第3章交通需求预测课件.ppt
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1、第第3 3章章 交通需求预测交通需求预测第第1 1节节 概述概述第第2 2节节 交通生成交通生成预测预测第第3 3节节 交通分布交通分布预测预测第第4 4节节 交通方式交通方式划分划分第第5 5节节 交通量分配交通量分配3.1 3.1 概述概述l交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的联系。评价都与交通需求预测有密切的联系。l传统交通需求预测的传统交通需求预测的“四阶段四阶段”模式模式是指在居是指在居民出行民出行OD调查的基础上,开展现状居民出行调
2、查的基础上,开展现状居民出行模拟和未来居民出行预测。其内容包括交通的模拟和未来居民出行预测。其内容包括交通的发生与吸引、交通分布、交通方式划分和交通发生与吸引、交通分布、交通方式划分和交通流分配。流分配。3.1 3.1 概述概述l20世纪世纪50年代,交通需求预测的根本目的是服务于新年代,交通需求预测的根本目的是服务于新建道路网络的规划设计。建道路网络的规划设计。l1962年美国芝加哥市交通规划研究中提出的年美国芝加哥市交通规划研究中提出的“生成生成分布分布方式划分方式划分分配分配”的预测方法标志着的预测方法标志着“四阶段四阶段”交通预测模型的形成。交通预测模型的形成。l20世纪世纪70年代以
3、来,年代以来,“四阶段四阶段”理论体系逐渐趋于成理论体系逐渐趋于成熟。一大批优秀的计算机软件得以应用,代表性的有熟。一大批优秀的计算机软件得以应用,代表性的有TransCAD、TRIPS、EMME/3等。等。l20世纪世纪60年代末至年代末至70年代初,新交通政策的制定和实年代初,新交通政策的制定和实施,促使人们更多地关注能较好地解释出行者个人或施,促使人们更多地关注能较好地解释出行者个人或家庭的交通决策行为的非集计分析模型的研究。基于家庭的交通决策行为的非集计分析模型的研究。基于活动的出行需求预测方法也逐渐成为交通领域不断研活动的出行需求预测方法也逐渐成为交通领域不断研究和探索的新方向。究和
4、探索的新方向。3.2 3.2 交通生成预测交通生成预测l交通生成预测是交通需求四阶段预测中的第一交通生成预测是交通需求四阶段预测中的第一阶段,是交通需求分析工作中最基本的部分之阶段,是交通需求分析工作中最基本的部分之一,一,目标目标是求得研究对象地区的交通需求总量,是求得研究对象地区的交通需求总量,即交通量生成量,进而在总量的约束下,求出即交通量生成量,进而在总量的约束下,求出各个交通小区的发生与吸引交通量。各个交通小区的发生与吸引交通量。l出行的发生、吸引与土地利用性质和设施规模出行的发生、吸引与土地利用性质和设施规模有着密切的关系。有着密切的关系。3.2.13.2.1 发生与吸引交通量的影
5、响因素发生与吸引交通量的影响因素u 土地利用土地利用u 家庭规模和家庭成员的构成家庭规模和家庭成员的构成 u 性别和年龄性别和年龄 u 汽车保有率汽车保有率u 自由时间自由时间 u 职业和工种职业和工种 u 企业规模、性质企业规模、性质u 家庭收入家庭收入 u 其它其它 一、土地利用一、土地利用l居住用地居住用地是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。其发生与吸引交通量通常用居住面积、住户数、人口、其发生与吸引交通量通常用居住面积、住户数、人口、住户平均人数、单位面积的住户数等指标来表示。住户平均人数、单位面积的住户数等指标来表示。l公共设施用地公共
6、设施用地也是交通的主要发生源之一,其发生与吸也是交通的主要发生源之一,其发生与吸引交通量通常用办公、营业面积、从业人口等指标表示。引交通量通常用办公、营业面积、从业人口等指标表示。l工业用地工业用地是工作日上班交通的主要发生源。其发生与吸是工作日上班交通的主要发生源。其发生与吸引交通量通常用从业人口、产值等指标表示。引交通量通常用从业人口、产值等指标表示。l仓储用地仓储用地是货物交通的主要发生源。其发生与吸引交通是货物交通的主要发生源。其发生与吸引交通量通常用仓库面积、货物吞吐量等指标表示。量通常用仓库面积、货物吞吐量等指标表示。土地利用与交通是互为因果关系土地利用与交通是互为因果关系二、家庭
7、规模和人口构成二、家庭规模和人口构成l家庭是构成人们出行的家庭是构成人们出行的基础基础,上班、弹性出行,上班、弹性出行多以家庭为多以家庭为出发点出发点。l家庭规模和成员构成家庭规模和成员构成是影响家庭出行的主要因是影响家庭出行的主要因素。素。三、性别和年龄三、性别和年龄l性别、年龄不同,出行次数和内容会有所不同。性别、年龄不同,出行次数和内容会有所不同。l男性以男性以2045岁之间的平均出行次数多,女性岁之间的平均出行次数多,女性2040岁平均出行次数多。岁平均出行次数多。l用居民出行调查中不同性别和年龄的平均出行次用居民出行调查中不同性别和年龄的平均出行次数评价和预测出行的发生和吸引交通量。
8、数评价和预测出行的发生和吸引交通量。l几乎在所有年龄层,男性的出行次数比女性多。几乎在所有年龄层,男性的出行次数比女性多。l出行次数随年龄变化的规律几乎是一致的。出行次数随年龄变化的规律几乎是一致的。四、汽车保有率四、汽车保有率l汽车保有率增加,人口出行次数增加。汽车保有率增加,人口出行次数增加。l用汽车保有量或户均汽车保有量(总台数区域、台用汽车保有量或户均汽车保有量(总台数区域、台数人或台数户)指标数人或台数户)指标表示和评价表示和评价。l私人汽车保有量私人汽车保有量将逐渐成为影响城市道路交通的主要将逐渐成为影响城市道路交通的主要因素之一因素之一 。l持有驾照和拥有车辆的居民的出行率均比较
9、高。持有驾照和拥有车辆的居民的出行率均比较高。五、自由时间五、自由时间l自由时间定义为一昼夜的自由时间定义为一昼夜的24h中,除去睡眠、中,除去睡眠、饮食等生活必须的时间和工作、学习等约束时饮食等生活必须的时间和工作、学习等约束时间的剩余值。间的剩余值。l自由时间增加后,用于出行的时间增加,购物、自由时间增加后,用于出行的时间增加,购物、娱乐等弹性出行也会增加。娱乐等弹性出行也会增加。l研究表明,弹性出行次数与自由时间可以用线研究表明,弹性出行次数与自由时间可以用线性方程表示。性方程表示。六、职业和工种六、职业和工种l职业和职务或工作性质的不同是造成出行量不同的主职业和职务或工作性质的不同是造
10、成出行量不同的主要原因之一,各国的居民出行数据都表明了这一点。要原因之一,各国的居民出行数据都表明了这一点。l汽车司机、采购员、推销员、业务员的平均出行多,汽车司机、采购员、推销员、业务员的平均出行多,工人、学生、教师、行政管理人员的平均出行少。工人、学生、教师、行政管理人员的平均出行少。七、企业规模、性质七、企业规模、性质l企业大、业务量大,外出率也就越高。企业大、业务量大,外出率也就越高。八、家庭收入八、家庭收入l家庭收入也是影响出行,尤其是弹性出行的主家庭收入也是影响出行,尤其是弹性出行的主要因素之一。要因素之一。l高收入家庭,汽车购买率高,购物、娱乐等需高收入家庭,汽车购买率高,购物、
11、娱乐等需求也高,平均出行次数多。求也高,平均出行次数多。九、其它九、其它l劳动时间、商店销售额、工厂总产量、城市的劳动时间、商店销售额、工厂总产量、城市的特点等许多因素也被考虑作为影响交通产生的特点等许多因素也被考虑作为影响交通产生的因素。因素。l天气、工作日、休息日和季节等的不同也影响天气、工作日、休息日和季节等的不同也影响人们的出行。人们的出行。3.2.23.2.2生成交通量的预测生成交通量的预测l出行可分为由家出行与非由家出行。出行可分为由家出行与非由家出行。l出行生成有出行生成有两种单位两种单位:一种是以车为单位;另一:一种是以车为单位;另一种是以人为单位。种是以人为单位。l出行生成包
12、括出行发生与出行吸引。前者以社会出行生成包括出行发生与出行吸引。前者以社会经济特性为主,后者以土地利用的形态为主。经济特性为主,后者以土地利用的形态为主。l出行生成交通量通常作为总控制量,用来预测和出行生成交通量通常作为总控制量,用来预测和校核各个交通小区的发生和吸引交通量。校核各个交通小区的发生和吸引交通量。lOD表中发生交通量、吸引交通量和生成交通量表中发生交通量、吸引交通量和生成交通量三者之间的三者之间的关系关系。发生、吸引交通量与生成交通量的关系发生、吸引交通量与生成交通量的关系 O D12jn合计12im合计.1O2OiOT1D2DjD.mOnD发生交通量发生交通量吸引交通量吸引交通
13、量生成交通量生成交通量3.2.2 3.2.2 生成交通量的预测生成交通量的预测l生成交通量的预测方法主要有生成交通量的预测方法主要有原单位法、增长率原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。法、交叉分类法和函数法。l还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的趋势法趋势法及及回归分析回归分析等方法。等方法。1.原单位法原单位法l原单位是指单位指标,其计算方法通常有两种:原单位是指单位指标,其计算方法通常有两种:一是用居住人口或就业人口每人平均的交通生一是用居住人口或就业人口每人平均的交通生成量来进行推算的成量来进行推算的个人原单位法个人原单位法,另一种就是
14、,另一种就是以不同用途的土地面积或单位办公面积平均发以不同用途的土地面积或单位办公面积平均发生的交通量来预测的生的交通量来预测的面积单位法面积单位法。l不同方法选取的不同方法选取的原单位指标原单位指标也不同,主要有:也不同,主要有:根据人口属性以不同出行目的的单位出行次数根据人口属性以不同出行目的的单位出行次数为原单位进行预测;以单位用地面积或单位经为原单位进行预测;以单位用地面积或单位经济指标为基准对原单位进行预测。济指标为基准对原单位进行预测。1.原单位法原单位法l在居民出行预测中经常采用的是以单位出行次数作为原单在居民出行预测中经常采用的是以单位出行次数作为原单位(位(单位出行次数预测法
15、单位出行次数预测法)。)。l单位出行次数为人均或家庭平均每天的出行次数,它由单位出行次数为人均或家庭平均每天的出行次数,它由居居民出行调查民出行调查结果统计得出。结果统计得出。l不同不同出行目的出行目的有着不同的单位出行次数。有着不同的单位出行次数。1.原单位法原单位法预测不同出行目的的生成交通量预测不同出行目的的生成交通量:)(ssmsmNaT1.原单位法原单位法l原单位法预测的出行生成量除由人口属性按出原单位法预测的出行生成量除由人口属性按出行目的的不同预测外,还可以以土地利用或经行目的的不同预测外,还可以以土地利用或经济指标为基准预测。从调查中得出单位用地面济指标为基准预测。从调查中得出
16、单位用地面积或单位经济指标的发生与吸引交通量。积或单位经济指标的发生与吸引交通量。l根据交通调查可得到交通预测所需的原单位指根据交通调查可得到交通预测所需的原单位指标值。在数据资料不足的情况下,也可以采用标值。在数据资料不足的情况下,也可以采用简易方法对研究区域进行数据采集或标定。简易方法对研究区域进行数据采集或标定。1.原单位法原单位法生成生成原单位的将来值原单位的将来值确定:确定:l直接使用直接使用现状调查现状调查中得到的原单位数据。中得到的原单位数据。l将现状调查得到的原单位乘以其它指标的增长将现状调查得到的原单位乘以其它指标的增长率来推算,即率来推算,即增长率法增长率法。l最常用的也是
17、最主要的为最常用的也是最主要的为函数法函数法。通常按不同。通常按不同的出行目的来预测不同出行目的的原单位。函的出行目的来预测不同出行目的的原单位。函数的影响因素(或称自变量)多采用性别、年数的影响因素(或称自变量)多采用性别、年龄等指标。龄等指标。【例例3-13-1】在某对象区域常住人口平均出行次数不变的情况下,在某对象区域常住人口平均出行次数不变的情况下,采用单位出行次数预测其将来的出行生成量。采用单位出行次数预测其将来的出行生成量。(单位:万出行数日)(单位:万出行数日)现状出行生成量现状出行生成量:T=28.0+51.0+26.0=28.0+50.0+27.0=105.0(万次)(万次)
18、现状常住人口:现状常住人口:N=11.0+20.0+10.0=41.0(万人)(万人)将来常住人口:将来常住人口:M=15.0+36.0+14.0=65.0现状平均出行率现状平均出行率T/N:105.0/41.0=2.561 次次/(日(日 人)人)将来的生成交通量:将来的生成交通量:Tn=M(T/N)=65.02.561=166.5(万次万次/日日)2.交叉分类法交叉分类法 l突出以突出以家庭家庭作为基本单位,用将来的出行发生作为基本单位,用将来的出行发生率求得将来的出行量。率求得将来的出行量。l交叉分类首先用在美国的普吉湾区域交通调查交叉分类首先用在美国的普吉湾区域交通调查中,是一个基于土
19、地利用的出行生成模型。基中,是一个基于土地利用的出行生成模型。基本思想是本思想是把家庭按类型分类把家庭按类型分类(小汽车拥有量、(小汽车拥有量、家庭规模和家庭收入),从而求得不同类型家家庭规模和家庭收入),从而求得不同类型家庭的平均出行率。预测时以将来同类型家庭的庭的平均出行率。预测时以将来同类型家庭的预测值乘以相应的出行率。预测值乘以相应的出行率。2.交叉分类法交叉分类法交叉分类法必须服从的交叉分类法必须服从的假定假定:l一定时期内一定时期内出行率出行率是稳定的。是稳定的。l家庭规模家庭规模的变化很小。的变化很小。l收入与车辆拥有量收入与车辆拥有量总是增长的。总是增长的。l每种类型内的每种类
20、型内的家庭数量家庭数量,可用相应于该家庭收,可用相应于该家庭收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出的数入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出的数学分布方法来估计。学分布方法来估计。2.交叉分类法交叉分类法构造交叉分类模型的构造交叉分类模型的步骤步骤:有关家庭的横向分类。有关家庭的横向分类。把每个家庭定位到横向类别。把每个家庭定位到横向类别。对其所分的每一类,计算其平均出行率。对其所分的每一类,计算其平均出行率。计算各小区的出行发生。计算各小区的出行发生。NQpCinCCi1【例例3-23-2】澳大利亚城市类别产生率。根据家庭规模、收入及家庭拥有小汽车数可澳大利亚城市类别产生率。根据家庭规模、收入
21、及家庭拥有小汽车数可将研究对象内的家庭分成不同的类别将研究对象内的家庭分成不同的类别 。已知:低收入、无小汽车、每户。已知:低收入、无小汽车、每户3 3人人100100户;低收入、无小汽车、每户户;低收入、无小汽车、每户4 4人人200200户;中等收入、有户;中等收入、有1 1小汽车、每小汽车、每户户4 4人人300300户;高收入、有户;高收入、有2 2小汽车、每户小汽车、每户5 5人人5050户。求出行总量。户。求出行总量。【解解】出行总量为:出行总量为:1003.4+2004.9+3008.3+5012.9=4455(人次(人次/日)日)交叉分类法的优点交叉分类法的优点 l直观、容易了
22、解。直观、容易了解。l资料的有效利用。资料的有效利用。l容易检验与更新。容易检验与更新。l可以适用于各种研究范围。可以适用于各种研究范围。如区域规划、运输通道规划和新发展区。如区域规划、运输通道规划和新发展区。交叉分类法的缺点交叉分类法的缺点l每一横向分类的小格中,住户彼此之间的差异每一横向分类的小格中,住户彼此之间的差异性被忽略。性被忽略。l因各个小格样本数的不同,得到的出行率用于因各个小格样本数的不同,得到的出行率用于预测时,会失去其一致的精确性。预测时,会失去其一致的精确性。l同一类变量类别等级的确定是凭个人主观,失同一类变量类别等级的确定是凭个人主观,失之客观。之客观。l当本方法用于预
23、测时,每一小格规划年的资料当本方法用于预测时,每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。预测将是一项繁杂工作。3.个人分类方法个人分类方法 l是对基于家庭的分类模型的一种替代方法。是对基于家庭的分类模型的一种替代方法。l令令 tj 表示出行率,即在某一时间内表示出行率,即在某一时间内 j 类人中平均类人中平均每人的出行次数;每人的出行次数;Ti 表示表示i小区各类居民的总出小区各类居民的总出行数;行数;Ni 为为i小区的居民总数;小区的居民总数;aij 为为 i 小区的小区的 j 类居民的百分率。则类居民的百分率。则 i 小区的出行发生量为:小区的出行发生量为:taNTjjijii3.个人分类
24、方法个人分类方法与基于家庭的类别分析法相比具有如下与基于家庭的类别分析法相比具有如下优点优点:l同经典的交通需求模型的其他部分完全兼容。同经典的交通需求模型的其他部分完全兼容。l也可采用交叉分类方法。也可采用交叉分类方法。l建立模型所需要的样本数比基于家庭模型少几倍。建立模型所需要的样本数比基于家庭模型少几倍。l很容易考虑人口统计的变化。很容易考虑人口统计的变化。l个人分类较家庭分类预测起来更容易。个人分类较家庭分类预测起来更容易。个人分类模型的个人分类模型的主要限制主要限制是很难兼顾家庭间的是很难兼顾家庭间的相互影响、家庭的花费和预算。相互影响、家庭的花费和预算。3.2.3 3.2.3 发生
25、与吸引交通量的预测发生与吸引交通量的预测l预测方法分增长率法、原单位法、交叉分预测方法分增长率法、原单位法、交叉分类法、函数法。类法、函数法。1.原单位法原单位法 首先分别计算首先分别计算发生原单位发生原单位和和吸引原单位吸引原单位,然后根据,然后根据发生原单位和吸引原单位与人口、面积等属性的乘发生原单位和吸引原单位与人口、面积等属性的乘积预测得到发生与吸引交通量的值。积预测得到发生与吸引交通量的值。iibxO jjcxD 其中,其中,i,j:交通小区;交通小区;x:属性变量(土地利用类别、面积、常住人口等);属性变量(土地利用类别、面积、常住人口等);b:某出行目的的单位出行发生次数(次某出
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