交通需求预测(成都都市区为例)
区域交通运输需求预测与分析
区域交通运输需求预测与分析随着城市化进程的不断加快和交通工具的发展，区域交通运输需求成为一个备受关注的话题。
预测和分析这一需求，对于合理规划和管理交通系统、提高交通效率具有重要意义。
本文将从不同角度探讨区域交通运输需求预测与分析的方法、挑战和应用。
一、数据基础在进行交通运输需求预测与分析之前，我们首先需要收集足够的数据。
其中包括人口数据、就业数据、城市规模、公共交通线路、交通流量等。
这些数据可以通过各种途径获取，如政府统计数据、移动互联网数据和传感器监测等。
数据的准确性和时效性对于预测结果的准确性至关重要。
二、传统预测方法1. 基于历史数据的统计方法这是一种常见的交通运输需求预测方法。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来的交通需求。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析和灰色系统模型等。
然而，这些方法无法考虑到新的因素和突发事件对交通需求的影响，预测结果可能存在一定的误差。
2. 基于交通模型的仿真方法交通模型可以模拟和预测交通系统的运行情况，是一种基于仿真的预测方法。
常用的交通模型包括四步法模型、离散选择模型和微观仿真模型等。
这些模型可以考虑到各种因素的影响，如道路网络、交通流量、出行特征等，提供更为精确的预测结果。
但是，模型的建立和参数选择需要大量时间和成本，并且对数据的要求较高。
三、新兴技术在预测中的应用随着人工智能和大数据技术的不断发展，新兴技术在交通运输需求预测与分析中发挥着越来越重要的作用。
例如，利用移动互联网数据和GPS定位数据，可以实时获取出行信息和交通状况，从而更准确地预测交通需求。
同时，人工智能算法可以通过对大数据的分析，发现隐藏的规律和趋势，提供更为精确的预测结果。
四、挑战与应对在进行区域交通运输需求预测与分析时，我们面临着一些挑战。
首先，传统的预测方法往往无法应对新的因素和突发事件的影响，预测结果可能存在一定的误差。
其次，数据的获取和处理需要大量的时间和成本，数据的准确性和时效性也是一个难题。
城市交通需求预测与预测模型研究
城市交通需求预测与预测模型研究随着城市化进程的加速推进，城市人口数量不断增加，城市交通问题也越来越突出。
如何准确预测城市交通需求，并针对这些需求制定合理的规划和措施，成为了城市规划者和交通部门的重要任务。
本文将探讨城市交通需求预测的意义，并简要介绍一些常见的预测模型。
城市交通需求预测的意义城市交通需求预测是指通过对已有数据的分析和对未来发展趋势的研究，预测出未来一段时间内城市交通的需求情况。
这对于城市规划和交通规划至关重要。
首先，准确的交通需求预测可以帮助城市规划者制定科学合理的交通规划。
通过预测得出的数据，可以确定新的道路建设需求，确定公共交通线路以及站点的合理设置，以及制定拥堵缓解措施等。
如果没有准确的预测数据，城市规划者很难制定出针对未来交通需求的有效规划。
另外，交通需求预测也对交通部门运行和管理具有指导作用。
通过预测数据，交通部门可以合理调配交通资源，提前做好交通组织和管理准备，以应对未来可能出现的交通瓶颈和压力。
这对于缓解交通拥堵、提高交通效率至关重要。
常见的交通需求预测模型1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是通过分析历史交通数据的趋势和周期性规律，预测未来的交通需求。
这种模型适用于预测短期和中期交通需求，且数据量较大的情况下效果较好。
例如，通过对历史一周内交通流量的数据进行时间序列分析，可以推测未来一周内交通流量的变化趋势。
2. 回归分析模型回归分析模型是通过分析交通需求与各种影响因素之间的关系，建立数学模型，从而预测未来的交通需求。
这种模型适用于多变量影响的情况下，可以将多个相关因素考虑在内。
例如，通过分析城市人口数量、经济发展水平和用地规划等因素，建立回归模型，预测未来交通需求的增长趋势。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种通过模拟人脑神经网络的工作原理，预测未来交通需求的模型。
这种模型适用于非线性关系比较复杂的情况下，能够学习和发现隐含在数据中的规律。
例如，通过输入历史交通流量、道路容量等数据，训练神经网络模型，预测未来交通需求的变化。
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。
城市中心商务区（CBD）交通需求预测研究讲解
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得丞洼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：黄久熙签字日期：枇年，月矿日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解丞洼王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。
特授权云洼王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。
同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：寰欠熙导师签名：鞒铆（＝乙４签字日期：弘Ｉ｛年／月ｒ日签字日期：伊俜年ｆ月∥日学位论文的主要创新点一、通过对城市中心商务区的交通特性以及对各种交通需求预测模型的研究分析，初步尝试了运用“四阶段”预测法预测ＣＢＤ的交通需求量。
二、结合交通规划软件ＴｒａｎｓＣＡＤ，对应“四阶段”预测法中的每个步骤，实现了数据电算化的过程。
三、根据所建模型以天津市滨江道中心商务区为例，进行了实例应用研究。
对滨江道中心商务区做交通调查并结合已有的数据资料，根据上文建立的模型，进行滨江道中心商务区的交通需求预测，为相关部门进行交通规划和管理提供参考依据。
随着我国经济的高速发展，城市用地和人口规模不断壮大，城市中心商务区（ＣＢＤ）的地位越来越重要。
ＣＢＤ区域商业商务活动日益频繁，用地开发强度进一步加大，同时伴随着城市机动化水平的日益提高，我国大城市ｃＢＤ也已经成为城市交通堵塞的重灾区，严重影响着ＣＢＤ职能的发挥。
如何保证ＣＢＤ周围以及其区域内的交通运行流畅是一个摆在城市交通管理者面前一个需要解决的难题。
基于此，本文对ＣＢＤ交通需求预测进行了研究，并结合交通规划软件ＴｍｓＣＡＤ建立了ＣＢＤ交通需求预测模型。
城市交通规划中的交通需求预测方法研究
城市交通规划中的交通需求预测方法研究引言：在城市化进程不断加速的今天，城市交通规划成为了一个重要的议题。
准确预测交通需求是制定合理交通规划的基础，因此交通需求预测方法的研究显得尤为重要。
本文将探讨城市交通规划中的交通需求预测方法，并分析其应用和发展趋势。
一、交通需求预测的重要性交通需求预测是城市交通规划的基础，它直接关系到城市道路、公共交通等交通设施的规划与建设。
准确的交通需求预测可以提高交通系统的效率，减少交通拥堵，提升城市居民的出行体验。
因此，交通需求预测的研究对于城市可持续发展具有重要意义。
二、交通需求预测的方法1. 传统方法传统的交通需求预测方法主要依赖于历史数据和统计分析。
通过收集和分析过去的交通数据，预测未来的交通需求。
这种方法的优点是简单易行，但是受限于数据的可靠性和准确性。
此外，传统方法忽视了城市发展的动态性，无法准确预测未来的交通需求。
2. 统计模型方法统计模型方法通过建立数学模型，利用统计学原理对交通需求进行预测。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析等。
这种方法可以充分利用历史数据和相关因素，提高预测的准确性。
然而，统计模型方法假设了交通需求与各个因素之间存在线性关系，忽略了非线性因素的影响。
3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于交通需求预测中。
人工智能方法可以通过机器学习算法对大量数据进行分析和学习，从而提高预测的准确性。
例如，基于神经网络的方法可以模拟人脑的学习能力，对交通需求进行预测。
人工智能方法的优势在于可以处理大规模、高维度的数据，但是其可解释性较差，难以解释预测结果的原因。
三、交通需求预测方法的应用交通需求预测方法在城市交通规划中得到了广泛的应用。
首先，交通需求预测可以为城市道路和公共交通的规划提供依据。
通过预测未来的交通需求，可以合理规划道路网和公共交通线路，提高交通系统的运行效率。
其次，交通需求预测可以为交通拥堵的缓解提供参考。
基于城市规划-土地开发和交通规划的交通需求预测
基于城市规划\土地开发和交通规划的交通需求预测摘要：通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析，合理划定交通需求预测范围和交通小区，建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型，并以成都市龙泉驿区为例，结合的TransCAD软件进行交通需求预测，为把城市规划、土地开发和交通规划应用于交通需求预测提供了一种思路。
关键词：城市规划；土地开发；交通规划；需求预测在我国的一些城市，近几年大规模建筑项目的上马和大量人口的涌入，扩大了交通需求的增长速度。
各大城市在过去的几年中修建了大量的道路用于满足运输需求，但是自2000年以后，城市土地资源的紧缺让人们清楚地认识到仅靠修建道路根本无法解决城市交通问题，城市规划、土地开发和交通规划存在着深刻的内在联系和互动关系。
交通设施的建设和改善将促进该地区的土地开发利用，土地利用开发又创造出新的交通需求。
在进行交通需求预测时，必须考虑到这种相互影响关系的存在，通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析，合理划定交通需求预测范围和交通小区，建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型，采用四阶段预测方法对研究区域进行交通需求预测。
1研究区域现状调查与分析交通需求预测的核心之一是必须对研究区域内城市规划、现状土地利用与交通规划掌握的非常清楚，包括区域社会经济、土地利用、交通设施与交通量、居民出行等。
调查内容包括以下几项：①现状土地利用调查。
详细调查研究区域内不同用地性质的分布状况、占地面积和建筑规模。
可开发用地面积及位置。
②交通设施与流量。
现状道路设施、公共交通设施及主要道路交通流量。
③居民出行。
主要包括两部分内容：“出行调查”和“出行意愿”。
“出行调查”内容包括家庭特征（住址、人口数、家庭年收入、拥有交通工具情况）、个人特征（性别、年龄、职业等）和个人一日出行特征（出行次数、出发地、出发时间、出行目的、交通方式、到达地、到达时间），“出行意愿”则包括对研究区域交通服务的意见和建议。
城市规划中的交通流量预测
城市规划中的交通流量预测城市的发展离不开交通运输，而交通的发展水平又极大地影响了城市的可持续发展。
在城市规划中，交通流量预测显得十分重要。
交通流量预测是指在某个时间段内，交通流量的大小和分布情况的预测。
在城市规划中，交通流量预测对于合理规划道路、优化红绿灯时序、缓解交通拥堵等方面起着关键作用。
交通流量的预测方法多种多样，下面将介绍几种主要的预测方法。
一、传统方法——人工统计法人工统计法是目前最为常用的预测方法。
通过统计分析历史数据，来预测未来的交通流量。
这种方法分为两种：一是手动收集历史数据，然后通过数学统计和模型算法进行预测；二是通过软件直接分析历史数据，得出预测结果，如高鹰快速（VISSIM）等软件。
但是，这种方法需要大量的人工投入，而且难以应对城市交通模式快速变化的情况。
二、模型预测法模型预测法主要是运用交通流量模型，将道路、交叉口、车辆等各种交通因素进行建模，并且根据历史数据进行参数拟合和模型训练，最终得到预测结果。
模型预测法的优点是可以较好地应对城市交通模式的变化，但是，建模的复杂性也使其实施难度大。
三、移动互联网时代的预测方法——数据挖掘法近年来，移动互联网时代的到来，大量的交通数据变得轻松获得。
数据挖掘法是利用数据挖掘技术，对这些交通数据进行分析和预测。
数据挖掘法主要是从历史数据中挖掘规律，通过机器学习和人工智能等算法，对未来的交通流量进行预测。
这种方法的前提是需要大量的数据。
在实际应用中，可以利用手机APP、摄像头等设备搜集交通数据，进而进行交通模式的识别、拥堵路段的检测和预测。
城市交通的流量预测，关键在于精准的预测，以便做出精准的规划和决策。
近年来，各种新兴技术如大数据、人工智能等的出现，将为城市交通的流量预测带来更好的效果，同时也能为城市规划提供更多更好的参考依据。
交通决定论：全域成都的骨与脉
拥 堵 为 核 心 ．实施 交通 需 求管 理 ， 制 小 汽车 过 快 增 长 限 优先 发 展公 共 交通 ， 全 系统 建 设 ． 倡 绿 色 环保 出 行 ，完 善慢 行 系 统和 静 态 交 通 提 系统 ， 在 中心 城 区 则 将 建成 由 轨 道 交通 快 速 公 交 、常 规 公交 、支线 公 交
结 合产 业 功 能 区建 没 ．加快 与
以 缓 解城 市交 通
这个骨架混乱或者确实， 社会将会畸形生长和瘫软，在这
个 平 台之 上 的 基 础 设 施 内 保 证 了信 息 流 和 现 代 配 套 的 设 施 ， 像 血 脉 和 经络 ， 此 建 设 公共 交 通 系 统 ， 有 效 引 就 因 可 识 ，引导 发 展 外
卫 星城 。
以 在 当天 多次 换乘 其 他 线路 的公 盔 车 。 在成 都 市 向 南向 东发 展的 战略 规 划 下 ，城 东的 加 速发 展 使 得它 的 交 通有 点 力 不从 心 。为 了 更好 地 适 应城 东 发展 需 求 ．致公 党 四 Ｊｌ Ｉ 省委 、 城 乡规 划设 计 研 究院 副 总 工程 省 师 陈 懿在 提 议 中 建议 ： 将 蜀都 大 道 东 延 至三 环 路 ．像改 应 造 人 民 南路 ～样 重新 规 竞Ⅱ 个 城 东 的交 通 体 系 。这 样 ～ 整 来 ，蜀都 大 道 东 延 线 就 将把 “ 新客 站 、东部 新 域 、 环 三 路 网 串在 一 起 ．形 成贯 通 大 成 都 东 西 方 向的 “ 动 脉 ” 大 让 新增 的 二三 十万 人 流量 能 够 ｌ 嘲 通 行 ，避免 城 东 交通 堵
作 为
展 的模 式 和经 验 ． 值 得成 借 ．建设 出的 成都 不 仅 是
城市交通运输需求预测与规划
城市交通运输需求预测与规划随着城市化进程的不断推进，城市交通运输的需求日益增长，为了更好地满足人们的出行需求，保障交通运输顺畅高效，城市交通运输需求的预测与规划成为了一个重要的议题。
首先，城市交通运输需求的预测是确保城市交通运输规划的科学性和可行性的基础。
在当前城市交通运输系统中，数据的收集和分析变得越来越重要。
通过对历史交通数据、GPS数据和移动智能终端数据的分析，可以准确地了解人们的交通出行习惯、出行模式和流动规律。
同时，借助先进的交通模型和仿真技术，可以预测未来城市交通需求的变化趋势和规模。
这样，城市交通运输管理部门就能更加科学地进行交通规划。
例如，通过对出行热点区域的预测，可合理规划道路及公共交通设施的布局，提供更为便利的出行条件，提高交通网络的效率。
其次，城市交通运输需求的规划是为了促进可持续发展和资源优化利用。
城市交通经常被诟病为拥堵、高能耗、高排放，给城市环境和居民生活带来了一系列问题。
通过科学的交通运输需求规划，可以提高资源的利用效率，减少运输的负面影响。
例如，根据城市居民交通需求和分布情况，规划公共交通线路和站点，提高公共交通的便利性，促进居民选择公共交通出行，从而减少汽车的使用，降低交通拥堵和尾气排放问题。
此外，规划城市交通运输需求还可以优化城市空间结构，合理分布人口和功能区，减少交通出行需求，提高城市空间的效益。
第三，城市交通运输需求的预测与规划有助于提高交通服务质量和出行体验。
城市交通是城市经济发展和居民生活的血脉，提供便捷、高效的交通服务对于吸引人才、推动经济繁荣具有重要作用。
通过准确预测和科学规划，交通管理部门可以根据不同地区和时间段的需求，合理调配交通资源，提高交通线路的覆盖率和频次，延长服务时间，改善公共交通的运营质量。
同时，结合现代技术手段，如智能交通信号灯、电子导航系统等，提供实时的交通信息和导航服务，为居民提供更为便捷和高效的出行体验。
为了实现城市交通运输需求的科学预测和规划，我们需要加强数据的收集和分析能力，推动交通信息技术的发展和应用。
城市交通需求与预测
需求预测step4:交通流分配
交通流分配是交通量预测最后一个步骤，一般不作为需求预测的步骤， 把它作为道路运行评价分析。在这需要路网及出行OD矩阵。出行OD矩阵 主要为机动车OD矩阵，就是将之前的客流OD矩阵换算成pcu出行OD，然 后在路网中进行分配。主要方法有全有全无，用户均衡，随机用户均衡等 方法。 这里值得注意的是各条道路的BRP函数的指标(alfa,beta)确定。可 由相关的资料查到。 交通预测完之后还需进行道路运行评价，这个则根 据各个城市的特色做相应的分析。
需求预测step:3 主要考虑出新距离的远 近及各个小区之间的出行效用。这是交通需求预测中 最为繁琐的一个步骤。 根据不同的出行距离，不同的 出行效用，划分交通方式的比例。方式划分的方法主 要有logit模型，距离－出行概率模型，也可将这些模 型进行合并。 模型参数的确定可根据相关城市的资料 或经验值确定，使模型适应于该城市。最后得到各个 出行方式的比例将作为主要主要指标进行控制。
需求预测step1：交通生成
交通生成主要是确定各个交通小区的交通产生吸引量。国内外介 绍的方法也很多，主要考虑该小区的居住人口及土地利用性质。 首先将规划期总人口根据土地利用性质，主要考虑居住用地的大 小分，摊至各个小区。还将预测各个小区的就业人口数，总的就 业人口数可由城市总人口和就业率确定，然后根据各类就业岗位 的比例，分摊至各个小区的就业岗位。 在得到各个小区的居住人口数及就业岗位数之后，将交通产生吸 引量根据出行目的分为基于家工作(HBW)，基于家上学(HBS)，弹 性出行(ELA，在此也可再详细分，不做叙述）。HBW吸引考虑小 区的就业岗位吸引率，HBS吸引量就学岗位吸引率，ELA则主要考 虑商业岗位、娱乐岗位等岗位的吸引率。然后将三类出行目的的 交通生成合并，合并也可放在各个出行目的交通分布、交通方式 划分后，这里为简单起见，先做合并，得到总的交通生成量（即 P和A）。
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
交通需求预测
Vjg
M jg Aj M jg Aj
T
g
j
四、城市对外及过境客（货）运交通量生成预测
• 与市内货运交通生成预测类同方法，可先根据 城市发展状况预测其总量的增长情况，再考虑 用地等状况将总量分配到各交通区。
五、区域交通生成预测
• 通常采用回归分析法、时间序列法和弹性系数 法等。
• （1）各小区资料全——对各小区分别建模进 行产生、吸引预测；
• 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
各种交通生成的预测
• 一、 城市居民出行预测
• 1、居民出行产生预测 • 首先应对影响居民出行产生的主要因素作出分
析，主要因素包括：社会发展水平、职业、工 作（学习）时间制度等。可分别就（1）上班 （学）出行产生预测和 (2) 生活、文娱、公务 出行产生预测
• 上班（学）出行产生预测可采用生成率法；生 活、文娱、公务出行产生预测可采用回归分析 法。
Y公务 65.3291 X1 0.753115 X 2 21.2826 X 3
• （2）确定区位系数
各目的不同区位的出行吸引区位系数
目的 区位
中心区 中间区 外围区
上班
1.7625 1.51605 0.70557
上学 生活
1.33953 1.10754 0.821384 2.21947 1.92037 1.43813
城市道路与交通规划第4讲交通需求预测
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；随着家庭城市规道路模与交的通规增划第大4讲交，通需人求预均测 出行数减少，如购 物可由一人代替。
T/人
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
城市道路与交通规划第4讲交通需求预测
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。
交通需求预测的四个阶段
城市道路与交通规划第4讲交通需求预测
i
j
Oi发生交通量
Dj吸引交通量
tij
i
j
tij交通分布
tij(car)讲交通需求预测
tij(railway)
交通方式划分
j i
交通量分配
交通需求预测的一般内容
城市道路与交通规划第4讲交通需求预测
2 交通产生与吸引预测
基本概念
城市道路与交通规划第4讲交通需求预测
发生与吸引交通量的预测是交通需求预测中的第1阶段， 本阶段的任务是求出对象地区的交通需求总量，即生成交
通量（Trip Gerneration），然后，在此量的约束下，求
出各小区的产生交通量（Trip Production）和吸引交通量
（Trip Attraction）。
四、交通需求预测
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
城市交通运输需求预测与分析
城市交通运输需求预测与分析城市交通是现代社会的重要组成部分，与人们的日常生活息息相关。
随着城市化的不断推进，人口增加和经济发展，城市交通压力也愈演愈烈。
因此，预测和分析城市交通运输需求成为了当务之急。
一、城市交通状况分析要对城市交通需求进行预测，首先需要对城市交通状况进行全面分析。
通过收集和分析城市交通数据，可以了解交通拥堵的程度、交通网络的状况以及人们的出行习惯。
交通数据包括车流量、公交线路运行情况、地铁客流量等指标。
通过对这些指标的分析，可以揭示出一些潜在的问题，如交通瓶颈、拥堵路段等。
二、人口与经济发展趋势分析城市的人口增长和经济发展是决定交通需求的重要因素。
通过了解城市的人口和经济发展趋势，可以预测未来的交通需求。
人口方面，需考虑人口数量的增长速度以及人口的分布特点。
经济方面，需要关注城市的产业结构和经济增长速度。
这些数据可以通过统计局、规划部门等渠道获得。
结合人口和经济数据，可以制定相应的交通规划，以满足未来的交通需求。
三、需求预测模型的建立为了更准确地预测交通需求，可以建立相应的需求预测模型。
常见的模型包括传统模型和数据驱动模型。
传统模型基于经验和假设，如四步法模型和产业链模型。
而数据驱动模型则通过分析历史数据和大数据来预测未来的交通需求。
这些模型可以考虑各种因素，如人口、经济、地理、社会因素等。
通过对不同模型的对比和验证，可以得到更准确的预测结果。
四、未来交通需求应对策略基于对城市交通需求的预测和分析，我们需要制定相应的交通规划和调整措施。
首先，可以通过增设交通设施或优化交通网络来提高城市的通行能力。
如新建高速公路、扩建地铁线路等。
其次，可以推广使用公共交通工具，减少私家车的使用。
此外，可以鼓励非机动车出行、提供骑行和步行的便利条件。
最后，可利用信息化技术，如智能交通系统和交通管理平台，优化交通流量，减少拥堵。
总之，城市交通运输需求预测与分析是一项复杂的任务。
通过对城市交通状况的分析，掌握人口和经济发展趋势的数据，建立需求预测模型，并制定相应的调整策略，可以有效预测和应对城市交通需求。
交通量需求预测方法
在可行性研究阶段，预测交通需求量有多种方法，例如趋势类推法、弹性分析法、OD调查法、专家调查法以及四阶段模型系统法（出行生成模型、交通分布模型、方式分担模型、交通量分配模型）。
本报告主要在介绍建设建立在区域经济学分区理论基础上，预测精度较高，技术难度较大的四阶段模型系统法。
一、出行生成模型出行生成模型作为交通需求预测的第一步，其主要任务是对研究地区的每个分区的出行量进行估计。
首先将研究区域进行分区，并对每个分区的社会经济性质、土地利用特点进行研究，建立以分区为基础的联合出行生成模型，从而导出研究区域的交通出行生成总量。
由于每个分区及时出行的起始点，优势出行的目的地，因此出行生成由出行产生和出行吸引两部分组成。
相应的就是出行产生量O i 和出行吸引量D j两种度量方法。
二者的影响因素是不同的。
出行产生的主要影响因素是交通用户（出行者）的社会经济性质，如人口、收入、小汽车拥有量等；出行吸引的主要影响因素是地区的土地利用性质，如土地利用类型（商业企业、工业区等）、土地利用密度、就业水平、可达性等。
由于出行产生和出行吸引二者的影响因素不同，一般情况下应分别建立模型进行分析。
出行生成通常采用两种传统的模型方法：回归模型和分类模型。
①回归模型回归模型是计量经济学中重要的方法之一，它以社会经济作为分析基础，属于经验性定量模型，在交通需求预测中有广泛的应用。
出行生成回归模型的一般表达公式为：Y=a0+a1X1+a2X2+⋯+a k X k+u式中：Y——地区出行生成量；X1、X k——地区出行生成主要影响因素；a0、a k——回归系数；U——随机变量。
出行生成回归模型的输入是地区影响因素的量化值和出行生成量的时间序列历史数据。
模型建立以后，利用常见的最小二乘等参数估计方法对模型进行标定。
单元回归模型的标定过程比较简单，多远回归模型的最小二乘计算公式要通过解k+1个联立方程得出，比较复杂，但现在有许多方便的计算机软件可供使用。
交通分析及预测范本
第3章、交通分析及预测3.1现有公路交通调查与分析3.1.1交通调查的目的与内容本次交通量调查主要是在原有资料的基础上进行补充调查，其目的主要有：（1）分析现有路网中交通流的发展趋势与分布状况；（2）分析路网中现有交通量状况与交通特性；（3）分析现有路网中交通流的流向；（4）通过调查，为拟建项目的交通量预测提供直接、可靠的基础数据。
3.1.2交通调查综述为了了解项目影响区公路网的交通状况，我们首先对项目影响区内有关项目的可行性研究报告进行了了解和分析，这些报告主要包括本公司2005年5月编制的《成青路绵竹段工程可行性研究报告》，报告对项目影响区的主要公路进行了交通量OD调查或交通量观测。
在充分分析上述OD调查资料的基础上认为：上述OD调查资料从一定程度上反映了项目影响区内的交通出行，能够满足本项目交通预测的需要。
交通调查点的位置见图3-1。
图图3-1 交通调查点布置图在充分保证项目交通量预测需要的前提下，根据生产力布局的特点将本项目影响区划分为12个交通小区，见表3-1。
每个交通小区一般是一个独立的行政区或几个行政区的合并。
其意义在于它代表着该小区内所有汽车出行的特点，并假定这些出行的起讫点都在小区的经济、行政中心，其汽车出行产生和吸引量的多少与它的人口、面积、经济、产业结构等密切相关。
3.1.3调查资料分析根据中华人民共和国交通部2004年1月29日发布的，2004年3月1日实施的《公路工程技术标准》JTG B01—2003的有关车型折算系数的规定，进行本项目交通量分析与预测工作。
标准规定交通量采用小客车为标准车型，确定公路等级的各汽车代表车型和车辆换算系数的规定如表3-2所示。
表3-2 交通部颁布的各汽车代表车型与车辆折算系数3.1.3.1 交通量观测资料分析项目影响区主要公路常年交通量观测资料见表3-3。
表3-3 项目影响区主要公路汽车交通量资料从上表可以看出，项目影响区近几年交通量增长迅速，2000年以来客车交通量年均增长率30%左右，其中又以小客车的增长率最高；货车增长率超过10%。
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路阻函数
模型检验
将现状机动车 OD 矩阵模拟分配到现状路网上， 经比较查核线的模型计算流量与调查值基本吻合， 两者差值都在 16％以内，分式出行量 2875 万人次/ 日，出行强度 2.59 次/日。其中，中心城出行量 2120 万人次/日，出行强度 2.65 次/日；外围组团 总出行量 755 万人次/日，平均出行强度 2.45 次/ 日。 中心城区的出行量、出行密度依旧处于首位，外 围组团的发展没有改变中心城的核心区地位，反 映出规划期主城区的出行仍然具有“向心”特征。
总体结构框图
增长系数模型 交通生成 回归分析模型 增长系数模型 四 阶 段 法 理 论 交通分布 重力模型
具体实例
TransCAD
二元选择模型
方式划分 多元选择模型 平衡分配模型 交通分配 非平衡模型
交通生成预测
交通出行生成模型综合考虑了社会经济特性和人 口岗位分布，即采用双变量分类回归分析法。
方式划分预测结果
随着成都市的经济发展，居民收入增加，出行距离 拉长，出行机动化程度将提高。受道路资源有限 性约束以及大力发展公共交通政策的实施，公共 交通将是未来成都市居民的主要出行方式。同时， 成都地势平坦，步行和自行车将是居民出行的重 要交通方式。
机动车出行分配预测
模型基本原理： 每位出行者都要寻找适合出行的最短路径；当某 一路径由于所经路段上的流量增加而导致行驶时 间增加，就会有一部分出行者去寻找新的最短路， 而产生路径之间的流量转移。当所有出行者都使 用最短路时，流量的转移就会停止，此时所有出 行者得到的出行时间最短，路网系统的总出行时 间也达到最小，出行者与路网系统之间达到平衡。
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交通需求预测
——以成都都市区2020年需求预测为例
交通需求量预测的技术路线
交通需求预测是交通规划的核心内容之一，是决定 网络规模、断面结构等的依据。 需求预测是在综合分析现状人口、机动车出行特征 与人口、岗位分布、土地利用布局之间关系的基 础上，结合规划年土地利用布局，采用“四阶段 法”分别对主城区的中心城区和各外围组团进行 预测，得到规划年人口出行和机动车出行的相关 预测结果。
预测结果分析
主城区人口出行量主要集中于中心城三环路以内 和外围组团的主城区，占总出行量的 78.4％。 2020 年，二环出行密度已经接近现状一环的水平， 三环路以外区域有相当程度的发展。 主城区各个方向交通分布呈现出较为明显的南北 和东西轴向发展趋势，且南北轴向的交通量略大 于东西轴向。
交通出行预测结果
2020 年主城区全人口全方式出行量为 2875 万人次/ 日（包括流动），出行强度为 2.59 次/日。其中， 中心城区全人口全方式出行量为 2120 万人次/日 （包括流动），出行强度为 2.65 次/日。外围六 个组团的总出行量为 755 万人次/日（包括流动）， 平均出行强度为 2.45 次/日。
交通出行分布预测
出行分布预测使用的是双约束重力模型。假定 起点小区和终点小区的出行分别与起点小区的发 生量以及终点小区吸引量成正比，与起点小区和 终点小区之间的阻抗成反比。考虑居民出行选择 的影响因素，将交通时间作为交通阻抗参数较为 合适。
出行方式划分
成都市居民出行采用的交通方式包括步行、自行 车、公交车、出租车、私人小汽车、单位车、摩 托车等。比较各种方式的出行特征，分别对步行、 自行车、公共交通（包括常规公交、快速公交和 轨道交通）和自用车（包括私家车、单位车、摩 托车）等出行方式进行预测。
预测结果分析
各外围组团的对外出行量以到中心城为主，占组 团整个对外出行量的 69.1％，中心城与新青组团 之间的客流交换量最大，其次是郫县，温江最小。 各个外围组团的出行量主要分布于该组团的行政 中心和大的城镇以及组团靠近中心城的一侧。