1、交通工程技术,第十章 道路交通规划基础2 四阶段法,四阶段模型 出行生成(Trip Generation) 通过对城市社会经济分析，预测各交通区的出行发生量及吸引量，即O-D矩阵中的行和及列和 出行分布(Trip Distribution) 将各交通小区的出行发生量及吸引量转换成各交通区之间O-D量，形成O-D矩阵 方式划分(Modal Split) 确定出行量中各交通方式所占比例 交通分配(Traffic Assignment) 把各出行方式的O-D矩阵分配到具体的交通网络上，产生道路交通量或公交线路乘客量,城市交通需求分析与发展预测,出行的影响因素： 1.家庭构成与大小 走亲访友，购物等私
2、人出行多；以家庭为单位的工作、业务等出行几乎没有。 随着家庭规模的增大，人均出行数减少，例如，购物可由一人代替。 2.年龄,性别 男性2650岁出行多， 女性1650岁出行多。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,平均出行次数(男),城市交通需求分析与发展预测,女性不同年龄的平均出行次数,城市交通需求分析与发展预测,出行的影响因素： 3.汽车保有率 汽车保有率高，人均出行数增加。 原因：(1)出行需求高的人买车，(2)有车后容易诱发出行 4.自由时间 自由时间=24-生活必需时间(睡眠、饮食)-约束时间（工作、学习） 自由时间多出行机会大 自由出行量： T=at+
3、b t：自由时间；a，b：系数和常数。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,出行的影响因素： 5.职业、职务 司机、推销、市场开拓人员出行多，教师出行少。 6.外出率 因工种、年龄的不同而异。 7.企业环境 企业大，外出率高。 8.收入 收入高，出行机会多。 9.其他 天气、周日、季节等。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,城市交通需求分析与发展预测,生成交通量（T）预测：生成率法、类别生成率法、回归分析法等多种。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,增长率法： 基本思想：从OD调查中，可得出单位用地面
4、积（单位人口或单位经济指标等）交通产生、吸引量，如假定其是稳定的，则根据规划期限各交通区的用地面积（人口量或经济指标等），便可进行交通生成预测。 把现状已有的交通小区的产生、吸引量乘上增长率，得到各小区未来年的产生、吸引交通量。 增长率法特点：简洁方便。但是增长率确定过于粗略，精确度较低。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,原单位法： 是将单位交通源产生的平均交通量作为原单位，将原单位与总单位数量相乘而得到整个研究地区的总生成交通量。 常使用的原单位有：居住人口每人平均产生的交通量、就业人口每人平均产生的交通量、不同类型的家庭每户平均产生的交通量、不同用途土地单
5、位面积平均产生的交通量。 原单位的现值是从OD调查结果中分析得到。最常用的方法是函数法。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,城市交通需求分析与发展预测,回归分析法 根据调查资料，建立交通产生或吸引与其主要影响因素之间的回归方程，利用所建立的回归方程，通过对主要影响因素的预测，进而预测交通产生量或吸引量。 是交通产生、吸引预测中最常用的方法。 最常用的是多元线性回归模型，有时也采用指数函数、对数函数及幂函数等函数形式进行回归分析。,阶段一：出行生成（交通的产生与吸引）,回归分析法：Q=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+ Q预测的运输量a0 a1 a2 a3. 回归系数X1 X2 X3
6、. 回归因子：人口. 国民生产总值 .如上海市规划设计院根据调查资料分析，得出货车流出行产生量预测回归方程为：其中X1为建筑面积、X2为职工数、X3为人口数。,城市交通需求分析与发展预测,城市交通需求分析与发展预测,出行分布预测是将各交通小区规划年的出行产生量和吸引量转化成为各小区之间的出行交换量的过程，即要得出由出行生成模型所预测的各出行端交通量与区间出行交换量的关系。 分布预测方法大体上分为增长率法和重力模型法。,阶段二：出行分布,城市交通需求分析与发展预测,增长率法就是利用现状OD表，考虑各小区生产量、吸引量的增长率来直接推算未来的OD表。 即：现状分布增长系数=未来分布。 有平均增长率
7、法、Detroit法、Fratar法等几种。应用最广泛的是Fratar法。 其基本假定是交通分布的模式现在和将来变化不大，因此简单、方便，但当土地利用、交通源布局等有较大变化、预测区域交通设施状况有较大变化时，误差较大。,阶段二：出行分布,重力模型考虑了两个小区之间的吸引强度和吸引阻抗因素。它的基本假设为：交通小区i到交通小区j的出行分布量与小区i的出行产生量、小区j的出行吸引量成正比，与小区i和小区j之间的出现距离（或出行费用）成反比。 有无约束重力模型、行程时间模型、美国公路局模型以及双约束重力模型等。后两种目前采用广泛。 优点是考虑因素比增长率更加全面，即使没有完整的OD表也能进行推算预
8、测。缺点是对短距离出行的分布预测会偏大。,城市交通需求分析与发展预测,阶段二：出行分布,交通方式的选择主要对于客流而言。 建立预测模型应考虑的因素 出行特征：出行效用等 。 交通出行者及其家庭特征：职业、性别。 城市和地区特征：城市规模、密度等 。 时段特征：时变性。 交通方式特征 。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,交通方式的分类分析 根据各类交通方式的特点，交通方式可分为自由类交通方式、条件类交通方式以及竞争类交通方式三种情况。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,自由类交通方式 主要是指步行交通 影响因素：出行目的，出行距离、气候条件 条件类交通方式 主要是指单位
9、小汽车、单位大客车、摩托车、私人小汽车等交通方式 影响因素：有关政策、社会经济的发展水平、车辆拥有量、出行目的、出行距离,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,竞争类交通方式 这类交通方式包括自行车、公交车、出租车、卡车等，人们对他们的选择是通过比较它们的便利程度来确定的。 影响因素：交通政策、地理环境、交通时间、交通费用、舒适程度、生活水平、服务水平。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,各种交通方式的特性比较,我国典型南方城市交通方式结构变化,我国城市交通方式结构处于转型期，城市交通机动车化趋势明显。,加强人行交通系 统的规划与建设,加强自行车 交通系统的 规划与建设,我
10、国城市交通方式结构处于转型期，城市交通机动车化趋势明显。,合理引导自行车出行 向公共交通出行转移,影响交通方式划分的因素 1、出行特性 出行目的 上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。 业务出行：因需要在多客户处停留，装卸货物等，所以汽车利用率高、公共交通利用率低。 自由出行：汽车(出租)利用率高。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,城市交通需求分析与发展预测,1、出行特性 出行距离步行 1000km、高附加值货物水运(内河) 短途、捷径、观光水运(近海、远洋) 旅游、散货、低附加值货物。,影响交通方式划分的因素 2、交通服务水平 行驶时间、费用、等待时间、运到期限、舒适
11、性、安全性、可靠性。 行驶时间的可靠性 3、个人属性 职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否。 业务员、推销员汽车使用率高，2040岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,影响交通方式划分的因素 4、家庭属性单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。 5、地区特性人口规模、交通设施水平、地形、气候等。城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高山川、河流多 汽车、公共汽车利用率高雨天、雪天 公共交通方式利用率高停车设施舒适性和便利性。,城市交通需求分析
12、与发展预测,阶段三：方式划分,影响交通方式划分的因素 6、区内人口密度密度高 公共交通利用率高。,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,交通方式选择类型 1.单阶段选择：不区分固定阶层和选择阶层 2.二阶段选择：区分固定阶层和选择阶层,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,交通方式选择类型 3.集计选择：以交通小区为单位 4.非集计选择：以个人为单位 5.二者择一 6.多项选择,城市交通需求分析与发展预测,阶段三：方式划分,交通方式划分模型 1.转移曲线： 根据大量的调查统计资料绘制的各种交通方式的分担率与其影响因素之间的关系曲线。
13、 特点是简单直观。 2.函数模型 线性模型（最为简单） Logit模型,城市交通需求分析与发展预测,阶段四：交通分配,就是把各种出行方式的空间OD分配到具体的交通网络上，通过交通分配所得的路段、交叉口交通量资料是检验道路规划网络是否合理的主要依据之一。 考虑因素： 交通方式，即出行者所采取的交通形式，如公共交通系统、小汽车、自行车等； 行程时间，即在某起点之间采用某一交通方式所需时间。它直接影响着出行分布、交通方式的选择和交通分配； 路段上的速度与流量之间的变化关系； 分配采用的目标。,城市交通需求分析与发展预测,阶段四：交通分配,交通分配原理： Wardrop第一原理：网络上的交通以这样一种
14、方式分布，就是所有使用的路线都比没有使用的路线费用小。 Wardrop第二原理：车辆在网络上的分布，使得网络上所有车辆的总出行时间最小。 满足Wardrop第一、第二原理，则该模型为平衡模型，且满足Wardrop第一原理称为用户优化平衡模型：满足 Wardrop第二原理称为系统优化平衡模型。 分配模型没有使用Wardrop原理，则成为非平衡模型。 平衡模型适用于宏观研究，非平衡模型在实际工程中应用广泛。,非平衡模型根据分配手段可分为有迭代与无迭代两类，就分配形态而言有单路径与多路径两类，下表展示了其组合的四种类型。,非平衡模型分类,城市交通需求分析与发展预测,阶段四：交通分配,城市交通需求分析
15、与发展预测,阶段四：交通分配,1最短路分配（全有全无分配） 该方法假设路段的车辆速度和交叉口延误不受交通负荷或路段的影响，所有驾驶员选择相同的最短路径。这样，任意OD点对应的OD流量被全部分配在连接OD点对应的最短线路上，其他线路不能分配流量。 计算步骤归纳为： 计算每一个OD对之间的最短线路； 将各个OD的交通量分配到相应的最短线路上。 优点；计算简便。缺点：出行量分布不均匀，全部集中在最短路上。,39,案例：求两点间的最短路径,某人打算从V1点到V7点，试问他应该走哪条路径为最短？,40,Dijkstra算法步骤： （1）从点s出发，因Lss=0,将此值标注在s旁的小方框内，表示s点已标号
16、； （2）从s点出发，找出与s相邻点中距离最小的一个，设为r,将Lsr=Lss+dsr的值标在r旁的小方框内，表明r也已标号； （3）从已标号的点出发，找出与这些点相邻的所有未标号点p，若有Lsp=minLss+dsp,Lsr+drp,则对p点标号，并将Lsp的值标在p点旁的小方框内； （4）重复第（3）步，一直到t点得到标号为止。,V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7,2,5,7,2,7,2,4,1,6,3,6,0,2,（1）从v1点出发，对v1点标号，得L11=0； （2）同v1点相邻的未标号点有v2、v3，L1r=min L11+d12,L11+d13=0+5,0+2=2=L13,将
17、v1,v3 加粗。,（3）同v1、v3点相邻的未标号点有v2、v4、v6，L1p=minL11+d12,L13+d34,L13+d36=0+5,2+7,2+4=5=L12,将v1,v2加粗。,（4）同v1、v2、v3点相邻的未标号点有v5、v4、v6， L1p=minL12+d25,L12+d24,L13+d34,L13+d36= 5+7,5+2,2+7,2+4=6=L16,将v3,v6加粗。,（5）同v1、v2、v3、v6点相邻的未标号点有v4、v5、v7， L1p=minL12+d25,L12+d24,L13+d34,L16+d64,L16+d65, L16+d67=5+7,5+2,2+7
18、,6+2,6+1,6+6=7=L14=L15, 将v2,v4,v6,v5加粗。,（5）未标号点有v7，L1p=minL15+d57,L16+d67= 7+3,6+6=10=L17,将v5,v7加粗。,城市交通需求分析与发展预测,阶段四：交通分配,2.容量限制分配法 该方法考虑了行程时间与交通负荷之间的关系，对交叉口、路段通行能力的限制进行了考虑，比较符合实际情况，是国际比较通用的分配方法。 该方法首先将OD表中的每一OD量分配为K部分。计算最短路；分配第一个OD表流量；计算分配了流量的最短路；分配第二个OD表流量 ，直到把K个OD分表全部分配到网络上。 缺点：计算复杂,城市交通需求分析与发展预测,阶段四：交通分配,3多路径概率分配法 多路径概率分配法的思路是将各交通区的出行次数按比例分配到多条可行线路上，改善了相同OD选择单一路径的缺点。它根据出行者对可选路径的行程时间、距离等影响因素反应的程度，确定其选用某一线路的概率。 优点：不是少数借条路段得到全部交通量，而是大部分路段负担着多少不等的交通量。 缺点：将导致某些通行能力低的道路上分配到较大的出行交通量，而通过能力大的干线道路可能分配到较小的出行交通量。,未完待续！,
