基于Transcad的交通规划设计——实验指导书.pdf

1、 基于 TransCAD 的 交 通 规 划 设 计 /实验 指导书 交通工程系 目 录 1、交通分布 . 1 1.1 双约束重力模型参数标定 1 1.1.1 数据准备 . 1 1.1.2 模型标定 . 11 1.2 交通分布预测 13 1.2.1 预测各小区交通发生吸引量 13 1.2.1.1 发生 /吸引量预测模型 13 1.2.1.2 发生 /吸引预测方法及实例 17 1.2.2 建立规划路网 . 22 1.2.3 建立新的阻抗矩阵 23 1.2.4 用已标定的双约束重力模型进行预测 23 2、交通分配 . 27 2.1 交通分配关于 TransCAD 部分的理论基础 27 2.1.1

2、交通分配的定义和作用 27 2.1.2 交通分配的数据准备 27 2.1.3 TransCAD 进行交通分配的流程图 . 29 2.2 基于 TransCAD 的交通分配实例操作 30 Transcad 的实验指导书 1 1 交通分布 1.1 双约束重力模型参数标定 1.1.1 数据准备 （ 1）交通小区 1)交通区划分的目的 在我们进行交通需求分析时需要全面了解交通源以及交通 源之间的交通流，但是，交通源一般都是大量的，不可能对每个交通源进行单独研究。因此，在交通需求分析过程当中，需要将交通源按一定原则和行政区划划分成一系列的小区，这些小区即称为交通区。划分交通小区的主要目的是 :将区域交通

3、需求的产生、吸引与区域的工农业产值、人口等社会经济指标联系起来 ;将交通需求在空间上的流动用交通小区之间的交通分布图表 表示 出来 ;便于用交通分配理论来模拟公路网上的交通流。 2)交通区划分的原则 交通区划分是否适当，将直接影响到交通调查、分析、预测的工作量及精度。首先要确定划分交通区的区域范围 。划分交通区的区域除包括规划区域本身外，还应包括与规划区域有较大交通联系的其它区域。我们已经知道，划分交通区的主要目的是全面了解交通源与交通源之间的交通流。从这个意义上讲，交通区划分越小越好 ;但交通区划分越小，会使调查、分析、预测等工作量越大。交通区划分的基本原则应是在准确、全面反映区域交通源流特

4、征的前提下，使规划工作 量尽可能地减少。在进行交通规划时，交通区划分的多少、大小应视交通的复杂程度和研究目的具体确定。一般来说，规划区域内有直接影响的交通区划分较小，规划区域外有间接影响的其它区域的交通区划分较大， 而且离规划区域越远的区域交通区划分越大 ;交通矛盾突出的地方，交通区划分的小一些，反之则可以大一些，例如城市地区、城镇密集地区的交通区划分一般较小，农村地区、山区、牧区等交通区则相对较大。由于基础资料，如经济、人口等一般都是按照行政区划调查、统计、规划的，因此，为了基础资料收集的便利，交通区划分一般不应打破行政区划。 在研究交通区之间的交通流时，一个交通区被视作一个交通源， 因此，

5、当规划区域内有铁道等构造物或河流等天然分隔带时，应将被它们分隔的那些交通区一分为二，以满足一个交通区只有一个集聚中心的要求。 Transcad 的实验指导书 2 3)实例 以泸州 为例，小区划分直接以各市县区的行政边界为小区边界。共划分了 OD小区 17 个，其中泸州市内的直接影响区 7个，外部的间接影响区 10个。 并对小区进行了编号，见图 1.1。 图 1.1 （ 2） 现状 OD矩阵 1） 进行 OD扩充 对于城市出入口交通量较大，且车速较快，在 实地调查时一般无法将所有通过调查点车辆的牌照及车型全部记录下来时， 有效信息只是部分通 过车辆的车辆牌照和车型， 调查所得的数据只是 抽样，

6、需要将调查所得的抽样 OD扩充为全样 OD. 下面介绍下扩样系数的确定： 在一般 OD 调查数据处理时 ,如路边拦车询问调查 ,只 需根据各 OD 调查点的交通量观测结果确定抽样率 ,即可将调查的抽样 OD 扩样为各点全样 OD,这其中只涉及到单点扩样的问题。而对采用记录车辆牌照法 OD 调查数据进行处理时 ,其数据扩样涉及到所有调查点 ,但由于各个调查点的实际情况不尽一致 ,其实际抽样率均不相同。因此 ,其数据扩样不能简单地根据各调查点的抽样率确定。 根据上述 OD调查原始数据处理结果和交通量观测数据统计结果 ,可以获得交通区 i和 j(对应于调查点 i和 j)之间的抽样 OD 分布量为 i

7、jod , i区、 j区 OD 扩样系数 iA 、 jA (即调查点交通量和该点抽样 OD总量的比值 )。根据 OD 分布的特性 ,考虑到 i区、 j区之间 OD分布扩样与 i点和 j点均有关系 ,其扩样系数 A应该介于 i 区和 j 区各自单独的扩样系数 Ai 和 Aj之间 ,因此应该综合考虑 i区和 j 区的抽样情况进行扩样。 Transcad 的实验指导书 3 现假设 ji ，根据代数定理，则有jjii 2。因此，我们可以设定初始)(2/1 ji ，据此，可以建 立下列模型 : )(2/1 jiijij ODOD 用上式计算出的 ijOD 一般不会满足交通分布的基本约束条件：ji jii

8、 ijii jii ij QODODQODOD 其中 iQ ， jQ 分别为 i调查点和 j调查点的调查交通量 .因此需要反复迭代计算 ,即经第一次计算 ijOD 之后 ,得出 i j jiij ii ODOD Q j j ijji ij ODOD Q再用下式计算第二次近似值 )(2/1 jiijij ODOD 如此反复计算 ,直到 i , j 收敛到等于或接近 1 为止 .至此 ,已经得到扩样后的各交通区之间的OD 分布矩阵 | ijOD |,即为城市交通规划所需要的出入阔机动车 OD 基础资料 ,是下一步交通分析预测的前提 . 2）导入 扩充 后的 OD 矩阵 到 transCAD 中 可

9、以选择在 excell 里面建立 OD 表格，存为 .xls文件格式。 把建好的 . Xls 文件直接拖入 transCAD界面，会出现 Choose Excel Sheet如 图 1.2， Transcad 的实验指导书 4 图 1.2 单击 OK后会出现 Save Excel Sheet as， 对文件进行命名后单击 Save。 图 1.3 新建一个矩阵，单击 File-new工具栏上的 Matrix，出现 图 1.4. 图 1.4 单击 OK 后出现 图 1.5. Transcad 的实验指导书 5 图 1.5 单击 OK，出现下图，给新建的矩阵取名，如 图 1.6. 图 1.6 出现新

10、建的矩阵，然后单击第一列， 如 图 1.7： 图 1.7 单击工作栏的 Matrix下拉列表 Import，以列的方式向新建的矩阵输入。 Transcad 的实验指导书 6 图 1.8 Next Next，选择“ All columns”并从 From列表框中选择对应的值， 图 1.9 点击 Finish， 即完成 OD矩阵的导入： 图 1.10 （ 3）现状路网 在 TRANSCAD中描绘出现状路网或通过 AUTOCAD描图后另存为 DXF格式导入 TRANSCAD 中，如图1.11。 Transcad 的实验指导书 7 图 1.11 （ 4）阻 力 矩阵 用于描述在区域间旅行的难度的阻力有

11、多种不同的指标和方法 ,经常使用的阻力 指标是出行时间，出行距离，以及出行费用。阻力可以是这些指标的组合，或是在不同出行方式下，这些指标值的组合。 如果所规划的区域地势比较平坦 ,路网比较 均匀 ,而且交通分区之间没有明显的大型障碍物(如高山、海湾等 ),则可以使用小区间距离作为交 通阻抗。反之 ,则需要根据路网的设置情况采用最短路径法 (shortest path)来分析交通区之间的交 通阻抗。对于 前者 ,阻抗矩阵的生成方法比较简 单 ,只需要将交通分区层设置为当前使用层 ,然后 采用 TOOLS Distance Matrix 命令就可以自动生成 ;对 于后者 ,一般需要采用基于路网的多

12、路径法 ,即利 用 NETWORKS Multi paths 命令 ,输出阻抗矩阵。 此处以泸州市为例， 使用小区间的出行时间作为交通阻抗， 具体步骤如下： 1） 用 TRANSCAD打开已保存的现状路网图 2） 以线层为当前层，在 DATAVIEW中建立属性列并设置数据 点击“ DATAVIEW” “ MODIFY TABLE”，在 DATAVIEW 里面建立 velocity和 time属性列，其中 velocity为各道路的设计车速须根据实际情况输入， time列则通过 length/velocity 进行赋值。 Transcad 的实验指导书 8 图 1.12 图 1.13 3）对代表

13、小区的节点做选择集。将点层设为可见的（点层通常是隐藏的，需要在图层管理器中进行设置），以点层为当前层，在其 DATAVIEW中新建一列存放小区号。 点击 ，在列表框中选择 ENDPOINT，单击右侧的 SHOW LAYER 图 1.14 以点层为当前层 ，选择 DATAVIEW MODIFY TABLE，新建属性列 centriods. Transcad 的实验指导书 9 图 1.15 以面层为当前层，使用 connect建立面层与线层的联系 connect： tool map editing connect 图 1.16 注意 OPTION的设置 ，如图 1.17： 图 1.17 将 CON

14、NECT后出现的连接线长度和时间属性都设为很小，但不能等于 0；将通行能力设为很大。 对代表小区的 endpoint做选择集 以 endpoint为当前层，选择 selection by condition，设置选择条件。 Transcad 的实验指导书 10 图 1.18 4） 以线层为当前层创建网络， 通过 NETWORKS Multi paths生成阻抗矩阵，具体步骤为： 选择 Networks/Paths-Multiple Paths 弹出 Multiple Paths对话框 图 1.19 从 Minimize下拉列中选择 time为 希望最小化的耗费变量。 图 1.20 单击 OK，

15、 Trans CAD 弹出 Save As 对话框。 输入“阻抗矩阵 ” 并单击 Save得到如 下阻抗矩阵： Transcad 的实验指导书 11 图 1.21 1.1.2 模型标定 根据需要 ,用户可选择指数函数、幂函数、 GAMMA 函数或者 K 系数矩阵 (K Factor Matrix)作为阻抗函数。如果有足够的经验数据 ,用户可选择 K 系数矩阵或者直接引用原来的数 据 ,不必进行参数标定。否则 ,需要选择合适的阻 抗函数 ,并进行标定。 GAMMA 函数可克服指数 函数和幂函数由于交通分区之间的距离过小而造成的分配量过大的弊端 ,因此适应范围较广。 根据实际调查的 OD矩阵 (可

16、以是局部调查 或者 OD反推得到 )、交通分区间的原始阻抗 (impedance)矩阵 ,对阻抗函 数参数进行标定。参 数标定的约束条件与重力模型的约束条件应该一致 ,用户若需要做出行距离分布分析 ,还可设置出 行距离分布 (TLD)最大值。标定结果与用户的设 置有关 ,输出的阻抗参数或者调查分类表以可视 化表格的形式存放 (以 .bin 或者 .dcb 等为后缀 ),如果同时选择输出阻抗系数矩阵 ,则还会生成以 .mtx 为后缀的文件。 此处选用 幂 函数进行参数标定 , 此处以泸州市为例，根据前面导入的扩充后的 OD矩阵以及前面得到阻抗矩阵进行了模型标定。 在 transcad中进行函数标

17、定的具体步骤为： 1.打开一个在 ID 字段存储地区 ID 的数据窗口。这些数据必须包含在一个地图上的地区层中或与一个地区层相链接的数据表。 2.选择 Planning-Trip Distribution-Gravity Calibration 显示 Gravity Calibration 引力模型校准对话框。 Transcad 的实验指导书 12 图 1.22 3.在 Matrix File下拉表中选择包含基年 P-A流量的矩阵文件。 4.在 Layer下拉表中选择的地区层。 5.按以下要求作出选择： 要实现 需要操作 选择约束类型 从 Constraint Type 约束类型列表选项中作出

18、选择 设置最大循环次数 在 Iterations 编辑框赋值 设置收敛精度 在 Convergence 编辑框赋值 设置最大出行长度 在 TLD Maximum 编辑框赋值 7.在 Function列表选项中，选定需要校准的函数的类型 ； 从 Matrix File 和 Matrix 下拉表中选择阻力矩阵 。 8.点击 OK，出现 Save Result Summary File As 存储结果对话框。 9.输入输出矩阵文件名，点击 Save。 TransCAD 校准模型并显示 Results 结果对话框。 10. 点击 Close。 TransCAD 显示 Result Summary 结果

19、摘要对话框 。 图 1.23 Transcad 的实验指导书 13 1.2 交通分布预测 1.2.1 预测各小区交通发生吸引量 图 1.24 发生吸引预测流程图 1.2.1.1 发生 /吸引量预测模型 通常采用时间序列法、回归分析法、 GM（ 1,1）等方法。 1时间序列法 时间序列法是根据规划区域客、货运输的历史统计资料，以时间 t 为自变量建立模型，对未来客、货运输量进行预测。 时间序列预测技术的基本出发点是利 用预测对象过去发展变化的特征来描述和预测未来的变化特征。各种事物的时间序列变化特征一般可以分为趋势形、周期形、不规则形、组合形。在交通生成预测中，一般遇到的是组合形的时间序列，它常

20、常由趋势形和不规则形组合而成。对于不同形式的时间序列，有不同的预测技术。 时间序列预测技术流程图如图所示。 货运量预测 客运量预测 社会客货运量预测 客运周转量预测 换算系数和实载率 各影响区发生吸引量 货运周转量预测 直接影响区 间接影响区 Transcad 的实验指导书 14 图 1.25 移动平均法 移动平均法是最常用的时间序列预测技术方法之一，它包括简单移动平均和趋势移动平均。其中简单移动平均较为粗糙，在目标发展趋势存在多种变化的情况下， 往往会产生较大预测偏差。趋势移动平均比简单移动平均的各项指标有所改善，但仍不够理想，仅适用于最近的短期预测。 指数平滑法 指数平滑法克服了移动平均法

21、的诸多缺点，它对时间序列中的每个数据进行加权处理，注重反映近期环境。指数平滑法分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑和高次指数平滑。指数平滑法对各种趋势及随机变化均有相应的模型，可用于近期预测。 A一次指数平滑 1)1( ttt SaaxS ( 1 . 1 ) a介于 1与 0之间，称 a为平滑系数。 B 二次指数平滑 1)1( ttt SaaxS ( 1 . 2 ) 1)1( ttt SaaSS ( 1 . 3 ) C三次指数平滑 1)1( ttt SaaxS ( 1 . 4 ) 1)1( ttt SaaSS ( 1 . 5 ) 确定模型形式 模型识别 (选择试验模型 ) 参数估计 (

22、计算协方差和相关函数等 ) 诊断检验 预测 不合适 合适 Transcad 的实验指导书 15 1)1( ttt SaaSS （ 1.6） 成长模型 在交通生成预测中常遇到这样的时间序列，即它的发展具有一定的成长过程 :从缓慢增长的发生初期，过渡到迅速增长的发展期，达到一定水平后转至缓慢增长的成熟期，最终趋于极限。从理论上讲，人口的增 长、客货运量的发展均符合这一规律。成长模型的函数形式有数种，常见的为 Compertz模型 Logistic模型，它们的表达式如下所示 : tbcaeY (a0.， 00) （ 1.8） 式中 e为自然对数的底， e=2. 7180. 时间序列预测技术不从因果关

23、系分析入手，自然省去了变量的筛选、自变量预测、参数检验等一系列工作，显得较为简单、直观。但是，时间序列预测技术本身所要求的数学知识较为深奥，计算复杂，只有借助计算机才能实现。 2回归分析法 (因素分析法 ) 交通生成的变化受许多因素的影响，它们之间往往存在着一定的因果关系，回归分析预测法就是一种通过分析研究客货运量与相关因素的联系规律从而进行预测的方法。在交通产生预测中，回归预测的应用较为广泛。 在区域客运量分析中常用总人口、非农业人口 、居民密度、人均旅行次数、人均消费水平、人均国民收入、客车保有量等指标作为相关因素 ;货运量分析中常用总人口、工农业总产值、汽车保有量、人均国民收入、人均消费

24、水平、基建投资额等指标作为相关因素。 回归预测是基于事物之间的相关关系的一种数理统计预测方法。在回归预测中，要先对预测对象 (因变量 )进行定性和定量的分析，确定影响其变化的一个或多个因素 (自变量 )，然后通过预测对象和影响因素的多组观察值建立适当的预测模型，然后进行预测。 回归预测技术的种类有很多。按自变量多少分，有单元回归分析和多元回归分析。按变量之间的函 数关系分，有线性回归和非线性回归；非线性回归中又有多项式回归、对数回归、指数回归、幂回归等。按自变量的性质分，有因子回归和时序回归等。其中最基本的回归技术是一元线性回归和多元线性回归技术。 一元线性回归 bxay （ 1.9） Tra

25、nscad 的实验指导书 16 式中 ,y: 预测对象，因变量或被解释变量 ； x: 影响因素，自变量或解释变量 ； a、 b:回归系数。 单元非线性回归分析 指数回归 bxaeY （ 1.10） 式中， a, b为回归系数。 a, b的确定仍可采用最小二乘法来进行。 对数回归 设自变量与因变量之间的函数关系为 xay ln （ 1.11） 幂回归 设自变量与因变量之间的函数关系为 baxy （ 1.12） 多元线性回归分析 在经济预测中，当预测对象 y受到多个因素 xi, x2,、 xm的影响时，如果各个因素 xi(i=1, 2,，m)与 y的相关关系可以同时近似地用线性函数关系表示，则可建

26、立多元线性回归预测模型进行预测。其预测模型的基本形式如下 : ini i xbby 10（ 1.13） 最后还要对回归分析模型进行检验，较常用的有相关系数检验、 x2检验、 F分布检验、 t分布检验和残差检验等。 3灰色预测 GM (1， 1)模型 灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授在本世纪 80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。近年来，灰色预测在诸多领域 (包括交通需求预测 )都有较好的应用。 GM(1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型，其形式为 : bxdtdx （ 1.14） 式中 x=x (

27、t)， 和 b为待估参数。 Transcad 的实验指导书 17 1.2.1.2 发生 /吸引预测方法及实例 在客货运量预测时，就是利用历史数据对上述模型进行参数标定。由于计算复杂，只有借助计算机才能实现，一般借助 SPSS、 EXCEL的强大数学功能。在本次演示中，我们采用的是 EXCEL的绘图中添加趋势线这一功能。数据来源是泸州历年客运量（如下表所示）。 表 1.1 泸州 历年客运量统计 (周转量未计算民航和铁路运输 ) 年份 客运量（万人） 旅客周转量（万人公里） 合计 公路 铁路 水运 航空 合计 1983 5084 55729 1984 4653 60640 1985 4857 74

28、162 1986 5974 83733 1987 6685 93047 1988 5874 100271 1989 4292 80371 1990 4610 80144 1991 5833 5691 141 1.45 89387 1992 6135 5990 143 1.75 86017 1993 7120 7000 117 3.3 83526 1994 7074 6932 1 139 1.9 116139 1995 6181 6001 27.5 151 1.94 203973 1996 6578 6423 4.5 149 1.1 212024 1997 7322 7172 149 1.47

29、265872 1998 6641 6523 114 3.57 266188 1999 7817 7693 120 4.04 337921 2000 8152 8017 126 8.77 367142 2001 8602 8462 131 8.98 344949 2002 10004 427478 表 1.2 泸州 历年货运量统计 年份 货运量（万吨） 货运周转量（万吨公里） 合计 公路 铁路 水运 航空 合计 1990 1012 18891 1991 1727 1518 209 19012 1992 945 818 127 22498 1993 827 728 99 21453 1994 88

30、4 796 35 53 24239 1995 1277 1166 41 70 68338 1996 1419 1260 46 113 80810 1997 1617 1427 60 47 101446 1998 2810 2568 66 176 0.05 98598 1999 1688 1425 70 193 0.08 89311 2000 2060 1766 77 217 0.22 102345 Transcad 的实验指导书 18 2001 1801 1490 84 201 0.25 91399 2002 2132 114411 2003 2085 135307 （一）社会全方式客货运量预

31、测 (1)客运量预测 采用时间序列法中的三次指数平滑系数、回归 分析中的 GROUTH模型和 inverse模型、，用历史数据对模型进行参数标定。得到每个模型的未来规划年客运量预测值，在对其进行数据融合，得到未来规划年客运量预测值 。具体见表 表 1.3 客运量汇总 (单位：万人 ) 年份 时间序列 回归预测 采用值 年增长率 （ %） 三 次平滑 灰色 模型 GROUTH 曲线 inverse 模型 2010 11787 13753 13273 12151 12821 4.34 2015 13664 13078 16951 13608 15736 4.09 2020 15629 23220

32、21289 14779 19151 3.96 (2)货运量预测 采用时间序列法中的指数预测、回归分析中的 GROUTH 模型和 S-curve模型 ，用历史数据对模型进行参数标定。得到每个模型的未来规划年客运量预测值，在对其进行数据融合，得到未来规划年客运量预测值。具 体见表 表 1.4 货 运量汇总 (单位：万吨 ) 年份 时间序列 回归预测 采用值 年增长率（ %） 指数预测 灰色 预测 S-curve 模型 GROUTH 模型 2010 4789 3418 3266 3742 3665 6.49 2015 7664 4568 3700 5223 4964 6.23 2020 12199

33、6105 3987 7125 6699 6.16 （二）周转量预测 客运周转量和货运周转量采用皮尔曲线、回归分析法、 S曲线等方法获得未来规划年的客货增长量， 在对其进行数据融合， 得到未来规划年的客货周转量预测。具体见表 Transcad 的实验指导书 19 表 1.5 周转量预测表 类比 2010 2015 2020 客运周转量 （万人公里） 皮尔曲线 )1955.11/(439000 )2768.0( tey 272920 275340 276160 回归 )*(606.7888.6678 PGDPy 490597 723202 1031272 S 曲线 )*/(2.41110701.1

34、3( PGDPey 311176 325600 333614 采用值 411177 514349 633197 年增长率（ %） 5.05 4.58 4.25 货运周转量 （万吨公里） 皮尔曲线 )1765.0(544.21/(282410 tey 265810 275300 279420 回归 PGDPy 02.1052.1364 468701 723740 1062178 S 曲线 )*/(5.238616514.12( PGDPey 268867 285044 294122 采用值 401599 524378 674474 年增长率（ %） 6.89 5.48 5.16 表 1.6 泸州

35、 市客、货运周转量年增长率 年份 客运周转量 （万人公里） 客运年增长率 (%) 货运周转量 （万吨公里） 货运年增长率 (%) 1990 124995 87500 1991 137432 9.05 94750 7.65 1992 155031 11.35 103000 8.01 1993 169987 8.80 111500 7.62 1994 185060 8.14 152855 27.06 1995 199912 7.43 159790 4.34 1996 217564 8.11 171204 6.67 1997 225980 3.72 178364 4.01 1998 236000 4

36、.25 178500 0.08 1999 244600 3.52 165000 -8.18 2000 246031 0.58 187705 12.10 2001 247470 0.58 213534 12.10 2002 248918 0.58 232917 8.32 趋势平均增长率 5.45 7.14 2010 411177 5.05 401599 6.89 2015 514349 4.58 524378 5.48 2020 633197 4.25 674474 5.16 （三）各小区客货运量预测 Transcad 的实验指导书 20 以回归法确定 GDP和 周转量 在客货运量中的权重，进而

37、依据这个权重，对各县区分担相应的社会运量。 表 1.7 泸州 市各县区客、货运量分担表 （单位：万人、万吨） 地区 比例（ %） 2010 2015 2020 客运 货运 客运 货运 客运 货运 客运 货运 泸州市 100% 100% 12821 3655 15736 4964 19151 6699 江阳区 27.4% 43.0% 3510 1572 4308 2136 5243 2882 纳溪区 10.4% 4.4% 1333 161 1637 219 1992 296 龙马潭区 13.1% 14.9% 1680 544 2063 739 2510 998 泸县 20.2% 20.1% 25

38、89 736 3178 1000 3868 1349 合江县 14.3% 8.9% 1828 325 2243 442 2730 597 叙永县 10.4% 5.2% 1327 190 1629 258 1983 348 古蔺县 4.3% 3.5% 554 126 680 171 827 231 （四）间接影响区公路客货运量 依据历年交通运输量数据，通过计算分析公路客运量关于 GDP的弹性系数 Ej1，公路货运量关于GDP的弹性系数 Ej2，建立公路运量增长速度与经济建设增长速度的关系来推知未来公路客货运量的发展规模，如下式： ER IEI （ 1.15） 式中 , RI :公路运量增长率；

39、EI :GDP增长率； E :弹性系数。 各级政府部门对未来年 GDP 的增长速度都有相关的战略预测和估计，因此依据式（ 1.15）可以得出公路运量的增长率。然后利用增长率法对未来特征年的公路客货运量进行预测。预测模型一般形式为： tt QQ )1(0 （ 1.16） 式中 , tQ :预测值； 0Q :基年值； :确定的年均增长率； t :预测年限。 Transcad 的实验指导书 21 利用往年数据即可推算未来值。 间接影响区客货运量如 表 1.8所示： 表 1.8 间接影响区客货运量 小区 2010 2015 2020 客运量 （万人） 货运量（万吨） 客运量（万人） 货运量（万吨） 客

40、运量（万人） 货运量（万吨） 自贡 15057 3647 20063 4479 26135 5288 内江 11296 4829 15051 5930 19606 7002 宜宾 20102 6868 26150 7882 33444 8968 乐山 9454 3656 12597 4490 16408 5301 川北 4266 2314 5567 3102 7125 4021 川西 185370 60289 246999 74042 321743 87422 重庆 11744 5929 15648 7281 20384 8597 贵州 107505 46521 143246 57134 18

41、6594 67459 云南 97804 25802 130320 31687 169757 37414 （五）车型换算系数及实载率 采用公路技术标准选取标准 PCU小客车换算系数来计算混合车型换算系数。依据，四川省公路院最新调查数据，结合客货运增长率预测结果如下： iii EXXE （ 1.17） 其中 , iE ：分车型客货量； iX ：分车型车型换算系数。 表 1.9 车型分类表 编号 车型 定义 1 小货 2.5 吨以下 2 中货 2.5 吨至 7.0 吨 3 大货 7.0 吨以上 4 拖挂车 除主体外，另带有挂车的车种 5 集装箱 国际标准集装箱 6 小客 轿车、吉普、面包 (12 座

42、以下、含 12 座 )、机动三轮 7 大客 12 座以上的客车 表 1.10 分车型平均吨、座位及实载率 车型 项目 货车 客车 小货 中货 大货 拖挂 车 集装箱 小客 大客 平均额定吨座位 1.55 4.8 9.7 9.6 20 5.8 28.4 平均实载吨座位 0.92 3.6 8.1 8.7 14.6 3.6 21.2 实载率 (%) 59 75 84 91 73 62 75 Transcad 的实验指导书 22 75 66 表 1.11 现状 泸州 市混合交通车型换算系数 车型 小货 中货 大货 拖挂车 集装箱 小客 大 客 比例（ %） 29.74 13.97 8.39 7.98

43、7.41 14.59 17.95 归一（ %） 44.07 20.70 12.43 11.82 10.98 44.84 55.16 车型换 算系数 1 1.5 2 3 3 1 2 车型换 算系数 1.41 1.58 表 1.12 单位载客货量、车型换算系数预测（单位：吨、人） 类别 客运 货运 2003 2006 2010 2015 2020 2003 2006 2010 2015 2020 单位载 客货量 16.79 14.67 12.81 11.19 9.78 3.65 3.83 4.02 4.23 4.44 车型换 算系数 1.58 1.50 1.43 1.36 1.29 1.41 1.

44、53 1.65 1.80 1.95 （六）各影响区发生（吸引）量 标准小客车数 运量（万人或万吨）车型换算系数 10000/单位载客（货）量 365。 表 1.13 小区特征年发生吸引量（单位： pcu/d） 小区编号 地名 2010 年 2015 年 2020 年 直 接 影 响 区 1 江阳区 26449 36604 50416 2 纳溪区 5631 7655 10340 3 龙马潭区 10550 14535 19922 4 泸县 15218 20927 28625 5 合江县 8774 11987 16280 6 叙永县 5898 8035 10878 7 古蔺县 2937 4026 5

45、488 间 接 影 区 8 自贡 74440 96725 122687 9 内江 79423 102477 128545 10 宜宾 85495 113339 148608 11 乐山 62128 80260 100856 12 资阳 39079 54593 74120 13 川北 791799 1077775 1402787 14 川西 102611 136711 177086 15 重庆 711153 937126 1157079 16 贵州 485256 626465 809303 17 云南 924278 1117619 1353699 1.2.2 建立规划路网 在 TRANSCAD中

46、描绘出现状路网或通过 AUTOCAD描图后另存为 DXF格式导入 TRANSCAD 中。 Transcad 的实验指导书 23 图 1.26 1.2.3 建立新的阻抗矩阵 采用基于 规划 路网的多路径法 ,即利 用 NETWORKS Multi paths命令 ,输出阻抗矩阵 ,具体方法同 1.1.1中的阻力矩阵。 1.2.4 用已标定的双约束重力模型进行预测 用 transcad 进行交通分布的具体步骤如下： 1.打开地区层或包含出行量和吸引量数据表。数据必须包含在地区层中或与地区层相链接。 2.如果想用对照表方法生成摩擦因数，打开一个包含摩擦因数和时间字段的数据表。 3.选择 Planni

47、ng-Trip Distribution-Gravity Application 显示 Gravity Application 引力模型应用对话框。 图 1.27 Transcad 的实验指导书 24 4.在 Dataview 数据表下拉列表中，选择包含出行量和吸引量的数据表。 5.在 Records 记录下拉列表中，选择 All Feature 或一个选择集来指定输出矩阵要包含的地区。 6.点击 General 标签，显示主页中内容。 7.在卷栏中增加或编辑出行目的，可做以下修改： 要实现 需要操作 添加出行目的 单击 Add 添加，并在 Name 栏输入出行目的的名称。 删除出行目的 高亮显示一行，然后单击 Drop. 删除。 调整出行目的的次序 高亮显示一行，然后单击 Move Up 上移或 Move Down 下移 .。 改变出行目的 高亮显示一行，然后在 Productions 和 Attractions 下拉列 表中选择存储产生和吸引数据的字段。 选择约束类型 高亮显示一行，然后在 Constraint