第五章 交通需求预测1PPT课件
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城市道路与交通规则之交通需求预测
④仓储用地是货物的主要集散点。是货物交通的主要发生 源。该用地发生与吸引交通量通常用仓库面积、货物吞吐 量等指标表示
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
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
城市综合客运枢纽交通需求预测关键内容课件
基于神经网络的预测方法
通过构建神经网络模型，利用其强大的非线性映射能力，对复杂的交通需求数据 进行学习和预测。
基于神经网络的预测方法是通过构建神经网络模型，利用其强大的非线性映射能 力和自学习能力，对复杂的交通需求数据进行学习和预测。这种方法需要大量的 训练数据，并需要进行模型参数的调整和优化，以获得最佳的预测效果。
发展阶段
成熟阶段
城市综合客运枢纽的概念逐渐形成， 各种客运方式实现了较为合理的布局 和便捷的换乘，形成了完善的交通体 系。
多种客运方式开始集中布局，出现了 一些简易的换乘设施，但整体布局较 为混乱。
交通需求预测的定义与特点
总结词
详细描述
交通需求预测的分类
总结词
交通需求预测可以根据不同标准进行分类，如时间尺度、空间范围、交通方式等。
• 城市综合客运枢纽概述 • 交通需求预测基本理论
定义与特点
定义
特点
具有多方式换乘、高效率、大容量、 便捷舒适等特点，是城市交通的重要 组成部分。
城市综合客运枢纽的重要性
01
02
03
提高旅客出行效率
缓解城市交通拥堵
促进城市发展
城市综合客运枢纽的发展历程
初级阶段
以单一客运方式为主的客运站，如火 车站、长途汽车站等。
人口与就业分布
总结词 详细描述
经济发展水平
总结词
详细描述
城市规划与政策
总结词
详细描述
交通基础设施状况
总结词
详细描述
案例一：某大型城市的交通需求预测
总结词
详细描述
案例二
要点一
总结词
该案例针对某新城区综合客运枢纽的交通需求进行了预测， 通过分析新城区的发展规划、人口增长、产业布局等因素， 建立了基于回归分析的预测模型。
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。
第五章交通量预测
第五章交通量预测交通量是社会经济发展对公路交通需求的反映,其发生和发展与交通沿线的社会经济发展状况密切相关,因此未来年交通量的预测应以研究区域未来经济发展目标为基础进行推算。
5.1 交通量预测总体思路本项目交通量预测以“四阶段法”为基本方法，并考虑交通诱增、交通转移以及道路收费对道路交通量的影响，其总体思路如下:⑴收集调查社会经济及交通现状资料，通过分析建立模型，预测社会经济的发展趋势；⑵分析项目区域社会经济与交通运输发展两者的相关关系，在预测区域未来经济发展水平的基础上，确定未来年份项目区域的总的交通需求，即各个交通小区的交通发生、集中总量和客货流量及流向特点;⑶预测各个区域的交通分布情况，并同时考虑因本项目建成后对影响区域产生的趋势型分布和诱增型分布；⑷建立研究区域交通公路网，将区域的分布交通量分配到公路网的具体路线上，从而得到建设项目及相关道路的未来特征年交通量。
在这一过程中将考虑道路收费以及与水运、铁路等其它运输方式相互转移的交通量对道路交通量分配结果的影响，另外还要考虑其它修正因素，最终确定崇海大桥未来交通量。
整个交通量预测的过程如图所示:图5—1交通量预测流程图5。
2 交通预测方法5.2.1 交通量生成预测方法交通量生成预测通常有两大类基本思路:一是通过对公路客货运量需求的预测来预测区域的交通发生吸引总量；一是通过对公路交通量的预测来预测未来年各个区域的交通发生吸引总量.由于通过对公路客货运量需求的预测来预测区域的交通发生吸引总量必须在公路运量的统计口径问题、客货运量的分布资料收集及运量转化上有着严格的要求,而这些要求本项目实在难以实现,因此本项目拟采用通过对公路交通量的预测来预测区域的交通发生吸引总量的思路。
公路交通量是由公路客货运需求派生出来的，而公路客货运的需求直接相关于社会经济的发展水平，因此，公路交通量与社会经济的发展也具有一定的相关性。
根据多个地区对道路交通量的调查研究结果，交通量的变化与社会经济的变化相关关系十分密切。
交通需求预测-PPT课件
二、城市交通预测的步骤
• 1、居民出行预测——居民出行生成预测，分 布预测，方式预测。 • 2、流动人口出行预测——流动人口出行生成 预测，分布预测，方式预测。 • 3、对外及过境客运交通预测——对外及过境 客运生成预测，分布预测，方式预测。 • 4、城市市内货运预测——城市市内货运交通 生成预测，分布预测。 • 5、对外及过境货运交通预测——对外及过境 货运交通生成预测，分布预测，方式预测 • 6、交通分配预测
• 三、动力学模型
• 其基本思想不是基于分析某一时间的交通状况，而是 基于分析某一历史过程的交通状况，对将来的交通状 况进行预测。
第三节
交通生成预测
交通生成预测方法综述
• 交通生成预测方法包括：生成率法、类别生成 率法、回归分析法等多种。
• 1、生成率法
• 基本思想：从OD调查中，可得出单位用地面 积（单位人口或单位经济指标等）交通产生、 吸引量，如假定其是稳定的，则根据规划期限 各交通区的用地面积（人口量或经济指标等）， 便可进行交通生成预测。
• 3、回归分析法
• 根据调查资料，建立交通产生或吸引与其主要
影响因素之间的回归方程，利用所建立的回归
方程，通过对主要影响因素的预测，进而预测 交通产生量或吸引量。 • 如国外某城市根据调查资料分析，得出居民出 行产生量预测回归方程为：
Y பைடு நூலகம்9 . 9 2 . 48 X
• 其中X为私人小汽车拥有量。
• 2、类别生成率法 生成率法只能考虑单一因素，如人口或用 地面积等对交通生成的影响，如有多个因素影 响交通，则生成率法会有较大的误差，因此， 生成率法只可用于较为粗略的交通生成预测。 类别生成率法是考虑对交通产生或吸引影响较 大的某些因素，如人口、职业结构、用地面积、 不同性质用地的结构等，由这些因素组合成有 不同生成率的类别，根据现状调查资料、统计 不同类别单位指标的交通产生、吸引量，进而 进行交通生成预测。
交通需求预测
有迭代分配 容量限制分配
多路径型
多路径分配
多路径--容量限制分配
交通分配完成后，应得到以下成果
• 道路路段交通量 • 道路交叉口交通量 • 道路路段服务水平 • 道路交叉口服务水平 • 道路路段平均车速 • 道路交叉口平均延误
因素（如人口、劳动力资源数、就业就学岗位数等指标）相 关关系的基础上，得到回归预测模型。一般采用的是一元线 形回归。 总量分摊法：为简化，可以考虑以土地使用性质作为交通的
产生点和吸引点。各小区的高峰高峰时段交通出行产生量＝ 小区人口数×出行人口比例×日平均出行次数×高峰小时系数。
城市居民出行量发生预测
“四阶段”方法工作思路
➢ 确定交通的源及交通源之间的交通流 ➢ 交通源一般是大量的，难以对每个交通源单独研究 ➢ 将交通源合并成若干小区（交通区） ➢ 将交通区之间的交通流代表交通源之间的交通流
“四阶段”法一般过程
社会经济发展指标
交通小区 土地利用性质
现状及规划 交通设施布局
现状客运交通特征
居民出行吸引预测
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8
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沈阳2020年交通大区全日客运OD分布图
• 通常情况下，城市近期发展变化有限，因此， 近期出行预测中，可更多地采用增长系数法。
• 通常情况下，城市远景发展变化较大，因此， 远景出行预测中，可更多地采用重力模型法。
吸引
产生
回程 弹性 上学 上班
• 说明1：大量典型城市调查结果表明，城市暂住
人口的出行特征与城市居民相似。因此，一般不 单独预测暂住人口的出行生成量，而将其纳入城
交通需求预测模型及应用案例总结ppt课件
回归总方程的偏差程度。根据最小二乘法原理，离
差平方与最小的回归方程为最优方程 即满足
n
n
m in ei2m in (yi abi)2
i1
i1
Байду номын сангаас
的a和b就是要求的回归方程的参数a和b。
回归分析法——一元线性回归
参数a 和 b可用下列公式计算
b L XY L YY
x
1 n
n i 1
仅靠一轮调查得到的专家意见往往比较分散，而且不能 够相互启发，共同提高，因此德尔菲法要求进行四轮的 征询专家意见。组织者必须对每一轮的专家意见进行汇 总整理和统计分析，并在下一轮征询中将这些材料再匿 名反馈给每位受邀专家，以便专家们在预测时参考。
为了科学地综合专家们的预测意见和定量地表示预测的 结果，德尔菲法还采用统计方法对专家意见进行处理， 其结果往往以概率的形式出现这些结果既可反映专家意 见的集中程度，又可反映专家意见的离散程度。
3)分析类比的可行性 指类比目标与预测目标进行比较分析，确 定类比是否可行。
4)确定预测起始点 即通过调查，获得目前要预测问题的实际统 计资料，并把这一数据作为预测计算的起始点。
5)测算预测期间单位时间递增率 确定了类比目标总的增加率或 目标总量，有了起始数据，则可确定各单位时间的平均递增率。
回归分析法——一元线性回归
一元线性回归 一元线性回归自变量可以是时间，也可 是其它变量，通常用X表示，用Y表示待预测的因变量 。一元线性回归方程如下
yabx
式中 y 因变量 x 自变量 a,b 参数
建立回归方程就是根据变量的数据[xt Yt ]，t=1， 2 ，3，…..N 确定方程中的参数a,b。
第五章 交通需求预测1
38.6 91.9 36.0 166.5
0 解：（1）求发生交通量增长系数 FOi 和吸引交通量增长系数 FDj
0
0 FO 1 U1 / O1 38.6 / 28.0 1.3786
0 FO 3 U 3 / O3 36.0 / 26.0 1.3846 0 FD 2 V2 / D2 90.3 / 50.0 1.8060
预测模型的一般形式为：
Qt Pt
乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋
势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测， 各种偶然因素会使其发生较大波动。
三、产值系数法
产值系数法是根据预测期国民经济指标值和确定 的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测 的方法。 预测模型的一般形式为：
六、回归分析法
回归分析法就是一种通过分析研究客货运量与相 关因素的联系规律从而进行预测的方法。
七、灰色预测法
灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授在20世纪80 年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理 论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等概念和 方法建立微分方程。
八、经济计量模型
经济计量模型是指依据由统计学、经济学、数学 三者结合而成的经济计量学，用定量方法描述经济 系统的运行机制，研究经济变量间的数量关系，最 后得到一个联立方程组。
tn4 A4
tnn An
Pn
A j ti j
n
1
T
增长系数法 （Growth Factor Method）
增长系数法：假设将来的交通区之间出行分布 模式与现状的分布模式基本一致，其分布量按 某一系数增加。基于出行的起点和终点所在的 小区的增长特性，利用现状OD表计算未来的 OD表的方法。 适用于小区或小区间的出行，不太受空间的阻 挠因素的影响，而只受地区间产生及吸引特性 影响的空间分布形态。 增长特征：人口、经济、土地使用。
《交通需求预测》课件
《交通需求预测》PPT课 件
本课件将介绍交通需求预测的定义、预测方法及应用、数据收集与分析、模 型建立与验证、交通需求预测案例分析、交通需求预测在城市规划中的应用， 以及未来发展趋势与展望。
交通需求预测的定义
综合解析
Байду номын сангаас综合考虑经济、社会、人口等因素，对交通 需求进行全面分析和预测。
决策支持
为决策者提供科学依据，优化交通资源配置 和交通系统运行管理。
交通规划
通过预测交通需求，指导交通规划和基础设 施建设，提高交通运输效率。
未来规划
预测未来交通需求的变化趋势，为未来城市 发展和交通规划提供参考依据。
预测方法及应用
1
定性分析
2
基于专家经验和综合判断，通过主观
评估预测交通需求。
3
定量模型
基于统计和数学方法构建的数学模型， 通过大量数据分析预测交通需求。
模型建立与验证
建立模型
基于数据和预测方法，建 立适合预测交通需求的数 学或统计模型。
验证模型
通过实际数据的对比和检 验，验证模型预测准确性 和可靠性。
优化模型
根据验证结果，对模型进 行调整和优化，提高预测 的准确性和实用性。
交通需求预测案例分析
城市道路交通需求预测
基于城市人口、道路网络等因 素，预测未来交通需求的变化 和发展趋势。
基于交通需求预测，合理选择建设新的交 通设施，提高城市的通行能力。
3 交通管理与调控
4 可持续发展规划
根据交通需求预测结果，制定交通管理措 施和交通拥堵调控策略。
结合交通需求预测结果，制定城市可持续 发展规划，减少交通对环境的影响。
未来发展趋势与展望
随着科技的发展和城市化进程的加速，交通需求预测将更加精确和智能化。人工智能、大数据等新技术 的应用将进一步提升交通需求预测的准确性和可操作性。
本课件将介绍交通需求预测的定义、预测方法及应用、数据收集与分析、模 型建立与验证、交通需求预测案例分析、交通需求预测在城市规划中的应用， 以及未来发展趋势与展望。
交通需求预测的定义
综合解析
Байду номын сангаас综合考虑经济、社会、人口等因素，对交通 需求进行全面分析和预测。
决策支持
为决策者提供科学依据，优化交通资源配置 和交通系统运行管理。
交通规划
通过预测交通需求，指导交通规划和基础设 施建设，提高交通运输效率。
未来规划
预测未来交通需求的变化趋势，为未来城市 发展和交通规划提供参考依据。
预测方法及应用
1
定性分析
2
基于专家经验和综合判断，通过主观
评估预测交通需求。
3
定量模型
基于统计和数学方法构建的数学模型， 通过大量数据分析预测交通需求。
模型建立与验证
建立模型
基于数据和预测方法，建 立适合预测交通需求的数 学或统计模型。
验证模型
通过实际数据的对比和检 验，验证模型预测准确性 和可靠性。
优化模型
根据验证结果，对模型进 行调整和优化，提高预测 的准确性和实用性。
交通需求预测案例分析
城市道路交通需求预测
基于城市人口、道路网络等因 素，预测未来交通需求的变化 和发展趋势。
基于交通需求预测，合理选择建设新的交 通设施，提高城市的通行能力。
3 交通管理与调控
4 可持续发展规划
根据交通需求预测结果，制定交通管理措 施和交通拥堵调控策略。
结合交通需求预测结果，制定城市可持续 发展规划，减少交通对环境的影响。
未来发展趋势与展望
随着科技的发展和城市化进程的加速，交通需求预测将更加精确和智能化。人工智能、大数据等新技术 的应用将进一步提升交通需求预测的准确性和可操作性。
交通规划ppt课件
GIS技术
利用地理信息系统（GIS）技术，对 交通网络的空间分布、地理特征等进 行可视化分析和优化。
仿真技术
通过交通仿真软件，模拟交通运行情 况，评估不同设计方案的效果和优劣 。
人工智能技术
利用人工智能算法，对海量数据进行 处理和分析，为交通网络设计提供智 能化支持。
交通网络设计的优化与评估
01
02
交通枢纽规划案例
规划内容
整合铁路、公路、地铁等多种交通方式
实施效果
提升交通转换效率，缓解城市交通压力
THANK YOU
交通管理策略的类型
需求管理
通过政策手段如拥堵收 费、错峰上下班等，调 节交通需求，减轻交通
压力。
供给管理
增加道路网络容量、优 化公共交通系统等，提
高交通供给能力。
交通需求管理
通过宣传教育、政策引 导等方式，鼓励居民采 用低碳出行方式，减少
私家车出行。
智能交通系统
利用信息技术手段，实 时监测和调控交通流量 ，提高交通运行效率。
数据收集与分析
收集相关数据，进行需求预测和评估。
交通规划的原则与流程
方案制定与评估
制定多种方案，进行技术、经济、环 境等方面的评估。
方案实施与监测
实施方案，建立监测机制，持续改进 。
02
交通需求预测
交通需求预测的概念
交通需求预测是交通规划中的重要环 节，通过对未来交通需求的预测，为 交通规划和政策制定提供依据。
05
交通规划案例分析
城市交通规划案例
案例一
北京城市交通规划
背景
随着城市发展，交通拥堵问题日益严重
规划内容
建设地铁网络、优化公交线路、加强道路交通管 理
9-第五章-客流预测-第一讲-2014
要充分重视轨道交通对土地开发的强力引导作用
26
传统规划理念：将交通规划作为城市(土地利
用)规划的专项规划，强调交通规划的附属作用；
新的规划理念：交通与土地利用互为因果关
系，交通设施建设拉动沿线的土地利用，土地利用 的变化又带来人们出行活动的变化，从而诱发交通 的生成，促进交通设施的建设。新理念强调交通的 导向，尤其是公交的导向(TOD, Transit Oriented Development)作用。 交通规划促进或带动城市规划 城市大饼是如何形成的？ 总体布局
19
三次吸引法的要点：
1、地铁客流吸引范围概念 从地铁客流来讲， 其出发地，无论从家、工作地还是商店到地铁站， 都是在地铁沿线一定范围内产生的。 2、客流吸引效果 从土地利用性质分析，沿线 每个地区都是城市的缩影，但由于土地利用形态不 同，形成了不同的土地强度、吸引率 3、客流增长趋势 从预测角度讲，未来客流应 是由人口、出行强度构成出行量，再由出行量、地 铁吸引率得到地铁进站量；从规划角度讲，人口、 出行强度、吸引率均呈增长趋势
11
方式分担 模型
公交运输量 现状数据
全方式网络 运输量推算 站间OD 增长率
轨道交通 建设方案
轨道交通 需求预测
规划年度 轨道交通 需求预测
模式2：现状OD－虚拟现状轨道－远期轨道
在现状OD基础上，经方式选择虚拟出“现状” 轨道客流，并推算出站间OD，“远期轨道” 按增长率法向预测年推算 由于预测基础为城市客流OD，对客流出行现 状的反映比较全面，预测精度有所提高， 适于城市客运交通发展相对稳定的城市
将模型推广到未来时间
空间可移植性
将模型推广到异地(非建模数据地)
隐含的假设：一切(模型中未包含的)环境条件(要素)都不会变…
26
传统规划理念：将交通规划作为城市(土地利
用)规划的专项规划，强调交通规划的附属作用；
新的规划理念：交通与土地利用互为因果关
系，交通设施建设拉动沿线的土地利用，土地利用 的变化又带来人们出行活动的变化，从而诱发交通 的生成，促进交通设施的建设。新理念强调交通的 导向，尤其是公交的导向(TOD, Transit Oriented Development)作用。 交通规划促进或带动城市规划 城市大饼是如何形成的？ 总体布局
19
三次吸引法的要点：
1、地铁客流吸引范围概念 从地铁客流来讲， 其出发地，无论从家、工作地还是商店到地铁站， 都是在地铁沿线一定范围内产生的。 2、客流吸引效果 从土地利用性质分析，沿线 每个地区都是城市的缩影，但由于土地利用形态不 同，形成了不同的土地强度、吸引率 3、客流增长趋势 从预测角度讲，未来客流应 是由人口、出行强度构成出行量，再由出行量、地 铁吸引率得到地铁进站量；从规划角度讲，人口、 出行强度、吸引率均呈增长趋势
11
方式分担 模型
公交运输量 现状数据
全方式网络 运输量推算 站间OD 增长率
轨道交通 建设方案
轨道交通 需求预测
规划年度 轨道交通 需求预测
模式2：现状OD－虚拟现状轨道－远期轨道
在现状OD基础上，经方式选择虚拟出“现状” 轨道客流，并推算出站间OD，“远期轨道” 按增长率法向预测年推算 由于预测基础为城市客流OD，对客流出行现 状的反映比较全面，预测精度有所提高， 适于城市客运交通发展相对稳定的城市
将模型推广到未来时间
空间可移植性
将模型推广到异地(非建模数据地)
隐含的假设：一切(模型中未包含的)环境条件(要素)都不会变…
第五章 交通需求预测1
FO3 U3 / O3 36.0 / 26.0 1.3846
（2）表1各项均乘以发生增长系数，得到表2。 表2 常增长系数法计算得到的OD表（单位：万次）
O\D
1
2
3
合计 目标值
1
23.436 9.650 5.514
38.6
38.6
2
12.614 68.475 10.812
91.9
91.9
3
5.538 6.923 23.538
（7）收敛判定：由于 FO2i 和 FD2j 的各项系数误差均小于3%， 因此不需要继续迭代。上表即为平均增长系数法所求将来分布
交通量。
福莱特法（Fratar）
该方法假设i，j小区之间OD交通量 tij 的增长系数不仅与i小 区的发生增长系数和j小区的吸引增长系数有关，还与整个
规划区域的其他交通小区的增长系数有关。模型公式为：
二、乘车系数法
乘车系数定义为区域旅客运量与人口数之比。乘 车系数法又称为原单位发生率法。用区域总人口数 与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
预测模型的一般形式为：
Qt Pt
乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋 势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测， 各种偶然因素会使其发生较大波动。
36.0
36.0
合计 41.588 85.048 39.865 166.5 166.5
平均增长率法
假设i-j小区之间OD量的增长率等于i小区出行发
生量的增长率和j小区出行吸引量增长率的平均值
。
f
(FOi , FDj )
1 2 (FOi
FDj )
该方法公式简明，容易计算。 其缺点是收敛速度慢，计算精度比较低。
（2）表1各项均乘以发生增长系数，得到表2。 表2 常增长系数法计算得到的OD表（单位：万次）
O\D
1
2
3
合计 目标值
1
23.436 9.650 5.514
38.6
38.6
2
12.614 68.475 10.812
91.9
91.9
3
5.538 6.923 23.538
（7）收敛判定：由于 FO2i 和 FD2j 的各项系数误差均小于3%， 因此不需要继续迭代。上表即为平均增长系数法所求将来分布
交通量。
福莱特法（Fratar）
该方法假设i，j小区之间OD交通量 tij 的增长系数不仅与i小 区的发生增长系数和j小区的吸引增长系数有关，还与整个
规划区域的其他交通小区的增长系数有关。模型公式为：
二、乘车系数法
乘车系数定义为区域旅客运量与人口数之比。乘 车系数法又称为原单位发生率法。用区域总人口数 与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
预测模型的一般形式为：
Qt Pt
乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋 势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测， 各种偶然因素会使其发生较大波动。
36.0
36.0
合计 41.588 85.048 39.865 166.5 166.5
平均增长率法
假设i-j小区之间OD量的增长率等于i小区出行发
生量的增长率和j小区出行吸引量增长率的平均值
。
f
(FOi , FDj )
1 2 (FOi
FDj )
该方法公式简明，容易计算。 其缺点是收敛速度慢，计算精度比较低。
交通需求管理PPT课件
交通安全感下降
产
生
停车问题突出
原
因
环境污染、能源消耗大
……
2021
3
主要方法
1.改善运输系统外部 环境 2.价格手段 3.非价格调节管理手 段 4.技术手段
2021
4
北京市
2021
5
机动车摇号限购
小客车配置指标以摇号方式无偿 分配。从源头上控制交通需求， 对机动车的数量进行控制。
机动车限行
实行单双号限行策略，进行交通 需求管理。
2021
6
错时上下班
为了降低同一时间内职工同 时上班到达和下班离开的数 量、减少高峰小时交通强度 而规定的不同类别的职工的 上下班时间。
停车管理
对不同区域实行差别化停车收费， 大幅提高中心城区停车费，以缓解 市区内严重的交通拥堵。
2021
7
拟定对策
2021
通需求管理交通需求管理交通需求管理交通需求管理交通需求管理?通过交通政策等导向作用运用一定的管理手段及技术通过速度服务费用等因素影响交通参与者对运输方式运输时间运输地点运输路线等的选择行为使运输需求减少或在时间空间上实现均衡化从而在运输供给和运输需求间保持一种有效的平衡使交通运输结构日趋合理
2021
1
交通需求管理
通过交通政策等导向作用,运用一定的管理手段及技术，通 过速度、服务、费用等因素影响交通参与者对运输方式、 运输时间、运输地点、运输路线等的选择行为，使运输需 求减少或在时间、空间上实现均衡化，从而在运输供给和 运输需求间保持一种有效的平衡，使交通运输结构日趋合 理。
2021
2
道路交通拥挤
第05章 交通的发生与吸引 PPT
❖ 乘车系数可以根据指标的历史资料及今后变化趋势确定。
产值系数法（类似于原单位法）
❖ 产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社 会总产值等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进 行预测的方法。
❖ 预测模型
Qt M t
其 中 ： Q t 为 预 测 期 总 运 量（ 万 人 或 万 吨 ）； M t 为
3）聚类分析的优缺点
主要优点有： ①直观、容易了解。 ②资料的有效利用。 ③容易检验与更新。 ④可以适用于各种研究范围。
主要缺点有： ①每一横向分类的小格中，住户彼此之间的差异性被忽略。 ②因各小格样本数的不同，得到的出行率用于预测时，会失去其一致的精 确性。 ③同一类变量类别等级的确定是凭个人主观，失之客观。 ④当本方法用于预测时，每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。
期年数。
❖ 采用弹性系数法进行交通需求生成预测，关键是对预测期弹性系 数的确定。
回归分析法
❖ 回归分析法通过分析客货运量与相关因素的联系规律从 而进行预测。
❖ 在区域客运量分析中通常采用总人口、非农业人口、居 民密度、人均旅行次数、人均消费水平、人均国民收入、 客车保有量等指标作为相关因素。
❖ 货运量分析中通常采用总人口、工农业总产值、汽车保 有量、人均国民收入、人均消费水平、基建投资额等指 标作为相关因素。
大家有疑问的，可以询问和交
例 1：某规划区域由 3 个交通小区组成，下表列出了各小区现状的出行
发生量和吸引量，在常住人口平均出行次数不变的情况下，用原单位法
预测未来的生成交通量。
小区
1
2
3
现状人口（万人）
11.0
20.0
10.0
将来人口（万人）
产值系数法（类似于原单位法）
❖ 产值系数法是根据预测期国民经济指标值（如工农业总产值、社 会总产值等）和确定的每单位指标值所引起的货运量或客运量进 行预测的方法。
❖ 预测模型
Qt M t
其 中 ： Q t 为 预 测 期 总 运 量（ 万 人 或 万 吨 ）； M t 为
3）聚类分析的优缺点
主要优点有： ①直观、容易了解。 ②资料的有效利用。 ③容易检验与更新。 ④可以适用于各种研究范围。
主要缺点有： ①每一横向分类的小格中，住户彼此之间的差异性被忽略。 ②因各小格样本数的不同，得到的出行率用于预测时，会失去其一致的精 确性。 ③同一类变量类别等级的确定是凭个人主观，失之客观。 ④当本方法用于预测时，每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。
期年数。
❖ 采用弹性系数法进行交通需求生成预测，关键是对预测期弹性系 数的确定。
回归分析法
❖ 回归分析法通过分析客货运量与相关因素的联系规律从 而进行预测。
❖ 在区域客运量分析中通常采用总人口、非农业人口、居 民密度、人均旅行次数、人均消费水平、人均国民收入、 客车保有量等指标作为相关因素。
❖ 货运量分析中通常采用总人口、工农业总产值、汽车保 有量、人均国民收入、人均消费水平、基建投资额等指 标作为相关因素。
大家有疑问的，可以询问和交
例 1：某规划区域由 3 个交通小区组成，下表列出了各小区现状的出行
发生量和吸引量，在常住人口平均出行次数不变的情况下，用原单位法
预测未来的生成交通量。
小区
1
2
3
现状人口（万人）
11.0
20.0
10.0
将来人口（万人）
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区域交通需求预测比城市交通需求预测复杂和困 难。因此，在预测过程中要坚持以下原则： （1）系统分析原则 （2）政策协调原则 （3）定性与定量相结合的原则 （4）弹性原则 （5）历史与未来发展相结合原则
第二节 交通生成预测
根据国民经济发展状况，对规划区域及各交通分 区的五大运输方式交通需求生产总量进行预测，通 常采用专家法及模型法。
16
根据 f (FOmi ,FDmj ) 的种类不同，可以分为： 常增长率法（Unique Growth Factor Method） 平均增长率法（Average Growth Factor Method） 福莱特法（Frater Method） 佛尼斯法（Furness Method）
常增长率法
二、乘车系数法
乘车系数定义为区域旅客运量与人口数之比。乘 车系数法又称为原单位发生率法。用区域总人口数 与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
预测模型的一般形式为：
Qt Pt
乘车系数可以根据指标的历年资料和今后变化趋 势确定，但是乘车系数本身的变动有时难以预测， 各种偶然因素会使其发生较大波动。
三、产值系数法
第五章 交通需求预测
第一节 交通需求预测的基本流程
现代交通规划理论中的交通需求预测习惯上被分 为四个阶段：交通产生预测、交通分布预测、交通 方式分担预测及交通网络分配。
区域社会经济活动的存在、社会经济的发展、区 域间经济联系的增强，是区域运输需求产生和增强 的直接动因。
区域交通需求预测是直接建立在对区域社会经济 与土地利用等进行分析和预测的基础上的。P52
所有OD量的增长率仅与i小区的发生交通量增 长率有关，或仅与j小区的吸引交通量有关，或 仅与生成交通量的增长率有关，是一个常数。 增长函数为：
f (FOi,FDj) =常数
预测精度不高，不需要迭代，是一种最简单的 方法。
例1：试利用3个小区目标年发生交通量预测值和基础年的出行 分布矩阵（表1），求解目标年的出行分布矩阵。
12
第二类方法使用了广义费用，可以用于长期的研 究或者短期研究中交通网络有较大变化的情况。
13
一、增长系数法
O-D表：一种表示起讫点调查成果的表格。
矩形O-D表
j
1
2
3
4
…
n
i
1
t11
t12
t13
t14
…
t1n
2
t21
t22
t23
t24
…
t2n
3
t31
t32
t33
t34
…
t3n
4
t41
t42
t43
率之比：
y
E
j
y xj
xj
五、时间序列法
根据现在和历史的统计数据，以时间为自变量建立模型 ，对交通生成与时间的关系进行回归，预测未来交通量发展 的水平。常用模型有移动平均法、指数平滑法、成长模型等 。此法需有多年的交通产生或吸引量的资料，而且对于远景 预测其精度一般较差。
指数式：Y=a·bt Y——交通产生或吸引量 t——年份 a、b为回归系数
九、类比法
若所研究区域的交通发展特性与某一时期国外或 国内某些地区的交通发展特性类似，则可以用类比 的方法，直接采用其发展模型或弹性系数进行预测。
第三节 交通分布预测
交通分布预测是指根据预测得到的各交通分区的 交通发生、吸引量，确定各交通区之间的交通流量 和流向 。
交通分布模型多达数十种，但总的来说交通分布 模型可以分为两大类(增长系数法和综合法)。 第一类模型适用于短期的交通分布研究，比较简 单，主要应用于交通网络没有发生重大变化的短期 预测；
产值系数法是根据预测期国民经济指标值和确定 的每单位指标值所引起的货运量或客运量进行预测 的方法。
预测模型的一般形式为：
Qt Mt
四、弹性系数法
弹性系数法借用了经济学弹性的概念，它是一 种建立在回归分析基础之上的预测方法。
设某一交通生成预测模型为：yf(x1,x2, xm)
定义y关于xj的弹性系数Ej为y的变化率与xj的变化
FO3U3/O33.6 0/2.6 01.3 8 4 6
（2）表1各项均乘以发生增长系数，得到表2。 表2 常增长系数法计算得到的OD表（单位：万次）
O\D
t44
…
t4n
n
tn1
tn2
1
A j ti j
பைடு நூலகம்A1
A2
n
…
tn3
tn4
…
tnn
A3
A4
…
An
1
Pi
ti j
n
P1
P2
P3
Pn
Pn
T
增长系数法 （Growth Factor Method）
增长系数法：假设将来的交通区之间出行分布 模式与现状的分布模式基本一致，其分布量按 某一系数增加。基于出行的起点和终点所在的 小区的增长特性，利用现状OD表计算未来的 OD表的方法。 适用于小区或小区间的出行，不太受空间的阻 挠因素的影响，而只受地区间产生及吸引特性 影响的空间分布形态。 增长特征：人口、经济、土地使用。
表1 现状OD表和将来各小区的预测值（单位：万次）
O\D
1
2
3
合计 预测值
1
17.0
7.0
4.0
28.0
38.6
2
7.0
38.0
6.0
51.0
91.9
3
4.0
5.0
17.0
26.0
36.0
合计
28.0
50.0
27.0
105.0
166.5
解：采用常增长系数法，即： （1）求各个小区的发生增长系数：
FO 1U1/O 13.6 8/2.0 81.3786 FO2U2/O 29.9 1/5.1 01.8020
六、回归分析法
回归分析法就是一种通过分析研究客货运量与相 关因素的联系规律从而进行预测的方法。
七、灰色预测法
灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授在20世纪80 年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理 论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等概念和 方法建立微分方程。
八、经济计量模型
经济计量模型是指依据由统计学、经济学、数学 三者结合而成的经济计量学，用定量方法描述经济 系统的运行机制，研究经济变量间的数量关系，最 后得到一个联立方程组。
模型法是根据历史资料建立数学模型进行预测的 方法，其预测结果也必须通过征求专家意见，进行 判断和修正。模型法中的主要方法有以下九种。
一、增长率法
增长率法是根据预测对象的预计增长速度进行预 测的方法。
预测模型的一般形式为：
Qt Q0(1)t
增长率法的关键在于确定增长率，但增长率随着 选择年限及计算方法的不同而存在较大的差异。因 此，增长率法一般仅适用于增长率变化不大且增长 趋势稳定的情况，适于近期预测。