城市与大都市货物运输交通：现有模型综述
城市规划中的交通运输需求分析与交通模型建立
城市规划中的交通运输需求分析与交通模型建立随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。
交通运输作为城市发展的重要支撑，对城市的经济、环境和社会发展起着至关重要的作用。
因此，在城市规划中，对交通运输需求进行准确的分析和合理的模型建立是至关重要的。
一、交通运输需求分析城市交通运输需求的分析是城市规划的基础，它涉及到城市的人口分布、就业结构、居住模式、出行方式等多个方面。
通过对这些因素的综合分析，可以准确把握城市交通需求的特点和趋势。
首先，人口分布是交通运输需求分析的重要依据。
人口分布决定了城市交通需求的空间分布特点。
例如，人口集中的商业区和办公区域交通需求较大，而住宅区的交通需求相对较小。
因此，在城市规划中，应该合理规划交通网络，以满足不同区域的交通需求。
其次，就业结构也是交通运输需求分析的重要因素。
就业结构的不同决定了不同行业和企业的交通需求差异。
例如，制造业对货物运输的需求较大，而服务业对人员流动的需求较大。
因此，在城市规划中，应该结合就业结构的特点，合理规划交通设施，以满足不同行业的交通需求。
另外，居住模式和出行方式也对交通运输需求产生重要影响。
随着城市化进程的加速，人们的居住模式和出行方式发生了较大变化。
例如，传统的居住模式是以独立住宅为主，而现在越来越多的人选择住在高层住宅和公寓，这对交通需求提出了新的挑战。
因此，在城市规划中，应该合理规划住宅区和交通设施，以适应不同居住模式和出行方式的需求。
二、交通模型建立交通模型是对城市交通运输需求进行定量分析的工具，它可以通过建立数学模型，模拟城市交通运输的需求和供给，从而为城市规划提供科学依据。
首先，交通模型需要考虑城市的交通网络。
城市的交通网络是交通模型建立的基础，它包括道路、公交线路、地铁线路等交通设施。
通过对交通网络的建模，可以分析不同交通设施的利用率和效益，从而为城市规划提供交通设施的优化建议。
其次，交通模型需要考虑人口分布和出行方式。
人口分布和出行方式直接影响城市的交通需求。
城市交通规划中的城市交通模型
城市交通规划中的城市交通模型随着城市化的进程不断加速，城市交通问题成为全球面临的共同挑战之一。
为了解决城市交通拥堵和环境污染等问题，城市交通规划显得尤为关键。
而在城市交通规划中，城市交通模型的应用具有重要意义。
城市交通模型是指对城市交通系统各要素之间的关系进行建模，以预测和评估交通系统变化对城市和居民的影响。
城市交通模型可以分为宏观模型、微观模型和混合模型。
宏观模型是通过对整个城市交通系统进行全局分析，预测城市交通流量和拥堵情况，为城市交通规划提供决策支持。
宏观模型通常基于流量平衡理论，通过引入交通需求、交通网络和交通控制等变量，得出不同情景下的交通流量分布和交通拥堵状况。
而微观模型则更加关注个体行为和交通流动的细节，通过对驾驶员、乘客和行人等个体行为进行建模，研究交通运输系统中的交互作用和决策过程。
微观模型一般基于交通流模型和交通决策模型，对交通网络中的交通流动进行仿真和预测，并分析交通行为对交通系统性能的影响。
混合模型则结合宏观模型和微观模型的优点，可以更全面和准确地描述交通系统的运行情况。
在城市交通规划中，城市交通模型的应用广泛而深入。
首先，城市交通模型可以用于交通需求预测和出行行为分析。
通过建立合理的出行行为模型，可以预测不同出行目的、出行方式和出行距离的需求分布，并评估不同交通政策对交通流量的影响。
这有助于制定合理的交通规划和管理措施，提高交通系统的运行效率和出行体验。
其次，城市交通模型可以用于交通网络设计和优化。
通过对交通网络拓扑结构进行建模和仿真，可以评估不同交通网络方案对交通流分布和交通拥堵状况的影响，优化道路布局和信号控制，提高交通能力和服务水平。
此外，城市交通模型还可以用于城市交通规划中的环境影响评估和可持续发展分析。
通过引入环境因素和碳排放等变量，评估不同交通政策对环境和可持续发展目标的影响，促进低碳交通和可持续交通的发展。
然而，城市交通模型在应用过程中也存在一些挑战和问题。
城市交通运输规划中的模型与算法研究
城市交通运输规划中的模型与算法研究随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，如何高效地规划和优化城市交通运输系统成为当前需要解决的问题。
而在城市交通规划中，模型与算法的研究显得尤为重要。
一、模型研究城市交通规划中需要建立一些数学模型来解决当下城市交通面临的问题。
这些模型可以反映出交通系统的运行状况，先进的模型将会逐渐替代传统的手工编制方法，减少人工干预。
常见的模型有以下几种：1.交通流模型交通流模型是一种动态模型，它可以用来模拟车辆在路网上的运行流程。
交通流模型不仅可以反映季节变化等交通特征，还可以模拟紧急情况下的路况变化，为交通规划提供指导。
2.路线选择模型路线选择模型是一种静态模型，它可以用来预测不同用户在不同时间段内选择路线的情况，并为城市交通规划提供可行性分析。
3.化规模模型化规模模型可以将城市交通规划的复杂性转化为一个简单的问题，计算系统可以在实时模式下自动优化城市交通系统。
二、算法研究模型的研究只是建立一个良好的框架，而算法则是实现这个框架的基础。
在城市交通规划中，常用的算法有以下几种：1.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于随机模拟的全局优化算法，目的是将系统的能量降至最低。
在城市交通规划中，模拟退火算法被广泛应用于路线优化。
2.遗传算法遗传算法是一种基于进化论的算法，它通过模拟生物适应性来寻找最优解。
在城市交通规划中，遗传算法被广泛应用于个体和社会交通系统的优化。
3.模糊逻辑算法模糊逻辑算法是一种用于处理模糊性问题的算法，它可以直接处理交通系统中具有不确定性的现象，提高交通流量和效率。
在城市交通规划中，模糊逻辑也被广泛应用。
三、模型与算法的应用传统的城市交通规划方法通常依赖于人工经验，这种方法有时不仅效率低下，而且容易出错。
而在模型与算法的基础上，城市交通规划不仅可以建立更精确的定量分析模型，还可以通过模拟操作提前预测问题并提前发现潜在的风险。
在大多数交通规划中，交通容量的分配是一个关键问题。
城市交通运输发展现状与未来趋势分析
城市交通运输发展现状与未来趋势分析
一、发展现状
1.交通基础设施不断完善：近年来，随着城市化进程的加快，城市交通运输基础设施不断完善。
包括道路、桥梁、隧道、轨道交通等在内的交通设施不断增加，为城市交通运输提供了坚实的基础。
2.交通工具多样化：随着科技的发展，城市交通运输工具也在不断更新换代。
传统的公交车、出租车等交通工具仍然发挥着重要作用，同时，共享单车、网约车、无人驾驶汽车等新型交通工具也逐渐兴起，为城市交通运输注入了新的活力。
3.交通拥堵问题日益突出：虽然交通基础设施不断完善，但城市交通运输仍然面临着交通拥堵的问题。
尤其是在高峰时段，许多城市的主要道路和交通枢纽都会出现拥堵现象，严重影响了城市交通的效率和舒适度。
二、未来趋势
1.智能交通系统的发展：随着人工智能、大数据等技术的发展，智能交通系统将成为未来城市交通运输的重要发展方向。
智能交通系统可以通过实时监测交通流量、路况等信息，对交通信号灯、交通标志等进行智能控制，提高交通运输的效率和安全性。
2.绿色出行理念的普及：随着环保意识的提高，绿色出行理念将逐渐普及。
未来，城市交通运输将更加注重环保和可持续发展，推广低碳、环保的交通工具和出行方式，减少交通运输对环境的影响。
3.共享经济的发展：共享经济已经成为城市交通运输领域的一股重要力量。
未来，随着共享经济的发展，城市交通运输将更加便捷、高效。
例如，共享单车、网约车等新型交通工具将继续普及，为人们提供更加多样化的出行选择。
总之，城市交通运输发展面临着诸多挑战和机遇。
未来，城市交通运输将更加注重智能化、绿色化、共享化等方向发展，为城市的可持续发展做出更大的贡献。
现代交通运输规划与管理的综合优化模型
现代交通运输规划与管理的综合优化模型在现代社会中，交通运输扮演着至关重要的角色。
有效的交通规划与管理对于城市发展和居民生活质量都有着巨大的影响。
为了实现城市交通的高效运行和资源的合理利用，各地普遍采用综合优化模型来进行交通运输规划与管理。
综合优化模型是一种数学模型，通过考虑各种变量和约束条件，以最大程度地满足交通运输的需求和目标。
这种模型可以分析和评估不同的交通策略，帮助制定决策并优化资源分配。
在交通规划中，综合优化模型往往涵盖以下几个方面。
首先是交通需求预测。
通过收集并分析历史和实时的交通数据，综合优化模型可以预测未来的交通需求。
这对于制定适当的交通策略非常重要。
例如，如果预测到某个地区的通勤需求将大幅增加，交通规划者可以提前采取措施来增加交通容量，以避免交通拥堵。
其次是交通网络优化。
综合优化模型可以帮助决策者评估不同的交通网络布局，并选择最佳方案。
在城市快速发展的背景下，优化交通网络对于减轻交通压力、提高通行效率至关重要。
通过运用综合优化模型，交通规划者可以确定最佳的交通网络布局，进而改善道路拥堵状况，减少交通事故发生率，并提高城市的整体交通效率。
再次是交通出行模式优化。
为了提供更便捷、高效的交通服务，综合优化模型可以帮助决策者确定最佳的交通出行模式。
例如，当某个城市的公共交通需求逐渐增加时，决策者可以通过综合优化模型来确定公共交通线路的优化方案，提高公共交通的可达性和服务质量。
最后是资源配置优化。
交通运输规划和管理需要合理配置各种资源，包括道路、停车场、公交车辆等。
综合优化模型可以考虑各种资源之间的关系，通过合理的配置来最大化资源的利用效率。
例如，如果城市道路网络已经趋于饱和，而公共交通需求又持续增加，那么通过综合优化模型，决策者可以确定更高效的资源配置方案，以满足公众的交通需求。
综合优化模型的应用可以有效地改善城市交通运输的效率和质量。
然而，这种模型仍然面临一些挑战。
首先是数据的准确性问题。
城市交通运输规划总结
城市交通运输规划总结城市交通运输规划是指为了解决城市交通问题，对城市交通运输的发展方向、布局、组织和调控等进行系统性安排和设计。
本文将对城市交通运输规划进行总结，包括目标设定、问题分析、规划内容和实施方案等方面。
一、目标设定城市交通运输规划的目标是实现城市交通系统的高效、安全、环保和可持续发展。
在制定规划时，需要考虑人口分布、经济发展、土地利用和环境保护等因素，旨在提供方便快捷的交通服务，减少交通拥堵和事故，改善市民出行体验，促进经济繁荣和社会发展。
二、问题分析在城市交通运输规划之前，需要对当前城市交通面临的问题进行分析。
常见的问题包括交通拥堵、交通事故频发、公共交通不便利、交通环境污染等。
通过问题分析，可以更好地把握规划的重点和方向，针对性地提出相应的解决方案。
三、规划内容城市交通运输规划的内容包括交通网络规划、交通组织规划、交通设施规划和交通管理规划等。
其中，交通网络规划是核心，包括道路、铁路、轨道交通、水路等不同交通方式的布局和连接。
交通组织规划则着重于交通流的组织与调控，包括交通信号灯、交通管理中心等。
交通设施规划关注的是交通设施的建设和完善，如停车场、港口、机场等。
交通管理规划则强调对交通运行的监管和管理，包括交通法规制定和交通安全措施。
四、实施方案制定城市交通运输规划后，需要制定相应的实施方案，明确具体的行动计划和时间表。
实施方案包括项目安排、资金筹措、工程进度和监测评估等内容。
同时，需要加强与相关部门和社会各界的合作，形成合力推动规划的实施。
实施过程中，还应定期进行评估和调整，确保规划的适应性和可持续性。
五、结论城市交通运输规划是城市发展的重要组成部分，对改善居民生活、促进经济发展和保护环境都起到关键作用。
只有通过科学规划和有效实施，才能建设出高效便捷的城市交通系统，满足人民群众出行需求，打造宜居宜业的城市环境。
因此，我们需要高度重视城市交通运输规划工作，加大投入和支持，推动城市交通运输事业持续健康发展。
城市与大都市货物运输交通：现有模型综述
ｌ ｅｓ ｔ ｉ ａ ｒ ｒｃ ｄ ｒｓ ｔ ｈ ｉｕ ｓ ｗ ａ ｎ ｓ ｓ ｎ ｓ ｅ ｇ ｓ Ｂ ｓｄ ｎ ｏ ｓ ｔｎ ｎ ｅ ｌ， ｈ ｒ ｖ ｅ ｍ ｊ ｐｏ ｅ ｕ ｅ ， ｅ ｎｑ ｅ ， ｅｋ ｅｓ ａ ｄ ｔ ｎ ｔ ． ａｅ ｏ ｃ ｎ ｉ ｅ ｔ ｄ ｏ ｃ ｅ ｒ ｈ ｓ ａ
城市交通运输问题的大数据建模与分析研究
城市交通运输问题的大数据建模与分析研究第一章引言随着城市化的快速发展和居民生活水平的逐步提高，城市交通运输问题已经成为城市发展中的重要瓶颈问题之一。
城市交通问题不仅影响居民的生活质量，还对城市的经济、环境和社会发展产生深远影响。
为解决城市交通问题，大数据建模与分析技术的应用变得越来越重要。
第二章城市交通问题的背景城市交通运输问题在中国已经持续了近30年，而随着城市化速度的加快，交通问题也越来越严重。
城市交通问题主要表现在以下几个方面：1.道路交通拥堵：由于城市交通工具的数量增加，道路交通拥堵问题日益严重。
交通拥堵不仅影响居民的出行效率，也对城市的经济运行产生了负面影响。
2.空气污染：城市交通是导致空气污染的主要原因之一。
汽车尾气排放中的有害物质对空气和环境造成不良影响。
3.能源消耗：城市交通是消耗大量能源的行业，油耗和能耗的增加也因此成为城市交通问题的一个面貌。
综上所述，城市交通问题不仅影响人们的出行，而且对城市经济、环境和社会发展产生深远影响。
第三章大数据建模与分析大数据技术和数据挖掘技术的出现为城市交通问题的解决提供了新的思路和方法。
大数据建模和分析可以通过对城市交通的大量数据进行采集、分析、挖掘，帮助我们更好地理解和解决城市交通问题。
城市交通的大数据建模包括道路交通拥堵问题、交通大数据分析、多模式出行模型以及交通预测模型等。
通过收集和分析城市交通数据，大数据建模可以为城市交通治理提供可靠的基础数据和良好的数据支持。
大数据分析模型的具体实现包括数据清洗、预处理、数据挖掘、建模和可视化分析等阶段。
数据挖掘阶段的难点在于如何有效地提取有关城市交通和出行的信息，建模阶段主要是针对大数据建模需求，研发出合适的模型。
第四章大数据建模与分析在城市交通中的应用大数据建模与分析技术在城市交通中的应用涉及到多个领域：1.交通流预测模型：城市交通预测模型基于大量的交通数据进行建模，可以实现对城市交通流量的预测和判断，有助于提高交通的效率和便利性。
城市交通运输的发展现状与未来趋势
城市交通运输的发展现状与未来趋势随着城市化进程的加速，城市交通运输问题日益突出。
城市交通拥堵、环境污染以及交通事故频发成为困扰城市发展的重要因素。
为了解决这些问题，各城市不断尝试新的交通运输模式，并通过引入先进的技术和智能系统，推动交通运输的现代化和绿色化。
本文将探讨城市交通运输的发展现状与未来趋势。
首先，城市交通运输现状的一个重要特点是交通拥堵。
人口集中的城市道路容量有限，而汽车数量急剧增加导致道路供需矛盾愈发突出。
为了缓解交通拥堵，城市交通部门采取了多种措施。
例如，引入公共交通快速路和地铁系统，鼓励市民乘坐公共交通工具。
同时，建立交通智能化系统，提供实时交通信息和导航服务，帮助驾驶员避开拥堵路段。
其次，城市交通运输绿色化发展是当前的一个重要趋势。
传统的燃油车辆排放废气导致严重空气污染和气候变化，因此城市交通部门致力于推广新能源汽车的使用。
电动汽车成为未来城市交通运输的重要选择。
除此之外，城市还鼓励非机动交通方式，如步行和骑行，以减少对环境的影响。
另一个重要的发展现状是智能化交通系统的应用。
随着科技的不断发展，城市交通部门致力于引入先进的技术和智能系统，提高交通运输的效率和安全性。
例如，使用智能交通信号灯系统，根据交通流量自动调整红绿灯的时间，优化路口的通行能力。
另外，智能交通管理系统能够监测实时交通情况，提供精确的路况信息，帮助市民选择最佳的出行路线。
随着科技的不断革新和城市交通问题的不断突出，未来城市交通的发展趋势值得关注。
一方面，自动驾驶技术将逐步成熟并应用于城市交通运输中。
自动驾驶汽车不仅能够提高交通运输的安全性和效率，也能减少交通事故的发生率。
另一方面，共享经济模式将在城市交通领域得到更广泛的应用。
共享汽车、共享单车等新型交通方式能够减少车辆拥有率，提高资源利用效率，减少城市交通拥堵。
此外，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术也可能在城市交通中发挥重要作用。
将VR和AR技术应用于城市交通规划和设计中，可以提供更直观、真实的交通体验，帮助决策者更好地理解和解决交通问题。
城市交通设施的物流和货运解决方案
城市交通设施的物流和货运解决方案近年来，随着城市的快速发展和人口的增加，城市交通问题已经成为困扰许多城市的重要挑战之一。
其中，物流和货运系统的高效运作对于城市的可持续发展至关重要。
本文将讨论城市交通设施的物流和货运解决方案，以提高交通运输效率、减少交通拥堵、改善城市环境等方面做出努力。
一、多维度交通规划城市交通的规划是物流和货运解决方案的基础。
在规划中，需要考虑到各类交通设施的布局、交通流的分配以及交通工具的适应性等方面因素。
通过合理规划，可以实现不同交通系统之间的协同作业，从而提高交通效率和运输能力。
此外，利用智能化技术，如交通信号控制系统和实时交通信息管理系统，可以降低拥堵现象，提高道路通行能力。
二、发展绿色交通为了改善城市的环境质量，减少尾气排放，城市应当鼓励发展绿色交通方式。
例如，推广使用电动货车或者清洁能源驱动的货车，降低对空气质量的影响。
同时，建设更多的物流中心，使货物能够更加有效地集中配送，减少多次中转，减少运输过程中的能源消耗。
三、优化配送路线物流和货运解决方案需要致力于优化配送路线以提高运输效率。
通过运用智能化技术，我们可以实时监控交通状况和货物运输情况，及时调整配送路线和运输计划。
此外，利用数据分析和人工智能技术，我们可以预测出货物运输的最佳时机并合理分配运力资源，从而降低运输成本和提高物流效率。
四、发展多式联运多式联运是指不同交通方式的有机结合，以实现更高效的货物运输。
在城市交通设施的物流和货运解决方案中，发展多式联运可以带来许多好处。
例如，将公路运输与铁路、水路相结合，合理分担运输量，减少道路拥堵，节约能源。
此外，更加便捷的集装箱互联互通系统也能够提高物流运输效率。
五、构建智能仓储管理系统在城市交通设施的物流和货运解决方案中，构建智能仓储管理系统是不可或缺的。
利用物联网技术，我们可以实时监测仓库存货情况，自动化地管理和调配库存，提高仓储的利用率。
同时，借助大数据和人工智能技术，我们可以进行预测性的仓储规划，使其更加符合市场需求。
城市轨道交通货物运输研究综述
闭塞等行车组织方法【 １ 】 。孙京健等结合北京地铁 ｌ ０号线轨 工程案例分析认为 ，由于地铁工程设备种类多、数量大， 所 以运输量也大 ，对冷水机组等设备如能够用轨道车配合 运输并安装到位 ，将大大减小安装难度和安装工作量 ，能
减 少交 叉 作 业 时 间 、降 低安 全 隐患 ，同 时提 出 同 区段 的轨
用Ｅ Ａ Ｍ 系统 对辅 助材 料 、 燃润料 、 备 品等 １ ４ ０ ０ ０ 条 生产 性
输方式在城市轨道交通规划 、建设 、运行 、运营等期间各
环 节 发生 的货 物 运输 。狭 义 的城 市 轨道 交 通 货 物运 输 指 的
物资进行分类 ， 制订出详细的库位码规则 ， 优化完善了 《 南 京地铁生产性物资供应商管理办法 》 ，提高了南京地铁 的运 营效率。
广 佛线 夏 南车辆 段 的物 流 中心 ，该 中心可 对质量 在 ｌ ｔ 以下
成本 ，提高物资周转效率 ；提高城市轨道交通公共交通运
输 分担 率 ，挖 掘运 营 潜能 。 广 义 的城市 轨 道 交 通货 物 运 输 指 的是 利 用 综合 交 通 运
的材料及零配件进行 自动化物流管理 ，以保证地铁正常运 营所需的物资供应。文献［ ７ ］ 分析了南京地铁运 营分公司采
１ ． １城轨建设期物资运输研究现状 车彦海等人结合北京地铁 ５号线施工期间利用轨道车 辆运输轨排、路料及电梯 、变压器等其他大型设备的案例 ，
分 析 了施 工期 间 轨道 车辆 运 输站 点设 置 、 列 车 编组及 作 业 、
点 、自提柜或收发室更方便 、灵活。文献［ ９ ］ 分析了利用城 市轨道交通开展小件物品快递业务 的可行性 ，包括服务站
及环 保 问题进 行 了展 望 。
公路运输管理中的运输数据分析与模型研究
公路运输管理中的运输数据分析与模型研究数据是当今时代的核心资源之一，各行各业都在运用数据来指导决策、优化业务流程。
在公路运输管理领域，通过对运输数据进行精确的分析和建模，可以帮助管理者更好地制定策略、提高运输效率。
本文将探讨公路运输管理中的运输数据分析与模型研究。
一、运输数据分析公路运输过程中产生的数据主要包括货物运输量、运输时间、运输成本等。
通过对这些数据进行分析，可以了解运输情况、发现问题并制定相应的解决方案。
1.货物运输量分析货物运输量是一个重要的指标，通过对货物运输量的分析，可以评估运输需求和供应情况。
运输管理者可以根据货物运输量的变化，合理调配运力资源，提前做好准备，以满足不同时间段的运输需求。
2.运输时间分析运输时间是另一个关键指标，它反映了货物在运输过程中所需的时间。
通过对运输时间的分析，可以评估运输效率和服务质量。
如果发现运输时间较长或不稳定，管理者可以通过优化线路、调整运输模式等方式来提高运输效率。
3.运输成本分析运输成本是公路运输管理中需要重点考虑的因素之一。
通过对运输成本的分析，可以评估不同运输模式的经济效益，并找到成本支出的主要来源。
在实际操作中，管理者可以通过改进运输流程、降低成本项等方式来控制运输成本。
二、运输模型研究除了对运输数据进行分析外，还可以利用运输模型来预测、优化运输过程。
运输模型是基于数据分析的基础上建立起来的，它可以帮助管理者做出更加科学、合理的决策。
1.货物运输预测模型货物运输预测模型可以根据历史数据和相关影响因素，预测未来一段时间内的货物运输情况。
通过这个模型，管理者可以提前安排合适的运力资源，减少运输中的拥堵和滞留现象，提高货物的及时性和准确性。
2.运输路径优化模型运输路径优化模型可以通过对各种因素进行量化分析，找到最优的运输路径。
在实际操作中，管理者可以考虑路况、距离、运输成本等因素，利用运输路径优化模型来选择合适的路径，以提高运输效率和节约成本。
城市货物运输
城市货物运输随着城市人口的增加和经济的发展，城市货物运输已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
在城市货物运输中，包括了货物的收发、仓储、分拣、运输等环节，在这些环节中，物流运输起到了至关重要的作用。
本文将探讨城市货物运输的挑战与解决方案，并分析其对城市发展的影响。
一、城市货物运输面临的挑战1. 城市交通拥堵城市货物运输面临的最大挑战之一是交通拥堵。
随着人们购物需求的增加和电子商务的兴起，城市道路上的车辆数量急剧增加，导致交通拥堵现象日益严重。
交通拥堵给货物的运输带来了巨大的困扰，造成运输时间延长和成本的增加。
2. 仓储空间紧缺城市土地有限，仓储空间往往十分紧缺。
由于城市用地的昂贵性，企业难以拥有大型的仓库，而只能选择租赁或共享仓储空间。
这种情况下，货物的存放和管理变得复杂，同时也增加了货物的损失和盗窃的风险。
3. 环境污染城市货物运输对环境产生了严重的污染。
货物运输所使用的载具和能源往往对大气和水体造成污染，同时也产生噪音污染。
这给城市居民的生活质量和健康带来了负面影响。
二、城市货物运输的解决方案1. 智能交通管理系统智能交通管理系统可以通过道路信号的智能控制，优化交通流量，减少交通拥堵。
同时，该系统还可以通过智能导航、实时交通信息等功能，帮助货车司机选择最佳的运输路线，提高物流运输效率。
2. 多式联运多式联运是指通过不同的运输方式（如公路、铁路、水路等）结合，实现货物的快速运输和高效连接。
通过多种运输方式的有机结合，可以充分发挥各种运输方式的优势，提高货物运输的效率，并减少对单一运输方式的依赖。
3. 绿色物流倡导绿色物流可以降低城市货物运输对环境的影响。
推广使用电动货车、清洁能源车辆等低碳交通工具，减少尾气排放。
同时，提倡企业采用环保包装材料，减少包装废弃物的产生。
通过绿色物流的推广，可以为城市创造一个更清洁、更宜居的环境。
三、城市货物运输对城市发展的影响1. 经济发展城市货物运输对城市的经济发展起到了重要的推动作用。
城市物流配送方案优化模型数学建模
城市物流配送方案优化模型数学建模清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在满是数据报表的桌面上，我的大脑像一台启动的电脑，开始飞速运转。
10年的方案写作经验告诉我，这个“城市物流配送方案优化模型数学建模”的题目，需要我从无数细节中寻找最优解。
那么，就开始吧。
我们要明确这个方案的目标：优化城市物流配送，降低成本，提高效率。
听起来简单，但背后的数学建模却是复杂而精妙的。
一、数据收集与分析1.1数据来源城市物流配送的数据来源包括交通部门、物流公司、电商平台等。
我们需要收集的数据有：城市道路状况、配送车辆类型、配送路线、配送时间、货物种类、配送成本等。
1.2数据处理将收集到的数据进行清洗、整理，去除无效数据，确保数据的一致性和准确性。
然后，对数据进行统计分析，了解城市物流配送的现状。
二、模型构建2.1基本模型我们可以将城市物流配送问题抽象为一个图论问题，其中节点代表配送点，边代表配送路线。
我们的目标是找到一条最优路径，使得总成本最小。
2.2约束条件货物种类：不同种类的货物可能有不同的配送要求，如冷链货物需要保持低温。
配送时间：客户对配送时间有要求，不能超过规定时间。
车辆容量：配送车辆有一定的容量限制，不能超载。
2.3目标函数我们的目标函数是总成本，包括运输成本、时间成本、人力成本等。
目标函数可以表示为：f(路径)=∑(运输成本+时间成本+人力成本)三、模型求解3.1求解方法蚁群算法：通过模拟蚂蚁的觅食行为，找到最优路径。
遗传算法：通过模拟生物进化的过程，找到最优解。
粒子群算法：通过模拟鸟群、鱼群的行为，找到最优解。
3.2求解步骤（1）初始化参数：包括蚂蚁数量、迭代次数、路径长度等。
（2）构建信息素矩阵：表示不同节点间的信息素浓度。
（3）迭代搜索：蚂蚁根据信息素浓度选择路径，更新信息素矩阵。
（4）判断终止条件：当迭代次数达到预设值或找到最优解时，停止搜索。
四、模型优化4.1参数调整通过多次实验，我们可以找到最优的参数设置，提高模型的求解精度。
基于物流信息系统的城市货物运输模型研究
基于物流信息系统的城市货物运输模型研究近年来，随着城市化进程的加速和物流业的快速发展，城市货物运输成为城市流动性的重要组成部分。
为了提高城市货物运输的效率和减少城市交通拥堵，研发基于物流信息系统的城市货物运输模型变得尤为重要。
本文将着重探讨这一主题并提出相关的研究方向。
首先，对城市货物运输现状进行深入分析是研究模型的第一步。
城市货物运输的特点是运输距离短、次数多、路面拥堵严重。
货物在城市中的分布是不均匀的，存在着不同的运输需求和交通环境。
因此，研究人员需要对城市各个区域的货物流动进行详细调查和分析，包括货物来源和目的地、货物种类和规模、货物运输频率等。
在对城市货物运输现状进行分析的基础上，可以开始构建城市货物运输模型。
物流信息系统是建立城市货物运输模型的重要工具，它可以提供实时的货物信息、运输路线和货物跟踪。
模型的建立需要考虑多方面的要素，如货物运输需求、运输网络、运输设施和运输资源等。
其中，货物运输需求可以通过对历史数据和市场预测数据的分析来确定，运输网络可以通过道路网络地图和运输设施的分布图来绘制，运输资源可以通过人工智能算法来优化配置。
在模型构建的过程中，还应考虑多种因素对城市货物运输的影响。
例如，交通拥堵、交通事故和天气变化等都会对货物的运输产生一定的影响。
因此，模型应该能够考虑这些外部因素，并对其进行预测和调整。
另外，模型还应该兼顾不同运输方式的特点，包括公路运输、铁路运输和航空运输等，以便提供多样化的运输选择。
在建立完城市货物运输模型后，需要对其进行验证和优化。
验证的过程可以通过与实际货物运输数据进行对比来完成。
模型的准确性和可行性是验证的重点，因此需要对模型的运行结果进行精确的分析和评估。
优化的过程则需要不断地调整模型中的参数和算法，以使得城市货物运输模型能够更好地适应实际情况，并提供更优化的运输方案。
最后，基于物流信息系统的城市货物运输模型具有广阔的应用前景。
通过模型可以实现城市货物运输的智能化管理和优化，减少货物运输成本和时间，提高运输效率和安全性。
交通运输与城市发展模式的探讨
交通运输与城市发展模式的探讨在当今社会，交通运输与城市发展之间存在着紧密而复杂的关系。
它们相互影响、相互促进，共同塑造着城市的形态、功能和未来走向。
交通运输是城市运行的血脉，它的发展水平直接决定了城市的运转效率和居民的生活质量。
一个高效、便捷的交通系统能够极大地缩短人们出行的时间和成本，使得城市各个区域之间的联系更加紧密。
例如，地铁的出现让城市居民能够快速、准时地穿梭于城市的不同角落，从而促进了城市的扩张和多中心发展模式的形成。
从城市发展的历史来看，早期的城市往往沿着河流、海岸线等交通便利的地区兴起。
这些天然的交通要道为货物运输和人员流动提供了便利，促进了贸易的发展和人口的聚集。
随着技术的进步，铁路、公路等现代交通方式的出现进一步改变了城市的格局。
一些原本地理位置并不优越的地区，由于交通枢纽的建设而迅速崛起，成为新的经济中心。
在现代城市中，交通运输对于城市经济的发展起着至关重要的作用。
良好的交通条件有助于企业降低运输成本，提高生产效率，增强市场竞争力。
同时，便捷的交通能够吸引更多的投资和人才，促进产业的升级和创新。
例如，拥有发达的港口和机场的城市，在国际贸易和物流领域往往具有明显的优势，能够带动相关产业的蓬勃发展。
然而，交通运输的发展也给城市带来了一系列挑战。
交通拥堵是许多大城市面临的顽疾，不仅影响人们的出行效率，还造成了能源浪费和环境污染。
为了解决这一问题，城市管理者采取了多种措施，如发展公共交通、优化道路规划、实施交通管制等，但往往难以从根本上消除拥堵。
此外，交通运输基础设施的建设需要大量的资金投入，如何合理规划和有效利用资源，也是城市发展中需要面对的重要课题。
城市发展模式的选择也会对交通运输产生深远的影响。
紧凑型城市发展模式强调城市功能的集中和高密度开发，能够减少居民出行的距离，从而降低对交通运输的需求。
相反，蔓延型城市发展模式导致城市面积不断扩大，居民出行距离增加，对私人汽车的依赖程度提高，进一步加剧了交通拥堵和能源消耗。
现代都市的交通运输发展
现代都市的交通运输发展近年来，随着城市化进程的加速和人口的不断增加，现代都市的交通运输发展成为一个热门话题。
如何高效、便捷地解决交通问题，成为城市规划者和政府的首要任务。
本文将探讨现代都市的交通运输发展，并提出一些解决方案。
1. 城市交通问题的现状随着城市人口的快速增长，交通拥堵成为了都市生活中无法避免的现实。
早晚高峰时段，人们在拥挤的地铁、公交车和街道上挤来挤去，耗费大量时间和精力。
此外，私家车的普及也导致了道路交通的拥堵，并给环境带来不可忽视的负面影响。
2. 公共交通的重要性为了解决交通问题，发展公共交通是一种明智的选择。
公共交通系统能够承载更多的乘客，减少单车通行，从而缓解道路交通压力。
此外，公共交通还能提供便利、经济和环保的交通选择，减少尾气排放和交通事故的发生。
3. 建设多元化的交通系统在现代都市的交通运输发展中，应该建设多元化的交通系统，以满足不同人群的需求。
除了传统的公共交通，应该加强对自行车道和步行街的建设，鼓励人们选择非机动交通方式。
此外，发展智能交通系统、共享出行模式和新能源车辆，也是提高交通效率和减少环境污染的重要举措。
4. 提倡绿色交通出行现代都市的交通运输发展必须与环保相结合。
大力发展绿色交通出行方式，如鼓励使用公共交通、自行车和步行等低碳出行方式，倡导优先选择新能源车辆，减少尾气排放和噪音污染。
同时，应该加大对环保交通设施的建设和维护力度，为人们提供更加舒适和便利的交通环境。
5. 加强交通规划和管理现代都市的交通运输发展必须建立在科学的交通规划和管理之上。
城市规划者应该充分考虑人口分布、交通需求和环境保护等因素，在制定交通规划时做到科学、合理和可持续发展。
同时，政府应该加强对交通系统的监管和管理，提高交通运行效率和服务质量。
6. 优化交通信息服务现代科技的应用为交通信息服务提供了新的机遇。
通过互联网、智能手机等技术手段，可以提供实时的交通信息、路线导航和出行建议，帮助人们更加便捷地选择和规划交通出行。
基于物流模型的城市货运结构优化研究
基于物流模型的城市货运结构优化研究随着全球城市化进程的不断加快，城市货运问题越来越引起人们的关注。
城市货运结构的合理性和效率对城市经济的发展和居民生活质量有着重要影响。
本文将以基于物流模型的城市货运结构优化为主题，探讨如何通过优化物流模型来改善城市货运结构，提高城市物流效率。
一、城市货运结构的现状首先，我们需要了解当前城市货运结构的现状。
城市货运呈现出以下几个主要特点：1. 分散化：城市货运点众多、分布广泛，货物运输的起点和终点分布在城市的各个区域，导致货运线路多且杂乱。
2. 非均衡性：城市货运的量大、密集的区域与量小、稀疏的区域并存，货运需求的不均衡性使得一些区域的货运效率低下。
3. 碎片化：城市内部货物的运输通常需要中转，导致货运链条中存在多级中转环节，碎片化程度高，增加了运输成本和时间。
以上特点使得城市货运结构存在许多问题，如交通堵塞、尾气排放过多、运输效率低下等。
因此，如何优化城市货运结构，提高物流效率是亟待解决的问题。
二、基于物流模型的城市货运结构优化基于物流模型的城市货运结构优化是一种以提高物流效率为目标的整体规划和管理方法。
以下是几种常见的基于物流模型的城市货运结构优化方法：1. 完善运输网络：建立起完善、高效的运输网络是优化城市货运结构的关键。
通过合理规划道路、铁路和水运等运输网络，降低城市交通拥堵，提高货运效率。
2. 优化货运节点：货运节点是城市中重要的转运枢纽。
通过合理规划货运节点的位置和布局，提高货物中转效率和货运网络的覆盖范围，减少货物的中转次数。
3. 引入智能物流技术：利用物联网、大数据等先进技术对城市货运进行智能化管理，提高货运的信息化程度和可操作性，实现货运环节的自动化和智能化，进一步提高物流效率。
4. 发展绿色物流：城市货运导致的环境问题日益凸显，发展绿色物流成为解决问题的重要途径。
通过推广电动车辆、鼓励使用清洁能源等方式，减少尾气排放和环境污染。
以上方法不仅可以提高城市货运的效率，还能减少能源消耗、改善环境质量，对于可持续城市发展具有积极意义。
考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型研究
考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型研究市区交通拥堵一直是城市管理者头疼的难题之一。
为了解决这个问题，研究货车流量对城市交通拥堵的影响必不可少。
本文旨在探讨考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型的研究现状及其应用前景。
1. 货车流量对城市交通拥堵的影响货车是城市经济运行的重要组成部分，但其运输对城市交通带来很大的负面影响。
首先，货车在操作上需要更大的空间和时间，从而减少道路的流量。
其次，货车运输需要更多的停车和装卸，导致拥堵发生率增加。
此外，货车行驶过程中也会产生噪音和污染等负面影响，从而影响城市环境质量和居民健康。
2. 城市交通拥堵预测模型城市交通拥堵预测模型主要用于预测城市交通拥堵发生的时间和地点。
目前，该领域的研究主要围绕关键地点拥堵预测、时空预测和预防性控制等方向展开。
其中，关键地点预测是指预测城市交通拥堵的瓶颈区域，以便制定合理的交通管理措施。
时空预测则是指预测城市交通拥堵在时间和空间上的变化情况。
预防性控制则是指采取一系列措施来有效避免交通拥堵的发生，减少交通拥堵对城市的影响。
3. 考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型主要基于统计学和机器学习理论，通过对市区货车流量数据的收集和分析，建立起预测模型，准确预测货车流量对城市交通拥堵的影响。
该模型可以为交通管理者提供科学的决策依据，有效降低货车运输对城市交通拥堵的影响。
4. 应用前景货车运输是城市生产和经济发展不可或缺的组成部分，因此，探究考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型具有广泛的应用前景。
该模型可以为城市交通管理者提供科学的决策依据，降低货车运输对城市交通拥堵的影响，优化城市交通系统结构。
此外，该模型还可以推广至其他城市交通拥堵研究领域，为解决城市交通拥堵问题提供参考意义。
5. 结论货车运输对城市交通拥堵有着显著的负面影响。
考虑货车流量的城市道路交通拥堵预测模型能够提高预测的准确性，为交通管理者提供科学的决策依据，降低货车运输对城市交通拥堵的影响，优化城市交通系统结构。
报告中的城市交通与物流分析
报告中的城市交通与物流分析第一节：城市交通问题的现状与挑战1.1 城市交通问题的背景与现状城市交通问题是当前许多大城市所面临的重要挑战之一。
随着城市化进程加快，人口流动性增强，城市交通密度不断增加，交通拥堵、交通事故频发、环境污染等问题日益突出。
1.2 城市交通问题的挑战城市交通问题的挑战既来自于城市规划的不合理以及交通基础设施的不完善，也来自于人们出行方式的单一以及交通管理的失灵。
如何合理规划城市交通，增加交通网络密度，改善交通设施，提升交通管理水平，是当前城市交通问题的重点和难点。
第二节：城市交通问题的影响与解决策略2.1 城市交通问题对经济发展的影响交通拥堵和不畅通给城市经济发展造成了诸多不利影响，如货物运输时间延长、商业区域发展受阻、企业运作成本增加等。
因此，解决城市交通问题对于促进经济发展具有重要意义。
2.2 解决城市交通问题的策略为了解决城市交通问题，可以采取多种策略。
例如，加强交通规划与管理，合理规划交通网络和道路布局；推广公共交通工具，提高市民出行选择的多样性；借鉴先进城市的经验，引入智能交通系统等新技术等。
第三节：城市物流问题的现状与挑战3.1 城市物流问题的背景与现状城市物流问题主要体现在货物配送效率低下、配送成本上升、配送环境恶化等方面。
随着电子商务的发展，城市物流问题愈发突出。
3.2 城市物流问题的挑战城市物流问题的挑战主要来自于城市空间有限、交通拥堵、停车难等。
随着城市化进程的加快，城市物流问题将面临更加严峻的挑战。
第四节：城市物流问题的影响与解决策略4.1 城市物流问题对经济发展的影响城市物流问题不仅影响物流行业本身的发展，也影响到相关产业的发展，如制造业、零售业等。
解决城市物流问题对于提升整个产业链的效率和竞争力具有重要意义。
4.2 解决城市物流问题的策略为了解决城市物流问题，可以采取多种策略。
例如，利用物流信息技术，提升物流管理效率；优化物流运输网络，减少货物配送时间和成本；推广绿色物流模式，减少物流对环境的污染等。
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第12卷第4期2012年8月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyVol.12No.4August 2012收稿日期:2011⁃03⁃04 修回日期:2011⁃09⁃06 录用日期:2012⁃03⁃16基金项目:国家自然科学基金(50908124).作者简介:周江评(1975-),男,广东南海人,博士,助理教授.*通讯作者:zjp@文章编号:1009⁃6744(2012)04⁃0106⁃09城市与大都市货物运输交通:现有模型综述周江评*1,戴 帅2(1.美国爱荷华州立大学,爱荷华州艾姆斯市50011;2.公安部道路交通安全研究中心,北京100062)摘要: 货物运输模型的发展尚处于初级阶段,还未得到应有的重视.本文分析了各模型的基本过程㊁技术路线㊁优势及劣势,从现有文献中综合概括出全面统一的评价标准,并对不同模型性能进行评价.结果表明,相较其它模型,基于出行链的模型可更好地模拟实际情况.然而,每种模型都仅在某些方面优于其它模型,没有最优的货物运输交通模型.研究人员应基于问题实质和范畴等指标,而不是仅仅出于粗略的性能评价和个人偏好.关键词: 公路运输;建模;绩效评价;货物运输;都市区域中图分类号: U4-9文献标识码: AUrban and Metropolitan Freight Transportation :A Quick Review of Existing ModelsZHOU Jiang⁃ping 1,DAI Shuai 2(1.Department of Community and Regional Planning Iowa State University,Ames 50011,USA;2.Road Traffic Safety Research Center of the Ministry of Public Security,Beijing 100062,China)Abstract : The freight transportation model is comparatively underdeveloped and had not been paid much attention to for decades.This study provides a synopsis of existing models at the urban and metropolitan levels,their major procedures,techniques,weaknesses and strengths.Based on consistent andcomprehensive criteria synthesized from existing literature,this study also assesses the performances of different models.The assessment indicates that the tour-based model outperforms other ones.Each model,as expected,only outperforms others in some aspects.That is,there is no perfect freight model.Freight modelers should adopt a context -sensitive and problem -specific attitude when choosing their respective models.Specifically,choosing models based on the nature and scope of the problem at hand rather than ongeneral performance assessment results or related personal impression or preference.Key words : highway transportation;models;performance evaluation;freight transportation;metropolitan areas CLC number : U4-9Document code : A第12卷第8期城市与大都市货物运输交通:现有模型综述1 引 言据预测,在未来数年内世界各地的货物运输市场需求将会显著增长[1⁃3],货物交通运输模型也将受到更多关注[4].与客运交通模型一样,货物运输模型常为预测出行需求及分析土地或交通系统变化产生的影响提供帮助[5].不同的是,货物运输模型尚处于初级阶段[6⁃8].同时,已有的城市货物交通模型还不够成熟或者过于简单[9].本文将已有的城市货物运输模型分为增长因子和出发地/目的地综合模型㊁基于货物的模型㊁基于出行方式和交通工具的模型㊁基于出行链的模型和物流及供应链模型五类.以上五个模型需要的原始数据不同,具有各自的逻辑和算法,使用不同分析单位,提供不同地理水平上的㊁不同的关于车辆和货物信息[10⁃14].根据现有文献和作者关于货物建模的经验,本文对以上各个模型进行了综述和分析.出于简化和避免混淆的考虑,本文将使用 货运模型”这个名字,取代相关文献中出现的各类术语,研究对象主要针对道路网中的货运汽车出行及货物流通.本文研究的主要目的有四个:一是基于货运模型分类,对不同货运模型在主要数据要求㊁主要模型步骤㊁技术路线和实际应用案例等方面进行概括和总结;二是综合概括并提出完整的评价指标体系,来辅助评价不同货运模型;三是提出综合指标体系,对不同货运模型的综合绩效和单项指标的绩效进行评价;四是基于以上绩效评价结果,为货运模型的使用者提供建议.2 文献综述实践中,基于出行方式和货物的模型占主要地位,不同作者按照不同标准对模型进行分类.如,美国国家合作高速公路研究计划组(U.S.National Cooperative Highway Research Program)将现有货运模型分为五类:经济流量因子模型㊁起始地/目的地(O/D)因子模型㊁货运汽车模型㊁货物模型和基于经济学的模型.De Jong等将国家及国际水平上的货运模型分为四类:趋向与时间序列模型㊁系统动态模型㊁分区出行产生比例模型和投入/产出(I/O)及相关模型[15].就本文回顾的文献而言,在所有货运模型中,基于出行方式和基于货物的模型是最常讨论的. Pendyala等人认为基于货物的模型(Commodity⁃based Models:CBM)抓住了货物流量起始两端的经济学关系,但是托运人员和运输公司经常不愿共享运输商品的价值㊁种类和数量等信息,因此也存在不足.基于出行量的模型(Trip⁃based models: TBM)无需上述转化过程,但在以下方面存在不足:(1)货运汽车注册地并不一定直接反映货运汽车工作地点;(2)重力模型不适于分配在不同起始点或目的地处计算出的货物出行量;(3)需要考虑出行链的因素.出于优化现有TBM和CBM的考虑,Pendyala等人建议应该引入供应链这一概念建立复合模型.Regan等人认为在实践中,货运模型依赖于使用宏观数据模型,但货运模型的未来发展趋向则是在供应链框架下,对于企业水平㊁行为进行讨论的微观数据模型[16⁃19].Holguín⁃Veras等人认为CBM没有将车辆规格的选择纳入考虑范围. Kuzmyak批评TBM利用区域边界处观察站的统计数据来代替研究区域以外产生的货物汽车出行是有问题的.其他学者也认为如果我们继续在传统的四阶段框架下模拟货运流量,必须考虑供应链关系和物流约束条件[20].尽管物流链模型(Logistic⁃Chain Models: LCM)和CBM可更好满足政策制定㊁规划分析及政府部门的需求,在现实中,美国大多数城市及都市区级别的模型仍然多为TBM.具体原因如下:(1)现实中仍然缺少LCM或CBM成熟的样本;(2) LCM和CBM需要来自托运人员和运输人员的私有信息;(3)在不同机构之间存在理解和认知的差异.而在其他国家,LCM得到了更好的研究和开发.在欧洲,Tavasszy指出11项与货运模型相关的政策问题,并认为货运模型可以帮助解决这些问题.他认为,新的货运模型应该具有以下两点特征: (1)涵盖更多关于交通方式㊁货运汽车出行及商品流量的物流和空间信息;(2)在货运模型㊁综合交通运输系统和经济方面建立更好的联系.据以上分析可知:在评价各个货运模型的时候,并没有全面统一的指标体系.TBM缺少经济行为学理论基础,不能代表货运模型的未来发展方向.LCM和CBM整体上仍然没有得到很好的开发,缺少成熟并且适用范围广的模型以供货运模型建立人员借鉴和参考.因此,本文重点研究以下内容:(1)对现有模型进行明确分类;(2)进行数据要求㊁研究过程㊁可供不同货运模型利用的技术手段的综述;(3)建立前后一致且全面的评级体系,使读者更好地比较和评价各货运模型;(4)基于以上分类和评价体系,对现有模型进行重新评价.3 货运模型概述3.1 增长因子模型(GFM)增长因子模型是预测未来货运汽车出行和货701 交通运输系统工程与信息2012年8月物流量最简单也是最快的方法,它利用三个相似的方法处理货运汽车出行和货物流量.第一种方法:在利用预测的个人交通出行O /D 表作为交通模型输入数据前,通过倍增的方法扩样,使其可以应用于货运出行,其倍数由相关公路交通调查或总体经济发展趋势决定.第二种方法:推迟货运汽车出行和货物流量分析过程,直到区域出行需求模型获得路段水平下的客运交通方式出行数量为止.路段客运交通方式出行给定后,以PCE 中衡量的货运出行和货物流量可以通过按照给定的客运出行量的百分比计算.第三种方法:与第二种方法类似,但是它没有利用区域交通模型中估计的客运出行数量.而是根据基准年客运汽车出行数据和历史趋势及经济增长预测,直接预测了未来货运出行.具体可在文献[21,22]中参考回归模型的技术细节.3.2 基于货物模型(CBM )整体来讲,CBM 认为商品流量本身并不存在内在价值,其产生的原因是其他经济行为需要某些商品从一处转移到另一处.与传统交通需求模型类似,CBM 根据图1所显示的流程图来模拟商品货物移动.根据预测派生需求的方法和过程的不同,CBM 可以划分为两类:简单CBM 模型和复杂CBM 模型.图1 基于货物的模型的流程图Fig.1 Flow chart for the commodity⁃based model801第12卷第8期城市与大都市货物运输交通:现有模型综述 CBM第一步:获取交通分析区(Traffic analysis zone:TAZ)的货运流量的产生和吸引这些流量在某处产生的原因.简单CBM模型在中观水平上,通常是TAZ或是邮政编码地区水平上,基于类似土地利用分类㊁机构单位数目㊁就业人数㊁土地面积或是建成面积等指标;复杂CBM模型在宏观水平上,通常为区域水平,将经济学I/O模型应用于各类经济部门中[23⁃25].CBM第二步:模拟研究区域内任意两个TAZ 间的货物流量或是商品流动.CBM第三步:是出行方式选择,特别为此设计的问卷调查结果或者宏观水平(区域水平)货运市场中不同交通方式的比例,常常直接用于估计TAZ 间各类出行方式.CBM最后一步:有两个过程,一是将时间分为上午高峰期㊁下午高峰期㊁夜间及日间几个时间段,划分准则为根据当地交通的经验数据所表明的各时间段的交通流量;二是将时间和相应的客运出行加载到研究区域的道路网络上,模拟各时间段上连接各TAZ的路线上的交通流量.3.3 基于出行方式的模型(TBM)TBM在城市及都市水平上模拟货物流量的建模过程与CBM相似,两者最大的区别在于,前者直接将PCE的货运出行作为研究单元.目前,学者们已经总结了几种不同的货运/货运汽车出行产生模型.根据研究结果,每个TAZ中的货运出行是地域经济和土地利用属性的方程,即TO ik=f(βi),其中,TO ik为TAZ中机构k产生的货运出行总量(以出行次数或PCE记);β为描述TAZ的经济和土地利用属性的变量.根据可提供的就业数量㊁人口普查获得的人口数据㊁土地利用和调查问卷得到的出行数据,可以计算得到不同土地利用类型和不同机构类型的人均或每种行业的货运汽车出行率.该出行率可以用来估计TAZ产生/吸引的货运汽车出行量.3.4 基于出行链的模型(Tour⁃based Model)在城市和都市级别研究基于出行链的模型,是近期才起步的研究.目前,这一模型在学术界还没有广泛地研究或实际应用.Calgary商品运输模型(Calgary’s Commercial Movement Model,CCMM)是引起研究人员注意的基于出行链的货物运输模型[26⁃28].CCMM根据转移过程中使用的交通工具,将商品运输分为三组:政府㊁政府机构和非盈利组织的自营商用车㊁由运输和装卸公司拥有和经营的车辆㊁车队管理的车辆[29].CCMM第一步:是模拟研究区域内不同TAZ 上产生的出行链,TAZ上的总出行链数量为生产各种商品或是提供各类服务的机构组织产生的出行链总量.针对每一类机构,CCMM会根据当地商业运输调查和分区级别人口㊁各产业就业数量㊁出行效用和可达性等属性,给出每种交通方式的出行链产生率.分区级别的出行效用和可达性由如下外生模型模拟:TU ij v=βt v㊃T v ij+βd v㊃d v ijA i v=∑j(O j㊃exp(TU ij v)式中 TU ij v TAZ中的与其相关的出行效用; β 基于经验数据确定的特别针对交通工具的校准系数; T 从TAZ i移动到TAZ j的出行时间,同时,这一变量是针对具体交通工具的种类的; d TAZ i到TAZ j间的距离,这一变量是针对具体交通工具的种类的; A 针对具体交通工具的种类的TAZ i 的可达性; O j 描述TAZ j机会的定量指标. CCMM第二步:根据组合出行链目的及交通工具种类得到的一般性效用方程来计算各类型企事业单位的交通工具种类选择.CCMM第三步:确定出行工具是否会因为不同目的甚至不同出行链而选择不同的停留地点,如图2所示[30].假定某一交通工具在出行链中间某处停留的原因主要有三种目的:装㊁卸货原因㊁服务原因以及其他原因.此处使用的输入数据及模型与第一步中涉及的相关内容十分相似,但是第二步建模的结果会考虑在第三步中,来保证不同交通工具类型导致的不同行为对整个建模过程产生的影响.901 交通运输系统工程与信息2012年8月图2 出行链模型流程图:CCMMFig.2 Flow chart for tour⁃based model:CCMM3.5 物流链模型(Logistics⁃chain Model,LCM)这一模型利用私有部门中经常使用的供应链管理逻辑框架,模拟了城市或都市级别下,出于公共规划和政策制定角度的商品流量.在该框架下,不同行业的货运行为的细节信息根据商品生产和消费的整个周期来获取.因此,首先要确定对整个商品生产和消费过程至关重要的生产者㊁分送者和消费者的地点.由于数据可获得性和数据采集及处理成本问题,大多数LCM仅关注了容易获得数据的少数行业,而现有LCM要与其它货运模型并行使用才能模拟出某地区或城市全部行业的货物流量及货运出行.LCM建模第一步:通过调查全部各行业生产者㊁配送者及零售者来确定供应链框架下应该研究的货物运输对象.因为不同行业支持货物运输研究的可行性㊁成本㊁质量和数据可靠性会各有不同. LCM建模第二步:确定各行业供应链的关键节点并量化任意两节点间的货物流量.这些节点一般为生产者㊁分送者和零售者使用的相关设施,如仓库㊁货运终端和超市等.I/O模型及商品金融业务数据可以用来估计每个节点产生或吸引的货物流量.LCM建模第三步:将第二步获得的货物流量在节点水平上进行模式选择.LCM建模第四步:根据货运交通不同模式的抽象网络,将第三步得到的各模式货运流量进行分配.4 货运模型评价4.1 评价指标对公共部门来说,货运模型主要为 规划和决策过程”提供参考[31].建立模型并不是 最终目的”,而是 预计未来交通需求及影响这一过程的一部分”,并且仅应该 应用于探讨未来可能发展趋势,以及这样的趋势下合适的规划政策建议[32].”Hedges[33]认为有效的货运模型应该是 考虑行为模式的”,模型可以描述特定交通需求关系及需求的决定因素,也应该是多模式的,可以同时011第12卷第8期城市与大都市货物运输交通:现有模型综述考虑客运和货运交通,还应该是动态的,在应用上具有普适性.同样,Fisher 等为洛杉矶郡(county)货运模型提出了7个标准:全面㊁多重模式㊁具有地理环境针对性㊁创新㊁综合㊁数据驱动性㊁预测工具等.本文建立了包含10个指标的矩阵来评价前文提到描述的各货运模型,如表1所示.为了快捷地各类模型绩效的量化评价,作者主观为每个模型给出1到3分,其中:1为差,2为中,3为优.表1 不同货运模型的快速比较[2,5-7,11,15,16,24,26,30-42]Table 1 Quick comparison of different models of freight模型参考文献考虑行为多模式同步性反馈机制动态性适用性综合性数据驱动地理单元细节预测工具GFM[16,26]1221132223CBM(简单)CBM(复杂)[5,34]22221322222222122122CBM(二手数据)[7,35-37]2222122313TBM [6,11,38-41]1222132323Tour-based [30-33]3223322222LCM [2,15,16,24,42]3322221222 注:综合评估分数:1-差;2-中;3-好 根据表1显示的结果,没有一个模型可以在所有的评价指标体系内全部得到 优秀”的评价.假定每个评价指标的权重相同,那么基于出行链的模型在全部十项评价体系中得分最高,CBM 得分最低.4.2 GFM 的优点和不足GFM 在三个评价指标中表现良好:全面可应用性㊁数据驱动性和预测工具.这说明,该模型可以应用大多数在城市/都市情况下,数据的成本在可以接受的范围之内,通常利用已有数据和研究方法.但是,该模型存在一些不足之处,如缺乏真实的经济行为基础㊁不能用来分析政策变化后的反馈影响㊁缺乏对政策变化及时的应对反应㊁同时不适用于多模式交通系统.4.3 CBM 的优点和不足总体而言,CBM 将货物移动作为派生需求,让模型可以模拟潜在的经济动力,而这些潜在动力可以产生或吸引货物流量,也就带有了行为特征.但是,CBM 有三点不足:全面性㊁数据驱动性和动态性.作者认为服务性出行㊁本地集运及投递出行㊁小于卡车负载的出行及空载卡车出行都经常性地在CBM 中被省略了,或者没有很好地模拟[43].数据驱动性方面,正如前文提到的,CBM 中使用的I /O 模型,尤其复杂的模型,需要整个研究区域各部门详尽的经济/货物交易数据,这会极大地提高数据成本,进而限制了模型的应用性.4.4 TBM 的优点和不足TBM 在两方面具有优势:数据驱动性和预测工具.根据Holguin⁃Veras 等的研究,TBM 要求的交通数据相对容易取得,同时智能交通系统的开发也提高了更多交通数据的可获得性[11].仿照客运交通模型,TBM 直接将货运出行作为分析单元.TBM 的主要不足在于行动力和普遍适用性.首先,将货运需求看成区域级别内部属性的方程忽略了外部因素对对货运汽车出行和流量产生的更大㊁更直接的影响.其次,尽管TBM 的分析框架放之四海而皆准,由于外部因素可变性,货运汽车出行应视当地实际情况而定,在某一地区得到某一产业的比率与另一地区相同产业的比率不一定相同.最后,假定交通工具出行为研究单元,事实上,TBM 并没有模拟驱动货运需求的潜在供给与需求关系.4.5 基于出行链模型的优点和不足基于出行链的模型在十个评级指标中的三个111 交通运输系统工程与信息2012年8月指标上的绩效优于其他模型:考虑行为模式,反馈影响及动态性.相比其他模型来讲,出行链模型可以更好地捕捉货运流量的出行链属性.根据美国和加拿大规划机构的调查数据,在一个出行链上,货运转移过程一般有五个及以上停留站[44].在反馈影响和动态性方面,该模型引入出行效益㊁就业岗位和人口的可达性等概念及变量,使得该模型能更好地针对土地利用和交通成本变化做出相应而及时的调整.同时,上述引入的变量可以让建模人员探讨土地利用变化对货运需求的影响.4.6 LCM的优点和不足LCM在考虑行为模式和地域细化两方面优于其他模型.对于那些可以自己组织供应链的部门,利用LCM来模拟货物转移是可行的.LCM可以更好地揭示现实世界中生产者㊁分配者和批发业者是如何组织各自的货运转移量.对于重要的节点的确立,如仓库㊁联运终端和超市,使LCM可以更好地捕捉选定行业的大宗货运流量.由Outwater等提供的研究案例表明,LCM可以应用在五种地理级别上,分别为通道水平㊁县水平,区域水平㊁国家水平和国际水平.这意味着LCM具有成为模拟不同地域水平间货运流量的模型的潜力.但是,在全面性㊁普适性㊁数据驱动性和预测工具方面,LCM弱于其他模型.在洛杉矶的LCM案例中,LCM只能用来模拟全部19个部门中的五个部门的货物移动.必须通过引入其他模型来补充LCM才可以模拟所有部门的货物流量.因此,LCM 的整体应用性不高.此外,由于许多部门并不愿意分享类似物流成本㊁模式选择㊁原材料产地这样的专有信息,这无疑增加了建模人员获取足够信息的难度.5 研究结论尽管学界普遍认为货运模型的开发还不够成熟,但根据本文分析,针对不同货运模型的文献其实还是非常丰富的.本文将所有的货运模型重新分为五类,并提出了十项指标评价这些模型.评价结果表明:基于出行链的模型是所有模型中性能最优的(以30分为标准,出行链模型23分,其他模型得分在18至21分).但是每种模型都有其优缺点,若外部情况发生变化,仅使用某一特定的货运模型往往不能得到预期结果.因此,建模人员选择货运模型时应具体问题具体分析,考虑实地数据㊁预算和人才储备及问题核心和覆盖的范围来选择相应的模型.仅根据模型的一般性整体绩效评价选择使用或不使用某个模型是不合理的.例如,针对通道水平的货运交通问题,简单GFM可能比复杂LCM模型更为经济可行,而在着重研究本地货运交通部门的影响问题时,LCM的模拟结果更具统计显著性.参考文献:[1] Federal Highway Administration.Freight analysis frameworkoverview[R].FHWAOP⁃03⁃006,Federal HighwayAdministration:Washington,D.C.,2002. 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