城市交通需求预测

解决方法 采用简易方法进行数据采集或标定
具体办法 • 在居住小区出入口测出每天进出该区的车辆数
或人数，然后除以户数，即可得每天产生的出 行原单位； • 将住户数与原单位相乘及将分区所有项目相加 ，可得该区总出行生成量。
38
生成原单位将来值的做法
39
直接使用现状调查中得到的原单位 增长率法 • 将现状调查所得原单位乘以其他指标的增长率
行推算 面积原单位法 • 用不同用途土地面积或单位办公面积平均发生
交通量进行推算 原单位指标的选取 • 以不同出行目的单位出行次数为原单位 • 以单位用地面积或单位经济指标为基准
35
原单位法
36
不同出行目的交通生成量的预测方法
37
不同出行目的交通生成量的预测方法
存在的问题 数据缺乏或陈旧
交通需求预测的四阶段模式
13
交通生成
i
Trip generation
j
交通分布 方式划分
交通分配 O-D流，时间，成本等
交通需求预测的四阶段模式
14
3.1交通生成预测
交通调查→小区土地利用(面积、住宅、就业人口等)→小区 的发生与吸引交通量
交通的发生和吸引（第一阶段）
16
发生、吸引交通量和生成交通量之间的关系
48
原单位法的调整法
49
总量控制法
• 假设 T p P
这种方法的本质是 什么？
• 修正
原单位法的调整法
50
调整系数法
• 假设
这种方法的本质是 什么？
• 调整系数
• 修正
例3 假设各小区的平均出行发生量与吸引量不变, 试用例1的数据求出将来的出行发生与吸引量
各区现状出行发生量和吸引量（万次/日）
建立个人分类模型所需样本数远 低于基于家庭模型
很容易考虑人口统计的变化
个人分类较家庭分类预测更容易
缺点
很难兼顾家庭 成员间的互相 影响、家庭的 花费和预算
发生与吸引交通量预测方法
47
1）原单位法 2）增长率法 3）交叉分类法(聚类分析法） 4）函数法
1）原单位法 基本思想
• 首先确定发生原单位和吸引原单位
24
有增大的趋势。
不同年龄男性平均出行次数
25
不同年龄女性平均出行次数
26
4）汽车保有率
汽车保有率增加，人口出行次数增加 原因
• 出行需求高的人群购买车辆需求高，出 行次数多
• 购买车辆以后更容易诱发出行 评价指标
• 汽车保有量 • 户均汽车保有量
27
5）自由时间
定义 • 在一昼夜24h中，除睡眠、饮食等生活必需
53
166.375
（3）调整计算，采用总量控制法进行调整：
Oi' Oi T / Oi
i
D'j Dj T / Dj
j
D O
1
2
3
合计
1
38.175
2
91.800
3
36.400
合计 38.175 90.000 37.800 166.5
O1'
已知：低收入、无小汽车、每户3人的家庭有100户；低收入、 无小汽车、每户4人的家庭有200户；中等收入、有1辆小汽车、 每户4人的家庭有300户；高收入、有2辆小汽车、每户5人的家 庭有50户。
则出行总量为： 100*3.4+200*4.9+300*8.3+50*12.9=4455（人次/日）
43
内容回顾
1
为什么要进行交通调查？ 交通调查的主要内容、方法、步骤分别是什么？ 交通调查的分类如何？各项交通调查需要获得哪
些数据资料？ OD出行调查主要包括哪些内容？主要注意事项有
哪些？一般分为哪几类？ 调查数据的统计分析主要采用哪些方法？常用的
统计指标有哪些？
第三章 交通需求预测
交通生成预测 交通分布预测 交通方式划分 交通分配
40
交叉分类法(聚类分析法)
41
基本原理 以家庭为基本单元，用将来出行发生率求得将来出行量。
发展变化 • 20世纪70年代后，出行生成分析从应用交通分区统计资料
的回归分析转向个人（非集计）资料的交叉分类。 基本假定 • 一定时期内出行率稳定 • 家庭规模变化很小 • 收入与车辆拥有量总是增长的 • 每类家庭的数量可用家庭收入、车辆拥有量、家庭结构等
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未来发生、吸引交通量
应满足的关系
？
D O
1 2 3
合计
1
2
3
38.175 90.000 37.800
合计
38.175 91.800 36.400
166.5
166.375
165.975
(具体见生成量计算)
常住人口原单位 105/41=2.561（次/日/人） 将来的生成交通量 65*2.561=166.5（万次/日）
• 然后根据发生原单位和吸引原单位与人口、面积 等属性的乘积预测得到发生与吸引交通量。
？
应满足的关系
其中,i,j:小区; ➢ x:属性变量(土地利用类别、面积、常住人口、白天人口,
工作人口等); ➢ b:某出行目的的平均发生量(出行次数/（日.人)); ➢ c:某出行目的的平均吸引量(出行次数/(日.人))。
21
1）土地利用
工业用地是工作日上班交通的主要发生源 指标：从业人口、产值等 相关出行：上班、公务、回程
仓储用地是货物的主要集散点 指标：仓库面积、货物吞吐量等 相关出行：上班、公务、回程
22
2）家庭规模和家庭成员构成
家庭 出行的基础
上班、弹性出行 多以家庭为出发点
家庭规模、成员构成 家庭出行的主要影响因素
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是对基于家庭的分类模型的一种替代方法。
Ti — i小区各类居民的总出行数； Ni — i小区的居民总数； aji — i小区j类居民的百分率； tj — j类居民的人均出行次数。
个人分类法
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优点
个人出行产生模型同经典的交通 需求模型的其他部分完全兼容， 都是基于出行者
也可采用交叉分类方法
交叉分类法（聚类分析）
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优点 • 直观、容易理解 • 容易检验和更新 • 资料的有效利用 • 适用于各种研究范围
缺点
• 每类住户之间的差异性被忽略
• 因各类的样本数不同，预测时 所用出行率缺乏一致的精确性
• 同一类变量的类别等级的确定 凭个人主观
• 每一类的规划年资料的预测工 作繁杂
ห้องสมุดไป่ตู้
个人分类法
集计模型和非集计模型的比较
11
交通需求预测的四阶段模式
12
交通生成Trip Generation • 交通发生Trip production • 交通吸引 Trip attraction
交通分布 Trip Distribution 方式划分 Modal split 交通分配 Traffic assignment
集计数据与集计模型
9
集计数据 通过集计处理得到的数据。
集计模型 用集计数据所建立的模型。
非集计数据与非集计模型
10
非集计数据 不将样本进行集计或扩大等处理的数据。
非集计模型 以每一个样本为单位，直接利用非集计数据建
立的模型。 举例
基于活动链的出行需求预测 Activity-based travel demand forecast
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现状发生、吸引原单位
D O
1 2 3
合计
1
2
3
2.545 2.500 2.700
合计
2.545 2.550 2.600
未来发生、吸引交通量
D O
1 2 3
合计
1
2
3
38.175 90.000 37.800
合计
38.175 91.800 36.400
（2）计算各小区将来发生、吸引交通量 小区2的未来发生交通量：2.550x36=91.800(万次/日) 小区2的未来吸引交通量：2.500x36=90.000(万次/日)
所导出的数学分布来估计
交叉分类法（聚类分析法）
42
构造模型的步骤 • 对家庭进行横向分类； • 对每个家庭进行横向类别定位； • 计算每类的平均出行率； • 计算各分区出行发生，把分区每类家庭数乘以该类出行发
生率，并将分区中所有类别家庭总加，得到出行总量。
不同类别家庭的平均出行率（人次/户/日）
内容
内容
3
概述 交通生成预测 交通分布预测 交通方式划分 交通分配
3.1 概述
交通需求预测的目的
5
根据现状确定近期、中期和远期各特征年份的 各车种OD矩阵；
以便在对未来城市交通规划方案进行评价时， 能对其实施效果有一个科学的“事前”预见和 客观评价，从而避免交通规划的决策失误。
交通需求预测的内容
集计处理
按集体（合）
8
去计量
集计处理
• 在传统的交通规划或交通需求预测中，通常首先将 对象地区或群体划分成若干小区或群体等特定的集 合体，然后以这些小区或群体为单位，展开问题的 讨论。因此，在建立模型或将样本放大时，需要以 这一类的集合体为单位对数据进行集计处理。
举例
• 用小区质心间的距离（时间）表示小区之间的距离 （时间），而这些距离（时间）在很大程度上意味 的是两小区之间的平均距离（时间）。
的时间和工作、学习等约束时间的剩余值。
规律 • 自由时间增加，用于出行的时间增加，购物
、娱乐等弹性出行增加。
28
6）职业和工种
职业和工种不同，出行量不同 • 专业驾驶员、推销员、采购员、业务员
平均出行量大 • 工人、学生、教师、行政管理人员平均
出行量小
29
7）外出率
定义 工作中外出业务占总业务的比率
来推算 函数法 • 预测不同出行目的的原单位
现状出行生成量 T=28+51+26=28+50+27=105（万次/日） 现状常住人口 N=11+20+10=41（万人） 将来常住人口 M=15+36+14=65（万人） 常住人口原单位 T/N=105/41=2.561（次/日/人） 将来的生成交通量 X=M*(T/N)=65*2.561=166.5（万次/日）
两者关系 家庭规模增大，人均出行次数减少 有老人和幼儿的家庭，看病出行多 年轻夫妇，购物、娱乐、上班出行多
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3）年龄和性别
性别、年龄不同，出行次数、内容不同
男性
26~50岁出行率高
女性
16~45岁出行率高
发展趋势
• 随着健康水平提高、人口老龄化，出行率 有向高龄化发展的趋势；
• 随着生活水平和机动化程度提高，出行率
1）土地利用
居住用地是交通主要发生源和居民出行主要起讫点 指标：居住面积、住户数、人口、住户平均人数等 相关出行：通勤出行、弹性出行、回程
公共设施用地,包括行政办公、商业金融业、文化 娱乐、体育、医疗卫生、教育科研设计、文物古迹 等用地 指标：办公面积、营业面积、从业人口等 相关出行：上班、上学、公务、回程
32
出行生成及其影响因素
33
出行生成 • 出行产生 • 出行吸引
影响因素 • 社会经济特性 • 土地利用
交通生成量—总控制量 • 预测和校核小区交通量
交通生成总量的预测方法
34
1）原单位法 2）交叉分类法 3）个人分类法
原单位法
个人原单位法 • 用居住人口或就业人口每人平均交通生成量进
发 生 交 通 量
吸引交通量
生成交通量
17
发生、吸引交通量和生成交通量之间的关系
交通生成预测的影响因素
19
1）土地利用 交通与土地利用：互动关系 土地利用分10类
2）家庭规模和家庭成员构成 3）年龄和性别 4）汽车保有率 5）自由时间
交通生成预测的影响因素
20
6）职业和工种 7）外出率 8）企业规模、性质 9）家庭收入 10）其他
影响因素 工种、年龄
8）企业规模、性质
规律 企业大、业务处理量大，外出率高
30
9）家庭收入
特别影响弹性出行 规律 • 高收入家庭，汽车购买率高，购物、娱
乐等需求高，平均出行次数多
31
10）其他 包括天气、工作日、休息日、季节等
规律 • 雨雪天出行不便，出行量小 • 周一至周五工作日，出行量大且集中 • 周六、周日等休息日，出行量小且分散 • 炎热的夏天和寒冷的冬天，出行量小 • 春秋两季，气候宜人，出行多
D
人口（万人）
O
1
2
3 合计 （现在/将来）
1
28
2
51
3
26
合计 28 50 27 105
11/15 20/36 10/14 41/65
例1 数据
（1）求出现状发生与吸引的原单位 小区2的发生原单位：51.0/20.0=2.550(次/(人.日)) 小区2的吸引原单位：50.0/20.0=2.500(次/(人.日))
6
1）城市客运交通预测 居民出行 流动人口出行 对外及过境客运交通
2）城市货运交通预测 市内货运交通 对外及过境货运交通
集计与非集计
7
集计分析 Aggregate analysis 非集计分析 Disaggregate analysis 集计数据 Aggregate data 非集计数据 Disaggregate data 集计模型 Aggregate model 非集计模型 Disaggregate model