交通發(fā)生與吸引-資料下載頁
2025-01-26 21:55本頁面
【正文】 Cid/Cic=500/250= 該區(qū)域未來出行量： Ti=2*2125=4250次 /天 。 假設(shè)各小區(qū)的平均出行發(fā)生量與吸引量不變，試用例 1的數(shù)據(jù)求出將來的出行發(fā)生與吸引量。 平均出行發(fā)生與吸引量 O \ D 1 2 3 合計 1 2 3 合計 原單位法（交叉分類法） 將來出行發(fā)生與吸引量 ( 調(diào)整前 ) O \ D 1 2 3 合計 1 2 3 合計 ?? ?jjiiDO總量控制 (Control Total) ???iNiii OTOO /39。 ???jNjjj DTDD /39。T= 萬出行數(shù)／日 39。1 ???O 39。2 ??? 39。3 ???O 39。1 ???D 39。2 ??? 39。3 ???D將來出行發(fā)生與吸引量 ( 調(diào)整后 ) O \ D 1 2 3 合計 1 2 91. 9 3 合計 38. 3 90. 3 37. 9 166 .5 函數(shù)法（回歸法） 這種方法是交通小區(qū)的發(fā)生、吸引交通量預測上最常用的方法，由于絕大部分研究是采用多元回歸分析模型，故也被稱為多元回歸分析法（ Regression analysis）。 ??? k ikki xaaT 0?k kkixa0 ??k kkixaaT exp01. 2. 3. ：表示校正系數(shù)； ：表示交通小區(qū)的影響出行的社會經(jīng)濟指標，例如 區(qū)內(nèi)平均收入、平均汽車保有率、 家庭數(shù)、人口、就業(yè)人數(shù)、 土地利用面積等等。 kaa ,0kx? 準備和整理必要的資料數(shù)據(jù)； ? 確定因變量和自變量，尤其是自變量； ? 根據(jù)資料數(shù)據(jù)作出散點圖 。 ? 確定模型形式； ? 求解回歸系數(shù)。 建立模型 ? 初步經(jīng)驗檢驗。 ? 統(tǒng)計檢驗包括離散系數(shù)、相關(guān)系數(shù)、可決系數(shù)等檢驗，從數(shù)學上考察模型； ? 判定預測效果。 檢驗模型 通過上述檢驗后，進入實際預測，提供有價值的信息。 實施預測 一元線性回歸 只有一個變量的一元回歸模型： a、 b— 回歸系數(shù) 。 回歸系數(shù)公式： ii bXaY ??? ??? ? ????nXXnYXYXbiiiiii22 )(nXbnYa ii ?? ??標準差 S計算公式： 式中 n2為自由度，因為 a,b是由實際資料計算的，所以 自由度比 n少 2。 22)?( 22??????? ? ? ??nYXbYaYnYYS iiiiii例題 某城市有六個區(qū)，各區(qū) 2023年機動車擁有量與人口之間 的關(guān)系如下，試用一元線性回歸分析技術(shù)建立預測模型。 分區(qū)號 1 2 3 4 5 6 機動車 300 240 430 310 220 200 人口 12 8 20 12 7 6 解： b=。 a= 所以， Yi=+ 回歸分析方法的缺陷： 1. 不能保證使用了真正有效的說明變量； 2. 即使得到了公式，也不能保證一定是合理的描述了交通現(xiàn)象。 計算結(jié)果通過總量控制法進行修正。 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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