第6章 客流预测

合模型的一种。 第四种组合的交通方式划分模型在交通出行分布和交通分配之间 进行。这类模型可以结合考虑影响整个系统的服务水平的因素进行交 通方式的划分。由于这种模型的交通方式划分是在交通分布后进行的， 划分的是各交通分区之间的出行量，故又称为出行交换模型（ Trip Interchange Model），这类模型是四类模型中应用最为普遍的，也是 本节中分析的主要内容。第五种组合是将方式划分和线网分配同时进 行，属于联合模型的一种，模型的研究和使用将在本章第四节中进行。
(1) (0) (0) tij tij f (Fgi , Faj );
(1) (1) (1) (1) Gi(1) tij , A(1) j tij ,Gi , Aj j i
与 Gi、Aj 不一致
这时用 G(1)、A(1) 代替step 2中的 G(0)、A(0) ，算出增长系数， i j i j 求解第2次迭代的近似值。
J 1
K
6. 3
交通分布的模型研究和算法实现
在交通发生阶段，主要是预测各交通小区的发生和吸引交通量。
在交通分布阶段，则要测这些吸引、发生交通从哪里来，到哪里去， 即在给定发生交通量 Gi；和吸引交通量 Aj（i，j为交通小区号码）下，
对全部OD推求i，j间的交通分布量tij。
1 增长率法
此法假定要预测的OD交通量的分布形式和现在已有的OD表的分布 形式相同，在此假定基础上预测研究对象区域目标年的OD表。增长率 法的优点是操作简单，缺点是无法考虑城市布局、城市基础设施建设 改变等对城市出行OD的影响，而且现状年OD调查中存在的问题也会带
(2) (1) (1) (1) tij tij f (Fgi , Faj )
Step 4：重复上述作业，直至
F
(k ) gi
Aj Gi (k ) ( k ) , Fgi ( k ) Gi Aj
6.4 交通方式划分的模型研究和算法实现
1 交通方式划分概述
我们让一个出行与一种交通方式相对应，一个地区的全部出行数中 利用该种交通方式 的人所占的比例叫做交通方式的分担，或简称为方 式分担（Modal Split）。其中每个交通方式所分担的量叫做该交通方 式的分担交通量。
和可行性的主要依据；在工程设计中，其系统运输能力、车辆选型及
编组、设备容量及数量、车站规模以及工程投资和经济效益分析等， 都要依据预测客流量的大小来确定。因此，轨道交通客流预测在城市 轨道交通规划中占据相当重要的地位。
轨道交通客流预测应提交以下预测和分析结果： （1）规划年居民全方式出行OD。 （2）规划年居民全方式出行期望路线图。 （3）规划年居民公交方式出行OD。 （4）规划年居民公交方式出行期望路线图。 （5）规划年各线路全日站点乘降量及断面客流量表。 （6）规划年各线路早晚高峰站点乘降量及断面客流量表。 （7）规划年各线路的全日站间OD表。 （8）规划年换乘站各方向的客流换乘量表。
量。 Step 0：读入EP（I），ZP（I），I＝1…N；
Step 1：P（I）＝EP（I）×ZP（I），I＝1…N。
3 函数模型法
1)模型说明 这种方法是分区的发生、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，故也有时直接被称为多元
回归分析法（Regression analysis）。 作为模型公式，多采用以下三个模型：
序来决定这个出行的代表交通方式。据此，两个地区间的交通，由所 说的徒步、公共汽车、小汽车等交通方式来分担，其比例则根据各个 交通服务水平（即所需时间、费用、舒适性、安全性、可信赖性等） 和交通的利用者对于他们所持的价值标准（最小费用、最大效益等） 来变化。 交通方式划分在四阶段预测过程中所处的位置具有很大的灵活性， 四阶段法也因交通方式划分的位置不同而出现不同的组合。按交通方 式划分在四阶段模型中的组合位置，可分为五种组合。
出行端点（即产生和吸引），而非划分交通流，故又称为出行端点模 型（Trip End Mode1）。这类模型使用简单，标定和预测所需数据相 对较少，但对交通政策的改变不敏感。
第三种组合的交通方式划分模型把交通方式划分与出行分布结合 在一起，即把交通方式划分作为出行分布过程的一部分同时进行，并
可以从出行分布的结果中对比不同交通方式的效果，这类模型屑于联
1 增长率法（Growth－Factor Modeling）
1生（吸引）交通量了，与到
预测时点的增长率相乘，从而求得各分区的发生（或吸引）交通量 即
Ti '
Ti Fi Ti
'
（6－2－1）
这种方法的关键问题是如何确定
Fi 。通常可以用表示各分区活动
J）； Step 2：选择相应的公式进行计算：
P( I ) F (0) F ( J ) X ( I , J )
j 1 K
P( I ) F (0) F ( J ) X ( I , J )
J 1
K
P( I ) F (0) exp F ( J ) X ( I , J )
客运交通一般区分为两种方式：公共交通和个体交通。公共交通一 般指公共电汽车和轨道交通；个体交通，国外主要是小汽车，而国内目 前自行车交通和步行交通在居民出行中占据相当大的比重。
在做方式分担分析时，如果一个目的出行只使用一种方式的话， 则没有问题；如果两种以上的方式被使用的话，从工程的惯例可按铁
道——公共汽车——小汽车——摩托车——自行车——步行的优先顺
的指标的增长率作为发生（或吸引）交通量的增长率。例如：
Fi i i
目标年度区域i的推定人口 i 基本年度区域i的人口
i
目标年度区域i的每人平均拥有自行车推定台数 基准年度区域i的每人平均拥有自行车台数
2)算法设计 变量说明；N为小区个数；MP（I）为小区目标年发生（或吸引） 量； JP（I）为小区基年发生（或吸引）量； F（I）为小区发生（或
第一种组合是将交通方式划分与交通生成模型结合在一起，即在 出行生成阶段就按不同的交通方式统计各自的出行量，这一类交通方
式划分称为直接生成法。
第二种组合将方式划分置于交通生产和交通分布之间，根据交通 分区的土地使用以及社会经济特征，模型可以确定在总出行生成量中
将要使用的各种不同交通方式所占的百分比。由于这种模型划分的是
吸引）量增长率。
Step 0： 读 人 N，MP（I），JP（I），F（I）（I=1，2，…，N）； Step l：计算MP（I）＝JP（I）*F（I）（I＝1，2，…，N）。
2 原单位法 1)模型说明
原单位有用居住人口或就业人口员每人平均的交通发生（或吸引）
量来进行推算的个人原单位法，和以不同用途的土地面积或工作面积 单位面积平均发生（或吸引）的交通量来预测的面积原单位法。
远期为交付运营后的第25年。
2）轨道交通客流预测的基本方法 四阶段预测法按照交通生成预测、交通分布预测、交通方式划分 和交通分配四阶段来分析城市现状和未来的交通状况，是目前交通规 划领域应用最广的方法。 轨道交通客流预测是城市交通客运需求预测的一部分，其预测原 理与城市交通需求预测是一致的。国内外轨道交通客流预测通常采用 四阶段法。运用该法进行客流预测时，首先要对研究对象城市划分交 通小区，进行城市人口、就业、土地利用等资料的调查和居民出行调 查，在此基础上进行居民出行产生预测、出行分布预测、交通方式划 分预测和交通分配，以获得所需的轨道交通需求数据。
P i Epi Z pi
i：第i个小区
（6－2－3）
E pi 为个人发生（或吸引） Pi 为第i个小区的交通发生（或吸引）量； 原单位（或面积发生（或吸引）原单位）；Z pi 为第i小区的总人口数
（或总面积）。
2)算法设计 变量说明： N：小区个数； EP（I）：第I小区发生（或吸引）原
单位；ZP（I）：第I小区人口数； P（I）：第I小区发生（或吸引）
第6章 城市轨道交通客流预测
了解：城市轨道交通客流预测目的和意义，我国轨道交通客流预 测方法现状。 理解：城市轨道交通系统客流预测的基本方法、基本模型。 掌握：城市轨道交通系统客流预测的基本方法、基本模型运用。
6.1 客流预测概述
1 客流预测的意义和目的
轨道交通客流预测是指在一定的社会经济发展条件下科学预测城 市各目标年限轨道交通线路的断面流量、站点乘降量以及站间OD、平 均运距等反映轨道交通客流需求特征的指标。轨道交通线路客流量是 城市快速轨道交通可行性研究和设计的重要依据。在规划线网时，不 同的轨道交通线网方案的客流分析结果是进行线网优选的主要内容， 如发现有不当之处，要重新调整布线方案，并重作客流分析，如此反 复直至满意为止；在工程可行性研究阶段，客流量是工程修建必要性
利用非集计模型（ Discrete Choice Model）进行居民出行的分 析和预测是继四阶段法后出现的构造交通需求预测模型的新方法。它
以出行者个人而非交通小区作为研究对象，以随机效用理论（Random
Utility Theory，Manski 1977）、出行效用最大化理论为研究基础， 避免了四阶段法数据利用率低、无法探讨众多的影响因素、预测精度 差等缺点，曾一度成为交通规划领域的研究热点，目前国内非集计模 型的研究和使用还未系统展开。国外的研究始于70年代，此后研究开 发 了 MNL、MNP、HL、NL 等 一 系 列 模 型 ， 代 表 人 物 有 Ben—Akiva， Lerman，Manheim等。但非集计方法的研究成果还无法使其在工程界 完全取代四阶段法，目前非集计模型多应用于方式划分领域。四阶段 法仍是使用最为普遍的交通需求预测方法。
P i F 0 Fk X ik
k
Pi F0 Fk X ik
k
P i F 0 exp Fk X ik
k
量的发生（或吸引）影响因子； X （i＝1…N，j＝1…K）为对应第i