excel交通规划“四阶段法”教程
EXCEL规划求解功能操作说明
EXCEL规划求解功能操作说明Excel规划求解功能是Excel内置的解决最优化问题的工具，可用于线性规划、整数规划、非线性规划等诸多领域。
该功能十分便捷灵活，可以帮助用户快速找到问题的最优解。
一、添加求解功能1.打开Excel表格，点击“文件”>“选项”>“加载项”。
2.在弹出的窗口中选择“Excel加载项”>“转到”>“excel加载项”>“管理”。
在“可用的加载项”中勾选“求解器”并关闭窗口。
3.返回Excel表格，在数据选项卡中选择“分析”>“求解”，弹出求解对话框。
二、建立规划模型1.确定目标：需要确定最终要达到的目标或绩效指标，例如最大化利润、最小化成本等。
2.确定决策变量：需要确定影响目标的变量，例如销售量、成本等。
3.建立约束：需要确定影响决策变量的条件，例如材料成本、生产时间等。
注意约束需要用等式、不等式等数学形式表示。
例如，在一个玩具生产厂家的例子中，有以下规划问题：在有限的资源下，最大化玩具的利润。
目标：最大化利润。
决策变量：生产每种玩具的数量。
三、设置求解参数1.目标单元格：选择Excel表格中目标单元格，该单元格包含要优化的方程式。
4.变量单元格必须满足约束：勾选此项，保证变量单元格满足约束条件。
5.求解方法：选择要使用的求解算法，包括线性规划、非线性规划和整数规划等。
1.点击“求解”按钮，系统会自动寻找目标单元格、变量单元格和约束单元格区域。
2.系统执行计算，找到最优解并将其展示在新的单元格区域中。
3.若求解成功，单击“继续”将结果保存在Excel表中。
总之，利用Excel规划求解功能，用户可以通过建立规划模型，设置求解参数和运行求解功能轻轻松松地优化各种最优化问题。
EXCEL规划求解功能操作说明
E X C E L规划求解功能操作说明集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]Excel规划求解功能操作说明以Microsoft Excel2003为例，说明使用Excel的求解线性规划问题功能的使用方法。
一、加载规划求解功能1.点击【工具】按钮，在下拉菜单中选择【加载宏】功能。
2.在弹出的【可加载宏】选项卡中勾选【规划求解】，点击确定按钮。
此时，【工具】下拉菜单中增加规划求解功能，表示加载成功。
二、构造表格Excel表格并填入各项数据以教材18页【例题2-8】为例，构造表格如下：标题栏约束条件区目标函数区计算结果显示区1.录入约束条件系数约束条件（1）为5x 1+x 2-x 3+x 4=3，则在约束系数的第一行的x 1,x 2,x 3,x 4,x 5，限制条件，常数b 列下分别录入5,1，-1,1,0，=，3如下图所示。
约束系数区的第二行录入约束条件（2）的系数、限制符号及常数b ，即-10,6,2,0,1，=，2；约束系数区的第三行录入约束条件（3）（x1≥0）的系数、限制符号及常数b，即1,0,0,0,0，≥，0；约束系数区的第四行录入约束条件（4）（x2≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,1,0,0,0，≥，0；约束系数区的第五行录入约束条件（5）（x3≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,1,0,0，≥，0；约束系数区的第六行录入约束条件（6）（x4≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,0,1,0，≥，0；约束系数区的第七行录入约束条件（7）（x5≥0）的系数、限制符号及常数b，即0,0,0,0,1，≥，0。
如下图所示。
2.录入目标函数系数目标函数为maxZ=4x1-2x2-x3，则在目标函数的x1,x2,x3,x4,x5列下分别录入4，-2，-1,0,0，如下图所示。
3. 录入约束条件的计算公式双击约束条件（1）行的“总和”单元格，录入以下内容：“=B3*B12+C3*C12+D3*D12+E3*E12+F3*F12”说明：录入的内容即是约束条件（1）的计算公式，其中“B3*B12”代表5x1; “C3*C12”代表1x2；“D3*D12”代表-1x3；“E3*E12”代表1x4；“F3*F12”代表0x5。
Excel规划求解功能的使用教程
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Excel规划求解功能的使用教程
excel规划求解功能的使用教程：
规划求解使用步骤1：安装规划求解：规划求解是excel的一个插件，需要安装。
打开新建文档左上角office按钮——excel 选项——自定义——从下列位置选择命令(所有命令)——加载宏——添加——确定。
点击“加载宏”工具，弹出【加载宏】对话框，勾选“分析工具库“和”规划求解加载项“，点击”确定“。
随即弹出microsoft office excel对话框，点击”是“。
开始安装。
规划求解使用步骤2：创建表格，如下。
单击“数据“工具栏，选择”规划求解“，随即弹出【规划求解参数】对话框，在【设置目标单元格】中输入“$b$12”;在【可变单元格】中输入“$c$3：$c$5”，单击“添加”按钮，弹出【添加约束】对话框，在【单元格引用位置】输入“$b$10”，在其右侧的下拉列表中选择【看了excel规划求解功能的使用教程。
Excel规划求解使用教程(图)
附录4 Excel“规划求解”1. 在系统中安装“规划求解”1、启动EXCEL。
打开“工具”菜单。
如果没有“规划求解”，单击“加载宏”。
弹出以下窗口：2、在复选框中选中“规划求解”，单击“确定”后返回Excel。
这时在“工具”菜单中出现“规划求解”。
关闭“工具”菜单2. 在Excel中创建线性规划模型1、输入线性规划模型的约束条件系数、右边常数和目标函数系数。
定义线性规划的变量单元格、约束条件左边单元格和目标函数单元格。
2、定义“设备能力占用”（即约束条件左边）以及“总利润”的计算公式。
首先定义设备A的“能力占用”单元格（G3）的计算公式，界面如下：其次定义设备B的“能力占用”单元格（G4）的计算公式，界面如下：再次定义设备C的“能力占用”单元格（G5）的计算公式，界面如下：最后定义“总利润”单元格（C8）的计算公式，界面如下：3、将光标停留在“总利润”值的单元格（C8）中，打开“工具/规划求解”，弹出以下窗口：4、设置目标函数单元格：检查“设置目标函数单元格”是否在“$C$8”，如不是，单击文本框右侧的图标，重新选定目标函数单元格，也可以直接单击Excel表中的“C8”。
5、设置变量：单击“规划求解窗口”中“可变单元格”文本框，然后在Excel工作表中选定变量单元格（C7、D7、E7和F7），在文本框中出现“$C$7:$F$7”，如下图所示。
6、设置约束单击“添加”，弹出以下窗口：单击“单元格引用位置”文本框空白处，然后单击工作表G3单元格，“单元格引用位置”文本框中出现“$G$3”；打开“单元格引用位置”和“约束值”之间的下拉文本框，选定“<=”；单击“约束值”文本框空白处，然后单击工作表H3单元格。
结果如下图所示。
单击“添加”，完成第一个约束设置。
继续设置第二、第三个约束，最后设置所有变量非负。
约束设置完成以后，单击“确定”，返回“规划求解参数”窗口，如下图所示。
7、设置叠代参数。
单击“选项”，弹出以下窗口：输入“最长运行时间”、“叠代次数”、“精度”、“允许误差”、“收敛度”等叠代参数。
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箭头处“蓝色字”，
每天学一个表格技能！
领导给小王同志12个金额，让他凑数据，凑成26005元和33459元。
左拼右凑这个金额，凑了一个通宵，还没凑对，十分着急，同事3分钟就给解决了
❶在Excel中调出线性规划我们在Excel选项里面，找到加载项然后勾选规划求解加载项，点击确定
❷我们在C1单元格输入公式：=SUMPRODUCT(A2:A13*B2:B13)
❸前面加载了加载项之后，在数据选项卡下，就有了规划求解进行相关设置后，运行得到最终的结果，操作动图如下所示：
其中的设置是，设置目标是C1单元格，目标值是26005，可变的单元格区域是B2:B13，遵守约束是B2:B13是二进制
最终B2:B13单元格中的数据为1的这些值累加起来，正好就能得到我们需要的26005了
剩下的数据正好就是33459元了。
模糊凑数据
如果给定的一个金额是系统也不可能准确的凑出来，Excel一直在计算的过程中的时候，可以随时按ESC退出
或者我们改变公式，使得进行模糊的凑数据接近这个值，我们现在要把这些数据最接近30000
我们可以在C1输入公式：=ABS(SUMPRODUCT(A2:A13,B2:B13)-30000)
然后在线性规划中的设置是：C1是最小值
然后运行，这个时候，会一直在那里转，这个时候，我们需要按ESC，然后
保留求解
得到了一组结果。
这个例子还是找到了正好等于30000的数据。
如果不等于的话，那么会得出一个最接近的结果。
当然，平时不用这个功能的时候，需要把这个功能给关闭了，否则每次打开Excel的速度会变慢一点。
Excel表格法求解路径规划问题
实验四： Excel 表格法求解路径规划问题
根据题意及决策变量与目标函数得出本问题的 线性规划模型。
minY=6×X11+3×X12+2×X13+5×X14+7×X21+5×X2 2+8×X23+4×X24+3×X31+2×X32 +9×X33+7×X34
s.t. X11+ X12+ X13+ X14=5（满足A1矿的产量） X21+ X22+ X23+ X24=2（满足A2矿的产量） X31+ X32+ X33+ X34=3（满足A3矿的产量） X11+ X21+ X31 =2（满足B1厂的需求量） X12+ X22 +X32 =3（满足B2矿的需求量） X13+ X23 +X33 =1（满足B3矿的需求量） X14+ X24 +X34 =4（满足B4矿的需求量） Xij >=0(i=1,2,3,j=1,2,3,4)(决策变量非负约束)
执行【工具】→【加载宏】 菜单命令，这时将出现 “加载宏”的对话框，在 “可用加载宏”窗口的 “规划求解”选项上打 “√”。当需要进行规划求 解操作时，直接进行该命 令，就可进入“规划求解 参数”对话框。
实验四： Excel 表格法求解路径规划问题
根据题意，设置本问题的决策变量和目标 函数。 设：Xij为每天从Ai矿运往Bj厂的矿石数量 （百吨），Y为总运费 Y=6×X11+3×X12+2×X13+5×X14+7 ×X21+5×X22+8×X23+4×X24+3×X3 1+2×X32 +9×X33+7×X34 ，则本问题 表格法求解路径规划问题
Excel规划求解使用说明
规划模型的线性规划标准型式为：
2－21
规划求解使用说明
5.规划求解小结..............................................................................................................................19 6.Excel补注 ....................................................................................................................................19
Max z = C T X
⎧ AX = bΒιβλιοθήκη s .t .⎨ ⎩X
≥0
X 为决策变量向量 其中： C 为价值向量
b 为资源向量 A 为技术矩阵
这些都是经济生产中所具有的现实意义。
1.3.利用规划求解解决现实问题的步骤
z 建立对应的规划模型 z 在 Excel 表中输入已知数据（如线性规划模型的 A、b、C），以及指定规划模型三
4.人员安排模型..............................................................................................................................16 4.1.Excel关于规划求解自带的系统示例文件......................................................................16 4.2.问题描述...........................................................................................................................17 4.3.模型分析、建立...............................................................................................................17 4.4.规划求解...........................................................................................................................18
交通规划四阶段法模型
交通规划四阶段法模型TransCAD核心--交通规划模型TransCAD以交通规划“四阶段法”为基础，提供了完善的交通规划模型算法。
其中包括需求预测模型、公交模型、OD矩阵推算、路径模型、路网分析模型、物流模型等。
1(“四阶段法”交通规划模型? 出行产生/吸引模型交叉分类法:交叉分类法是根据一定的社会经济特点将一个城区的人口划分为若干类型。
然后，经验地估计每种类型的家庭或出行者的平均出行率，由此产生的出行率表，可用于预测该研究区的出行产生量。
回归分析模型:普遍采用两种回归分析模型。
第一种，使用以交通小区为标准的集计数据，将每个家庭的平均出行量作为因变量，小区特征属性的平均值作为说明变量(自变量)。
第二种，使用以单个的家庭或出行者为标准的非集计数据，以每个家庭或出行者的出行量作为因变量，家庭和出行者的特征属性作为说明变量(自变量)。
离散选择法: 离散选择法是使用非集计的家庭或单个出行者的数据估算它们的出行概率。
再将所得的结论集计起来即为预测的出行产生量。
? 产生/吸引平衡模型保持出行产生量不变:保持出行产生量不变，调整出行吸引量，使得吸引总量与产生总量相等。
保持出行吸引量不变:保持出行吸引量不变，调整出行产生量，使出行产生总量与吸引总量相等。
用户指定出行总量系数:同时调整出行产生量和出行吸引量，使产生量和吸引量之和等于出行总量乘以用户给定系数之积。
用户指定的出行总量:同时调整出行产生量和吸引量，使产生量和吸引量之和等于用户给定的值。
? 出行分布模型1增长系数法:是通过对现有的矩阵乘以系数实现的(增长系数由未来的出行产生量除以出行现状的产生量计算得出的)。
在无法获悉路网交通小区间距离、出行时间或综合费用等信息时，常常使用该方法。
——常增长系数法——出行产生受约束的增长系数法——出行吸引受约束的增长系数法——全约束增长系数(Fratar福来特法 )重力模型:主要的原理——两个地区之间的空间交流量与出行产生量/吸引量的乘积成正比，与两地之间的交通阻抗成反比。
浅谈“四阶段法”在交通量预测中的应用
未来客流预测的发展方向与挑战主要体现在以下几个方面：一是如何提高预 测精度，避免出现较大误差；二是如何结合新兴技术，如、大数据等，实现对客 流预测的实时动态监控；三是如何考虑多种影响因素，如天气、节假日等，以提 高预测结果的可靠性。
谢谢观看
六、结论与展望
“四阶段法”在交通量预测中具有广泛的应用价值。它通过系统化的数据处 理和分析，能够较为准确地预测未来的交通状况。然而，这种方法的应用并非一 成不变，需要根据具体的交通环境和数据进行适当的调整。
展望未来，随着大数据等技术的发展，交通量预测的方法和技术将不断进步。 例如，基于深度学习的预测模型可能进一步提高交通量预测的精度；实时感知技 术和大数据分析方法将使得交通量预测能够更加及时、准确地反映实际交通情况。 因此，“四阶段法”在未来的应用中，需要不断适应新的技术环境，以提升其在 交通量预测中的效率和准确性。
此外，随着智能化城市和交通强国等战略的推进，交通量预测将越来越受到。 这不仅要求我们有更高的预测精度，还需要我们能够处理更复杂的交通问题，如 城市群交通、多模式交通等。因此，“四阶段法”的应用和发展需要紧密结合实 际交通需求，以推动交通管理和服务水平的不断提升。
参考内容
一、背景介绍
城市轨道交通是现代城市交通的重要组成部分，客流预测对于其运营管理和 优化具有重要的实际意义。准确的客流预测可以帮助城市轨道交通管理部门提前 做好运营计划，提高运输效率，避免客流拥堵等问题。四阶段法是一种常见的客 流预测方法，它将客流预测分为四个阶段进行，包括建立预测模型、数据预处理、 特征提取和模型评估。这种方法在城市轨道交通客流预测中得到了广泛应用。
在TransCAD中，可以使用统计回归、神经网络等算法构建客流预测模型。以 神经网络为例，可以采用深度学习的方法，利用时间序列数据和其他相关数据训 练模型，以实现对未来客流的预测。
用Excel软件求解规划问题的方法
用Excel 软件求解规划的方法Microsoft Excel 软件是当今十分流行的功能强大操作方便的软件。
在Microsoft Excel 软件中，具有规划求解功能。
如图1，在工具菜单下，一般有“规划求解”项，若未有，则应先运行“加载宏”项目把其安装上。
图1 图21 一般线性规划的求解现在让我们以下面的模型为例，介绍如何利用Microsoft Excel 软件求解线性规划模型的操作方法。
首先，打开Microsoft Excel 的一个工作簿，把模型的约束系数矩阵置于A1至B4范围，约束常数置于D1至D4范围，而利润系数则置于A5至B5范围。
选择A7至B7范围作可变单元（即这两个格相当于变量X1与X2），并输入初值０。
然后，在单元格C1处输入“=A1*A7+B1*B7”，即第一个约束不等式的左边；同理，在单元格C2处输入“=A2*A7+B2*B7”，即第二个约束不等式的左边；对C3与C4也同样处理。
最后，以单元格C5作目标单元格，输入“=A5*A7+B5*B7”。
如图2。
接下来，按下主菜单的工具处，再在下拉菜单处选择“规划求解”，则弹出窗口如图3。
⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥≤+≤≤≤0x 0,x x x x x x 4+x s.t. x +x =f max 21112121222700050122700075.182700025.56270000155.75.2图3 图4在“设置目标单元格”处输入“C5”,然后选“最大值”，再在“可变单元格”处输入“A7:B7”,在“约束”处按一下“添加”按钮，又弹出如图4的窗口。
在此，我们要添加5个约束：“C1 <= D1”、“C2 <= D2”、“C3 <= D3”、“C4 <= D4”、“A7：B7 >= 0”。
对第一个约束，在“单元格引用位置”处输入“C1”,在中间下拉框选择“<=”, 再在“约束值”处输入“D1”。
然后按“添加”按钮，再类似地添加其它约束。
Excel规划求解的使用
§9.6 Excel软件“规划求解”的使用用Excel软件的“规划求解”功能可以方便地求解线性规划、整数规划和非线性规划问题。
但如果安装Office 97时采用的是典型安装方法，则【工具】菜单中是无“规划求解”功能项的。
可参照§2.8中介绍的方法将未安装的组件安装完整。
下面以第八章例8.1为例介绍用Excel求解线性规划的操作步骤和运行输出结果的分析。
一．求解线性规划的操作过程1．输入数据、公式和说明文字（1）在工作表中按图9.7所示格式输入必要的说明文字（图中粗体字部分）和LP模型的原始数据（图中虚线框所示单元格内，注意并不需要化为标准型）；图中F4是放置目标函数的单元格，B5:D5是放置决策变量X1、X2、X3（既“可变单元格”）的区域。
图9.7（2）在F4单元格内输入目标函数X0的计算公式：=B4*B5+C4*C5+D4*D5或=SUMPRODUCT（B4:D4,B5:D5）其中SUMPRODUCT（）函数返回两个或多个区域（即数组）中对应单元格乘积之和的值。
该函数可在Excel的“数学和三角函数”中找到。
（1）在E8单元格中输入第一个约束条件左端的计算公式：=B8*$B$5+ C8*$C$5+D8*$D$5或= SUMPRODUCT（B8:D8,$B$5:$D$5）然后拖曳E8的填充柄将公式复制到E9、E10单元格（注意公式中的B5、C5、D5或B5:D5要使用绝对引用）。
当模型中的变量数较多时，使用SUMPRODUCT（）函数可大大加快以上两个公式的输入速度。
说明：图中粗线框是表示要输入公式的单元格。
用Excel求解线性规划的数据输入格式可由用户自行设计，但以上介绍的格式不仅与我们所熟悉的LP模型相似，便于理解和使用；而且便于在对话框中输入约束条件。
按以上格式输入说明文字后，还可以使系统所输出的三个运行结果报告更具可读性。
2．选【工具】→“规划求解”，“打开规划求解参数”对话框，见图9.8。
excel规划求解技巧
excel规划求解技巧Excel是一款功能强大的办公软件，可以用于各种各样的数据分析和规划求解。
下面将介绍一些常用的Excel规划求解技巧。
1. 目标单元格设置在Excel中进行规划求解时，首先要明确规划的目标是什么。
在工作表中选中目标单元格，然后点击工具栏中的“数据”选项卡，再点击“规划求解器”来确定规划的目标单元格和范围。
2. 约束条件设置在进行规划求解时，通常还需要设置一些约束条件。
在工作表中选中约束条件的单元格，同样通过“数据”选项卡中的“规划求解器”设置约束条件的范围和限制条件。
3. 定义变量和约束条件在规划求解中，通常需要定义一些变量和约束条件。
通过在工作表中建立一个台账来定义这些变量和约束条件，并在规划求解器中引用这些单元格。
4. 选择正确的规划方法Excel的规划求解器提供了多种求解方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
在选择规划方法时，要根据具体的问题需求来决定。
5. 设置目标函数和约束条件在规划求解器的设置中，需要将目标函数和约束条件输入进去。
选择正确的单元格来表示目标函数和约束条件，并在规划求解器中指定这些单元格。
6. 设置求解参数在规划求解器中，还可以设置一些求解参数，如求解时间限制、容差等。
根据实际情况调整这些参数，以获得更加准确的结果。
7. 进行规划求解设置好目标函数、约束条件和求解参数后，点击求解按钮开始进行规划求解。
Excel会自动寻找最优解，并将结果显示在相应的单元格中。
8. 分析结果在得到规划求解的结果后，可以进行进一步的分析。
通过调整目标函数和约束条件的值，观察结果的变化，以便做出更好的决策。
9. 优化模型在进行规划求解时，可能需要根据实际情况调整模型。
可以尝试改变目标函数或约束条件的形式，以达到更好的优化效果。
10. 使用宏和VBAExcel中还可以使用宏和VBA编程来进行规划求解。
通过编写自定义的宏或VBA代码，可以实现更加复杂和灵活的规划求解。
总之，Excel是一款非常方便和实用的规划求解工具。
交通规划课程设计-四阶段法
交通规划课程设计.现状路网构造1.交叉口和路段标号的路网图2.邻接矩阵1 2 3 4 5 6 7 8 9 101(0 1 0 0 0 1 0 0 0 02 1 0 1 0 1 0 0 0 0 03 0 1 0 1 0 0 0 0 0 04 0 0 1 0 0 0 0 0 1 15 0 1 0 0 0 1 0 1 1 06 1 0 0 0 1 0 1 0 1 07 0 0 0 0 0 1 0 1 0 08 0 0 0 0 1 0 1 0 0 19 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 10( 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 J 3.道路网的拓扑关系及属性数据表二.回归法预测规划区人口数据利用已给的2005年-2014年的人口数据可在Excel 中对各小区未来年的人口 作出预测，并得出预测函数。
如下面的五个图分别为五个小区的预测图。
各小区人口线形回归图： 小区一:小区♦小区1 ——线性「卜区小区21200♦小区2——线性「卜区2)小区三：小区3♦小区3——线性「卜区第小区四:小区4小区五:小区5三.发生与吸引交通量预测各区现在的出行发生量与吸引量♦小区4 ——线性「卜区♦小区s ——线性「卜区根据上表中数据易得现状出行生成量T=11345；现状常住人口 N=5311；将来 常住人口 M=6997；人均单位出行次数T/N=11345/5311=2.136(次/d) 将来的生成交通量 X=M*(T/N)=6997*2.136=14945.5各小区的内内交通量都认为是0,假设各小区的发生与吸引原单位不变。
求现状发生与吸引原单位：小区一的发生原单位：1581/1029=1.536 小区二的发生原单位：1978/1076=1.838 小区三的发生原单位：2232/1042=2.142 小区四的发生原单位：1906/1098=1.736 小区五的发生原单位：3648/1066=3.422 同理，将来的生成交通量X=M*(T/N)各小区的发生与吸引交通量计算结果如 下表所示：由上面的结果可知，各小区发生交通量之和不等于其吸引交通量之和，所以， 需要进行调整计算。
excel表格2022版规划求解
excel表格2022版规划求解
第1步，单击文件菜单，然后单击左侧最下面的选项按钮。
第2步，弹出如下Excel选项对话框，然后单击左侧下面倒数第二项的加载项：
第3步，在下面的对话框中，单击转到按钮
第4步，在弹出的对话框中，勾选规划求解加载项，然后点确定按钮，就完成了。
此时，如果你在EXCEL的工具栏上单击数据，就可以看到如下界面。
最右侧出现了红色方框中的规划求解按钮。
这就表示加载成功了。
用EXCEL的规划求解模块可以轻松求解运筹学问题，步骤简单，求解快速。
是运筹学初学者的优秀工具，也可以帮助运筹学高手解决比较复杂，规模相对较大的实际问题，只要决策变量不超过200个，约束条件不超过100个。
EXCEL的规划求解可以设置五种约束：不等式约束、等式约束、一般整数约束、0-1整数约束和互异整数约束。
运用不等式约束和等式约束可以解决线性规划问题，而使用一般整数约束和0-1整数约束可以分别求解整数规划（包括混合整数规划）、0-1整数规划问题（例如背包问题和指派问题）。
互异整数约束是Frontline Systems公司的一个创造，用来表达若干元素的全排列形成的所有方案，然后在这些方案中寻求最优解。
所以，规划求解模块是求解线性规划、整数规划和非线性规划的专业软件。
该软件轻松易学，值得每个学习运筹学的初学者来学习，不论你是学习经济管理、交通运输、工程管理还是物流管理专业。
该软件操作方便，求解迅速，也适合不同行业需要使用运筹学解决实际问题的技术人员来学习。
交通规划四阶段法
前言 (3)第一章课程设计要求 (4)1.1、设计题目 (4)1.2、课程设计的目的意义 (4)1.3、设计的时间及分组 (4)1.4、课程设计内容 (4)1.4.1掌握交通规划四阶段交通需求预测的原理方法 (4)1.4.2学习交通规划软件TransCAD的操作方法 (5)1.4.3对研究区域提出交通改善策略 (5)第二章小组成员及任务分配 (6)第三章四阶段中各阶段做法及成果展示 (6)3.1 相关资料收集 (6)3.2 交通发生和吸引预测及平衡 (6)3.2.1交通区划分原则及划分结果 (6)3.2.2交通生成预测 (7)3.2.3 预测结果 (8)3.3 交通分布预测 (8)3.4 交通方式划分 (10)3.5 交通分配预测 (11)3.6 交通分配评价 (13)3.7 对我校道路网分析及建议 (13)3.7.1道路网规划 (13)3.7.2慢行交通系统设计 (14)3.7.3道路横断面设计 (14)3.7.4总结 (14)第四章 transcad中交通规划四阶段法具体操作 (15)4.1生成初始路网图 (15)4.1.1 生成路网前准备 (15)4.1.2 新建路网层（线层） (15)4.2 生成小区图 (16)4.3 在路网与交通区层填入数据并进行人口预测 (17)4.4 生成小区质心 (18)4.5 创建网络 (20)4.6 生成阻抗矩阵 (21)4.7 对未来年限小区发生与吸引量进行平衡 (22)4.8 用重力模型进行交通分布预测 (23)4.9 进行交通分配并查看结果 (25)4.10 绘制小区质心间的期望线 (27)4.11 交通方式划分 (27)第五章总结 (28)前言此次课程设计名为“交通规划课程设计”，指导教师为王振报老师。
此次课程设计为期两周，于2012年8月27日开始到2012年9月7日结束。
在此次课程设计中，在王老师的带领下我们主要学习了交通规划的四阶段法的设计过程和transcad的使用方法。
四步骤交通需求预测模型(1)概述与出行生成预测
精选2021版课件
28
1 出行生成预测：出行产生量预测
回归分析法
（3）参数标定
p1
1 x11 x1n
P=XB
P
p
2
X 1
x21
x2n
X’P=(X’X)B
p
m
1
xm1
xmn
其中可以证明： 当各变量Xi线性无关时，矩阵
（X’X）可逆
b0
B
b1
(
X
T
X
)1
X
T
P
精选2021b版m课件
精选2021版课件
17
1 出行生成预测：出行产生量预测
类型分析法 （3）家庭类型划分
[案例]：英国伦敦1963年交通规划家庭类型划分 1）年收入（英镑）划分为6级
收入级别 收入范围
1 <500
2 500~ 1000
3 1000~ 1500
4 1500~ 2000
5 2000~ 2500
6 >2500
类型分析法 （3）家庭类型划分
[案例]：英国伦敦1963年交通规划家庭类型划分 3）拥有车辆数划分为3类 0辆，1辆，≥2辆
根据以上划分可以看出，伦敦1963年规划把家庭 划分为6×6×3=108类
精选2021版课件
20
1 出行生成预测：出行产生量预测
类型分析法
（4）模型
Pi as N si Ni as si
类型分析法
[例题]
解：由题设知预测未来家庭总数Ni=8000，由类型 分析法模型得
Pi as N si Ni as si 8000 (2.5 0.02 2.9 0.05 9.0 0.03) 34678
交通规划四阶段法详细步骤
一、transcad通规划四阶段法具体操作1.1生成初始路网图1.1.1 生成路网前准备❖打开背景图片（Open：*.tif ）❖设置单位为：MetersEdit—preferences—system—map units：meters1.1.2 新建路网层（线层）❖New－Geographic File❖选择Line Geographic File，层名：street，端点层名：node❖域字段：speed、capacity（4bytes）time（8bytes）❖画路网：Tools－Map Editing－Toolbox❖画完路网检查路网的连通性：Tools－Map Editing－check line layer connectivity1.2 生成小区图❖新建交通区层（面层）❖New－Geographic File,选择Area Geographic File，options选择第二项，输入层名:area ❖添加域字段：交通区编码ID，现状base，现状吸引量A base，现状交通区容量POP base，未来发生量P fur，未来吸引量A fur，未来交通区容量POP fur❖画交通区：Tools－Map Editing－Toolbox1.3 在路网与交通区层填入数据并进行人口预测❖根据调查所得的数据填入路网与交通区数据表中❖进行交通区未来人口预测(1)、打开交通区数据表(2)、操作过程❖点击statistics—Model Esticmation，在dependent选项里面选择P base，independent 里面选POP base—add—POP base—OK—保存（文件名为P fur）；❖同样在dependent选项里面选择A base，independent里面选POP base—add—POP base—OK—保存(文件名为A fur)；❖点击数据表中P fur下任意一格，选statistics—Model Evaluation—打开P fur文件—将数据导入表中（A fur导入方式相同）1.4 生成小区质心❖建立交通区形心与路网的连接(1)在“ node层”添加字段index，操作方法：dataview－modify table—add field—命名为index(2)输出质心：选择面层“area”，tool-export选择All features，standard geographic file，ID，include built data，export as centroid points(3)选择面层“area”，使用tool-mapediting-connect，选择node field: index. fill with 选择Ids from area layer❖更新路网的路段属性信息❖添加路段属性数据：使用Fill…❖Capacity=100000，speed=3，time=Length/speed1.5 创建网络(1)选出质心：在点层上-Selection-selection by condition…-填入index<>null-ok（2）建立网络❖在路网层上，点击Networks/Paths→Create调出创建网络对话框将Optional Fields里的容全选，连接后的路网将继承这些属性点OK，出现保存对话框起好名字，点击Save。
Excel在智能交通与车辆管理中的应用技巧
Excel在智能交通与车辆管理中的应用技巧智能交通与车辆管理领域对于数据的收集、分析和处理有着极高的要求。
作为一款功能强大的电子数据处理工具，Excel在智能交通与车辆管理中发挥着重要的作用。
本文将介绍Excel在智能交通与车辆管理中的应用技巧，以帮助专业人士更好地利用Excel进行数据分析和处理。
一、数据导入与整理在智能交通与车辆管理领域，大量的数据需要进行导入和整理。
Excel提供了多种方式来导入数据，比如从数据库、文本文件或其他格式的文件中导入。
通过使用数据导入功能，可以快速将各种类型的数据导入到Excel中，方便后续的数据分析和处理。
同时，借助Excel的排序、筛选和数据透视表功能，可以对导入的数据进行整理和清洗，以提高数据的准确性和可用性。
二、数据分析与可视化Excel在数据分析和可视化方面具备优秀的功能。
通过使用Excel内置的函数和工具，可以对大量的交通和车辆管理数据进行统计分析。
例如，可以使用Excel的函数进行数据的求和、平均值、最大值、最小值等常用统计操作。
此外，借助Excel的条件格式、图表和图形功能，能够将分析结果按照不同的方式进行可视化展示，使得数据更加直观、易于理解。
三、数据建模与预测在智能交通与车辆管理中，数据建模和预测是一项重要的工作。
Excel具备一些强大的数据建模功能，能够帮助用户对交通和车辆管理数据进行建模和预测。
通过使用Excel的回归分析、趋势分析和数据拟合功能，可以根据历史数据的趋势和规律，预测未来的交通流量、车辆运行状况等信息。
这对于交通规划、车辆调度和交通预警等方面都具有重要的意义。
四、数据报表与分享Excel可以根据用户的需求，生成各种形式的数据报表。
通过使用Excel的表格功能，可以将分析结果和预测数据整理成清晰、易读的报表格式，以便与他人分享和交流。
同时，Excel还支持将报表导出为PDF或图片格式，方便在不同的设备间进行共享和查看。
结语在智能交通与车辆管理中，Excel作为一款功能强大的数据处理工具，发挥着重要的作用。
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Low
Middle
High Low
Middle
0
0
0
0
0
2000
8000 10000
0 4000
8000
22000 30000
0 16000
Input 4: Trip Production Table: Cars/HH
0
1
2
HH Income
HBW
Low
Middle
High
Low
Middle
High
5
5
Origin
Input 7: Friction Factor Coefficients:
Trip Purpose
a
HBW HBO
NHB
b
28507 139173
c
-0.02 -0.123 -1.285 -0.094
219113
-1.332 -0.1
Friction Factor Model: (Gamma Model)
Low
Middle
High
Source: based on
Martin and
McGuckin (1998),
Table 7, pg. 27.
Martin,W.A. and
N.A.McGuckin
(1998). Travel
Estimation
Techniques for
Urban Planning,
1.7 10 2
Other 1.7 0.5 2.5
Trip Distribution Objective: Estimate the number of trips made between each zone Inputs: Productions, Attractions, Travel time between zones Outputs: # of Person Trips from Zone i to Zone j
Input 6: Travel Time Table: Time in (minutes)
Destination
TAZ 1 TAZ 2 TAZ 3 TAZ 4
TAZ 1
5 6
TAZ 2 TAZ 3 TAZ 4
2.5
10
20
20
10
2.5
20
20
20
20
2.5
10
20
20
10
2.5
5
5
15
15
15
15
NCHRP Report 365,
Transportation
Research Board,
Washington, DC.
# of Productions/HH
HBO
NHB
Total
0.5
2
0.9
3.4
1.1
3
1.2
5.3
1.4
3.9
1.8
7.1
0.8
3.2
1.3
5.3
1.5
3.9
1.6
7
1.8
4.9
Given Household Characteristics Data:
Input 2: Household Demographic IDensfcorimpationn: and income
Income 0 Cars 1 Car 2 Cars
Identifies # of households in each zone with the specified car ownership
Zone 1
Zone 2
Low
Middle
High Low
Middle
4000
8000 8000 2000 4000
12000
32000 36000 8000 26000
4000
20000 16000 10000 30000
Zone 3
Zone 4
Income 0 Cars 1 Car 2 Cars
# of HH
Retail
0
0.9
0.5
ITE Trip
Attraction Rates
Employment Type
Service Other
1.45 1.45 1.45
9
1.7
0.5
4.1
1.2
0.5
HBO = 0.9(# of Households) + 9(Retail Employment) + 1.7(Service Employment) + 0.5(Other Employment) NHB = 0.5(# of Households) + 4.1(Retail Employment) + 1.2(Service Employment) + 0.5(Other Employment)
2.2
8.9
1.4
5.2
2.1
8.7
2.1
5.7
2.3 10.1
2.5
6.8
3.1 12.4
Input 5: Trip Attraction Coefficient Table Trip Attraction Table Trip Type HBW HBO NHB
Reference: HBW = 1.45(Total Equation Employment)
Input 1: Traffic Network
from_node_id
to_node_ length_i number_o
id
n_mile f_lanes
1
2
10
4
1
3
20
4
1
5
5
4
2
1
10
4
2
4
20
4
2
5
5
4
3
1
20
4
3
4
10
4
3
6
5
4
4
2
20
4
4
3
10
4
4
6
5
4
5
1
5
4
5
2
5
4
5
6
10
5
6
3
5
4
6
4
5
4
6
5
10
5
Trip Generation Objective: Estimate the number of trips entering and leaving each zone Inputs: Zone Characteristics (# of HH, HH Income, Auto Ownership, Employment, etc.) Outputs: # of Productions, # of Attractions
SOLUTION PROCESS Trip Productions
i= origin zone
j= destinat ion zone
Method:
Cross Classification
Process:
Trip Production Table:
Cars/HH 0 1 2
HH Income Low Middle High Low Middle High Low Middle High
Alternative Trip
Attraction Table
Trip Type HBW
# of HH
Retail 0
HBO
1
NHB
0.5
Quick Response
Method Tables
Source:
(NCHRP 187, Sosslau et al., 1978)
Employment Type