道路交通需求预测与分析
城市道路与交通规则之交通需求预测
2.家庭构成与大小 家庭构成出行的基础，上班及走亲访友，购物等多以家庭 为出发点；随着家庭规模的增大，人均出行数减少，如购 物可由一人代替。
T/人
规模(人/家)
3.年龄,性别 男性26-50岁出行多， 女性16-50岁出行多。
②公共设施用地包括行政办公用地、商业金融业用地、文 化娱乐用地、体育用地、医疗卫生用地、教育科研设计用 地、文物古迹用地等。该用地的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。与公共设施有关 的出行有：上班、上学、购物、娱乐、业务等。
③工业用地是上班交通的主要吸引源。该用地的发生与吸 引的交通量通常用从业人口、产值等指标表示。与工业用 地相关的出行有：上班、业务等。
T-出行数； t：自由时间； a，b：系数和常数。
8.其他：气候与季节（春秋多，夏冬少），工作日（大而 集中）与周末（小而分散）。
预测方法
1.原单位法 2.类别生成率法（category analysis） 3.回归分析法(regression models) 4.类别回归分析法 5.时间序列法 6.弹性系数法
交通需求预测的一般过程 人口和就业的预测 出行生成预测 出行分布预测 方式划分预测 出行分配预测
交通网络中的交通量、 时间和费用等
交通需求预测的四个阶段
i
Oi发生交通量
tij
i
tij交通分布
j
Dj吸引交通量
j
tij(car)
i
j
tij(railway)
交通交通需求预测的一般内容
2 交通产生与吸引预测
基本概念
道路运输行业市场需求分析与预测
道路运输行业市场需求分析与预测道路运输作为交通运输体系的重要组成部分，在国民经济和社会发展中发挥着至关重要的作用。
它不仅是人员和货物流动的主要方式之一，也是连接生产与消费、城市与乡村的重要纽带。
深入分析道路运输行业的市场需求，并对其未来发展进行科学预测，对于相关企业制定战略规划、政府部门优化政策措施以及推动整个行业的可持续发展都具有重要意义。
一、道路运输行业市场需求现状1、客运需求随着人们生活水平的提高和出行方式的多样化，道路客运需求在总量上保持稳定增长。
长途客运方面，高铁的快速发展对其产生了一定的冲击，但中短途客运仍具有不可替代的优势，尤其是在一些交通不便的地区。
此外，城市公交和出租车作为城市客运的重要组成部分，其需求与城市的发展规模和人口密度密切相关。
2、货运需求近年来，我国经济持续快速发展，工业化和城市化进程不断加快，这带动了道路货运需求的大幅增长。
制造业、商贸流通业等对原材料和产品的运输需求旺盛，电商行业的崛起更是催生了大量的快递物流业务。
同时，冷链物流、危险品运输等专业化货运市场也在逐步扩大。
二、影响道路运输行业市场需求的因素1、经济发展水平经济的增长通常会带动人员和货物流动的增加，从而促进道路运输需求的上升。
不同地区的经济发展水平差异也会导致运输需求的不平衡，经济发达地区的运输需求相对较大。
2、产业结构调整产业结构的优化升级会改变货物的运输品类和流向。
例如，高新技术产业的发展可能增加对精密仪器等高附加值货物的运输需求，而传统制造业的转型则可能影响大宗原材料的运输量。
3、政策法规政府出台的交通运输政策、环保政策等对道路运输行业有着重要的影响。
例如，对超载超限的严格治理会规范货运市场，促进运输效率的提高；新能源汽车补贴政策则可能推动道路运输工具的更新换代。
4、技术进步信息技术的应用提高了运输组织效率和服务质量，降低了运输成本。
自动驾驶、车联网等新技术的发展也为道路运输行业带来了新的机遇和挑战。
高速公路交通流与车辆流量的分析与预测
高速公路交通流与车辆流量的分析与预测随着城市化进程的迅速发展，高速公路交通流和车辆流量的分析与预测成为了交通管理和规划的重要课题。
对交通流和车辆流量进行准确的分析和预测，可以帮助交通管理者和规划者制定更有效的交通控制措施和道路规划，提高交通运输系统的效率和安全性。
高速公路交通流是指在一段时间内通过高速公路的车辆数量。
而车辆流量则是指在某一路段上单位时间内通过的车辆数量。
为了进行交通流与车辆流量的分析和预测，我们可以借助于交通工程学中的一些方法和工具。
首先，我们可以通过交通流量观测点来收集实时的交通流数据。
这些观测点可以是车辆感应器、摄像头或人工采集。
通过这些数据，我们可以获取到不同时间段、不同路段的车辆流量情况。
同时，我们还可以根据这些数据推断出车辆的速度、密度和流量等指标，并进一步分析交通拥堵及其原因。
在分析交通流和车辆流量时，我们还可以借助于交通模型，如宏观模型和微观模型。
宏观模型主要用于对整个交通网络的分析和预测，而微观模型则更加关注个别车辆和道路的交互作用。
这些模型可以帮助我们理解交通系统的运行规律，并进行交通流量的预测和优化。
除了交通模型，数据挖掘和机器学习技术也可以用于交通流与车辆流量的分析与预测。
通过对大量历史交通数据的分析和建模，我们可以发现交通流量的一些规律和趋势，从而进行未来的流量预测。
同时，我们还可以利用这些模型来识别交通拥堵的原因，并制定相应的交通管理措施。
在进行交通流与车辆流量的分析和预测时，我们还需要考虑一些因素。
首先是交通需求的变化，如人口增长、城市发展、工业布局的变化等。
这些因素都会对交通流量产生影响，并需要在分析与预测中加以考虑。
其次是天气因素的影响，如雨雪天气、大风等都可能导致交通拥堵和车辆流量的变化。
最后是交通基础设施的变化，如道路改建、路段限行等都会对交通流量产生影响。
为了准确分析和预测交通流与车辆流量，我们还需要进行数据验证和模型校正。
通过与实际情况的比对，我们可以评估模型的准确性，并对其进行修正和改进。
区域交通规划的需求预测和优化分析
区域交通规划的需求预测和优化分析随着城市化进程的不断加快，区域交通规划成为了一个至关重要的议题。
合理的交通规划可以有效缓解交通拥堵、提高交通效率，进而促进经济发展和社会进步。
本文将对区域交通规划的需求预测和优化分析进行探讨，以期为相关决策提供参考。
一、需求预测需求预测是区域交通规划的基础，准确的预测可以为后续的规划和优化提供依据。
需求预测主要包括人口预测、出行行为预测和交通需求预测。
1.1 人口预测人口是交通需求的基础，因此准确的人口预测对于交通规划至关重要。
人口预测可以通过统计数据和模型预测相结合的方式进行。
统计数据可以通过人口普查、户籍数据等途径获取，而模型预测则可以利用社会经济发展趋势、人口迁移模式等因素进行预测。
此外，还可以借助地理信息系统等技术手段对人口分布进行可视化分析，以更好地理解人口分布的特点和规律。
1.2 出行行为预测出行行为预测是指对人们的出行行为进行预测，包括出行目的、出行方式、出行距离等方面。
出行行为预测可以通过调查问卷、移动定位数据等方式进行。
调查问卷可以通过抽样调查的方式获取出行行为数据，而移动定位数据则可以通过手机定位等技术手段获取人们的出行轨迹数据。
通过对这些数据的分析，可以揭示出行行为的规律，为交通规划提供依据。
1.3 交通需求预测交通需求预测是指对未来某一时期的交通需求进行预测，包括交通流量、交通组织形式等方面。
交通需求预测可以通过交通流量调查、交通模型等方式进行。
交通流量调查可以通过交通摄像头、车牌识别等技术手段获取，而交通模型则可以通过建立数学模型对交通需求进行预测。
通过对这些数据的分析，可以预测未来交通需求的变化趋势，为交通规划提供依据。
二、优化分析优化分析是指对已有交通网络进行优化，以提高交通效率和减少交通拥堵。
优化分析主要包括交通网络优化、交通信号优化和出行路径优化。
2.1 交通网络优化交通网络优化是指对已有的道路网络进行优化，以提高交通的流动性和效率。
交通需求预测
本次交通需求预测包括两个部分：背景交通需求预测和项目交通需求预测。
根据建设单位项目进度安排，预计2025年新建项目投入使用，综合判断为：选取投用后第 5 年，区域交通量趋于稳定，交通规律基本形成。
因此，本次交通影响评价确定以地块投用 5 年后即 2030 年的稳定期作为项目分析年限。
背景交通一般由两部分组成：通过性交通和到达性交通，通过性交通主要取决于研究区域的区位特点，到达性交通则与研究区域的建设开发情况直接相关。
➢年增长率法预测模型如下：Qd = Q(1+ K)n式中：Q d——目标年 (2029 年) 交通量；Q0—基年(2024 年)交通量；K ——年增长率；n——预测目标年相对于基年的年数。
➢通行能力反算法适用于道路通行能力趋于饱和或现状流量较少(或无现状流量) 、而将来可能发生突变的情况。
通行能力反算法是根据道路的通行能力、道路的功能等级、在城市中的区位、道路两侧开发建设情况等综合确定道路的背景饱和度。
考虑到本项目地块位于下中坝片区，区域内现状道路除主干路外交通量较小，区域交通运行状况良好；区域土地利用强度的增大和现有住宅的入驻强度加大，区域路网未来的交通量将会有一定的增加。
因此，结合各条道路的实际情况，采用年增长率法和通行能力反算法对背景流量进行预测。
考虑到区域城市建设不断加快，区域主要道路将承担更大量的到发交通和过境交通，作为商业功能区，该区域的交通高峰期将会与现有城市高峰期基本一致。
综合考虑上述情况，并根据道路服务求的土地利用开发强度、道路功能和性质，以及南充市近年不同道路的交通流量增长的统计规律，确定区域道路背景流量增长规律。
背景增长率确定主要依据项目区域土地利用现状、路网现状流量、嘉陵区土地利用规划，并结合《南充市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》、《南充市“十四五”综合交通规划》确定。
四川南充市公安局交警支队发布，截至2023年6月，南充市机动车保有量1222937辆, 位于成都、绵阳之后，居全省第三。
第3章交通需求预测
交叉分类法必须服从的假定： 一定时期内出行率是稳定的。 家庭规模的变化很小。 收入与车辆拥有量总是增长的。 每种类型内的家庭数量，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学分布方法来估计。
2. 交叉分类法
构造交叉分类模型的步骤： ①有关家庭的横向分类。 ②把每个家庭定位到横向类别。 ③对其所分的每一类，计算其平均出行率。 ④计算各小区的出行发生。
发生、吸引交通量与生成交通量的关系
…...
…...
…...
…...
…...
…...
…...
…...
发生交通量
吸引交通量
生成交通量
3.2.2 生成交通量的预测
生成交通量的预测方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。 还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的趋势法及回归分析等方法。
六、职业和工种
职业和职务或工作性质的不同是造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。 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。
七、企业规模、性质
企业大、业务量大，外出率也就越高。
八、家庭收入
家庭收入也是影响出行，尤其是弹性出行的主要因素之一。 高收入家庭，汽车购买率高，购物、娱乐等需求也高，平均出行次数多。
1. 原单位法
在交通需求预测时，要求各小区的发生交通量之和 与吸引交通量之和相等，并且各小区的发生交通量 或吸引交通量之和均等于交通生成总量。如果它们 之间不满足上述关系，则可以采用总量控制、调整 系数法进行调整。
1）总量控制
用研究区域的生成交通量对推算得到的各个小区的发生量 进行校正。 假设生成交通量T由全人口P与生成原单位p得到，则 T=pP 若生成交通量T与总发生交通量 有明显误差，则将 修正为： 为保证T与总吸引交通量 也相等，需将 修正为：
交通量分析及预测
第3章交通量分析及预测公路交通调查及分析3.1.1调查综述3.1.1.1调查内容按照交通规划的研究对象，本项目分别对公路客货运输量、年平均交通流量进行调查。
按照调查的方式，又大致分为以道路上的车辆为对象的实测调查和为明确人的活动和货物的移动性质而进行的问卷调查。
前者的调查有道路交通量调查和运行车速调查，具体的调查事项及观测方法，因表示交通流特性所采用的要素不同而有所不同，通过它可掌握汽车行驶状态有关的各种特性，为道路上实现畅通交通流而进行适当的交通控制及建立交通规划发挥作用。
后者的调查有居民出行调查、机动车OD调查和物流调查。
3.1.1.2调查方法交通调查是公路建设项目可行性研究的一个重要环节，是采集所需基础数据的最基本手段。
其目的是了解项目影响区域公路交通运输的特性、构成以及客货运输的流量、流向，使后续的交通量预测建立在客观、可靠的基础上，为公路建设项目的计划、建设规模、建设标准等提供科学的依据。
(1)交通量调查点的布设交通量调查点的选择，对调查数据、区域路网流量分析、拟建项目交通量预测有着直接的影响，是整个交通量调查的关键。
本报告交通量调查路段及其地点的选择，主要考虑了以下因素：1) 根据拟建项目特点及其区域路网交通流特性，选择有代表性的路段布点；2) 调查点远离城镇，尽量避免城镇内部交通及短途交通的影响；3) 调查点选择在路基较宽、视距远的路段上，同时要保证上行与下行调查点之间留有不少于150m的距离，以免造成交通阻塞；4) 附近有收费站的，尽量将调查点设在收费站中，以减少对车辆通行的影响。
由于交通流量观测是在具体的某一天进行的，有的是24小时流量观测点，有的是12小时流量观测点，所以在交通流量分析时根据各流量观测点所在路段历年交通量观测资料对其进行年月、周日、昼夜不均匀性调整，并以次推算出年均日交通量。
调整公式如下：Q ijk＝q ijk·αi·βi·γi式中：Q ijk――i地点、j方向、k类车的年平均日交通量；q ijk――i地点、j方向、k类车的观测交通量交通量；αi――i地点交通量年月不均衡系数；βi――i地点交通量周日不均衡系数；γi――i地点交通量昼夜比。
城市道路与交通规划5-交通需求预测2
交通方式选择的影响因素
影响交通方式划分的因素主要有四大类： 一.交通特性：交通供给特性; 二.出行者属性： 家庭属性和个人属性—出行主体特性; 三.地区属性：外界大环境; 四.出行时间特性. 五.交通政策
①G与MS相结合的方法 主要有类型分析方法和回归分析方法。
类型分析方法又可以分为简化模型和一般模型，简化模型 中不含目的的分类：
式中：
一般模型中包含目的的分类： 式中：
与简化模型相比，一般模型加入目的因素，因此预测效果 要好一点。
②先进行交通生成预测再进行方式划分 因为此时尚未进行出行分布量的预测，方式划分仍只能以 出行者或家庭，或分区的特性为依据，采用线性回归分析 方法进行。 以公共交通为个人交通两种方式为例，分区的出行产生量 的方式划分比例主要与居民人口数，人均收入水平，人均 小汽车拥有量，道路网水平，公交网密度相关。 出行吸引量的方式分担率主要与分区的学校，商店，工厂， 办公的岗位数，公交网密度相关。 由此得到产生量和吸引量的分担率回归模型：
kin 是与个人n的特有的喜好与平均的个人喜好之间的
差的参数，也被假定服从某种概率分布
in的方差是随着Xkin 值不同而不同的,为方便，假定其与
Xkin 选择选择肢Cn中分肢i的概率是：
Pin P(Uin U jn )j Cn
Pin P(Vin in Vjn jn )j Cn Pin P( jn in Vin Vjn )j Cn
交通分布与交通方式划分相结合的方法：
交通量分析及预测
交通量分析及预测交通量分析及预测是交通规划和交通管理的重要组成部分，通过对历史交通数据的分析，可以了解交通流量的变化规律，并为未来交通规划提供决策参考。
本文将从交通量分析的必要性、常用的分析方法以及交通量预测的方法进行探讨。
首先，交通量分析是为了了解城市交通系统的状况、交通流量的变化规律和交通问题的发生原因，对于制定有效的交通管理措施和交通规划具有重要意义。
通过交通量数据的分析，可以了解交通流量的高峰期、拥堵路段、交通事故多发地点等情况，从而有针对性地制定相应的交通疏导措施和交通信号优化方案。
此外，交通量分析还可以发现交通问题的根源，比如交通规划不合理、道路设施不完善等，为改善交通状况提供参考。
其次，常用的交通量分析方法有多种。
最简单的方法是直接观察和人工计数法，通过人工站点观测和手动计数来获得交通量数据。
然而，这种方法在数据的收集工作量和精确度方面存在问题。
因此，现代交通量分析方法主要使用传感器技术和自动化监测设备，如交通流量监测器、摄像头和车辆感应器等。
这些设备可以实时采集交通数据，并通过计算机系统进行数据处理，提高数据收集的准确性和效率。
同时，可以采用数据挖掘和统计分析技术，对交通量数据进行分析，如平均交通速度、车流密度和交通流量等指标。
最后，交通量预测是基于历史数据和相关变量来预测未来交通流量的趋势和变化。
交通量预测的目的是为了规划者和决策者提供准确的交通信息，以便有效地制定适应未来交通需求的交通规划和管理措施。
常用的交通量预测方法包括时间序列分析、机器学习和模型模拟等。
时间序列分析方法通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来交通量的趋势和季节性变化。
机器学习方法基于大量的历史数据，训练模型预测未来交通量，并根据实时数据进行实时调整。
模型模拟方法是建立交通量模型，模拟交通网络中的交通流动以及交通流量的变化，根据模型输出进行预测和分析。
总之，交通量分析及预测是交通规划和交通管理中不可或缺的工具。
第三章交通量分析及预测
第三章交通量分析与预测交通量分析与预测是公路建设项目前期工作的重要内容，首先在OD 调查、交通量观测调查与其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路与其影响区域的公路交通发展水平与特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，进行远景年交通量预测。
交通量预测结果为确定本项目的技术等级、标准、规模与经济评价等提供重要的依据。
3.1 公路交通调查与分析3.1.1 交通调查综述公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节，为全面了解项目所在地区公路交通量特性与构成，掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料，为未来拟改建公路交通量预测提供基础数据。
本项目公路交通调查主要包括公路客货运量与周转量、汽车保有量、交通事故、相关公路观测交通量等方面内容，并采用OD调查与交通量观测相结合的方法进行，其中OD调查借鉴《神木-盘塘公路改扩建工程可行性研究报告》（简称神盘路改建工可）数据进行统计分析（由于本路段东接神盘路，主要承担店塔-盘塘方向的煤炭外运交通，且神盘路改建工可与本项目同期进行，具有可借鉴性）。
调查范围主要是针对拟改建项目所属区域与沿线所经区域进行调查。
1）交通运输发展的调查根据《陕西省统计年鉴》，本项目影响区公路交通运输情况如表3-1、表3-2：榆林历年客货运量与周转量表3-1神木县历年客货运量与周转量表3-2注：数据来源于神木统计局统计年鉴资料。
从表3-1中可以看出，项目所在地区公路运输指标总体上呈上升趋势，公路运输以较快的速度发展，这与其经济高速发展是相适应的。
据调查统计，榆林市客货运量与周转量在全省中所占比例较高，2008年榆林公路客运量占全省的6.95%；客运周转量占全省的10.23%；公路货运量占全省的8.34%；货运周转量占全省的29.48%。
在综合运输方式中，公路客、货运量所占比例较高，可见公路运输在榆林市综合运输方式中占据着举足轻重的地位。
从表3-2可以看出，神木县公路运输也以较快的速度发展，各项指标变化相对稳定，各别点起伏较大，这与近几年区域内路网改造，交通政策变化、城镇大力度的改造有关。
城市交通规划中的交通需求预测技术
城市交通规划中的交通需求预测技术随着城市化进程的加速，城市交通问题变得日益突出。
为了解决交通拥堵、优化交通网络以及提升城市居民的出行体验，交通规划师们需要准确预测未来的交通需求。
交通需求预测技术在城市交通规划中起着至关重要的作用。
一、交通需求预测的重要性交通需求预测是交通规划的基础，它能够为城市交通系统的设计、建设和管理提供科学依据。
准确的交通需求预测可以帮助决策者合理规划道路、公共交通线路以及停车场的布局，从而提高交通系统的效率和可持续性。
二、传统交通需求预测方法在过去，交通需求预测主要依赖于经验法则和统计数据分析。
例如，交通规划师们会根据人口增长率、就业机会以及居民出行行为的历史数据来预测未来的交通需求。
然而，这些方法往往无法准确预测交通需求的变化，尤其是在面临城市化快速发展和人口迁移等复杂情况下。
三、新兴的交通需求预测技术随着信息技术的快速发展，新兴的交通需求预测技术逐渐应用于城市交通规划中。
其中，人工智能和大数据分析是两个重要的方向。
1. 人工智能在交通需求预测中的应用人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以通过分析大量的历史交通数据和实时交通信息来预测未来的交通需求。
通过建立复杂的模型和算法，人工智能可以更准确地预测城市交通的变化趋势和需求量，为交通规划师提供决策支持。
2. 大数据分析在交通需求预测中的应用大数据分析技术可以挖掘和分析海量的交通数据，包括交通流量、交通速度、交通事故等信息。
通过对这些数据的深入分析，交通规划师可以了解城市交通的热点区域、高峰时段以及交通拥堵的原因，从而更好地预测未来的交通需求。
四、交通需求预测技术的挑战和应对策略尽管新兴的交通需求预测技术带来了许多好处，但也面临着一些挑战。
首先，数据的获取和处理需要大量的时间和资源。
其次，交通需求受到许多复杂因素的影响，如人口增长、经济发展、城市规划等，这些因素难以完全量化和预测。
为了应对这些挑战，交通规划师们可以采取以下策略：1. 加强数据共享和整合不同部门和机构之间的数据共享和整合对于准确预测交通需求至关重要。
城市交通规划与交通需求预测
回归分析法：通 过建立模型预测 未来需求
情景分析法：根 据不同情景预测 未来需求
交通模拟法：通 过模拟交通流预 测未来需求
出行求分析
出行目的：工作、学习、购物、娱乐等
出行方式：步行、自行车、公交车、地 铁、私家车等
出行时间：早晚高峰、平峰、节假日等
出行距离：短途、中长途等 出行频率：每日、每周、每月等 出行成本：时间成本、金钱成本等
智能交通与城市交通规划：智能交通的发展将促进城市交通规划更加科学、合理，提高城市交通的可持续性。
城市交通与环境协调
减少交通拥堵： 通过优化交通规 划，减少交通拥 堵，降低环境污 染
推广绿色出行： 鼓励公共交通、 自行车、步行等 绿色出行方式， 减少碳排放
发展智能交通： 利用大数据、人 工智能等技术， 提高交通效率， 降低能源消耗
优化城市交通规划，提高 道路通行效率
加强交通需求预测，合理 规划交通设施
提高公众环保意识，倡导 绿色出行文化
节能减排措施
推广公共交通：提高公共交通覆盖率，鼓励市民使用公共交通工具 发展绿色出行：推广自行车、电动车等环保出行方式 优化交通结构：减少私家车出行，增加公共交通和步行、骑行等出行方式 提高能源效率：推广节能型汽车，提高燃油效率，减少尾气排放
交通系统分析
交通流量：分析城市交通流量，包括高峰时段、非高峰时段等 交通拥堵：分析城市交通拥堵情况，包括拥堵路段、拥堵时间等 公共交通：分析城市公共交通系统，包括公交、地铁、轻轨等 道路设施：分析城市道路设施，包括道路等级、道路宽度、道路质量等 交通规划：分析城市交通规划，包括规划目标、规划方案、规划实施等 交通需求预测：分析城市交通需求，包括预测方法、预测结果、预测影
交通管理策略
交通量分析与预测
交通量分析与预测交通量分析与预测是交通规划与管理中重要的研究内容，有助于指导交通系统的设计与优化，提高交通系统的效率和安全性。
本文将从交通量分析的方法、交通量预测的模型以及应用案例等方面进行阐述，以期对读者对该主题有一个全面的了解。
1.交通量分析方法计数法是指通过设置测量点对交通流进行实时的计数，可以测量瞬时交通流量、现象交通流量以及延误等指标。
常见的计数法有车辆计数法、行人计数法和视频计数法等。
问卷法是通过设计调查问卷来了解出行者的出行特征、交通选择以及满意度等信息。
问卷法可以得到更多的出行者行为信息，但是问卷调查需要花费较大的时间和精力，并且受到回收率的制约。
观察法是通过观察交通现象、收集数据，并通过分析这些数据来得出结论。
观察法可以应用于交通流速观测、交通事故观测、停车观测等方面。
2.交通量预测模型交通量预测模型通常可以分为时间序列模型、传统回归模型和机器学习模型等。
时间序列模型通过对历史数据的分析和建模，来预测未来交通量的走势。
常见的时间序列模型有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
传统回归模型通过收集相关的影响交通量的因素，如道路、人口和经济数据等，利用统计学方法建立回归方程来预测交通量。
机器学习模型是使用机器学习算法来学习历史数据的模式，并将学习到的模式应用于未来交通量的预测。
常见的机器学习模型有人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
3.应用案例a.交通规划：通过分析交通量，可以确定需要建设或改造的交通设施，如道路、桥梁和交叉口等。
预测未来交通量可以帮助规划者制定合理的规划方案。
b.交通控制：交通量的分析可以确定交通瓶颈和拥堵点，并采取相应的交通控制措施，如信号灯调节和交通限制等，以减少交通拥堵和提高交通效率。
c.交通安全：通过交通量的分析，可以确定交通事故的高发地段，并加强对这些地段的交通安全管理和监控，以降低事故风险。
d.公共交通优化：通过交通量的分析，可以确定公共交通线路和站点的需求，以优化公共交通系统的设计和运营。
城市路网交通需求预测方法及应用汇报
站北五路下穿通道
路网服务水平参考表
运行状况 畅行车流，基本上无延误 稳定车流，有少量延误 稳定车流，有一定延误，但司机可以接受 接近不稳定车流，有较大延误，但司机还能忍受 不稳定车流，交通拥挤延误很大，司机无法忍受 强制车流，交通严重阻塞，车辆时开时停
备注
此标准用于城市道路 网络规划时，服务水
（五）站前大道车道数的确定
• 路幅的确定 三幅路面适用于：红线宽度40m以上，车行道宽度20-30m 适用：一般三块板横断面适用于机动车
交通量不十分太大，而又有一定的车速和车流畅通要求，自行车交通量又较大的生活性道路或客运交 通干路，不适用于机动车和自行车交通量都很大的交通性干路和要求机动车车速快而畅通的城市快速 路。
城市路网交通需求预测 方法及应用
（一）什么是交通需求预测
现状交通调查与分析
城市及相关区域调研
背景交通量预测
交通需求预测
项目交通量预测
极限容积率测算 项目出入口方案设计
路网服务水平分析 交通影响评价 方案比选
交通组织评价及结论
停车需求预测 周边道路交通组织设计
广场做多大规模？ 道路多少车道够用？ 非机动车需求有多少？ 交叉口需不需要拓宽车道？
行吸引量成正比，与小区i 和小区j 之间的出行阻抗成反比，以交通小区之间的最短出行时间矩阵为出行阻抗，应用transcad实现基于重力模型 (Gravity Method)的交通分布预测。
站前核心区地块OD出行分布结果
（三）一个案例
• 交通需求分配 交通分配是指将各分区之间出行量分配到交通网络的各条边上去的过程。 根据规划区路网初步方案，基于道路网络用户均衡理论，路径选择行为是发生在整个网络中的一个系统过程，网络中的交通流最终应达到一种
交通需求预测与交通规划研究
交通需求预测与交通规划研究随着城市化进程的加快和人口的不断增加，交通拥堵问题逐渐突显。
为了解决这一问题，交通需求预测与交通规划研究变得越来越重要。
本文将从交通需求预测和交通规划两个方面进行探讨。
首先，交通需求预测是交通规划的基础。
交通需求预测是指通过分析人口总量、经济发展水平、城市结构以及交通出行习惯等因素，来预测未来一段时间内的交通需求情况。
这对于制定长远的交通规划、优化交通布局、合理安排交通资源分配具有重要意义。
在交通需求预测的研究中，许多方法被提出并得到了广泛应用。
其中，经济模型是常用的一种方法。
经济模型通过建立区域经济与交通需求之间的数学关系，来预测未来的交通需求。
这种方法的优点是能够较准确地预测不同条件下的交通需求水平，但也存在一些问题，比如对数据的要求较高、模型建立复杂等。
除了经济模型之外，还有一些其他方法也用于交通需求预测。
例如，地理信息系统（GIS）的应用。
GIS能够将地理空间数据与统计数据进行融合，从而提供了丰富的数据信息，为交通需求预测提供了更多的依据。
此外，机器学习算法也被广泛应用于交通需求预测中。
机器学习算法通过对历史交通数据进行分析和学习，来预测未来的交通需求。
这种方法可以更好地处理非线性和复杂的交通问题，具有较高的预测准确率。
然而，交通需求预测只是制定交通规划的第一步。
在交通规划阶段，还需要综合考虑一系列因素，如环境保护、城市发展规划、土地利用等。
通过对这些因素的分析和权衡，可以制定出合理的交通规划方案。
其中，环境保护是交通规划中一个重要的考虑因素。
当前，气候变化问题越发严重，减少汽车排放、提倡绿色出行已经成为社会关注的焦点。
因此，在交通规划中，应该加强对公共交通和非机动交通的建设和发展，以减少对环境的污染。
此外，还应该合理规划道路、减少交通拥堵，从而降低车辆行驶时的能耗和排放。
另外，城市发展规划也需要与交通规划相互衔接。
随着城市化的加快，城市对交通的需求也在不断增加。
高速公路交通规划的需求分析与预测
高速公路交通规划的需求分析与预测摘要：高速公路交通规划是一个复杂而关键的过程，对于城市和国家的发展至关重要。
本文通过对高速公路交通规划的需求分析与预测进行探讨，旨在提供一种方法和理论基础，以便更好地满足未来交通需求。
引言高速公路作为城市和国家交通网络的重要组成部分，对于促进经济发展、改善人民生活水平具有重要意义。
然而，随着城市化进程的加快和人口的不断增长，高速公路交通压力也日益增大。
因此，进行科学合理的高速公路交通规划是必不可少的。
一、高速公路交通需求分析1.人口增长与城市化随着人口的增长和城市化进程的加快，人们对高速公路交通的需求也随之增加。
城市化带来了人口的集中，人们需要更高效、便捷的交通方式来满足出行需求。
因此，高速公路交通规划需要充分考虑人口增长和城市化的趋势。
2.经济发展与物流需求经济的快速发展和物流需求的增加也对高速公路交通提出了更高的要求。
随着经济的繁荣，人们对商品和服务的需求也不断增加，物流运输成为经济发展的重要支撑。
因此，高速公路交通规划需要充分考虑物流需求的增长。
3.旅游与出行需求旅游业的兴起和人们对休闲度假的需求也对高速公路交通提出了新的挑战。
随着旅游业的蓬勃发展，人们对旅游目的地的交通要求也越来越高。
因此，高速公路交通规划需要充分考虑旅游和出行需求的变化。
二、高速公路交通需求预测1.历史数据分析通过对历史数据的分析，可以了解高速公路交通需求的变化趋势。
通过对过去几年的交通流量数据进行统计和分析，可以预测未来的交通需求。
历史数据分析是高速公路交通需求预测的重要依据。
2.经济发展预测经济发展是高速公路交通需求的重要驱动因素。
通过对未来经济发展的预测，可以预测未来的交通需求。
经济发展预测是高速公路交通需求预测的重要手段。
3.人口变化预测人口变化是高速公路交通需求的另一个重要因素。
通过对未来人口变化的预测，可以预测未来的交通需求。
人口变化预测是高速公路交通需求预测的重要依据。
三、高速公路交通规划的应对策略1.扩建与改善现有道路针对高速公路交通需求的增长，扩建和改善现有道路是一种常见的应对策略。
道路运输行业市场需求预测
道路运输行业市场需求预测在当今经济快速发展的时代，道路运输行业作为物流和人员流动的重要支撑，其市场需求的变化对于国民经济的运行和社会的发展具有至关重要的影响。
深入分析和准确预测道路运输行业的市场需求，有助于相关企业制定合理的发展战略，也能为政府部门的规划和决策提供有力依据。
从宏观经济环境来看，经济的持续增长通常会带动道路运输需求的上升。
随着国内生产总值（GDP）的增加，商品的生产和流通规模不断扩大，无论是原材料的运输还是成品的配送，都对道路运输提出了更多的需求。
特别是在制造业和商贸业较为发达的地区，货物运输的频率和规模往往较大。
例如，长三角、珠三角等经济活跃区域，对道路运输的依赖程度较高，需求也呈现出持续增长的态势。
消费市场的变化也是影响道路运输行业市场需求的重要因素。
随着居民收入水平的提高，消费结构不断升级，网购、生鲜配送等新兴消费模式迅速发展。
人们对于各类商品的需求更加多样化和个性化，这就要求道路运输具备更高的灵活性和时效性，以满足快速送达的需求。
特别是在电商促销活动期间，如“双十一”“618”等，快递包裹的运输量会出现爆发式增长，对道路运输的运力和服务质量提出了巨大挑战。
城市化进程的加快也为道路运输行业带来了新的机遇和挑战。
城市人口的增加导致城市交通拥堵问题日益严重，同时也促使城市公共交通和物流配送体系不断完善。
在城市内部，公交、出租车、网约车等道路运输方式的需求持续增长；而在城市与周边地区之间，通勤班车、货物配送等服务的需求也在逐渐上升。
此外，城市的扩张和新区的开发也需要大量的建筑材料和设备运输，进一步推动了道路运输市场的发展。
产业结构的调整对道路运输行业的市场需求也产生着深远的影响。
一些传统产业的转型升级以及新兴产业的崛起，会改变货物运输的种类和流向。
例如，高新技术产业的发展增加了对精密仪器、电子产品等高附加值货物的运输需求，而这些货物往往对运输的安全性和稳定性要求较高。
同时，随着环保要求的不断提高，新能源汽车在道路运输领域的应用逐渐扩大，这也将对运输成本和运营模式产生影响。
公路工程设计服务中的交通流量预测与规划
公路工程设计服务中的交通流量预测与规划交通流量预测和规划是公路工程设计服务中重要的环节。
在进行公路工程设计时，预测和规划交通流量是确保道路顺畅运行和合理设计道路容量的关键因素。
本文将深入探讨交通流量预测和规划在公路工程设计服务中的重要性，并介绍一些常用的方法和工具。
首先，交通流量预测是公路工程设计服务的基础。
公路项目的交通流量预测旨在预测未来一段时间内的交通流量，以便确定和评估道路容量需求。
交通流量预测通常基于历史数据和发展趋势进行，考虑包括人口增长、经济发展、道路网络扩展等因素。
预测准确的交通流量可帮助设计师合理规划道路容量，从而提高道路通行效率，减少交通拥堵和事故风险。
其次，交通流量规划是公路工程设计服务的关键环节。
在设计公路时，需要明确交通流量规划，即确定道路设计的设计指标和要求。
交通流量规划需考虑道路类型、车辆类型、路段长度、路宽、速度限制等因素。
准确的交通流量规划有助于确保道路设计符合交通需求，提高道路通行能力，减少道路事故发生的概率。
为了实现交通流量预测和规划，公路工程设计服务中常用的方法包括交通量调查、交通模型和仿真软件等。
首先，交通量调查是一种常用的方法，通过实地观察和数据收集，以获得现有交通流量信息。
交通量调查可以通过站点调查、交叉口调查、行程调查等方式进行。
调查结果可以为预测和规划交通流量提供基础数据，如交通流量峰值、对向流量比例等。
其次，交通模型是一种预测交通流量和评估道路容量的常用方法。
交通模型基于现有交通流量数据和统计学方法，利用数学模型来预测未来的交通流量。
交通模型可以模拟不同交通状况下的交通流量，并为道路设计提供参考数据。
常用的交通模型包括静态交通模型、动态交通模型和微观交通模型等。
此外，仿真软件也是交通流量预测和规划中的重要工具。
通过仿真软件，可以模拟不同交通流量情景下的交通运行情况，包括车流量、车速、拥堵情况等。
仿真软件可以根据道路特征和车辆特性，模拟不同交通需求下的交通状况，并为公路工程设计提供优化建议。
城市道路交通拥堵预测系统的研究与实现
城市道路交通拥堵预测系统的研究与实现随着城市化进程的不断加速，城市道路交通拥堵问题也日益突出。
为了解决这一问题，学者们努力研究城市道路交通拥堵预测系统，该系统可以预测道路交通拥堵程度和时间等信息，并提供实时交通信息来帮助司机避免道路拥堵。
本文将从需求出发，阐述城市交通拥堵预测系统的目的，功能以及实现方式。
一、需求分析城市道路交通拥堵预测系统能够为出行者在城市交通拥堵中提供信息支撑，帮助其更好地规划出行路线，避免交通拥堵，提高交通效率，缓解交通拥堵问题。
因此，城市交通拥堵预测系统的需求有以下两个方面：1.对出行者的需求出行者需要根据实时交通信息和目的地信息规划最合理、最快捷的出行路线，以便到达目的地。
为此，城市交通拥堵预测系统需要提供以下信息：（1）路段通行速度：根据历史数据预测道路的通行速度，包括每天、每周、每月不同时段的通行速度情况。
（2）交通拥堵预测：根据历史数据和实时采集的数据，预测道路的交通拥堵情况。
在拥堵路段的情况下，系统将提供避免该路段的备选方案。
（3）多元化需求：对于不同出行者，其需求也不同。
如对于公交出行，系统需要提供公交线路及时刻表信息；对于自驾出行，在车辆通行时，需要提供路况提示和避堵建议。
2.对城市管理者的需求城市管理者需要了解城市的交通状况，及时掌握道路交通拥堵情况，以便管理员能够全面做好交通规划和交通流量管控，缓解路段交通压力。
为此，城市交通拥堵预测系统需要提供以下信息：（1）交通拥堵热力图：反映车辆的平均速度及通行时间热度图，通过不同的颜色深浅和标识形式，清晰呈现拥堵情况。
（2）重点区域监管：综合考虑信息来源、信息精度和监控范围，对城市交通网络中关键路段和区域实时的进行监管，以帮助城市管理者及时调整交通路线和启动紧急措施。
二、功能实现在需求分析的基础上，城市道路交通拥堵预测系统的功能可以分为以下几个方面：1.交通数据的采集城市交通拥堵预测系统需要采集车辆的位置、速度等数据，以便分析交通运行状况。
交通大数据的需求分析报告
交通大数据的需求分析报告需求分析报告：交通大数据一、引言随着城市化进程的不断加快和交通运输业的快速发展，交通问题成为城市发展中的重要矛盾之一。
为了有效地解决交通问题，我们需要对交通数据进行深入的分析和研究。
交通大数据分析可以帮助交通管理机构和决策者更好地了解交通情况、预测交通需求、优化交通运输系统。
二、需求分析1.实时交通监测：通过交通大数据分析，可以实时监测交通流量、拥堵情况以及道路状况，有效地支持交通指挥决策，提高道路利用效率。
实时交通监测需要获取准确的交通数据，并通过数据分析技术进行实时处理和监测。
2.交通态势分析：交通大数据分析可以帮助交通管理机构分析交通状况，包括交通状况的时空特征、交通热点、交通拥堵原因等，为交通管理提供决策支持。
交通态势分析需要对历史交通数据进行挖掘和分析，根据交通数据的时空特征进行交通状况预测和分析。
3.交通需求预测：交通大数据分析可以通过对历史交通数据的分析，预测未来交通需求，为城市交通规划和交通设施建设提供科学依据。
交通需求预测需要对历史交通数据进行挖掘和分析，根据历史数据的趋势和规律进行未来交通需求的预测。
4.交通路径优化：交通大数据分析可以帮助寻找最优交通路径，包括最短路径、最快路径、最经济路径等，为用户提供优质的出行体验。
交通路径优化需要对交通数据进行分析和处理，根据交通数据的特征和交通规则进行路径优化计算。
5.交通安全分析：通过交通大数据分析，可以对交通事故、交通违法等交通安全问题进行分析和研究，为交通管理部门提供决策依据。
交通安全分析需要对交通数据进行挖掘和分析，根据交通数据的特征和规律进行交通安全问题的分析和预测。
三、需求总结交通大数据分析在交通管理和交通规划中具有重要的作用，可以帮助交通管理机构和决策者更好地了解交通情况、预测交通需求、优化交通运输系统。
对于实时交通监测、交通态势分析、交通需求预测、交通路径优化以及交通安全分析等需求，我们需要获取准确的交通数据，并通过数据分析技术进行处理和分析。
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无锡市上班出行产生预测模型
Y= - 55.36 + 1.104 X
20000 15000 10000 5000 0
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000
（2）上学出行预测
上学出行产生量 Yi=a+bXi Xi--- i小区学生数 (R=.9968)
无锡市居民上学出行产生预测模型
Y= 1.396 - 4.83 X
12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
方式划分预测
交通需求量中公交、自行车、其他车辆的比例
交通分配预测
交通需求量发生时选择的道路
“四阶段”法各阶段成果
生成预测—各交通区发生、吸引总量
分布预测—各交通区相互之间OD量（OD总量矩阵）
方式划分预测—各交通区相互之间不同交通方
式的OD量（分方式OD矩阵）
交通分配—各路段、交叉口（道路网）交通流量
就业岗位分布预测主要根据各小区的工业,商业,公共事业用地面积及密度 确定。 就学岗位分布一般根据各交通区的教学科研用地面积及密度按比例确定。
第三节 城市客运交通需求预测 交通生成预测
各交通区发生、吸引交通需求量
目前常用的城市客运交通需求发展预测方法是“四阶段”法。
交通分布预测
交通需求量的来源及去向
如：
苏州市2000年居民出行目的中，生存性出行比例为79.93%
蚌埠市2002年居民出行目的中，生存性出行比例为82.24% 反映出蚌埠市的居民的生活水平比苏州市低，人们出行更 多是“为了生活，四处奔波”
一般认为，生存性出行比例在80%以下，则代表该城市有
较高的生活水平
（1）上班出行预测
上班＋上学＋回程＝92.2％
图3－1 鞍山市居民出行目的结构图（1994年）
50% 40% 30% 20% 10% 0%
上班 上学 公务 购物 文体 访友 看病 回程 其他
上班＋上学＋回程＝86.7％
图3－3 无锡市居民出行目的结构图（1996年）
50% 40% 30% 20% 10% 0%
上班 上学 公务 购物 文体 访友 看病 回程 其他
第二节 城市社会经济分析与发展预测
城市社会经济预测的内容包括对现状土地利用状况的
分析研究以及在此基础上对与城市交通需求预测密切相关 的土地利用未来情况进行的预测。
一、社会经济发展总指标预测
1、城市人口 2、劳动力资源及就业岗位数 3、在校学生数与就学岗位总数 4、车辆拥有量 5、城市规模和布局 6、其它
一、出行生成预测
出行生成预测分出行发生预测和出行吸引预测两部分。 所谓出行生成，就是城市土地利用对城市居民出行意愿的 作用结果。
出行生成有两种单位：一种是以车为单位，另一种是以人 为单位。城市中交通工具复杂，一般都用人的出行次数为 单位，车辆出行与人的出行之间可以相互换算。
1、出行发生预测
Y= 0.8990 X (R=.9998)
2、出行吸引预测
与出行发生预测类似，出行吸引量预测也是 按照上班、上学、弹性、回程四类出行目的分别 建模，并采用相同的基本模型方法。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（1）上班出行吸引预测
上班出行吸引量 Yi=a+bXi Xi--- i小区就业岗位数 (R=.9982)
无锡市上班出行吸引预测模型
Y= 128.5 + 1.0437 X
25000 20000 15000 10000 5000 0
（3）弹性出行预测
弹性出行产生量 Yi = a + bXi Xi--- i小区居住人口数
无锡市居民弹性出行产生预测模型
Y= 17.-7 + 0.6461 X (R=.8395)
（4）回程出行预测
回程出行产生量 Yi = a + bXi Xi--i小区非回程出行吸引量
无锡市居民回程出行产生预测模型
二、人口、劳动力总资源及学生居住分布预测
Pi Ai P总
Li Pi r
（3-1） （3-2）
式中：Pi——预测特征年第 i 交通区的居住人口； P 总——预测特征年城市总人口； Li——预测特征年第 i 交通区的劳动力资源数； Ai——预测特征年第 i 交通区居住人口的分布吸引权； r——预测特征年劳动力比例系数。
三、就业、就学岗位分布预测
就业、就学岗位分布是社会经济预测中的难点和重点，就业、就学 岗位在各交通区的分布直接关系到交通吸引点的数量及其空间分布。
城市就业岗位总量中，各行业就业岗位的总量可用下式预测：
E i( 0 ) E i E总 Ri Ri( 0 ) Ri Ri( 0 )
E
i
(0) i
出行发生预测按出行目的分类进行。通常，居民出行目的 分为上班、上学、公务、购物、文体、访友、看病、回程及其
他等九类。出行发生预测可相应分为：上班出行产生预测 、上
学出行产生预测、弹性出行产生预测 、回程出行产生预测。
50% 40% 30% 20% 10% 0%
上班 上学 公务 购物 文体 访友 看病 回程 其他
第三章
道路交通需求预测与分 析
第一节 概 述
道路交通需求分析预测的内容，主要是根据道路交通 系统及其外部系统的过去和现状预测未来，根据历史经验、 客观资料和逻辑判断，寻求交通系统的发展规律和未来演 变趋势的过程。
道路交通需求预测可以划分为城市交通需求预测和区 域交通需求预测两大类。 城市交通需求分析与发展预测包括城市社会经济分析 及发展预测、城市客运交通分析及发展预测和城市货运交 通分析及发展预测三大部分。 区域交通需求分析与发展预测包括区域客运交通分析 及发展预测和区域货运交通分析及发展预测两大部分。
上班＋上学＋回程＝79.9％
图3－3 苏州市居民出行目的结构图（2000年）
上班、上学、回程合计为生存性出行 生存性出行比例的高低代表城市的生活质量 生存性出行比例低表示城市居民生活质量高 生存性出行比例高表示城市居民生活质量低
生存性出行与弹性出行的要求有很大的不同， 突出地表现在出行方式上。