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类型《交通分布》课件2.ppt

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:3696975
  • 上传时间:2022-10-05
  • 格式:PPT
  • 页数:42
  • 大小:1.51MB
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    关 键  词:
    交通分布 交通 分布 课件
    资源描述:

    1、第五章交通分布况爱武长沙理工大学2013年09月5.1 概述 已知条件有哪些?分布预测的目的是什么?分布预测存在哪些困难?分布预测要准备哪些数据资料?交通分布预测的主要方法增长率法:均衡增长率法、平均增长率法、Detroit法、Furness法和Fratar法。构造模型法:剖析OD分布的内在规律,并将此规律用数学模型来实现,利用实测数据进行模型参数的标定,最后根据标定后的模型进行交通分布预测。l重力模型法(Gravity model):基本重力模型(无约束重力模型)、单约束重力模型、双约束重力模型。l介入机会模型法(Intervening opportunity model)l熵模型法(Ent

    2、ropy model)l系统平衡模型(System equilibrium model)5.2 增长率法 5.2.1 参数及其含义简介5.2.2 参数间的基本关系)0(ijt、ijt;)0(ig、)0(ja;iG、jA)0(i、)0(j;)0(T、T;)0(F 5.2.3 五种常见的增长率模型 均衡增长率法预测结果最粗糙,无法迭代计算,不满足边际约束条件,无法进行下一步迭代计算。(0)(0)(0)(0)(0)(0)jijiijijijijijijAGTttttTga 平均增长率法 假定将来的OD量按起讫点交通小区交通发生量和吸引量增长系数的平均值增长。预测模型评价:收敛速度慢,要进行多次迭代计

    3、算才能满足边际约束条件。【算例】对均衡增长率算例中的OD表用平均增长率法进行分布预测。Detroit法(1956年Detroit市规划中开发)不仅考虑到交通区的交通发生量、吸引量的增长率,还考虑到整个规划区域交通发生总量(交通吸引总量)增长率对未来交通分布的影响。预测模型评价:考虑因素较多,收敛速度较快。【算例】对均衡增长率算例中的OD表用Detroit法进行分布预测。Furness法(1956年由Furness提出)Furness法是一种矩阵平衡迭代模型,即由起点区所产生的出行量首先取得平衡,随之吸引到终点区的出行量再取得平衡。预测模型评价:迭代收敛速度快。【算例】对均衡增长率算例中的OD表

    4、用Furness法进行分布预测。Fratar法(1954年由Fratar提出)认为两个交通区之间未来交通量不仅与两交通区的交通生成增长系数有关,还与整个规划区域的各交通区交通生成增长系数有关。预测模型评价:迭代收敛速度快。Fratar法的推导过程【算例】对均衡增长率算例中的OD表用Fratar法进行分布预测。增长率法的特点:模型构造简单、易于理解、思路明确、计算简便;不需要小区间的出行时间;预测全部、全方式OD矩阵,也可以获得各种交通目的的OD交通量;对于分布均匀、增长率变化不大的地区,这类模型比较合理。要求有完整的基年OD表;现状OD分布为0,将来的OD分布也为0;对于未来出行分布与现状出行

    5、分布变化较大的地区(如新开发的区域)、交通小区之间的出行时间变化较大的地区不适用;经济结构变化大,现状与未来小区划分不一致时不适用。课堂练习:5.3 重力模型法(最早由Casey于1955年提出)5.3.1无约束重力模型(基本重力模型)基本重力模型的使用:基本重力模型存在的缺陷:无约束重力模型算例:5.3.2 单约束重力模型 A.M.Voorhees模型 模型参数的标定(确定参数 的取值):Voorhees重力模型的使用:BPR模型(美国公路局重力模型)BPR重力模型是对Voorhees重力模型的进一步修正,模型导入了反应小区 i 和小区 j之间固有关系的交通调整参数 kij(又称为地域间结合

    6、度)。模型公式jijijjijijjiijkRfAkRfAGt)()(BPR重力模型的参数标定(求参数 和 kij):BPR重力模型的使用:单约束重力模型算例1:单约束重力模型算例2:5.3.3 双约束重力模型模型参数的标定(确定参数 的取值):双约束重力模型的使用:双约束重力模型算例:重力模型法的特点:可以将土地利用对交通发生与吸引的影响考虑进去;对由于交通设施建设导致的小区间出行时间的变化敏感;模型构造简单,对任何地区都适用;即使没有完整的基年OD表同样可以进行OD分布预测。物理定理刻画的现象与社会经济活动有相似性,但不完全立足于人的行为分析;当小区间行驶时间较小时,分布量将偏大,因此宜在

    7、以交通小区为单位的集合水平上进行标定预测,并且交通小区的面积不宜划得过小;交通阻抗趋近于零时,交通分布量会趋于无穷大,这在模型结构上是不合理的;人们的出行距离分布在全区域一般并非为定值,而重力模型将其视为定值;交通小区之间的行驶时间因交通方式和时间段的不同而异,而重力模型使用了同一时间;为了满足边际约束,需要用增长率法进行迭代计算。作业01:某区域有三个交通区,现状 OD 矩阵及通过出行生成预测所获得的各交通区未来发生总量和吸引总量如下表所示,试用 5 种增长率模型预测未来的 OD分布(迭代两次)?O/D 1 2 3 预测值预测值 1 4 2 2 8 16 2 2 8 4 14 28 3 2

    8、4 4 10 40 8 14 10 32 预测值预测值 16 28 40 84 作业02:试用 Detroit 法预测 OD 分布,基年 OD 矩阵及目标年节点发生量与吸引量的增长倍数如下表所示(迭代一次,以目标年吸引量为标准进行 OD 总量控制)O/D 1 2 3 i 1 10 20 2 2 10 15 1 3 15 20 2 j 2 2 2 作业03:(区内数据不参与模型的标定)已知 5 个交通区,现状 OD 分布见表 1,现状各交通区之间的出现时间见表 2。通过对各交通小区的交通生成进行预测,得到各交通小区未来的交通发生、吸引量见表 3,分析计算得到未来各交通小区间的交通出行时间见表 4

    9、。试用无约束重力模型进行交通分布预测。表 1 现状 OD 分布 表 2 现状各交通区间出行时间 交通区 1 2 3 4 5 交通区 1 2 3 4 5 1 1000 500 300 200 100 1 5 10 18 20 30 2 450 1500 500 100 150 2 12 4 10 25 20 3 350 200 800 300 50 3 15 10 8 15 35 4 150 150 300 700 50 4 20 25 15 10 30 5 80 100 50 70 500 5 35 25 35 35 12 表 3 预测各交通区发生、吸引量 表 4 预测各交通区间出行时间 交通

    10、区 产生量 吸引量 交通区 1 2 3 4 5 1 5000 4000 1 5 10 12 15 20 2 4000 4500 2 10 4 8 20 20 3 3000 3500 3 10 10 7 10 30 4 2500 2500 4 15 20 10 8 20 5 2000 2000 5 30 20 30 30 10 作业04:某区域有三个交通区,现状 OD 矩阵及通过出行生成预测所获得的各交通区未来发生总量和吸引总量如下表所示,各交通区之间的出行时间也列于下表中,试用双约束重力模型进行分布预测?O/D 1 2 3 g G 1 4 2 2 8 16 2 2 8 4 14 28 3 2 4 4 10 40 a 8 14 10 32 A 16 28 40 84 O/D 1 2 3 1 2 4 4 2 4 1 2 3 4 2 2

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