第3章 交通需求预测模型与方法
客货运交通需求预测方法
实验一：交通需求预测一、实验内容1、采用回归分析法进行一元和多元线性相关分析，建立客、货运量同各种因素的回归方程，对未来的客货运量进行预测。
2、采用指数平滑法进行客、货运量预测；二、实验工具OFFICE EXCEL三、实验目的掌握平均增长率法、弹性系数法、回归分析法、指数平滑法进行客货运交通需求预测四、实验方法（一）根据授课内容利用EXCEL进行平均增长率法、弹性系数法客运量预测；（二）利用EXCEL中的数据分析工具进行一元线性、非线性相关分析预测客、货运量。
1、一元回归分析利用EXCEL进行一元线性、非线性相关分析时，可以形成平面趋势图形，一般按以下工作程序进行相关分析：①选定参与相关分析的数据所在列或行，其中第一列（或行）可作为横坐标。
②点击（打开）图表向导。
③按图表向导选定图表类型，选XY散点图。
④根据图表向导，形成趋势线图。
⑤用鼠标激活刚形成的趋势线图表，下拉EXCEL主菜单中的“图表”菜单，选“添加趋势线”，在“类型”菜单中选定添加的趋势线类型⑥.在选“添加趋势线”时，完成类型选择后在“选项”菜单中选定“显示公式”及“显示R（相关系数）平方值”。
⑦根据图表向导，形成趋势线图、回归公式及相关系数。
2、利用EXCEL进行多元线性相关分析。
（1）执行[工具]菜单中的[数据分析]指令，这时在屏幕上出现对话框。
注意：如果此时[工具]菜单中无[数据分析]指令，该如何处理？具体解决方法，请自行查看Excel帮助。
（2）选择[回归]选项，弹出另一对话框。
（3）单击“Y值输入区域”对话框右边的折叠对话框按钮，然后选取y值区域，确认输人无误后，再次单击折叠对话柜按钮。
同样方法，可完成X 值的输入。
（4）若输入的第1行(不论X ，Y)为标志，则应打开[标志]复选框。
（5）输出范围的输入与X 和Y 的输入相同，指明输出的左上角单元格即可。
（6）如果需要，可打开[残差]、[残差图]、[标准残差]、[线性拟合图]、[正态概率图]复选框。
第3章 交通需求预测模型
ˆ xt T at bt T ct T 2
式中， at 3St (1) 3St (2) St (3)
bt
(6 5 ) St (1) 2(5 4 ) St (2) (4 3 ) St (3) 2( 1) 2
2 ct ( St (1) 2St (2) St (3) ) 2( 1) 2
3.2 交通生成预测模型
3）运输系统内的客货流模式又将促使运输系统的动态变化，即 为了适应客货流模式的现状与发展，政府或企业必然会改善 现存的运输服务或发展新的运输服务。 4）运输系统与社会经济系统存在互动关系，即当交通运输适当 超前发展并与社会经济发展相适应时，可以促进社会经济的 发展；社会经济的发展又可以为交通运输基础设施建设提供 资金保障，形成良性循环。当交通运输事业落后，不适应社 会经济发展时，将阻碍社会经济的发展，形成恶性循环。如 我国的西部地区，经济发展滞后，人民群众生活相对贫困， 其中一个很重要的原因就是交通基础设施落后，长期处在比 较封闭的状态。
3.2 交通生成预测模型
交通运输系统与社会经济活动系统的基本关系，可用下图表示：
运输 系统
客货流模 式
社会经济 系统
交通运输系统与社会经济活动系统基本关系
1）运输系统内的客货流模式（客货流量、流向）决定于运输 系统本身及其所处的社会经济系统，即社会经济活动和运输 系统本身越发达，客货流需求量越大； 2）运输系统内的客货流模式又将促使社会经济系统的动态变 化，即通过提供运输服务的资源消耗和运输系统的建设发展， 促进社会经济系统的发展；
3.1 社会经济和人口预测模型
2 因果关系分析法 就是运用“经济活动在其发展过程中，也然存在着各种 复杂的因果关系”这个原理，找出并分析预测对象发生和发 展的主要因果关系，据此建立起一定的数学模型，通过模 型来认识预测对象发展的数量变化规律，并预测未来。 因果关系分析法主要包括： 回归分析法； 经济计量模型； 投入产出模型； 神经网络模型等。
第三章 交通需求预测-重力模型
l 基本假设为：交通区i到交通区j的出行分布
1、无约束重力模型
l
万有引力模型
模型为：
F = K⋅
l
量与i区的出行发生量、j区的出行吸引量成正 比，与i区和j区之间的交通阻抗成反比。 根据对约束情况的不同分类，重力模型有三种 形式：无约束重力模型、单约束重力模型和双 约束重力模型。
X ij = k ⋅
可采用先考虑宏观因素预测其总比例，再考 虑微观因素预测各交通区间出行方式的分担率的 方法。 出行总比例预测 条件类方式：根据车辆拥有量进行预测。
l
竞争类方式 取决于需求的出行方式其总比例预测可根据有关的社 会经济发展目标，结合其发展实际状况，通过综合分 析求得。如出租车等。 取决于有关政策的出行方式其总比例预测可按照有关 的发展策略，根据已有基础进行规划确定，如公交车 出行等。 各交通区间的出行比例预测 各交通区间某种出行方式的出行比例取决于该出行方 式的总比例、出行目的结构和出行距离，通过前述模 型以及根据出行调查等资料统计分析拟合建立的现状 关系曲线进行预测。
其中, ｃ:汽车(car)；ｂ:公共汽车(bus)
l
∑∑ A
j m
其中Tijm——从交通区i到交通j，第 m种交通方 式的交通量；
4、 回归模型法——产生分担组合模型
l
二、交通方式的分类
l l l l l l l
该模型是通过建立交通方式分担率与其相关因素 间的回归方程，作为预测交通方式模型。
可分为：自由类、条件类和竞争类。 1、自由类交通方式 主要指步行交通，影响因素（内在因素）包括： 出行目的、出行距离、气候条件等 2、条件类交通方式 主要指单位小汽车、单位大客车、私人小汽车、摩托 车等交通方式 影响因素（外在因素）包括：有关政策、社会、经济 的发展水平。 影响因素（内在因素）包括：车辆拥有量、出行目的、 出行距离等。
第3章 交通需求预测模型与方法 [兼容模式]
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
15
交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
四、城市市内货运交通生成预测 通常先对城市总的货运情况进行预测，再分配到各交通区。 1、货运总量预测 影响因素通常包括：工农业产值、产业结构 2、交通区货运量分配预测 影响因素为交通区的地理位置、用地性质、用地面积等。
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
1.双约束重力模型(Double Constraint) 模型形式为：
X ij Ai B j Ti U j f tij Ai B j U j f tij j B j Ai Ti f tij i
一、影响方式选择的因素 影响方式选择的因素可以分为三类，即出行者特征、出 行特征及交通方式特征。 二、交通方式预测的集计模型 交通方式集计模型主要包括转移曲线法和回归模型法。 三、离散选择模型 离散选择模型是以效用极大化原理为基础，其基本问题 是在一个相互排斥但总体上完备方案集上建立选择模型。 其主要有Logit模型、Probit模型。
Vjg M jg Aj
jg
M
j
Aj
Tg
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交通规划理论-Transportation Planning Theory
哈尔滨工业大学
五、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。
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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。
四步骤交通需求预测模型概述与出行生成预测 PPT
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
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。
3 交通量分析及预测(新)
第三章交通量分析及预测交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容，本章首先在交通量观测及其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，使用公路可行性研究通用的预测技术和方法，分析预测远景年交通量发展规模和水平，为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。
3.1公路交通调查与分析本项目采用交通量观测为交通调查方法。
3.1.1 调查综述调查的目的、方法及内容：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的特性和构成，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相关公路观测交通量、汽车保有量、交通事故等方面内容，调查范围主要是针对拟改建项目所属区域及沿线所经区域进行调查。
3.1.2 调查资料的分析1.历年相关公路交通量表3-1 正镶白旗杨白音敖包嘎查测站历年交通量2.交通量观测调查车辆构成分析通过资料整理，可以得到各调查点断面交通量情况。
详见下表。
3.2 预测思路与方法3.2.1预测思路交通量预测是公路建设项目可行性研究的重要内容之一，是确定项目技术等级、建设规模及标准的依据，也是项目经济评价的基础。
根据研究项目白旗伊克淖苏木白音敖包嘎查至乌兰胡吉尔浩特至陶苏图浩特公路周边地区的公路项目，路段历史交通量能反映该路段上交通量的发展趋势。
因此，可以利用周围路段的历史交通量用基于运输通道的交通量预测法来进行预测。
基于运输通道的交通量预测法的大致思路如下：（1）获取项目所在运输通道内各条道路的历史交通量；（2）根据运输通道历史交通量找出其发展趋势，运用相关趋势模型求出运输通道交通量的增长率，并计算出运输通道未来年总交通量；（3）根据项目运输通道内各条道路的历史交通量发展趋势，结合相关各条道路在未来年的等级、车道数和通行能力等因素，采用Lgoti概率模型来确定未来年各条道路在运输通道内所分担的交通量比例，最后计算出本项目未来年的交通量。
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：
第3章旅游交通需求预测方法
T X
式中 ——观光区规划期的旅游交通量； ——人均旅游出行次数； X ——居民人数。 其中，人均旅游出行次数 可根据现状居民旅游出行调查资 料得到，居民人数 X 是旅游交通区的规划预测值。
T
（2）容量限制法 旅游地的旅游环境容量是旅游地可持续发展的关键问题之 一，旅游环境容量是一个复杂的概念体系 ，如图所示：
c.弗雷特法 此法认为，两区之间未来的旅游交通量不仅与两区的交通生 成增长系数有关，而且还与整个规划区域的各区的旅游交通生成 增长系数有关。 弗雷特法的计算公式如下：
Tij 1 i (Tij Tijj ) 2
式中
T t ij i j
i ij
t
j j
ij
t ij j
P a0 a1 X 1 a2 X 2 a3 X 3
式中
到。
——旅游出行发生量； A ——旅游出行吸引量； Y1 ——景点数量 X 1 ——居民人口； Y2 ——景点质量； X 2 ——居民收入； X 3 ——居民工作影响； Y3 ——景点级别； a0 , a1 , a2 , a3 ——系数； b0 , b1 , b2 , b3 ——系数。 其中系数 a0 , a1 , a2 , a3 和 b0 , b1 , b2 , b3 可以根据调查资料计算得
第3章 旅游交通需求预测方法
干线交通需求预测
OD调查 四阶段预测法
观光线旅游需求预测
生成率法 容量限制法
3.1干线交通需求预测
干线交通需求，即旅游者所在地与旅游区之间 各种旅游交通运输工具所承接的需求，以及作为旅 游交通运输体系的的载体所承担的交通负荷。
1 OD(Origin-Destination)调查
交通流量预测模型及算法
交通流量预测模型及算法随着城市的不断发展以及人们对出行便利性的追求，交通拥堵已经成为了一个普遍存在的问题。
而为了有效地缓解拥堵，需要我们能够准确地预测交通流量，以便对路网进行科学的规划和设计。
本文将介绍交通流量预测模型及算法的相关知识。
1、什么是交通流量预测？交通流量预测是指通过对历史交通数据的分析和挖掘，以及对外部因素（如天气、节假日等）的影响进行综合研究，建立数学模型，预测未来一段时间的交通流量。
2、交通流量预测的难点交通流量预测的难点在于模型的复杂性和数据的时序性。
对于交通系统而言，其内部有非常丰富的因素相互作用，例如车流量、道路容量、路段拓扑结构、交通信号灯时间等等，这些因素的相互作用会使得预测模型变得非常复杂。
而且交通数据是带有时序性的，当道路容量变化、车流量的增加或减少时，预测模型需要能够快速地进行适应和更新。
3、交通流量预测的应用交通流量预测在智慧城市建设和交通规划中具有重要的应用价值，可以用于制定出行策略，提高道路使用效率，解决拥堵问题。
同时，在公共交通领域，交通流量预测也可以用于提高公交车的运行效率、优化线路设计等。
4、交通流量预测常用的方法（1）统计模型法：通过对历史交通数据的分析和挖掘，建立基于统计规律的模型，进行未来交通流量预测。
该方法相对简单易用，但对数据质量的要求比较高，模型拟合不够精确。
（2）神经网络法：模拟人类的学习机制，通过大量的数据训练神经网络，建立模型预测未来交通流量。
该方法具有很强的自适应能力，但需要大量的数据和时间进行训练。
（3）时空关联度法：将交通网络视为一个时空动态系统，通过对交通网络中节点之间、路段之间的时空关联度进行建模，预测未来交通流量。
该方法在考虑交通实际的时空变化过程中具有很好的优势，但对时空关联度的预处理过程复杂。
5、交通流量预测算法的发展趋势随着大数据和人工智能技术的发展，交通流量预测也将向着更加智能化、自适应化、高效化的方向发展。
未来，交通流量预测算法将会融合更多的数据源和知识，如车联网数据、社交媒体数据、空间大数据等，同时也将会采用更加复杂的机器学习算法，以期实现更高水平的交通流量预测。
《交通需求预测》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。
需求预测方法及模型总结报告
需求预测方法及模型总结报告需求预测方法及模型总结报告篇一：需求预测与模型总结交通需求预测是交通规划中的核心内容之一。
交通发展政策的制定、交通网络设计以及方案评价都与交通需求预测有密切的关系。
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，即交通产生预测、交通分布预测、交通方式分担预测及交通网络分配。
下面就对交通需求预测的四阶段法以及其各自的模型进行总结。
一、交通生成预测Ⅰ、增长率法增长率法是根据预测对象（如客货运量、经济指标等）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+α）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。
所以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，其特点是计算简单，但预测结果粗略，较适用于近期预测。
Ⅱ、乘车系数法乘车系数法又称为原单位发生率法，类似于城市交通预测中的类别发生率法，它用区域总人口与平均每人年度乘车次数来预测客运量。
模型的形式为：Qt=Ptβ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。
此外，人口、职业、年龄的变化也使系数很难符合一定规律。
Ⅲ、产值系数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、国民收入等）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。
模型的形式为：Qt=MtβⅣ、弹性系数法弹性系数法是通过研究单位社会经济指标产生的小区交通出行量，预测将来吸引、发生量的一种方法。
此法是综合考虑我国经济发展水平和产业结构和发展趋势，参考O、D调查区域社会经济有关文献资料，确定弹性系数的大致范围，结合所得出的历史弹性系数及所处区域位置及相关运网历史交通量与直接影响区历史经济量的回归分析作为进一步的分析手段，确定出项目影响区的交通增长弹性系数，依此进行发生、吸引交通量预测。
根据项目影响区经济发展速度预测结果和运输弹性系数，按下式计算交通量增长率：交通量增长率=GDP增长率×运输弹性系数Ⅴ、时间序列预测法又称时间序列预测法，是收集和整理过去的交通量资料，从中找出交通量随时间而变化的规律，并用数学模型来表示这种规律，然后按此模型进行预测。
交通规划 68-3-3第三章 交通需求预测 例题
D j Oi
j
i
调整方法可以采用总量控制法，即使得各小区发生交通量之和等于其吸引交通量之和，
且都等于将来的交通生成总量 166.5 万次／日。根据总量控制法的公式（3-7）和（3-8）可
推导得到：
Oi' Oi T / OiN i
按上式的计算结果如下：
D
' j
Dj
T
/
D
N j
j
O1' 38.175 166.5 /166.375 38.204
生量 Ti。
【解】 根据出行生成原单位，易得： 该区域现在出行量：
T 250 2.5 250 6 2125次 / 天
假设未来所有家庭都有 1 辆小汽车，家庭收入和人口数不变，则增长系数 Fi 为：
Fi
Cid
C
c i
1.0 0.5
2.0
其中，Cdi 为该区域未来的汽车保有率，Cci 为该地区现在的汽车保有率。
小区 1 的发生原单位：28.0/11.0=2.545 次／(日•人)
小区 1 的吸引原单位：28.0/11.0=2.545 次／(日•人)
同理，可以计算其他交通小区的原单位，结果如表 3-6 所示。
表 3-6 现状各小区发生与吸引的原单位 单位：次／(日•人)
OD
1
2
3
合计
1
2.545
2248 1214.5 4935
【例题 3.3-1】试利用例题 3.2-3 中 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 3-15），求解目标年的出行分布矩阵。
表 3-15 现状 OD 表和将来各小区的预测值（单位：万次）
D
1
2
4 四步骤交通需求预测模型(3)交通方式划分预测
（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
交通规划与组织-陈版第三章交通需求预测
程的交通状况，对将来的交通状况进行预测。
§3-2 交通生成预测
交通生成预测是交通需求四阶段预测 中的第一阶段，是交通需求分析工作 中最基本的部分之一，目标是求得各 个对象地区的交通需求总量，即交通 生成量，进而在总量的约束下，求出 各交通小区的发生与吸引交通量。出 行的发生、吸引与土地利用性质和设 施规模有着密切的关系。发生与吸引 交通量预测精度将直接影响后续预测 阶段乃至整个预测过程的精度。
交通与土地利用之间的关系模型是一个综合性的系统模型，它包 括三个总变量，即土地利用（ 居住人数、工作岗位数、汽车拥有 量、货物流通量等）、交通（ 出行量、交通量）、交通特征（ 行 程、时间、费用等），一般由四阶段模型组成。
交通需求预测模型主要有：集合模型、非集合模型、动力学模型。
1、集合模型 基本思想：将集合区的出行作为研究对象，着眼于研究交通区出行总体
有老人和幼儿家庭的看病出行多，年轻夫妇的购物、娱乐和上班 等出行多 。
3、年龄和性别
由于性别和年龄的不同，人们的出行次数和内容也不相同。一般 而言，受体力、工作性质等影响，男性以20~45岁之间的出行率 （平均出行次数）高，女性20~40岁的出行率高，但是随着国民健 康水平的不断提高和人口老龄化的进展，出行率有向高龄化发展 的趋势；出行率也随着居民生活水平和机动化程度的提高而增大。
第三章 交通需求预测
n§3-1 概 述 n§3-2 交通生成预测 n§3-3 交通分布预测 n§3-4 交通方式划分
§3-1 概 述
交通需求预测是利用资料调查与分析的成果建立各种预测模型， 并运用这些模型预测规划区域未来交通需求状况，其目的是为交 通系统的规划、评价提供依据。
第三章 第二节 交通需求预测
D O 1 2
1 q1 1 q2 1 qi 1 qn 1 D 1
2 q1 2 q2 2 qj 2 qn 2 D2
... ... ...
j q1 j q2 j
... ... ...
n q1 n q2 n qi n qn n D n
发 生 量 O1 O2
i
...
qij
...
Oi
n 吸 引 量
... ...
D
D
O
1 2 3 合计
1
17.0 7.0 4.0 28.0
2
7.0 38.0 5.0 50.0
3
4.0 6.0 17.0
合计
28.0 51.0 26.0
O
1 2 3 合计
1
2
3
合计
38.6 91.9 36.0
27.0 105.0
39.3 90.3
36.9
166.5
（ 1 ）求发生交通量增长系数
和吸引交通量增长系数
将来的生成交通量： Tn=M* (T/N )=65.0*2.561=166.5(万出行数/日)
【例1-2】 假设各小区的发生与吸引率不变，试用例1的数据求出将来的 发生与吸引交通量。
(1)求出现状发生与吸引率 小区1的发生率： 28.0/11.0=2.545次／(日、人) 小区1的吸引率： 28.0/11.0=2.545次／(日、人) 同理，可以计算其他交通小区 的发生与吸引率，如表1-2所 示。
2、主要预测方法：
② 综合方法：重力模型法、介入机会模型法、系统平衡模型法等。 重力模型法：由现状分布选取某一种适合的重力模型，推算未来分布的 方法。模拟物理学中的牛顿的万有引力定律，两物体间的引力与两物体 的质量之积成正比，与它们之间距离的平方成反比。
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。
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居民出行生成预测 居民出行预测 居民出行分布预测 居民出行方式预测 流动人口出行生成预测 客运交通预测 流动人口出行预测 流动人口出行分布预测 流动人口出行方式预测 对外及过境客运交通生成预测 对外及过境客运交通预测 对外及过境客运交通分布预测 对外及过境客运交通方式预测
城 市 交 通 预 测
2
交通规划理论-Transportation Planning Theory
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2、交通需求预测的内容
客运交通预测 城市居民出行预测、城市流动人口出行预测、城市对 外及过境客运交通预测等三部分。 货运交通预测
城市市内货运交通预测和城市对外及过境货运交通预
测两部分。
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可用距离、时间或费用等表示。
分类：无约束、单约束和双约束模型三类。
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1.双约束重力模型(Double Constraint) 模型形式为：
X ij Ai B j Ti U j f tij Ai B j U j f tij j B j Ai Ti f tij i
l U
e
l U U j
24
式中：U—从交通区i出发，交通阻抗参数小于到交 通区j的交通阻抗参数的所有交通区的交 通吸引量之和。
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四、交通分布预测模型的选择 城市居民出行及市内货运分布预测—重力模型； 城市流动人口出行分布预测—弗雷特法； 城市对外及过境客(货)运交通分布预测—弗雷特模型或平 均增长率模型。 其它的交通分布预测方法还有如熵模型、电子云模型等。
Vjg M jg Aj
jg
M
j
Aj
Tg
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五、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。
17
13
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三、城市流动人口出行生成预测
流动人口按目的可分为：劳务、出差、旅游、探 亲、过路等，按逗留的时间可分为：长住、暂住、当 日进出等。
1、出行产生预测—可采用生成率法； 2、出行吸引预测—可同居民出行吸引类同的方法。
4.5 33.7
1.5
1.5 2
维也纳
东京 新加坡 北京
3.3
49 — —
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二、 重力模型法(Gravity Model Method)
基本假定：交通区i到交通区j的交通分布量与交通区i
的交通产生量、交通区j的交通吸引量成正比，与交通区i 和j之间的交通阻抗参数成反比。 交通阻抗参数：反映交通区间交通便利程度的指标， 是对交通区间交通设施状况和交通工具状况的综合反映。
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§3.3交通生成预测(Trip Generation)
8
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2
8
7
区号
产生量P Production
吸引量A Attraction
1
2 6 3
3
1
4
5 5 4 6
7
8
9
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便可进行交通生成预测。
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2、类别生成率法 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。 3、回归分析法(Regression Analysis Method ) 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。
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一、基本方法 交通生成(Trip Generation)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(Traffic Rate Method )
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)，
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部分国外城市交通方式列表 城市 伦敦 巴黎 城市铁路 14 17 地铁 24 25 公共汽车 35 15 私人汽车 25 41 其它 2 2
纽约
莫斯科 柏林
6.5
11 3.3
44
28 31
24
55 30
24
25
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五、交通分布预测案例 建立TransCAD路网
TransCAD应用于交通分布预测
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§3.5交通方式预测(Modal Split)
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三、插入机会模型法(Intervening Opportunity Model) 模型假定：阻抗参数相同的每一个交通吸引点均按指
数分布等概率的成为交通的终点，而当阻抗参数不同时，
交通总是选择阻抗参数最小的交通吸引点作为终点。因此
该模型主要考虑的是交通阻抗参数。
模型形式为：
X ij Ti e
一、影响方式选择的因素 影响方式选择的因素可以分为三类，即出行者特征、出
行特征及交通方式特征。
二、交通方式预测的集计模型 交通方式集计模型主要包括转移曲线法和回归模型法。 三、离散选择模型 离散选择模型是以效用极大化原理为基础，其基本问题
是在一个相互排斥但总体上完备方案集上建立选择模型。
其主要有Logit模型、Probit模型。
1
1
该模型结构满足
X
i
ij
U j 及 X ij Ti
j
两个约束条件，故为双约束重力模型。
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2.用双约束重力模型预测的步骤： 将预测的交通产生量、吸引量及阻抗代入双约束重力模型； 假定Bj的初始值为1，计算Ai； 将Ai代入计算Bj，并迭代至收敛； 将所得Ai、Bj代入求得Xij，即为交通分布预测量。
第3章 交通需求预测方法与模型
Chapter 3 Methods & Models of Traffic Demand Forecast
1
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§3.1交通需求预测内容(Contents)
1、交通需求预测的目的 交通需求预测是利用资料调查与分析的成果建立各种 预测模型，并运用这些模型预测规划区域未来交通需求状 况，其目的是为交通系统的规划、评价提供依据。
一、 增长系数法(Growth Factor Method)
包括均衡增长率法、平均增长率法、底特律法、弗雷 特法等。
基本思想是假定交通分布的模式现在和将来变化不大， 因此简单、方便，但当土地利用、交通源布局等有较大变 化、预测区域交通设施状况有较大变化时，误差较大。
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4、类别回归分析法
类别回归分析法是考虑非定量影响因素组成不同的类 别，对各种类别分别建立交通生成与定量影响因素之间的 回归方程。 5、时间序列法(Time Series Approach)
时间序列法是用现在和过去的交通生成资料，对交通 生成与时间的关系进行回归，并用此回归方程预测未来交 通生成。 6、弹性系数法(Elastic Coefficient Method )
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3.重力模型的特点
优点：
考虑因素全面；
对交通阻抗参数的变化能敏感地反应；
没有完整的现状OD资料也可采用。
缺点：
计算复杂； 当交通阻抗趋于零时，误差较大。
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通过研究确定交通的增长率与国民经济发展的增长率 之间的弹性系数，根据国民经济的未来增长状况，预测交 通的增长率，进而预测未来交通。
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二、 城市居民出行预测 1、居民出行产生预测 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 分别就上班(学)出行产生预测和 生活、文娱、公务出行产 生预测。 2、居民出行吸引预测 根据分析，影响居民出行吸引的因素包括用地情况、交 通区所处区位，以及建筑情况、传统地位等特性。