四步骤交通需求预测模型(3)交通方式划分预测 PPT
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北京交通大学交通规划原理课件第10章_交通需求量预测中的其它模型
应用重力模型的OD交通量推算方法
有现存OD交通量的OD交通量推算方法
熵最大化OD交通量推算模型
第2节 弹性需求分配
弹性需求:OD交通量随道路的交通情况发生变化
OD交通量qrs可假定成r与s之间行驶时间trs的函 数：
qrs Drs (trs )
(r , s)
弹性需求分配问题:上述可变需求的分配问题
在路网上的方式选择与交通分配组合模型的等 价规划问题为：
1 ˆ ) t a ( w)dw ( ln min Z ( x, q
xa ˆ rs q a 0 rs 0
s.t.
f
k
w tˆrs )dw qrs w
rs k
ˆ rs qrs q
r , s k , r , s r , s a
第9 章
交通需求预测的其他模型
已学方法的特点：
(1)固定需求：OD需求不变。 (2)四阶段预测法：各阶段分别考虑，按步骤进行。 (3)正向预测：交通调查、土地利用出行的生成 断面交通量。 实际： (1) OD需求的变动：随时间，随交通状态等
(2)一体化预测组合模型
交通方式选择+交通流分配
交通分布+交通流分配 交通方式选择+交通分布+交通流分配 (3)短、平、快而经济的预测 观测断面(路段)交通量 OD交通量
r’
1 () ，以及网 由前面对附加路段的定义 t rr ' 0 和 t sr ' Drs
络的结构，决定了从基本网络流过的交通流量与路
段sr’上的交通流量完全相同，即 x sr ' q rs
变换前后目标函数式相同、约束条件也满足。
t rr ' 0
有现存OD交通量的OD交通量推算方法
熵最大化OD交通量推算模型
第2节 弹性需求分配
弹性需求:OD交通量随道路的交通情况发生变化
OD交通量qrs可假定成r与s之间行驶时间trs的函 数：
qrs Drs (trs )
(r , s)
弹性需求分配问题:上述可变需求的分配问题
在路网上的方式选择与交通分配组合模型的等 价规划问题为：
1 ˆ ) t a ( w)dw ( ln min Z ( x, q
xa ˆ rs q a 0 rs 0
s.t.
f
k
w tˆrs )dw qrs w
rs k
ˆ rs qrs q
r , s k , r , s r , s a
第9 章
交通需求预测的其他模型
已学方法的特点：
(1)固定需求：OD需求不变。 (2)四阶段预测法：各阶段分别考虑，按步骤进行。 (3)正向预测：交通调查、土地利用出行的生成 断面交通量。 实际： (1) OD需求的变动：随时间，随交通状态等
(2)一体化预测组合模型
交通方式选择+交通流分配
交通分布+交通流分配 交通方式选择+交通分布+交通流分配 (3)短、平、快而经济的预测 观测断面(路段)交通量 OD交通量
r’
1 () ，以及网 由前面对附加路段的定义 t rr ' 0 和 t sr ' Drs
络的结构，决定了从基本网络流过的交通流量与路
段sr’上的交通流量完全相同，即 x sr ' q rs
变换前后目标函数式相同、约束条件也满足。
t rr ' 0
交通需求预测四阶段法概述 PPT
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
分布交通量预测的基本 概念
增长系数法 重力模型 机会模型 最大熵法
分布交通量预测要解决的问题是在目标年各交通 小区的发生和吸引量一定时，求出各交通小区之 间将来的交通量。
OD表：
原理：假设在现状分布交通量给定的情况下，预 测将来的分布交通量。
步骤：
TI模型 径路模型
特点：考虑各种交通方式径路的同时进行交通流分配的模型。
交通量分配的基本概 念，原理，方法
非平衡分配模型和算 法
平衡分配模型和算法 随机均衡分配模型 动态交通流分配
第一节 交通流分配基本概念
非平衡分配模型分类 非平衡分配模型方法
聚类分析法
基本思想：把家庭按类型分类，从而求得不同类型家庭 的平均出行率。
需服从的假定： 1. 一定时期内出行率稳定 2. 家庭规模变化小 3. 收入与车辆拥有量总是增长的
4. 每种类型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数学分布方法来估计
构造聚类分析模型的步骤： • 有关家庭横向分类 • 家庭定位 • 对每一分类计算其平均出行率 1. 计算各分区出行发生
交通需求预测四阶段法概述
交通需求预测四阶段法概述
四阶段法： 1.交通的发生与
吸引 2.交通的分布 3.交通方式划分 4.交通流分配
相关概述 交通发生与吸引的影
响因素
出行生成预测 Biblioteka 行发生和吸引预测第一节 概述
本阶段的任务
求出对象地区的交通需求总量，即生成交通量。然后 再此量的约束下，求出各个交通小区发生与吸引交通量。
交通方式划分的 影响因素
交通方式划分的 主要方法
交通方式划分模 型
四步骤交通需求预测模型概述与出行生成预测 PPT
假定各类家庭的出行率一直到规划年都是不变的
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
经分析发现，一个家庭有三大特性对其出行产生 量起主要决定作用：
人口（指6岁以上者）：人口越多，出行次数越大
收入：收入越多，越爱购物和消费，出行次数也 越多
车辆拥有量：车辆拥有量越大，出行越方便，出 行的可能性越大
6.1（0.25） 7.3(0.04)
6.5（0.13） 8.0(0.01)
≤2
5.8(0.00)
6.8(0.025)
7.5(0.025)
3
6.9(0.05)
7.7(0.03)
8.1(0.02)
≥4
7.8(0.09)
8.4(0.03)
9.0(0.03)
1 出行生成预测：出行产生量预测
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
1 出行生成预测：相关基本概念
（4）出行生成的两种量化表达
[例题]：分析图中交通小区的产生量、吸引量
和生成量
factory
home school
home
factory
factory
office
例1
school
例2
home
1 出行生成预测：出行产生量预测
预测方法 （1）类型分析法 （2）回归分析法 （3）增长率法
1 出行生成预测：出行吸引量预测
预测方法 1）原单位法
通常以就业岗位或用地面积为分析单位，即个人 原单位法或面积原单位法，吸引率单位分别为人 次/日.岗位和人次/日.万平米 2）回归分析法：多用于货物吸引量预测 3）增长率法：较为粗糙
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
经分析发现，一个家庭有三大特性对其出行产生 量起主要决定作用：
人口（指6岁以上者）：人口越多，出行次数越大
收入：收入越多，越爱购物和消费，出行次数也 越多
车辆拥有量：车辆拥有量越大，出行越方便，出 行的可能性越大
6.1（0.25） 7.3(0.04)
6.5（0.13） 8.0(0.01)
≤2
5.8(0.00)
6.8(0.025)
7.5(0.025)
3
6.9(0.05)
7.7(0.03)
8.1(0.02)
≥4
7.8(0.09)
8.4(0.03)
9.0(0.03)
1 出行生成预测：出行产生量预测
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
1 出行生成预测：相关基本概念
（4）出行生成的两种量化表达
[例题]：分析图中交通小区的产生量、吸引量
和生成量
factory
home school
home
factory
factory
office
例1
school
例2
home
1 出行生成预测：出行产生量预测
预测方法 （1）类型分析法 （2）回归分析法 （3）增长率法
1 出行生成预测：出行吸引量预测
预测方法 1）原单位法
通常以就业岗位或用地面积为分析单位，即个人 原单位法或面积原单位法，吸引率单位分别为人 次/日.岗位和人次/日.万平米 2）回归分析法：多用于货物吸引量预测 3）增长率法：较为粗糙
3-1第三章 交通生成预测
上学出行吸引量
Yi= a + b Xi Xi--- i小区就学岗位数
无锡市居民上学出行吸引模型
Y= 27.00 + 1.281 X
20000 15000 10000 5000 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000 1100 1200 1300 1400 0 0 0 0 0
问题与讨论：
• 1、 • 2、 • 3、 • 4、 • 5、
• ……
(R=.9061)
作业：
1、篇，了解中国不同用地生成率的研究
2、搜索美国ITE trip generation的有关资料， 对美国不同土地利用出行生成率要点进行总结 3、查找统计分析的有关参考书，熟悉回归分析 法原理和判断回归好坏的检验方法
（1）现状出行量
（2）增长系数（按汽车保有率）
（3）未来出行量
交叉分类法
产生背景：发生率和吸引率需要进行市场细分 假设规划调查区的土地利用特性如表3-9 所示，以小区1 为抽 样点，在不同小汽车占有的情况下，上班出行1h 的原单位计 算如表3-10。以小区1 为抽样点，得到上班出行1h 内，出行 吸引量与职位数的关系如表3-11，计算出行的发生与吸引量。 （1）计算发生率与吸引率 （2）计算发生量与吸引量 （3）总量平衡（计算调整系数） （4）修正吸引量
两种原单位： 居住人口或就业人口人均交通生成量的
个人原单位法（一般针对不同出行目的进行）
不同用途的土地面积或单位办公面积平均发 生的交通量的面积原单位法
面积原单位
如：某交通区规划有10000人，根据现状居民 出行调查资料统计，人均出行次数为2.53次， 则采用个人原单位（生成率）法计算，规划 期的交通产生量为25300次。
四步骤交通需求预测模型 出行分布预测
2 出行分布预测
3 增长函数法
（2）常增长率法
A. 方法原理：该方法认为qij的增长仅与i区的产生
量增长率有关，增长函数为：
f常 Fpi , Faj
B. 特点评价：
Fpi
Pi Pi 0
只单方面考虑产生量增长率对增长函数的影响， 忽视了吸引量增长率的影响
由于产生量与吸引量的不对称性，该方法的预测 精度不高，是一种最粗糙的方法
q113 q103 (Fp01 Fa03 ) / 2 4.0(1.3786 1.3667) / 2 5.490 q121 q021 (Fp02 Fa01 ) / 2 7.0(1.8020 1.4036) / 2 11.219 q122 q022 (Fp02 Fa02 ) / 2 38.0(1.8020 1.8060) / 2 68.551 q123 q023 (Fp02 Fa03 ) / 2 6.0(1.8020 1.3667) / 2 9.506
F0 p2
P2
/ P20
91.9 / 51.0 1.8020
F0 p3
P3
/ P30
36.0 / 26.0 1.3846
Fa01 A1 / A10 39.3/ 28.0 1.4036
Fa02 A2 / A02 90.3 / 50.0 1.8060
Fa03 A3 / A30 36.9 / 27.0 1.3667
① Frator认为，qij与i区出行量中j分区的“相对吸 引增长率”bij成正比：
bij
qi0j Faj qi0j Faj
j
2 出行分布预测
3 增长函数法 （5）Frator法
交通需求预测四阶段法 ppt课件
交通需求预测四阶段法
交通需求预测四阶段法
闫小勇 kaiseryxy@
交通需求预测四阶段法
提纲
1 交通生成预测 2 交通分布预测 3 交通方式划分 4 交通分配 5 总结
交通需求预测四阶段法
1 交通生成预测
预测目的：
未来年各小区的发生与吸引交通量。
基础数据：
现状年各小区的发生与吸引交通量；
未来年各小区发生与吸引交通量；
小区间费用矩阵（重力模型）。
常用方法：
增长系数法
qij
qi0j
f（OOi0i
，Dj ） Di0
重力模型 qijOiDj f(cij) 交通需求预测四阶段法
3 交通方式划分
预测目的：
将各小区间的全方式分布量划分为分方式的分布量。
基础数据：
未来年各小区间的全方式交通分布量；
应理解各阶段预测模型的基本原理、适用范围、 所需数据以及参数标定方法，并结合交通规划 软件（如TransCAD等）勤加练习，方能掌握 并灵活应用四阶段法。
交通需求预测四阶段法
本讲到此结束
谢谢各位网友！
交通需求预测四阶段法
基础数据：
未来年各小区间某种交通方式的分布量；
交通网络拓扑结构与阻抗函数；
现状年路段观测流量（标定模型参数用）
常用方法： 平衡分配方法
tt01 VC
非平衡分配方法
随机分配方法
交通需求预测四阶段法
5 总结
四阶段法的模型思路清晰，相关的数据调查技 术和计算软件也比较成熟，是目前交通规划需 求预测的主流方法。
社会经济与土地利用基础资料。
常用方法：
原单位法 交叉分类法 回归分析法
O i bs xis
交通需求预测四阶段法
闫小勇 kaiseryxy@
交通需求预测四阶段法
提纲
1 交通生成预测 2 交通分布预测 3 交通方式划分 4 交通分配 5 总结
交通需求预测四阶段法
1 交通生成预测
预测目的：
未来年各小区的发生与吸引交通量。
基础数据：
现状年各小区的发生与吸引交通量；
未来年各小区发生与吸引交通量；
小区间费用矩阵（重力模型）。
常用方法：
增长系数法
qij
qi0j
f（OOi0i
，Dj ） Di0
重力模型 qijOiDj f(cij) 交通需求预测四阶段法
3 交通方式划分
预测目的：
将各小区间的全方式分布量划分为分方式的分布量。
基础数据：
未来年各小区间的全方式交通分布量；
应理解各阶段预测模型的基本原理、适用范围、 所需数据以及参数标定方法，并结合交通规划 软件（如TransCAD等）勤加练习，方能掌握 并灵活应用四阶段法。
交通需求预测四阶段法
本讲到此结束
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交通需求预测四阶段法
基础数据：
未来年各小区间某种交通方式的分布量；
交通网络拓扑结构与阻抗函数；
现状年路段观测流量（标定模型参数用）
常用方法： 平衡分配方法
tt01 VC
非平衡分配方法
随机分配方法
交通需求预测四阶段法
5 总结
四阶段法的模型思路清晰，相关的数据调查技 术和计算软件也比较成熟，是目前交通规划需 求预测的主流方法。
社会经济与土地利用基础资料。
常用方法：
原单位法 交叉分类法 回归分析法
O i bs xis
公路网规划 交通需求预测四阶段法教材课程106页PPT
公路网规划 交通需求预测四阶段法教材 课程
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 Байду номын сангаас多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 Байду номын сангаас多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
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。
四步骤交通需求预测模型(3.2)交通方式划分预测 ppt课件
VCar ij
t
Car ij
cCar ij
PPT课件
14
3 方式划分预测
3.7 Logit模型
q Bus ij
qij
P Bus ij
实际例题
qCar ij
q
ij
PCar ij
（4）计算规划年不同交通方式出行分布矩阵
预测公共汽车PA
预测小汽车PA
PPT课件
15
3 方式划分预测
交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
西南交通大学交通运输学院 杨 飞 （博士、讲师）
交通运输学院
PPT课件
1
主要内容
交通方式划分方法 影响交通方式选择的主要因素 交通方式划分研究历程 集计方法和非集计方法的概念与对比 交通方式划分的非集计模型：Logit模型、Probit模型 非集计结果的最后集计化 交通方式划分的集计模型
PPT课件
3
3 方式划分预测
3.7 Logit模型
实际例题：假设的Logit模型
PBus ij
exp(ViBj us ) exp(ViBj us ) exp(ViCj ar
)
，PiCj ar
1
PBus ij
V Bus ij
t Bus ij
cBus ij
VCar ij
exp(ViCj ar exp(ViBj us
) )
VCar ij
VBus ij
交通规划PPT 8四阶段模型简介
9
四、相关基本概念
1、出行 [分类]
按出行端点属性分为：非由家出行和由家出行。 由家出行——一个端点是家庭的出行，既可以是 起点，也可以是讫点； 非由家出行——起、迄点都不是家庭的出行。 按出行目的可以分为：工作、上学、购物等。
10
四、相关基本概念
2、出行产生点和吸引点
[概念] 出产生点
由家出行，家庭端点就是该次 出行的产生点；非由家出行或货物 出行，那么其起点就是该次出行产 生点。
5
三、四阶段模型的内容描述
2 出行分布（Trip Distribution）
[概念] 对每个交通小区，它
所产生的这些出行量究竟到 那个分区去了？它所吸引的 这些出行量又究竟来自哪里 ？出行分布也就是要预测未 来规划年各个分区之间出行 的交换量。
6
三、四阶段模型的内容描述
3
方式划分（Mode Split）
而从起讫点的概念出发，无法由交通小区 未来的用地模式预测该小区的交通出行发生量 。
13
四、相关基本概念
4、出行生成的两种量化表达
[概念]
方式1：出行产生量（Trip Generation）
单位时间内某一个交通小区的出 行产生量等于家庭端点在这个分区的 由家出行数，与起点在这个分区的 非由家出行和货物出行的出行数之和 。
《交通规划》
四阶段模型简介
蒋阳升 副教授 2008~2009年第二学期
西南交通大学交通运输学院 交通年代，欧美发达国家为了满足大 规模城市道路交通规划及其建设需要，开始研究 城市交通需求预测技术。
20世纪70年代初形成了具有代表性的 “四阶段”城市交通规划需求预测技术。“ 四步骤”方法在当时的欧美一些城市的交通 规划实践中发挥了重要作用，例如底特律、 芝加哥交通规划。
四、相关基本概念
1、出行 [分类]
按出行端点属性分为：非由家出行和由家出行。 由家出行——一个端点是家庭的出行，既可以是 起点，也可以是讫点； 非由家出行——起、迄点都不是家庭的出行。 按出行目的可以分为：工作、上学、购物等。
10
四、相关基本概念
2、出行产生点和吸引点
[概念] 出产生点
由家出行，家庭端点就是该次 出行的产生点；非由家出行或货物 出行，那么其起点就是该次出行产 生点。
5
三、四阶段模型的内容描述
2 出行分布（Trip Distribution）
[概念] 对每个交通小区，它
所产生的这些出行量究竟到 那个分区去了？它所吸引的 这些出行量又究竟来自哪里 ？出行分布也就是要预测未 来规划年各个分区之间出行 的交换量。
6
三、四阶段模型的内容描述
3
方式划分（Mode Split）
而从起讫点的概念出发，无法由交通小区 未来的用地模式预测该小区的交通出行发生量 。
13
四、相关基本概念
4、出行生成的两种量化表达
[概念]
方式1：出行产生量（Trip Generation）
单位时间内某一个交通小区的出 行产生量等于家庭端点在这个分区的 由家出行数，与起点在这个分区的 非由家出行和货物出行的出行数之和 。
《交通规划》
四阶段模型简介
蒋阳升 副教授 2008~2009年第二学期
西南交通大学交通运输学院 交通年代，欧美发达国家为了满足大 规模城市道路交通规划及其建设需要，开始研究 城市交通需求预测技术。
20世纪70年代初形成了具有代表性的 “四阶段”城市交通规划需求预测技术。“ 四步骤”方法在当时的欧美一些城市的交通 规划实践中发挥了重要作用，例如底特律、 芝加哥交通规划。
交通分布预测
交通分布预测
D O
1
1
17.0
Байду номын сангаас
2
7.0
3
4.0
合计
28.0
D O
1 2 3 合计
1
23.436 12.614 5.538 41.588
2
3
7.0
4.0
38.0
6.0
5.0
17.0
50.0
27.0
乘以Fo1
2
3
9.650 68.475 6.923 85.048
5.514 10.812 23.538 39.865
步骤一：求发生增长系数和吸引增长系数 步骤二：求交通生成总量增长系数 步骤三：计算将来的交通分布量 步骤四：重新计算发生增长系数和吸引增长系数 步骤五：进行收敛判定，如收敛则结束;
不收敛转步骤二，循环进行
交通分布预测
4、Fratar模型福莱特法
福莱特法假设i，j小区间分布交通量qij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。
第三章 交通需求预测
交通分布预测
Step1
Step3
Step2
Step4
图3-1 四阶交通段分布预预测 测法示意图
交通生成研究的进一步延伸：出行链 Trip Chain Modeling
交通分布预测
2、交通分布预测
(Trip distribution)
交通分布预测是交通规划四阶 段交通预测模型的第二步，是把 交通的发生与吸引量预测获得的 各小区的出行量转换成小区之间 的空间OD量，即OD矩阵。
交通分布预测
比较各种增长率模型的基本假设、计算方法和应用 条件。
4 四步骤交通需求预测模型(3)交通方式划分预测
3.7 Logit模型
（1）非集计模型发展 开发出来的非集计模型种类很多。例如，期早提出 了Logit模型和Probit模型，这两种模型都有明显的 不足 为弥补其不足提出了多种改进的Logit模型 通过讨论Logit模型提供建立各类非集计模型的基础
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory） 如何在有限的时间和资金条件下做出选择？ Q1：买一辆新车 VS 修理旧车 Q2：买品牌货品 VS 一般货品 Q3：将收入储蓄 VS 进行投资 经济学对消费选择行为解释的基本假定：
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （5）确定效用值V A. 常用简化方法
V j j 0 c X jc t X jt o X jo
Xjc、Xjt、Xjo——分别表示选择枝j的费用/收入之 比、选择枝j的车内时间、车外时间 θc、θt、θo——分别表示相应的参数 θj0——为常数项（j=1，2，…，J） [注意]：不同的选择枝的常数项不同，因此这里 共有J个常数项（J为全体选择枝的数目）
交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
西南交通大学交通运输学院
杨 飞 （博士、讲师）
交通运输学院
主要内容
交通方式划分方法
影响交通方式选择的主要因素 交通方式划分研究历程 集计方法和非集计方法的概念与对比 交通方式划分的非集计模型：Logit模型、Probit模型 非集计结果的最后集计化 交通方式划分的集计模型
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （4）模型推导
同理可得多项Logit模型，即MNL（Multi-nomial Logit），某人选择选择枝j的概率为
（1）非集计模型发展 开发出来的非集计模型种类很多。例如，期早提出 了Logit模型和Probit模型，这两种模型都有明显的 不足 为弥补其不足提出了多种改进的Logit模型 通过讨论Logit模型提供建立各类非集计模型的基础
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory） 如何在有限的时间和资金条件下做出选择？ Q1：买一辆新车 VS 修理旧车 Q2：买品牌货品 VS 一般货品 Q3：将收入储蓄 VS 进行投资 经济学对消费选择行为解释的基本假定：
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （5）确定效用值V A. 常用简化方法
V j j 0 c X jc t X jt o X jo
Xjc、Xjt、Xjo——分别表示选择枝j的费用/收入之 比、选择枝j的车内时间、车外时间 θc、θt、θo——分别表示相应的参数 θj0——为常数项（j=1，2，…，J） [注意]：不同的选择枝的常数项不同，因此这里 共有J个常数项（J为全体选择枝的数目）
交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
西南交通大学交通运输学院
杨 飞 （博士、讲师）
交通运输学院
主要内容
交通方式划分方法
影响交通方式选择的主要因素 交通方式划分研究历程 集计方法和非集计方法的概念与对比 交通方式划分的非集计模型：Logit模型、Probit模型 非集计结果的最后集计化 交通方式划分的集计模型
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （4）模型推导
同理可得多项Logit模型，即MNL（Multi-nomial Logit），某人选择选择枝j的概率为
交通规划课程设计——四阶段需求预测
.《交通规划》课程设计———四阶段法交通需求预测姓名：专业：班级：学号：指导教师：本论文主要是以福州市某轨道交通的道路网络来举例论证，如图4-1所示。
其中1、3、7、9四个交通节点分别作为四个交通区A 、B 、C 、D 的作用点，交通节点之间边线上的数据是路段的行驶时间。
该道路网络的每条道路上都设有中央分隔带以及机动车和非机动车分隔带的双向两车道道路。
图4-1 福州某轨道交通的道路网络 单位：min4.1交通生成预测根据每个家庭的月收入的不同来统计出行率，经过调查见表4-1： 表4-1出行率表收入分类（元/月） 0～800 800～1600 1600～2400 2400以上 出行率（人次/天）2.93.23.43.7小区现状家庭数和目标家庭数以及不同家庭的月收入比例如表4-2所示： 表4-2 小区家庭数小 区 A B C D 现 状 家 庭 数 8700 9200 8400 9600 目标年家庭数9800 11300 9600 11800 比例0-800 0.04 0.02 0.12 0.03 800-16000.150.260.130.241600-2400 0.25 0.37 0.28 0.33 2400以上0.650.420.560.46现状及目标年各小区家庭数以及不同收入家庭的比例。
123 45678 988448888 7.27.288DA B C使用交叉分类法，计算现状及目标年各小区的交通生成量。
现状交通生成量：交通小区A：8700×0.04×2.9+8700×0.15×3.2+8700×0.25×3.4+8700×0.65×3.7=33504交通小区B：9200×0.02×2.9+9200×0.26×3.2+9200×0.37×3.4+9200×0.42×3.7=34058交通小区C：8400×0.12×2.9+8400×0.13×3.2+8400×0.28×3.4+8400×0.56×3.7=28842交通小区D：9600×0.03×2.9+9600×0.24×3.2+9600×0.33×3.4+9600×0.46×3.7=25772目标年交通生成量：交通小区A：9800×0.04×2.9+9800×0.15×3.2+9800×0.25×3.4+9800×0.65×3.7=37740交通小区B：11300×0.02×2.9+11300×0.26×3.2+11300×0.37×3.4+11300×0.42×3.7=41833 交通小区C：9600×0.12×2.9+9600×0.13×3.2+9600×0.28×3.4+9600×0.56×3.7=28842交通小区D：11800×0.03×2.9+11800×0.24×3.2+11800×0.33×3.4+11800×0.46×3.7=257722.交通分布预测已知现状交通分布的OD矩阵为：（单位：人次/天）A B C DA 0 6180 6180 15450B 6180 0 15450 3090C 6180 15450 0 7725D 15450 3090 7725 0 使用增长系数法计算目标年的OD矩阵。
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低密度开发区域：客流较为分散，公共交通运行
效益较差，适宜采用私人交通出行。例如洛杉矶
3 方式划分预测
3.5 研究历程
（1）最早的交通规划理论没有研究交通方式划分， 只研究交通发生、交通分布、交通分配
（2）1960年代中叶，日本首先提出方式划分问题
（3）早期主要从集计的角度研究该问题，1970年代
以来，以McFadden为代表的一批学者将经济学中
可供选择的交通方式称为选择枝 如果一共只有两个选择枝可供选择，就是一个二 项选择问题，否则就是多项选择问题 实际中较多的是多项选择问题，而且往往不同的 出行者可选择的范围不同，即有不同的选择枝集 合，如有私家车的人就多了一个私家车的选择枝
3 方式划分预测
3.7 Logit模型
（4）非集计模型两点假设
3.1 基本问题
（1）完成交通分布预测后，需要将每两个小区之间 的分布量按照不同交通方式进行区分
（2）方式划分预测就是要确定出给定的预测分布量 条件下各类交通方式之间的分配比例
（3）不同交通方式选择可能对交通状况造成不同程 度的压力
3 方式划分预测
3.2 交通方式划分 （1）是否机动化
（2）交通服务提供者
基于人们通常的心理选择行为进行建模假定，这 是非集计模型的基础：
在这个过程中关于个人和家庭的原始数据在统计 时被集中处理，即被集计化，因此被称为集计方 法，得出的模型称为集计模型
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法
（2）非集计方法（disaggregate method）
发展背景：1960年代，日本提出交通方式划分的 “非集计模型方法”概念和模型，借用微观经济
每种交通方式的分担交通量占总出行量的比例
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 影响交通方式选择的因素主要包含四类：
（1）出行者本身特性 （2）出行特性 （3）交通设施服务水平 （4）城市土地开发密度
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素
（1）出行者本身特性
家庭车辆拥有情况：主要指小汽车、自行车、助
能性
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory）
效用：满意的程度，消费者从消费一种物品或服
务中得到的主观上的享受和有用性， 经济学上可以用以解释理性的消费者如何将其有 限的资源分配在能给他们带来满足的各种商品上
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （3）选择枝的概念（Alternative）
的效用理论引用过来，并以概率论为理论基础， 从非集计的角度对方式划分问题展开了研究
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法
（1）集计方法（aggregate method）
以交通小区为研究单位的，将小区中个人或家庭 的调查数据进行统计处理，如求平均值、求比例
等；再用这些统计值来标定交通发生、分布、方 式划分模型中的参数
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory）
如何在有限的时间和资金条件下做出选择？ Q1：买一辆新车 VS 修理旧车 Q2：买品牌货品 VS 一般货品 Q3：将收入储蓄 VS 进行投资 经济学对消费选择行为解释的基本假定：
人们倾向于选择在他们看来具有最高满意度的那 些物品和服务，并采用“效用”来描述选择的可
集计方法 A. 要求相当规模的样本容量以保证模型的精度 B. 存在信息浪费，即在统计求和过程中没有充分 利用各个个体（个人和家庭）的全部调查数据 非集计方法 A. 要求的样本容量较小 B. 充分运用调查的个人数据，模型精度较高
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （1）非集计模型发展
开发出来的非集计模型种类很多。例如，期早提出 了Logit模型和Probit模型，这两种模型都有明显的 不足 为弥补其不足提出了多种改进的Logit模型 通过讨论Logit模型提供建立各类非集计模型的基础
学中的效用理论，在这个问题上开创了交通方式
划分的非集计模型的研究，至今仍是交通规划理 论中的一个热点问题
方法描述：以个体为分析对象，将个体的原始数
据不作任何统计处理直接用来构造模型，充分地 利用每个调查样本的数据，求出的描述个体行为
的概率值
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法 （3）方法特点
全方式公个共人交交通通出公城私租共市人车汽轨交、道通电交—车通—（步地行铁、、自轻行轨车等、）私家车、单位车
3 方式划分预测
3.3 基本概念
（1）交通方式分担
一个交通小区的全部出行中利用各种交通方式的人 次占总出行人次的比例
（2）方式分担交通量
每种交通方式所分配的出行量称为该交通方式的分 担量
（3）方式划分率
交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
主要内容
交通方式划分方法 影响交通方式选择的主要因素 交通方式划分研究历程 集计方法和非集计方法的概念与对比 交通方式划分的非集计模型：Logit模型、Probit模型 非集计结果的最后集计化 交通方式划分的集计模型
3 方式划分预测
可靠性：指车辆到离站的准时性，显然准时准点
的轨道交通优于一般公共汽车
分区可达性：包括两个方面，道路密度、公交网
密度
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
10
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （4）城市土地开发密度
高密度开发区域：客流密集、出行量较大，公共
交通运行效益较好，适宜采用公共交通出行。例 如香港
出行距离：出行距离近，偏向于步行和非机动车；
出行距离远，则倾向于选择出租车、轨道交通等
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （3）交通设施服务水平
费用：对公共交通，指车票；对个人交通，指汽
油费等
时间：含坐车、等车、换乘步行时间等 舒适度：包含坐与站的区别，以及坐椅的舒适程
度、站立的宽松程度
动车、摩托车
出行者年龄：不同年龄阶段的出行者偏好于不同
的交通工具，如老人、小孩偏好于公共交通，而 较通或骑自行车
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （2）出行特性
出行目的：上班、上学偏向于公交车，购物、社
交等偏向于出租车或私人小汽车
效益较差，适宜采用私人交通出行。例如洛杉矶
3 方式划分预测
3.5 研究历程
（1）最早的交通规划理论没有研究交通方式划分， 只研究交通发生、交通分布、交通分配
（2）1960年代中叶，日本首先提出方式划分问题
（3）早期主要从集计的角度研究该问题，1970年代
以来，以McFadden为代表的一批学者将经济学中
可供选择的交通方式称为选择枝 如果一共只有两个选择枝可供选择，就是一个二 项选择问题，否则就是多项选择问题 实际中较多的是多项选择问题，而且往往不同的 出行者可选择的范围不同，即有不同的选择枝集 合，如有私家车的人就多了一个私家车的选择枝
3 方式划分预测
3.7 Logit模型
（4）非集计模型两点假设
3.1 基本问题
（1）完成交通分布预测后，需要将每两个小区之间 的分布量按照不同交通方式进行区分
（2）方式划分预测就是要确定出给定的预测分布量 条件下各类交通方式之间的分配比例
（3）不同交通方式选择可能对交通状况造成不同程 度的压力
3 方式划分预测
3.2 交通方式划分 （1）是否机动化
（2）交通服务提供者
基于人们通常的心理选择行为进行建模假定，这 是非集计模型的基础：
在这个过程中关于个人和家庭的原始数据在统计 时被集中处理，即被集计化，因此被称为集计方 法，得出的模型称为集计模型
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法
（2）非集计方法（disaggregate method）
发展背景：1960年代，日本提出交通方式划分的 “非集计模型方法”概念和模型，借用微观经济
每种交通方式的分担交通量占总出行量的比例
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 影响交通方式选择的因素主要包含四类：
（1）出行者本身特性 （2）出行特性 （3）交通设施服务水平 （4）城市土地开发密度
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素
（1）出行者本身特性
家庭车辆拥有情况：主要指小汽车、自行车、助
能性
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory）
效用：满意的程度，消费者从消费一种物品或服
务中得到的主观上的享受和有用性， 经济学上可以用以解释理性的消费者如何将其有 限的资源分配在能给他们带来满足的各种商品上
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （3）选择枝的概念（Alternative）
的效用理论引用过来，并以概率论为理论基础， 从非集计的角度对方式划分问题展开了研究
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法
（1）集计方法（aggregate method）
以交通小区为研究单位的，将小区中个人或家庭 的调查数据进行统计处理，如求平均值、求比例
等；再用这些统计值来标定交通发生、分布、方 式划分模型中的参数
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （2）效用理论（Utility Theory）
如何在有限的时间和资金条件下做出选择？ Q1：买一辆新车 VS 修理旧车 Q2：买品牌货品 VS 一般货品 Q3：将收入储蓄 VS 进行投资 经济学对消费选择行为解释的基本假定：
人们倾向于选择在他们看来具有最高满意度的那 些物品和服务，并采用“效用”来描述选择的可
集计方法 A. 要求相当规模的样本容量以保证模型的精度 B. 存在信息浪费，即在统计求和过程中没有充分 利用各个个体（个人和家庭）的全部调查数据 非集计方法 A. 要求的样本容量较小 B. 充分运用调查的个人数据，模型精度较高
3 方式划分预测
3.7 Logit模型 （1）非集计模型发展
开发出来的非集计模型种类很多。例如，期早提出 了Logit模型和Probit模型，这两种模型都有明显的 不足 为弥补其不足提出了多种改进的Logit模型 通过讨论Logit模型提供建立各类非集计模型的基础
学中的效用理论，在这个问题上开创了交通方式
划分的非集计模型的研究，至今仍是交通规划理 论中的一个热点问题
方法描述：以个体为分析对象，将个体的原始数
据不作任何统计处理直接用来构造模型，充分地 利用每个调查样本的数据，求出的描述个体行为
的概率值
3 方式划分预测
3.6 集计方法和非集计方法 （3）方法特点
全方式公个共人交交通通出公城私租共市人车汽轨交、道通电交—车通—（步地行铁、、自轻行轨车等、）私家车、单位车
3 方式划分预测
3.3 基本概念
（1）交通方式分担
一个交通小区的全部出行中利用各种交通方式的人 次占总出行人次的比例
（2）方式分担交通量
每种交通方式所分配的出行量称为该交通方式的分 担量
（3）方式划分率
交通工程本科课程
交通规划理论与方法（4）——
“四步骤”交通需求预测模型
主要内容
交通方式划分方法 影响交通方式选择的主要因素 交通方式划分研究历程 集计方法和非集计方法的概念与对比 交通方式划分的非集计模型：Logit模型、Probit模型 非集计结果的最后集计化 交通方式划分的集计模型
3 方式划分预测
可靠性：指车辆到离站的准时性，显然准时准点
的轨道交通优于一般公共汽车
分区可达性：包括两个方面，道路密度、公交网
密度
大家应该也有点累了，稍作休息
大家有疑问的，可以询问和交流
10
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （4）城市土地开发密度
高密度开发区域：客流密集、出行量较大，公共
交通运行效益较好，适宜采用公共交通出行。例 如香港
出行距离：出行距离近，偏向于步行和非机动车；
出行距离远，则倾向于选择出租车、轨道交通等
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （3）交通设施服务水平
费用：对公共交通，指车票；对个人交通，指汽
油费等
时间：含坐车、等车、换乘步行时间等 舒适度：包含坐与站的区别，以及坐椅的舒适程
度、站立的宽松程度
动车、摩托车
出行者年龄：不同年龄阶段的出行者偏好于不同
的交通工具，如老人、小孩偏好于公共交通，而 较通或骑自行车
3 方式划分预测
3.4 交通方式划分影响因素 （2）出行特性
出行目的：上班、上学偏向于公交车，购物、社
交等偏向于出租车或私人小汽车