區(qū)的通過(guò)概率等于通過(guò) j1 區(qū)的概率與不被 j 小區(qū)所吸引的概率之積。這時(shí)，到達(dá) j 小區(qū)的機(jī)會(huì)數(shù)為： () 式中 —從 1 小區(qū)開(kāi)始通過(guò)的到達(dá)機(jī)會(huì)數(shù)累計(jì)。 j 小區(qū)的到達(dá)機(jī)會(huì)數(shù)與到達(dá)機(jī)會(huì)數(shù)累加的關(guān)系： () 將式（ ）代入式（ ）得： 寫(xiě)成微分形式得： () 再對(duì)上式積分，有 () 或 因?yàn)椋?所以， () 設(shè)有幾個(gè)小區(qū)，根據(jù)出行發(fā)生條件有： 即 () 由式（ ）知 S1=0 所以（ ）變?yōu)?即得 () 所以有： () Wilson 模型 原理 Wilson 模型是由 提出的方法，它以英國(guó)為中心，在區(qū)域科學(xué)方面的應(yīng)用實(shí)例較多，其模型如下式所示。 () 式中 T —對(duì)象地區(qū)的生成交通量。即 OD 交通量的組合數(shù)由求 E 的最大得到。 例如，發(fā)生小區(qū) O ，吸引區(qū) A 和 B ，出行生成量為 4 ，能夠發(fā)生的 OD 交通量狀態(tài)如下： 組合情況 情況 1 情況 2 情況 3 情況 4 情況 5 OD 交通量狀態(tài) 組合數(shù) E ： 各情況發(fā)生概率分別為 1/16, 4/16, 6/16, 4/16, 1/16 。 16 為可能發(fā)生的組合數(shù)。 從上述情況看 , 組合數(shù)為 6 的組合發(fā)生的概率最大 , 因此可以視為最容易發(fā)生。 Wilson 模型的約束條件為： () () () 式中 的交通費(fèi)用； C—總交通費(fèi)用。 最大熵模型一般用以下對(duì)數(shù)拉格朗日方法求解： () 式中 ， ， —拉格朗日系數(shù)。 由式() ，得應(yīng)用 Stirling 近似公式 ，得， () 通常 是常數(shù)，可以從公式中略去，等式其余部分為熵函數(shù)： () 代入（ ）式，并對(duì) 求導(dǎo)數(shù)，得， () 令 ，得， () () 因?yàn)?() 所以 () 同樣， () 這里，令 ，則（ ）為： () 可以看出，式 () 為重力模型。 2 ． Wilson 模型 計(jì)算步驟 步驟 1 給出 ； 步驟 2 求出 ； 步驟 3 求出 ； 步驟 4 如果 ， 非收斂，則返第 2 步；反之執(zhí)行步驟 5 ； 步驟 5 將 ， ， 代入式（ ）求出 ，這時(shí)，如果總費(fèi)用條件式 () 滿(mǎn)足，則結(jié)束計(jì)算，反之，更新 值返回步驟 1 。 佐佐木（ Sasaki ）模型 原理 分別設(shè)定 i 區(qū)的發(fā)生概率 和 j 區(qū)的吸引（選擇）概率 。 ——發(fā)生守恒條件 () ——吸引守恒條件 () () 式中 區(qū)的發(fā)生交通量被 j 區(qū)有吸引的概率。 使用上述概率表示發(fā)生與吸引的端點(diǎn)條件（守恒條件），有： () () 設(shè) OD 交通量 發(fā)生概率 以下式表示： () 式中 — i ， j 之間的行駛時(shí)間。 那么，表中某一微觀狀態(tài)的發(fā)生概率可以用以下多項(xiàng)分布式表示： () 對(duì)上式取對(duì)數(shù)，舍去常數(shù)項(xiàng)，并將 代入后得： () 式中， 為已知數(shù)，在式 () 和式 () 的約束下，求對(duì)數(shù) 的拉格朗日方程，可得， 最容易發(fā)生的 OD 表的發(fā)生概率。 () 式中， 。 式（ ）的第一項(xiàng)表示熵，第二項(xiàng)表示交通阻抗，當(dāng) 時(shí)，與 Wilson 模型相同， 時(shí)，變成運(yùn)輸問(wèn)題。 15
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