城市道路與交通第二章城市交通規(guī)劃-資料下載頁
2025-01-02 14:10本頁面
【正文】 編碼、輸碼 ?OD調查數據的統(tǒng)計分析： 出行生成分析 出行分布分析 出行方式分析 出行時間、距離分析 其他相關參數分析 四、交通量預測 四、交通量預測 ?交通量預測是城市道路交通規(guī)劃的核心內容之一，是道路和交通網絡設計及其方案評價的重要依據 。 四、交通量預測 交通量預測方法簡述 遠景交通量預測 — 四階段法 出行產生 出行分布 交通方式選擇 交通量分配 四階段預測法示意圖 Step1 Step2 Step3 Step4 四、交通量預測 交通量發(fā)生量與吸引量預測 ?交通小區(qū) i的發(fā)生交通量 Qi是指交通小區(qū) i出發(fā)到各交通小區(qū)的交通量之和。 ?交通小區(qū) j的吸引交通量 Dj是指各交通小區(qū)到交通小區(qū) j的交通量之和。 四、交通量預測 交通量發(fā)生量與吸引量預測 ?發(fā)生與吸引交通量的預測是交通需求預測四階段預測中的第一階段，其預測精度的高低將直接影響以后階段乃至整個預測過程的精度。 ? 原單位法 ? 回歸分析法 例題：某交通小區(qū)有 172家獨戶住宅， 287家集體住宅， 550家公寓房屋，其出行產生率分別為： 、 、 /戶；另有 40000平方商業(yè)中心，平均每 100 平方有 ，其吸引率為 /雇員。用原單位法計算該小區(qū)的出行發(fā)生量與吸引量。 四、交通量預測 交通量分布預測 ?交通分布指各交通小區(qū)相互間的人或車的出行交通量。交通分布預測是 “ 四階段預測法 ”的第二步，是把預測獲得的未來各交通小區(qū)的發(fā)生量與吸引量轉換成未來交通小區(qū)之間的分布 OD量，即 OD表。 現在OD表 將來OD表 四、交通量預測 交通量分布預測 ?增長系數法 (平均增長模型、底特律增長模型、福萊特增長模型 ) —— 要求被預測區(qū)域有完整的現狀 OD ?綜合法 （重力模型、介入機會模型、最大熵模型） —— 能夠標定模型的部分現狀 OD數據 四、交通量預測 交通方式劃分 ?交通方式劃分就是將各交通小區(qū)間的交通分布量劃分為各 種交通方式的分布量。交通方式分擔預測是指在進行了出行分布預測得到 OD矩陣之后，確定不同交通方式在交通小區(qū)間OD量中所承擔的比例。 四、交通量預測 交通方式劃分 交通方式選擇的影響因素： ? 出行者的特征（是否擁有或可利用小汽車、家庭結構、家庭收入等） ? 出行特征（出行目的、出行距離、出行時間分布等） ? 交通設施的特征（ 公共交通發(fā)達程度、服務水平、票價、交通設施的完備程度等） 四、交通量預測 交通方式劃分 ?交通方式劃分的預測方法 ?轉移曲線法 ?重力模型 ?概率模型 四、交通量預測 交通量分配 (Trip Assignment) ?交通量分配就是將預測出的交通小區(qū) i和交通小區(qū) j之間的分布交通量，根據道路網描述，按照一定的規(guī)則符合實際地分配到路網中去，進而求出路網中各路段的交通流量。 四、交通量預測 交通量分配 ?最短路徑分配法 ?多路徑概率分配法 全有全無分配方法 （ 最短路徑分配法 ） ? AllorNothing Assignment Method，簡稱 01分配法 ? 最簡單，不考慮路網的擁擠效果。在芝加哥城交通規(guī)劃中，首次獲得應用。 ? 最短路交通分配法的步驟 1. 確定路段行駛時間。 2. 確定各 OD點之間的最短路徑。 3. 各交通區(qū)之間的交通量全部放在路阻最小的路徑上，其余的路徑上的交通量為零。 4. 累計得出各路段的交通量。 出于行者的路徑選擇特性可知 ， 出行者總是希望選擇最合適 （最快 、 最方便 、 最便宜 、 最安全舒適等 ） 的路線出行 ， 稱之為最短路因素 ， 但由于交通網絡的復雜性及交通狀況的隨機性 ， 出行者在選擇出行路線時往往帶有不確定性 ， 稱之為隨機因素 。 這兩種因素存在于出行者的整個出行過程中。因此可以認為兩區(qū)之間的交通，除了具有最短路徑的通過可能性，還存在通過其它路徑的可能性，這種可能性可用路線選擇概率來描述，即區(qū)間交通量要根據通過各條路徑的概率來進行分配，于是分配的結果就不是唯獨少數幾條最短的路徑，而是把交通量分配到大部分路徑上。 常用的路徑選擇模型如下式： 1e xp( / )e xp( / )kK mkitTPtT?????????例 如圖， 2兩個小區(qū)由七個路段連接，路旁數據為零流量時的行駛時間（分），從 1區(qū)到 2區(qū)的分布交通量 Q12=3000輛 /日，請在該路網上進行分布分配， 取 。 ?2?4?1 2 c d a b 3? 3?4? 4?4?演講完畢，謝謝觀看！
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