交通分布预测模型

迭代后的矩阵
1、目标年与用模型算 出的总量之间有很大的 差别。 2、这一行中的和不可 能是460，因为唯一的 非零元素的最大值仅为 400。
1 2 3 4
目标
1 3.4 0 65.5 191.2 260 260
2 0.7 388.2 2.8 8.3 400 400
3 61.0
0 5.9 433.1 500 500
收敛判定： 行、列所有系数误差小于3%，即所得系数在（0.97，1.03）
详见例1
2.4 增长系数法的优点
（1）结构简单、实用的比较多，不需要交通小区之间 的距离和时间。 （2）可以适用于小时交通量或日交通量等的预测，也 可以获得各种交通目的的OD交通量。 （3）对于变化较小的OD表预测非常有效。（铁路车 站间）
ij
d
2 ij
P P i j 分别表示i小区和j小区的人口；
d ij 表示i，j小区之间的距离；
阻抗 Rij 可以是出行时间、
距离、油耗等因素的综合。 城市交通：时间 地区交通：距离
qij

K
•
Pi Aj Rij
qij ——i、j分区之间的出行量（i
为产生区，j为吸引区）预测值；
Rij ——两分区之间的交通阻抗；
4 355.3
0 345.7 101.0 802 802
420 388 420 734 1962
目标 400 460 400 702
1962
3.重力模型法（Gravity Model）
3.1模型的提出
考虑到交通阻抗，1955年Casey提出重力模型
重力模型 ————————— 改进后的重力模型
q PiPj
3 5.538 6.923 23.538 36.0 合计 41.588 85.048 39.865 166.5
目标值
38.6 91.9 36.0 166.5

2. 增长系数法
2.3双约束增长率法——知行知列求平均
每个小区的出行产生量与吸引量均已知，即每个小区的发生量与吸引 量的增长率将不同，可取两者平均迭代。
的每一单元。

i
1
2
3
4
1
5
50 100 200 355
表 基年出行矩阵
2
50
5 100 300 455
3
50
100
5
100
255
4
100 200 250 20
570
205 355 455 620 1635
表 未来年出行矩阵 （ =1.2）

i
1
2
3
4
1
6
60 120 240 426
2
60
6 120 360 546
交通分布预测
交通 发生与吸引
交通分布
方式划分
交通流 分配
如何得到 OD矩阵
如何通过现状OD表、交通需求预测结果 求得每个OD小区的交通量？
表 现状OD表（单位：万次） 表 将来的发生与吸引交通量
D
O
1 2 3 合计
1 17.0 7.0 4.0 28.0
2 7.0 38.0 6.0 51.0
3 4.0 5.0 17.0 26.0
D
1
2
3
合计
预测值
O
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
表 未来年出行矩阵
D
1
2
3 合计
O
1 23.436 9.650 5.514 38.6
2 12.614 68.475 10.812 91.9
预测 39.3 90.3 36.9
90.3
系数 1.4036 1.8060 1.3667
2. 增长系数法
表 未来年出行矩阵 第二次迭代结果
D
O 1 2 3
合计
1
2
3
合计
22.819 11.226 5.427 39.471
11.080 70.585 7.995 89.660
5.270 39.169 9.462 91.273 22.637 36.058 37.369 166.500
增长系数法的困境—小区交通量为0
1234
目标
1 5 50 100 200 355 400
2 0 50 0 0 50 460
3 50 100 5 100 255 400
4 100 200 250 20 570 702
155 400 355 320 1230
目标年 260 400 500 802 1962
第五章 ——交通分布预测模型
复旦大学
本章百度文库录
5.1 定义与符号 5.2 增长系数法 5.3 最大熵模型 5.4 重力模型
教材第五章 175—205页
5.5 重力模型的标定 5.6 三段比例法 5.7 其他数学模型 5.8 实际考虑
课堂讲解思路
1 研究内容 2 增长系数法及评价 3 重力模型及评价 4 最大熵模型简介
3
60 120 6 120 306
4
120 240 300 24 684
246 426 546 744 1962

2. 增长系数法
2.2 单约束增长系数法——知行求列、知列求行
已知每一小区出行产生（或吸引的值）的期望增长值信息，可利用由 发点决定的出行产生率来估计矩阵中相应行（列）的元素值。
表 基年出行矩阵
Pi 、Aj —— 分别为分区i的出行
产生量、分区j的吸引量；
K、、、 ——待定系数。
合计 28.0 50.0 27.0 105.0
D
O
1 2 3 合计
1
38.6
2
91.9
3
36.0
合计 39.3 90.3 36.9 166.5

2. 增长系数法
在现状交通分布量给定的情况下，预测将来的交通分布量。
2.1 单增长系数法——每格同步扩大
若只有整个规划区域的平均增长系数，则可以假设它适用于矩阵
表 基年出行矩阵
1
2
3
总预 计测
系数
1 17.0
7.0
4.0 28.0 38.6 1.3786 17*1/2(1.3786+1.4036)
2 7.0 38.0 6.0 51.0 91.9 1.8020
3
4.0
5.0 17.0 26.0 36.0 1.3846
总计 28.0 50.0 27.0 105
2.4 增长系数法的缺点
（1）必须有所有小区的OD交通量。 （2）对象地区发生如下大规模变化时，该方法不适用：
① 将来的交通小区分区发生变化（有新开发区时）； ② 交通小区之间的行驶时间发生变化时； ③ 土地利用发生较大变化时。 （3）交通小区之间的交通量值较小时，存在如下问题： ① 若现状交通量为零，那么将来预测值也为零； ② 对于可靠性较低的OD交通量，将来的预测误差将被扩 大。 （4）将来交通量仅用一个增长系数表示缺乏合理性。