交通发生与吸引PPT课件

T
3、在出行方式上选择，进行新的划分
oD
Σ
tij
Σ
Tn
公交OD
oD
Σ
tij
Σ
Tm
自行车OD
4 、把两小区的交通交换量具体地落实到路网上
方法： 现状路网上分未来OD 现状路网上分现状OD
评价现状路网 未来路网上分未来OD
检验规划的方案是否合理
预测的模式
集聚分析（集合预测发）——客观方法 非集聚分析 ——主观方法
其技术关键在于如何选择分类方式，使得的标准差最小。
优点： 1 能够利用已知信息估计家庭类型数量； 2 从其他调查取得出行产生率； 3 计算简单
缺点： 高收入、拥有小汽车数量多的住户在现状与预测两 阶段中的作用不均衡。
实例：20世纪60年代伦敦交通规划。
按照地理条件和家庭属性，分了108个类型。
该研究的基本假定为：
一个区域共有500户家庭，250户有1辆小汽车，另外250 户没有小汽车。假设有汽车家庭出行发生率为6.0次/天 ，无汽车家庭为2.5次/天。假设未来所有家庭都有1辆
小汽车，求规划年的出行发生量Ti。
解：该区域现在出行量：t=250*2.5+250*6=2125次/天
增长系数为：
Fi=Cid/Cic=500/250=2.0
职业、职务：
职业不同出行次数不同。
单位公房： 与工作地点相距很近的居住者出行较少。
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）
其它：
家庭收入、劳动时间、商店营业量等等。
不同年龄男性日人均出行次数（1986年北京市）
2.50
平 2.00 均
1.87 1.75 1.66 1.94 2.07 2.04 1.95 1.78 1.72 1.60
出行——土地使用、社会经济活动到出行过程生成 出行分类：
按Home 由家出行 （ 上班 、非上班）
非由家出行
按目的 工作，上学，购物，公务，旅游…… 按距离 按时间 按方式
出行生成的单位：人，车
出行发生量（Trip Generation）
Pi(数量，形态)
住户的社会经济特征 人口特征 收入特征 车辆的拥有特征
2、检验模型
初步经验检验。 统计检验包括离散系数、相关系数、可决系数 等检验，从数学上考察模型； 判定预测效果。
O\D
1
2
3
合计
1
38.2
2
91.8
3
36.4
合计 38.2 90.0 37.8
166.4
166.0
Oi Dj
i
j
总量控制(Control Total)
Oi' Oi T/ OiN D'j Dj T/ DN j
i
j
T=166.5 万出行数／日
O 1 ' 3.2 8 1.6 5 /1 6.6 4 6 3.2 8
因果分析（其中最典型的是回归分析） 趋势外推（其中最典型的是交叉分类法）
城市交通需求预测
内容
居民 客运 流动人口
对外和过境人口
货运 市内 对外和过境
基本步骤
模式1 ：
居民OD 流动人口OD
过境，对外
居民生成、分布、方式划分、 分配 对外人口生成、分布、方式 划分、分配 生成、分布、方式划分、分配
以估计给定出行目的每户家庭的出行产生量 为基础，建立以家庭属性为变量的函数。
突出家庭规模、收入、拥有小汽车数分类调 查统计得出相应的出行产生率，由现状产生 率得到现状出行量，由未来产生率得到未来 出行量。
基本假定
一定时期内出行率稳定； 家庭规模变化很小，收入与小汽车拥有
数增长； 家庭类型数量及各参数分布可用数学方
出行发生率=出行的发生次数/人.天
出行吸引量（Trip Attraction）
土地使用的形态 Aj 土地面积，性质
建筑面积，性质
(商业，办公，工厂，社会……)
出行生成的两类模型
1、回归分析 y=f(xi)
模型： y=α+β1 x1+ β2 x2+……+ βn xn
多元线性回归 y=α+β1 x1a1+ β2 x2a2+……+ βn xnan 多元非线性回归
1.50
1.39
1.09 1.00
0.50
0.93 0.65 0.52 0.40 0.16
0.00
年龄段
6～10 11～15 16～20 21～25 26～30 31～35 36～40 41～45 46～50 51～55 56～60 61～65 66～70 71～
女性不同年龄的平均出行次数
不同出行目的人均出行原单位（1986年北京市）
出 1.50
1.37
行
1.12
1.09
次 1.00
0.70
数
男 0.50
0.00
6～10 11～15 16～20 21～25 26～30 31～35 36～40 41～45 46～50 51～55 56～60 61～65 66～70
年龄段
71～
()
2.50
2.00
1.84 1.78 1.62 1.71 1.90 1.88 1.73
2.00
1.80
1.60
1.50 1.51
1.40 1.20 1.14 1.14
1.34
1.21
1.12
1.07
1.12 1.17
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
上班 下班 上学 放学 回家 生活 文化娱乐 工作外出 回程 其它
交叉分类或类型分析（按家庭）
Cross-Classification or Category Analysis
O D 1 2 …... j …... n 合计
1

发
2
O2
生
…...
…... 交
i
Oi
通
…...
…... 量
m
Om
合计 D1 D 2 …... D i …... D n T
吸引交通量
生成交通量
交通生成（Trip Production ）
目的：
根据
Zoning OD Study 资料收集
预测：Pi 、Aj (i,j=1,2,3……n)
法导出。
模型说明：
假设tp(h)是由h类家庭产生的、出行目的为p的平均出
行数，类型可按照选择的层次来定义。
计算出行率的标准方法是将标定数据所涉及的家庭分 成多组，然后，按出行目的汇总观测到的总出行量。
按家庭h计算的出行率tp(h)就是将总出行量除以相应的 家庭数量H(h)。
tp h T p (h )/H (h )
发生与吸引交通量的预测
对交通小区的发生、吸引交通量的预测，要考虑到 交通发生源的空间布局关系，从而按区域进行发生、 吸引交通量的预测。
（1）增长率法； （2）原单位法； （3）函数法
增长率法（Growth Factor Method）
把现在的不同分区的发生、吸引交通量 T i 与到预测 时点的增长率 F i 相乘，即
oD 1 2 3 4 … n
Σ
1 t11 t12 t13 t14 … t1n
P1
2 t21 t22 t23 t34 … t2n
.
3 t31 t32 t33 t34 … t3n
.
. .. . .….
.
. .. . .….
.
n tn1 tn2 tn3 tn4 … t nn
Pn
Σ A1 A2 A3 A4 … An
Ti' Fi Ti
F i ：发生、吸引交通量增长率，通常可以用表示
各交通小区活动的指标的增长率来表示。
Fi i i
i
i 人口增长率 汽车拥有数的增长率
i 目基 标准 年年 度度 i小 的i小 的 区 预区 人 测口 人口 i 目 基标 准年 年度 度小 i小 i的 的区 区 人 人均 均车 车辆 辆拥 拥有 有率 率
1. Ti a0 akxik
k
2. Ti a0 akxk
k
3. Ti a0expakxk
k
a0 , ak ：表示校正系数； x k ：表示交通小区的影响出行
的社会经济指标，例如区内 平均收入、平均汽车保有率、 家庭数、人口、就业人数、 土地利用面积等等。
1、建立模型
准备和整理必要的资料数据； 确定因变量和自变量，尤其是自变量； 根据资料数据作出散点图; 确定模型形式； 求解回归系数。
1. 一个独立的家庭是交通发生的基本单位； 2. 每个家庭的生成交通量是由其地理位置（如工作地点） 3. 及其家庭属性决定的； 3. 具有某些同样特点的家庭可以作为基准求出各种类型家 庭的平均出行率； 4. 只要各家庭的外部因素与最初调查时点是相同的，就可 5. 以认为其出行率不变。
按照年收入、汽车拥有数、家庭规模等3个特征对家庭分类：
年收入（英镑）：不足500、500-1000、1000-1500 1500-2000、2000-2500、2500以上
汽车拥有数：0、1、1以上
家庭构成：无就业者，无业成人1人；无就业者，无业成人 1人以上；就业者1人，无业成人1人及以下； 就业者1人，无业成人2人及以上；就业者2人， 无业成人1人及以下；就业者2人，无业成人2人 及以上；
将来出行发生与吸引量(调整后)
O\D 1
2
3
1
2
3
合计 38.3 90.3 37.9
合计 38.2 91.9 36.4 166.5
函数法（回归法）
这种方法是交通小区的发生、吸引交通量预测上最常 用的方法，由于绝大部分研究是采用多元回归分析模 型，故也被称为多元回归分析法（Regression analysis）。
应满足假设：变量与自变量连续，自变量对因变量是 线性的、独立的变量
误差来源： 1 调查误差
2 自变量的变化分布不一定是正态的 3 个别抽样值离散 4 资料欠缺
2 、类别生成法(原单位法)
1） 构造方法 按住宅类兴分 按人口组成
a 家庭分类 按收入 按车辆拥有
b 归类 c 计算每类的平均出行发生率，吸引率 d 计算各分区的发生量，吸引量
O 2 ' 9.8 1 1.5 6 /1 6 .4 6 9 6 .9 1
O 3 ' 3.4 6 1.6 5 /1 6.6 4 6 3.4 6
D 1 ' 3.2 8 1.6 5 /1 6.6 0 6 3.3 8 D 2 ' 9.0 0 1.6 5 /1 6.6 0 6 9.3 0 D 3 ' 3.8 7 1.6 5 /1 6.6 0 6 3.9 7
交通需求预测
.
1
预测四阶段
一、 交通生成预测 二 、交通分布预测 三 、交通方式划分预测 四 、交通分配预测
通过现状OD调查得到一张全人口全方式的现 状OD表
oD 1 2 3 4 … n
Σ
1 t11 t12 t13 t14 … t1n
P1
2 t21 t22 t23 t34 … t2n
.
3 t31 t32 t33 t34 … t3n
该区域未来出行量：Ti=2*2125=4250次/天。
原单位法（交叉分类法）
假设各小区的平均出行发生量与吸引量不变，试用例1 的数据求出将来的出行发生与吸引量。
平均出行发生与吸引量
O\D 1 2 3
合计
1 2.545
2 2.500
3 2.700
合计 2.545 2.550 2.600
将来出行发生与吸引量(调整前)
在某对象区域常住人口平均出行率不变的情况下， 求其将来的出行生成量。（单位：万出行数／日）
O\D 1 2 3
合计
1 28.0
2 50.0
3 27.0
合计 人口(万 28.0 11.0人 /)15.0 51.0 20.0/36.0 26.0 10.0/14.0 105.0 41.0/65.0
出行生成量：T=105.0 现状常住人口：N=41.0 将来常住人口：65.0 平均出行率T/N：105.0/41.0=2.561(出行数/日、人) 将来的生成交通量： X=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日)
出行的影响因素
土地利用
住宅对交通的影响：住宅区面积、住户数、居住区总人口
单位面积的住户数和居民数等。
其它对交通的影响：单位面积的工作人员数、占用的土地
面积等。
其它指标：
学生人数等。
家庭
家庭规模、人口构成： 家庭规模大的出行次数多。
性别、年龄：
越年轻，出行次数越多。
汽车（自行车）拥有数：拥有数越大，出行越多。
.
. .. . .….
.
. .. . .….
.
n tn1 tn2 tn3 tn4 … t nn
Pn
Σ A1 A2 A3 A4 … An
T
1、根据现状OD表求未来交通出行需求
oD 1 2 3 4 … n
Σ
1
P1
2
.
3
.
.
.
.
.
n
Pn
Σ A1 A2 A3 A4 … An
T
2、将总发生量和总吸引量分布到未来的全人口全 方式OD表中
模式2：
居民OD 流动人口OD 生成、分布、方式划分、分配
过境、对外
交通预测基本思路
预测前应获取的资料： 1 现状OD 2 现状和未来的社会经济 3 土地利用 4 交通及其交通设施
第一个阶段：出行的发生与吸引
影响出行生成的因素 生成交通量的预测 发生与吸引交通量的预测
交通生成模型的目的
发生、吸引交通量与生成交通量的关系