1、第三章第三章 道路交通需求预测与分道路交通需求预测与分析析第一节第一节 概概 述述 道路交通需求分析预测的内容，主要是根据道路交通系统及其外部系统的过去和现状预测未来，根据历史经验、客观资料和逻辑判断，寻求交通系统的发展规律和未来演变趋势的过程。 道路交通需求预测可以划分为城市交通需求预测和区域交通需求预测两大类。 城市交通需求分析与发展预测包括城市社会经济分析及发展预测、城市客运交通分析及发展预测和城市货运交通分析及发展预测三大部分。 区域交通需求分析与发展预测包括区域客运交通分析及发展预测和区域货运交通分析及发展预测两大部分。第二节第二节 城市社会经济分析与发展预测城市社会经济分析与发展预
2、测 城市社会经济预测的内容包括对现状土地利用状况的分析研究以及在此基础上对与城市交通需求预测密切相关的土地利用未来情况进行的预测。一、社会经济发展总指标预测n1、城市人口 n2、劳动力资源及就业岗位数 n3、在校学生数与就学岗位总数 n4、车辆拥有量 n5、城市规模和布局 n6、其它 二、人口、劳动力总资源及学生居住分布预测三、就业、就学岗位分布预测 就业、就学岗位分布是社会经济预测中的难点和重点，就业、就学岗位在各交通区的分布直接关系到交通吸引点的数量及其空间分布。 城市就业岗位总量中，各行业就业岗位的总量可用下式预测： iiiiiiiiRRERREEE)0()0()0()0(总 就业岗位分
3、布预测主要根据各小区的工业,商业,公共事业用地面积及密度确定。 就学岗位分布一般根据各交通区的教学科研用地面积及密度按比例确定。 第三节第三节 城市客运交通需求预测城市客运交通需求预测 目前常用的城市客运交通需求发展预测方法是“四阶段”法。交通生成预测 各交通区发生、吸引交通需求量各交通区发生、吸引交通需求量交通分布预测 交通需求量的来源及去向交通需求量的来源及去向方式划分预测 交通需求量中公交、自行车、其他车辆的比例交通需求量中公交、自行车、其他车辆的比例交通分配预测 交通需求量发生时选择的道路交通需求量发生时选择的道路“四阶段四阶段”法各阶段成果法各阶段成果n生成预测各交通区发生、吸引总量
4、n分布预测各交通区相互之间OD量（OD总量矩阵）n方式划分预测各交通区相互之间不同交通方 式的OD量（分方式OD矩阵）n交通分配各路段、交叉口（道路网）交通流量一、出行生成预测n出行生成预测分出行发生预测和出行吸引预测两部分。 n所谓出行生成，就是城市土地利用对城市居民出行意愿的作用结果。n出行生成有两种单位：一种是以车为单位，另一种是以人为单位。城市中交通工具复杂，一般都用人的出行次数为单位，车辆出行与人的出行之间可以相互换算。1 1、出行发生预测、出行发生预测 出行发生预测按出行目的分类进行。通常，居民出行目的分为上班、上学、公务、购物、文体、访友、看病、回程及其他等九类。出行发生预测可相
5、应分为：上班出行产生预测 、上学出行产生预测、弹性出行产生预测 、回程出行产生预测。 0%10%20%30%40%50%上班上学公务购物文体访友看病回程其他图31 鞍山市居民出行目的结构图（1994年）上班上学回程92.20%10%20%30%40%50%上班上学公务购物文体访友看病回程其他图33 无锡市居民出行目的结构图（1996年）上班上学回程86.70%10%20%30%40%50%上班上学公务购物文体访友看病回程其他图33 苏州市居民出行目的结构图（2000年）上班上学回程79.9n上班、上学、回程合计为生存性出行n生存性出行比例的高低代表城市的生活质量n生存性出行比例低表示城市居民生
6、活质量高n生存性出行比例高表示城市居民生活质量低 生存性出行与弹性出行的要求有很大的不同，生存性出行与弹性出行的要求有很大的不同，突出地表现在出行方式上。突出地表现在出行方式上。如：如：苏州市苏州市20002000年居民出行目的中，生存性出行比例为年居民出行目的中，生存性出行比例为79.93%79.93%蚌埠市蚌埠市20022002年居民出行目的中，生存性出行比例为年居民出行目的中，生存性出行比例为82.24%82.24%反映出蚌埠市的居民的生活水平比苏州市低，人们出行更反映出蚌埠市的居民的生活水平比苏州市低，人们出行更多是多是“为了生活，四处奔波为了生活，四处奔波”一般认为，生存性出行比例在
7、一般认为，生存性出行比例在80%80%以下，则代表该城市有以下，则代表该城市有较高的生活水平较高的生活水平（1）上班出行预测）上班出行预测上班出行产生量上班出行产生量 Yi=a+bXi Xi- i小区劳动力数小区劳动力数200040006000800010000 12000 14000 16000 18000 2000005000100001500020000200040006000800010000 12000 14000 16000 18000 20000（2）上学出行预测）上学出行预测上学出行产生量上学出行产生量 Yi=a+bXi Xi- i小区学生数小区学生数5001000150020
8、00250030003500400045005000020004000600080001000012000500100015002000250030003500400045005000（3）弹性出行预测）弹性出行预测 弹性出行产生量弹性出行产生量 Yi = a + bXi Xi- i小区居住人口数小区居住人口数 回程出行产生量回程出行产生量 Yi = a + bXi Xi-i小区非回程出行吸引量小区非回程出行吸引量（4）回程出行预测）回程出行预测2 2、出行吸引预测、出行吸引预测 与出行发生预测类似，出行吸引量预测也是按照上班、上学、弹性、回程四类出行目的分别建模，并采用相同的基本模型方法。（
9、1）上班出行吸引预测）上班出行吸引预测 上班出行吸引量上班出行吸引量 Yi=a+bXi Xi- i小区就业岗位数小区就业岗位数200040006000800010000120001400016000180002000005000100001500020000250002000400060008000100001200014000160001800020000（2）上学出行吸引预测）上学出行吸引预测 上学出行吸引量上学出行吸引量 Yi=a+bXi Xi- i小区就学岗位数小区就学岗位数1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000110001
10、20001300014000050001000015000200001000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000011000120001300014000 弹性出行吸引量根据土地利用类别吸引率确定弹性出行吸引量根据土地利用类别吸引率确定 商业商业, 文体文体, 医疗医疗, 旅游用地单位面积吸引率。旅游用地单位面积吸引率。 （3）弹性出行吸引预测）弹性出行吸引预测（4）回程出行吸引预测）回程出行吸引预测 回程出行吸引量回程出行吸引量 Yi = a + bXi Xi-i小区居住人口数小区居住人口数3 3、出行生成总量预测、出行生成总量预测 将各
11、类出行目的的城市居民出行发生量、吸引量相加，便形成城市居民所有目的出行生成量，它们分别是出行OD矩阵中的行和（交通区发生量）行和（交通区发生量）和列和（交通区吸引量）。 讫点起点1231103020606023440501241243185426989862621241249696282282吸引产生回程弹性上学上班城市居民出行量发生预测城市居民出行量发生预测 出行分布预测是将各交通区居民出行发生量和吸引量转化成为各交通区之间的出行交换量的过程，最常用的预测方法分为两类：增长系数法和重力模型法。二、出行分布预测城市居民出行量分布预测城市居民出行量分布预测1 1、增长系数法分布预测、增长系数法分
12、布预测已知原已知原O-DO-D分布矩阵分布矩阵已知各交通区交通增长倍数已知各交通区交通增长倍数模型模型 1.平均增长率法模型 2.Detroit2.Detroit模型模型 3.Fratar 3.Fratar 模型模型（1 1）平均增长率法）平均增长率法设交通区设交通区i i与交通区与交通区j j之间未来分布交通量为之间未来分布交通量为T Tijij。现。现状分布交通量为状分布交通量为t tijij，i i区现状交通产生量区现状交通产生量g gi i和未来交和未来交通产生量通产生量G Gi i之间的增长系数为之间的增长系数为i i，j j区现状吸引交通区现状吸引交通吸引量吸引量a aj j和未来
13、交通吸引量和未来交通吸引量A Aj j之间的增长率为之间的增长率为j j。平。平均增长率法假定未来分布交通量按平均值增长，即均增长率法假定未来分布交通量按平均值增长，即: :)(21jiijijtT 用上式计算出的用上式计算出的T Tijij一般不会满足约束条件：一般不会满足约束条件： 因此，需要进行反复迭代计算，即经第一次计算因此，需要进行反复迭代计算，即经第一次计算 T Tijij。之后，得出：之后，得出： ijijATjiijGTjijiiiiTGGGiijjjjjTAAA再用下式计算第二次近似值再用下式计算第二次近似值: : )(21jiijijTT如此反复计算，直到如此反复计算，直到
14、 收敛到等于或接近收敛到等于或接近1 1为止为止. . ji、平均增长率法特点平均增长率法特点计算简单计算简单规律性强规律性强收敛速度慢收敛速度慢 该方法应用范围一般针对交通源布局或交通设施布局等变化不大的情况下，或短期规划时，适用于简略的交通分布预测。（2 2）底特律法分布预测）底特律法分布预测i i区未来交通产生量的增长率为区未来交通产生量的增长率为i i，j j区未来区未来交通吸引量的增长率为交通吸引量的增长率为j j，F F为规划区交通生成总量的增长率，底特律法为规划区交通生成总量的增长率，底特律法的计算公式为：的计算公式为：FtTjiijij底特律法特点底特律法特点不仅考虑了各交通区
15、产生、吸引量的增长率，还考不仅考虑了各交通区产生、吸引量的增长率，还考虑了虑了整个规划区交通产生量（吸引量）增长率整个规划区交通产生量（吸引量）增长率对未对未来交通分布的影响。来交通分布的影响。需要进行需要进行收敛计算收敛计算。（3 3）Fratar法分布预测法分布预测该方法认为，两交通区之间的交通量不仅与两交通该方法认为，两交通区之间的交通量不仅与两交通区的交通生成增长系数有关，而且还与整个规划区区的交通生成增长系数有关，而且还与整个规划区域的域的各交通区的交通生成增长系数各交通区的交通生成增长系数有关。有关。弗雷特法计算时，需要进行迭代计算。弗雷特法计算时，需要进行迭代计算。弗雷特法收敛速
16、度快。弗雷特法收敛速度快。Fratar模型模型T i jT i jT i j( , )( , )( , )1222( , )( , )( )( )( , )( , )( )iiT i jt i jijt i jt i ji(i,j=1, . n)ij发生强度吸引强度T(i,j)1( , )( , )( )( )( , )( , )( )jjT i jt i jijt i jt i jj2 2、重力模型法分布预测、重力模型法分布预测已知各交通区之间的交通阻抗已知各交通区之间的交通阻抗模型模型1. 1. 无约束重力模型无约束重力模型 2. 2. 单约束重力模型单约束重力模型 3. 3. 双约束重力
17、模型双约束重力模型 重力模型法综合考虑了影响出行分布的地区社会经济增长因素和出行空间、时间阻碍因素，它的基本假设为：交通区i到交通区j的出行分布量与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。 该模型结构简单，适用范围较广。与增长系数法相比，重力模型考虑的因素较为全面，尤其是强调了局部与整体之间的相互作用，比较符合实际情况，即使没有完整的现状OD表也能进行预测，是交通规划中使用最广泛的交通分布预测模型。 该模型较大的缺点是短距离出行分布预测偏大，尤其是区内出行，预测时应给予注意。（1）无约束重力模型）无约束重力模型FKm Md2万有引力模型万有引力模型ij发生吸
18、引阻力ijjitUTkjiX), (X(i,j)X(i,j)交通区交通区i i到到j j的交通分布量的交通分布量T Ti i交通区产生量交通区产生量U Uj j交通区吸引量交通区吸引量t tijij阻抗参数阻抗参数 、 、 参数参数交通阻抗参数交通阻抗参数是反映交通区间交通便利程度的指标，是对交通是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。对于交通分布，交通阻区间交通设施状况和交通工具状况的综合反映。对于交通分布，交通阻抗参数应反映交通区之间交通便利程度的总体差异。抗参数应反映交通区之间交通便利程度的总体差异。交通阻抗参数交通阻抗参数应选用交通区之间有代
19、表性的交通阻抗指标。以应选用交通区之间有代表性的交通阻抗指标。以私人交通为主，或以公交为主，且公交的方式或线路比较均匀，同时道私人交通为主，或以公交为主，且公交的方式或线路比较均匀，同时道路网布局也较为均匀的城市，可使用交通距离作为交通阻抗参数；当城路网布局也较为均匀的城市，可使用交通距离作为交通阻抗参数；当城市路网布局不均，或市内公交方式或线路布局不均匀，特别是有地铁等市路网布局不均，或市内公交方式或线路布局不均匀，特别是有地铁等快速、大运量交通系统时，采用交通时间作为交通阻抗参数较为合适，快速、大运量交通系统时，采用交通时间作为交通阻抗参数较为合适，此时的交通时间应采用各交通区之间主要的交
20、通方式的交通时间。此时的交通时间应采用各交通区之间主要的交通方式的交通时间。交通阻抗参数交通阻抗参数应包括出行全过程。交通阻抗参数一般可根据现应包括出行全过程。交通阻抗参数一般可根据现状及未来交通网络采用状及未来交通网络采用最短路法最短路法确定。如有现状交通区间时间、距离等确定。如有现状交通区间时间、距离等阻抗调查资料，现状交通阻抗也可通过统计分析确定阻抗调查资料，现状交通阻抗也可通过统计分析确定。（2）双约束重力模型）双约束重力模型 目前，在规划中应用最广泛、精度最好的是双约束重力模型。所谓双约束，即保证出行分布预测得到的OD矩阵，满足以下条件：njiijGT1nijijAT1TkkPAft
21、kkAftkkAftfttijijijijijjijjiiijijij11(1)(2)(3)双约束重力模型的具体形式双约束重力模型的具体形式 交通分布交通分布模型方法模型方法优点优点缺点缺点工程适用性工程适用性平均增长平均增长率模型率模型考虑约束条件考虑约束条件经验公式经验公式较粗略，不适较粗略，不适用用底特律模底特律模型型考虑约束模型考虑约束模型经验公式经验公式较粗略，不适较粗略，不适用用弗雷特模弗雷特模型型考虑约束条件，考虑整个考虑约束条件，考虑整个规划区域的增长状况规划区域的增长状况经验公式经验公式未应用未应用无约束模无约束模型型考虑交通阻抗考虑交通阻抗无约束；阻抗趋于零时，无约束；阻抗
22、趋于零时，分布量无穷大分布量无穷大未考虑约束条未考虑约束条件，不适用件，不适用双约束模双约束模型型考虑交通阻抗，考虑双约考虑交通阻抗，考虑双约束束阻抗趋于零时，分布量阻抗趋于零时，分布量无穷大无穷大广泛使用广泛使用常用交通分布预测模型特点常用交通分布预测模型特点n城市居民出行及市内货运分布预测城市居民出行及市内货运分布预测 居民出行、市内货运是城市交通的主体，而且会居民出行、市内货运是城市交通的主体，而且会受到各种影响因素如交通吸引、阻抗等的综合影受到各种影响因素如交通吸引、阻抗等的综合影响，因此应采用能全面反映交通分布与各种相关响，因此应采用能全面反映交通分布与各种相关因素关系的模型，如重力
23、模型。因素关系的模型，如重力模型。交通分布预测方法的选择交通分布预测方法的选择n城市流动人口出行分布预测城市流动人口出行分布预测 流动人口出行目的地的选择主要应取决于交通吸流动人口出行目的地的选择主要应取决于交通吸引源的状况，即取决于出行吸引，而出行距离、引源的状况，即取决于出行吸引，而出行距离、时间等变化对其分布的影响相对应较小。因此流时间等变化对其分布的影响相对应较小。因此流动人口出行分布可采用能充分反映交通吸引源变动人口出行分布可采用能充分反映交通吸引源变化对出行分布影响的弗雷特法等较为简单的方法化对出行分布影响的弗雷特法等较为简单的方法进行。进行。n城市对外及过境客城市对外及过境客(货
24、货)运交通分布预测运交通分布预测 与流动人口出行分布类似，对外及过境交通分布与流动人口出行分布类似，对外及过境交通分布受市内出行距离、时间等因素的影响应较小。因受市内出行距离、时间等因素的影响应较小。因此，可采用使用较为简单的增长系数模型如弗雷此，可采用使用较为简单的增长系数模型如弗雷特模型、平均增长率模型等进行。特模型、平均增长率模型等进行。n区域交通分布预测区域交通分布预测 区域交通分布一般受到影响交通分布的各种因素，区域交通分布一般受到影响交通分布的各种因素，如交通源、交通设施等的较大作用。因此，一般如交通源、交通设施等的较大作用。因此，一般宜采用能全面反映交通分布与各种相关因素关系宜采
25、用能全面反映交通分布与各种相关因素关系的模型，如重力模型、系统平衡模型等。除此之的模型，如重力模型、系统平衡模型等。除此之外，许多区域由于受到行政区域、资源分布等的外，许多区域由于受到行政区域、资源分布等的影响，特殊联系也较大，因此对这些区域宜选用影响，特殊联系也较大，因此对这些区域宜选用能较好反映这种特殊联系的模型，如重力模型等。能较好反映这种特殊联系的模型，如重力模型等。n通常情况下，城市近期发展变化有限，因此，通常情况下，城市近期发展变化有限，因此，近期出行预测中，可更多地采用增长系数法。近期出行预测中，可更多地采用增长系数法。n通常情况下，城市远景发展变化较大，因此，通常情况下，城市远
26、景发展变化较大，因此，远景出行预测中，可更多地采用重力模型法。远景出行预测中，可更多地采用重力模型法。 交通方式分担预测即指在进行了出行分布预测得到所有方式的OD矩阵之后，确定不同交通方式在交通区间OD量中所承担的比例。 交通方式划分预测现行的常用方法有转移曲线法、回归模型法和概率模型法等。三、出行方式分担预测影响交通方式选择的主要因素影响交通方式选择的主要因素n交通政策（政府对不同交通方式的态度等）n自然地理（地形、河流、气候等）n经济水平（居民收入）n交通基础设施（道路条件、公交设施等）n出行目的（上班、购物、休闲、旅游等）n出行距离（不同方式有各自的适宜距离）n费用消耗（交通工具拥有费用
27、、使用费用）城市交通方式组成城市交通方式组成步行步行 纯体力交通方式纯体力交通方式自行车自行车 半机动化交通方式半机动化交通方式机动车机动车 机动化交通方式机动化交通方式 公交车 出租车 摩托车 单位车 私家车1、转移曲线法、转移曲线法 城市各种交通方式的分担比例与其影响因素之间的关系曲线，被称为转移曲线，利用转移曲线法可以直接查得各种交通方式在城市交通区之间出行量中所占的比例。 缺点是由于该转移曲线是由现状调查资料绘出，因此无法反映出在未来情况下，特别是当影响因素发生改变时各交通方式分担率的变化。秦皇岛市五种出行方式的出行距离曲线图 n采用步行方式出行的平均距离为1.1公里左右，步行出行基本
28、上集中在1.5公里范围内（20分钟）。步行出行的适宜距离为2公里以内。n自行车适合于中短距离出行，自行车出行大于1.5公里而小于3.5公里比较合适。 n公交车及其他非公交机动车适合于中长距离出行。 通过建立交通方式分担率与其相关因素之间的函数关系，得出回归方程的方法即回归模型法。 2、回归模型法、回归模型法 交通方式的回归方法有时与交通生成的回归方法组合使用，直接得出各种交通方式的交通生成，计算方法为： 而每个因素对它的影响是否就是简单地相加，则难以肯定，也无法分析出来。因此，回归分析方法仍存在一定的缺陷。 nnmmmmimXXXG2211式中：Gim交通区i、交通方式m的交通产生（吸引）量；
29、 X1、X2Xn相关因素，如人口、土地利用、生活水平指标等； m、1m、2mnm回归系数，根据现状调查资料，用最小二乘法确定。 概率模型中最常用的是Logit模型，其函数形式为：3、概率模型法、概率模型法nkUUijkijkijkeeP1式中：Pijk交通区i到交通区j的出行量中，交通方式k的分担率； Uijk交通区i到交通区j的交通方式k的效用函数； n交通方式的个数。其中，Uijk的计算公式为： cmijkmmijkxaU1式中：am待定系数； Xijkm出行者从交通区i到交通区j采用交通方式k时的影响因素m； C影响因素的个数。 从目前国内城市交通预测的实践来看，在进行居民出行方式划分预
30、测中，一个普遍的趋势是定性分析和定量分析相结合，在宏观上依据未来国家经济政策、交通政策及相关城市的比较对未来城市交通结构作出估计，然后在此基础上进行微观预测。 首先在宏观上考虑该城市现状居民出行方式结构及其内在原因，定性分析城市未来布局、规模变化趋势，交通系统建设发展趋势，居民出行方式选择决策趋势，并与可比的有关城市进行比较，初步估计规划年城市交通结构可能的取值。 其次在微观上，根据城市居民出行调查资料统计计算出不同距离下各种交通方式分担率，然后，考虑各交通方式特点、优点、缺点、最佳服务距离，不同交通方式之间的竞争转移的可能性以及居民出行选择行为心理等因素，对现状分担率进行修正，通过若干次试算
31、，使城市总体交通结构分布值落在第一步所估计的可能取值范围之内。 交通分布预测完成后，应得到以下成果交通分布预测完成后，应得到以下成果n步行OD矩阵n自行车OD矩阵n公交OD矩阵n出租车OD矩阵n摩托OD矩阵n其他机动车OD矩阵第四节第四节 城市货运交通需求发展预测城市货运交通需求发展预测 城市货运交通需求预测的具体内容包括城市货物出行总量预测、货物出行产生预测、货物出行吸引预测及货物分布预测四个方面。一、城市货物出行总量预测一、城市货物出行总量预测 一个城市的货运总量与该城市的国民生产总值、商品零售额、土地使用有着密切的关系，通常城市道路货运总量通过与该城市国民生产总值、商品零售额的历史资料建
32、立回归模型预测，并根据产业结构、工业区分布进行修正。二、交通区货运发生、吸引量预测二、交通区货运发生、吸引量预测式中：Hi交通区i的货运生成量； Pi交通区i的货运生成（产生、吸引）的相对权值； Ai交通区i的相关用地面积； H总城市的货运生成总量。 对大型企业的货运发生、吸引量要做专门预测，最后进行货运总量的平衡。总HAPAPHiiiiii三、城市货运分布预测三、城市货运分布预测 用于城市货运分布预测的预测方法与客运一致，货运分布预测中最常用的模型为双约束重力模型，客、货运分布预测的模型参数因差异较大需分别进行标定。 所谓交通分配就是把各种出行方式的空间OD量分配到具体的交通网络上，通过交通
33、分配所得的路段、交叉口交通量资料是检验道路规划网络是否合理的主要依据之一。第五节第五节 网络交通流交通分配网络交通流交通分配交通需求量交通需求量模拟行驶路线选择模拟行驶路线选择交通网络交通网络网络交通量网络交通量n国际上通常将交通分配方法分为平衡模型平衡模型与非平衡模型非平衡模型两大类，并以Wardrop第一、第二原理第一、第二原理为划分依据。Wardrop第一原理第一原理指出：网络上的交通以这样一种方式分布，就是使所有使用的路线都比没有使用的路线费用小。Wardrop第二原理第二原理认为，车辆在网络上的分布，使得网络上所有车辆的总出行时间最小。n如果交通分配模型满足Wardrop第一、第二原
34、理，则该模型为平衡模型平衡模型，而且，满足第一原理的称为用户优化平衡用户优化平衡模型模型（User-Optimized Equilibrium），满足第二原理的称为系统优化平衡模型系统优化平衡模型（Syetem-Optimized Equilibrium）。如果交通分配模型不使用Wardrop原理，而是采用了模拟方法，则该模型为非平衡模型非平衡模型。n平衡模型平衡模型一般都可以归结为一个维数很大的凸规划问题或非线性规划问题。从理论上说，这类模型结构严谨，思路明确，比较适合于宏观研究。但是，由于维数太大、约束条件太多，这类模型的求解比较困难求解比较困难，尽管人们提出了一些近似方法，但计算仍很复杂
35、，实际工程中很难应用。n相比之下，非平衡模型具有结果简单、概念明确、计算简便等优点，因此在实际工程中得到了广泛的应用。非平衡模型根据其分配手段可分为无迭代和有迭代两类，就其分配形态可分为单路径与多路径两类。非平衡交通分配模型分类非平衡交通分配模型分类一、交通网络表示方法一、交通网络表示方法在处理交通网络时，首先必须把交通网络抽象化，即把交通网络抽象为点点（交叉口）与边边（路段）的集合体。1、邻接矩阵、邻接矩阵邻接矩阵表示点与点之间的一般邻接关系，它的元素l(i,j)。两点之间有边连接两点之间无边连接或10,jijil网络图网络图 jI 12345678912345678901010000010
36、1010000010010000100010100010101010001010001000100010000010101000001010邻接矩阵邻接矩阵2、邻接目录表、邻接目录表该方法采用两组数组表示网络的邻接关系，一组为一维数组R(i)，表示与i节点相连接 的边的条数，另一组为二维数组V(i,j)，表示与i节点相邻接的第j个节点的节点号。抽象的网络图抽象的网络图节点iR（i）V（i，j）1234567892323432322，41，3，52，61，5，72，4，6，83，5，94，85，7，96，8邻接目录表邻接目录表二、道路交通阻抗分析二、道路交通阻抗分析 道路交通阻抗函数道路交通阻抗
37、函数（简称路阻函数）是指路段行驶时间（交叉口延误）与路段（交叉口）交通负荷之间的函数关系，它是交通分配的关键。1、路段路阻函数、路段路阻函数（3）路阻函数理论模型当交通负荷很小时，车流以道路允许的最大速度行驶，此时车速与交通负荷无关；交通负荷在超过某个值后，车速基本上与交通负荷（V/C）呈线性相关关系，车速随着交通负荷的增加而线性下降；当交通负荷基本上接近饱和时，车速已经降至很低，车速与交通负荷（V/C）呈以横轴为渐进线的非线性关系。 （3）路阻函数理论模型 在有基础调查资料的情况下，可以根据实测的路段交通量及车速数据标定上述3种情况下的车速-交通负荷关系模型，当无调查资料时，建议用以下模型作
38、为路阻函数： 9 . 0/ )/4 . 7/(9 . 0/ )/94. 01 (00CVCVUCVCVUU式中：U0交通量为零时的行驶车速（Km/h）。 （4）零流车速的确定 交通量为零时的路段车速U0，可根据路段设计车速进行自行车影响、车道宽度影响、交叉口影响修正后得到，即： 32100rrrvU式中：U0交通量为零时的路段车速； v0路段设计车速； r1自行车影响修正系数； r2车道宽度影响修正系数； r3交叉口影响修正系数 当计算的零流车速U0大于城市道路限制车速时，取城市道路限制车速作为零流车速。 信号交叉口延误，受信号周期的影响很大，对于已有的信号交叉口，可根据实际使用情况确定信号周
39、期长度，对于规划的交叉口，采用最佳周期长度。2、交叉口延误、交叉口延误 当进口道饱和度较小时，各进口道上每辆车的平均延误可根据修正的韦伯斯特（韦伯斯特（WebsterWebster）公）公式式计算： )1 (2)1 (2)1 (9 . 0),(22xQxxTjid 当进口道饱和度较小时，韦伯斯特公式计算结果是比较合理的，但当进口道饱和度较大时，韦伯斯特公式计算结果偏大。美国道路通行能力手册建议采用下式计算进口道延误： SxxxxdxTdddd/16) 1() 1(173)1 ()1 (38. 022221213、路权的计算、路权的计算 交通分配中的路权(即两交叉口之间的出行时间)等于路段行驶时
40、间与交叉口延误之和。 T(i,j)=t(i,j)+d(i,j) 式中：T(i,j)路段i,j的路权； t(i,j)路段i,j的行驶时间； d(i,j)在i交叉口与j交叉口相邻进口道上的车辆平均延误。 最短路交通分配是一种静态的交通分配方法,在该分配方法中，取路权为常数，即假设车辆的平均行驶车速不受交通负荷的影响。每一OD点对的OD量被全部分配在连接该OD点对的最短线路上，其他道路上分配不到交通量。 这种分配方法的优点是计算相当简便，其致命缺点是出行量分布不均匀,出行量全部集中在最短路上。这种分配方法是其他各种交通分配方法的基础。三、最短路交通分配三、最短路交通分配四、容量限制交通分配四、容量限
41、制交通分配n 容量限制是一种动态动态交通分配方法，它考虑了路权与交通负荷之间的关系，即考虑了道路通行能力的，即考虑了道路通行能力的限制限制，比较符合实际情况，该方法在国际上比较通用。n 采用容量限制分配模型分配出行量时，需先将OD表中的每一OD量分解成K部分，即将原OD表(nn阶,n为出行发生、吸引点个数)分解成K个OD分表(nn阶)，然后分K次用最短路分配模型分配OD量，每次分配一个OD分表，并且每分配一次，路权修正一次，路权采用路阻函数修正，直到把K个OD分表全部分配在网络上。 在具体应用时，视道路网络的大小，根据下表选取分配次数K及每次分配的O-D量比例。 五、多路径交通分配五、多路径交
42、通分配 与单路径(最短路)分配方法相比,多路径分配方法的优点是克服了单路径分配中流量全部集中于最短路上这一不合理现象,使各条可能的出使各条可能的出行路线均分配到交通量行路线均分配到交通量,各出行路线长度的不同,取决了它所分配到的流量的大小。 Dial于1971年提出了初始的概率分配模型,模型中反映了出行路线被选用的概率随着该线路长度的增加而减少的规律。Florian及Fox于1976年对dial模型进行了修正,认为出行者从连接两交通区路线的可行子系统中选用路线K概率为: 六、容量限制六、容量限制多路径交通分配多路径交通分配 在多路径分配模型中，认为路段行驶时间为一常数，这与实际的交通情况有一定
43、的出入。实际上，路段行驶时间与路段交通负荷有关，在容量限制多路径分配模型中，考虑了路权与交通负荷之间的关系及交叉口、路段通行能考虑了路权与交通负荷之间的关系及交叉口、路段通行能力的限制力的限制，使分配结果加合理。 与容量限制增量加载交通分配方法类似，采用容量限制多路径方法分配出行量时，需先将原OD量表(nn阶)分解成k个OD分表(nn阶)，然后分k次用多路径分配模型分配OD量，每次分配一个OD分表，并且每分配一次路权修正一次，直到把k个OD分表全部分配到网络上。 n在用此方法分配时，路段交通量在不断变化，因而路权被不断修正，其分配过程是一个不断的反馈过程。n容量限制多路径交通分配方法的分配程序
44、、路权修正方法以及参数确定方法与容量限制增量加载分配方法相同。所不同的是，容量限制分配方法中每次分配采用最短路分配模型，而在容量限制多路径分配方法中，每次分配采用多路径分配模型。七、分配方法的选择七、分配方法的选择n一般而言，无迭代分配模型适用于非拥挤型网络，有迭代分配模型特别适用于拥挤型网络，当然也适用于非拥挤型网络的分配。n在拥挤型交通网络上，有迭代分配模型的结果明显优于无迭代分配模型，而多路径模型略优于单路径模型。 由于交通流重分布模拟一般均在交通矛盾最突出的时段由于交通流重分布模拟一般均在交通矛盾最突出的时段高峰小时高峰小时的交通网络上分配，所以应采用容量限制分配模型或多路径的交通网络上分配，所以应采用容量限制分配模型或多路径- -容量容量限制分配模型。限制分配模型。
