運輸規(guī)劃課程設計報告書

/我是封面目錄1課程設計內容概況：。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。頁碼〔根據(jù)情況自行標注1.1實驗意義。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.2實驗形式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.3實驗內容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2實驗準備。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2.1小組成員及分工。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3交通出行生成量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.1預測方法及基本原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.2類型分析法出行生成量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.3回歸分析法出行量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4交通分布量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.1應用方法及基本原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.2Frator法出行分布量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4.3雙約束引力模型法出行分布量預測。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5出行方式劃分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5.1原理概念及研究方法概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6應用transcad進行交通量分配。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6.1基本概念及分配方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6.2小區(qū)分區(qū)圖及路網(wǎng)圖。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6.3分區(qū)交通量最短路分配過程及結果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6.4分析分區(qū)路網(wǎng)交通存在的問題。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8課程設計總結。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。目錄一、交通出行生成量預測5預測方法的類別及其基本原理51．類型分析法出行生成量預測52.回歸分析法〔函數(shù)預測法出行量預測9〔1方法描述9〔2模型9<3>模型的應用實例9〔5誤差分析12二、交通出行分布量預測121.準備階段122.Frator法出行分布量預測133.雙約束引力模型15三、出行方式劃分191.概念192．交通方式的劃分193．影響選擇交通方式的因素：20四.交通量分配211.基本概念：212.交通量分配方法：21五、TransCAD211.應用軟件分析問題流程：212.研究結果及分析27六、課程設計總結28一、交通出行生成量預測預測方法的類別及其基本原理出行生成預測的常用方法有類型分析法、回歸分析法及增長系數(shù)法等。其中回歸分析法是目前國內在交通規(guī)劃工作中使用較多的一種方法。類型分析法是以家庭為分析單位的,根據(jù)對出行起決定作用的一些因素將整個對象區(qū)域的家庭劃分成若干類型,分別預測每種類型家庭的出行產(chǎn)生量后再加總匯合成研究區(qū)域內總的出行產(chǎn)生量?；貧w分析是研究變量之間相關關系的一種統(tǒng)計推斷法,其目的是研究一個因變量與一個或者多個自變量之間有什么關系,并用數(shù)學模型來表示這種關系,進而從自變量的變化來預測或估計因變量的變化。1．類型分析法出行生成量預測〔1類型分析法必須服從的假定1一定時期內出行率是穩(wěn)定的。2家庭規(guī)模的變化很小。3收入與車輛擁有量總是增長的。4每種類型內的家庭數(shù)量,可用相應于該家庭收入、車輛擁有量和家庭結構等資料所導出的數(shù)學分布方法來估計。<2>構造類型分析模型的步驟1有關家庭的橫向分類。2把每個家庭定位到橫向類別。就是對家庭訪問調查資料進行分類,把每個家庭歸入其所述類別。3對其所分的每一類,計算其平均出行率。用調查的每類出行發(fā)生量除以每類的家庭總數(shù),則可分別得出每類家庭的平均出行率。4計算各分區(qū)的出行發(fā)生。把分區(qū)每一類的家庭數(shù)乘以該類的出行發(fā)生率,并將分區(qū)中所有類別的家庭總加起來,得到出行總量,即式中：i區(qū)出行產(chǎn)生數(shù)的計算值C類家庭的平均出行率i區(qū)內的C類家庭數(shù)〔3模型的應用實例假定橫向分類如下表規(guī)定家庭大小分三類,家庭收入分三類及家庭擁有車輛數(shù)分三類,則共有3×3×3=27個類別。經(jīng)調查,黃島某分區(qū)各類家庭的平均出行率如下表。不同類別家庭的平均出行率出行率擁有車輛數(shù)人口人均收入水平低中高<=1<=22.52.93.133.43.73.9>=44.955.12<=24.14.85.435.56.16.5>=46.97.38>=3<=25.86.87.536.97.78.1>=47.88.49經(jīng)調查,該分區(qū)總人口數(shù)為8000人,各類型人口比重分布如下表：某分區(qū)不同類別家庭所占比重人口所占比例擁有車輛數(shù)人口人均收入水平低中高<=1<=20.020.050.0330.030.0240.006>=40.0280.0802<=20.020.0750.06230.0050.120.05>=40.050.040.01>=3<=200.0250.02530.050.030.02>=40.090.030.03由類型分析法公式可得,總的出行數(shù)為8000×〔0.02×2.5+0.05×2.9+…+0.03×8.4+0.03×9=47497.6次出行。結果誤差分析標準差σx為以少數(shù)樣本推算總體時產(chǎn)生的誤差值,其計算公式為：式中：σ——住戶出行生成率的樣本標準差n——抽樣數(shù)N——全體住戶數(shù)由上式算出,樣本標準差為1.57,即結果誤差大小為1.57?！?程序運行代入程序運行,過程及結果如下：2.回歸分析法〔函數(shù)預測法出行量預測〔1方法描述一個交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量與多個因素有密切因果關系,主要有城市的經(jīng)濟發(fā)展水平、分區(qū)的居民數(shù)、平均收入、平均車輛擁有量、其中各類職業(yè)的人口數(shù)、分區(qū)距市中心的距離、非住宅用地面積等,通過建立出行產(chǎn)生量與這些相關因素之間的函數(shù)關系進行預測。[注]:該方法還用于其他領域的預測問題,有成熟的軟件輔助計算<Matlab>〔2模型Pi=bo+b1X1+b2X2+..+bnXn+ε式中:Pi——是某分區(qū)的出行產(chǎn)生量Bk——是待定的系數(shù)<偏回歸系數(shù)>Xk——是被選出的自變量,例如收入?——殘差項,是一個隨機變量,表示其它影響因素對產(chǎn)生量的綜合作用模型說明：1假定未來年的出行產(chǎn)生量P與各因素<自變量>的關系<這些關系由回歸系數(shù)bx<k=1,n>表現(xiàn)出來>與現(xiàn)年相同,這樣才能把由現(xiàn)年樣本數(shù)據(jù)標定出來的回歸系數(shù)用于預測未來規(guī)劃年的產(chǎn)生量。2應用回歸模型要有一個基本條件模型中各自變量的規(guī)劃年預測值要容易求得。它們應該由別的可靠性較高的預測模型求得。<3>模型的應用實例已知數(shù)據(jù)〔現(xiàn)狀客運量,如下表：對已知數(shù)據(jù)進行回歸分析可得：SUMMARYOUTPUT方差分析SUMMARYOUTPUT方差分析SUMMARYOUTPUT經(jīng)過幾次調整,可以看出最后一次的數(shù)據(jù)中,AdjustedRSquare數(shù)值最高,標準誤差最低,顯然這是一個最好的預測結果,此時的函數(shù)為擬合度最好的函數(shù),據(jù)此可得出估算的回歸方程為：由上述公式及已知函數(shù)進行預測可得1997——2018年的客運量,見下表：〔5誤差分析估計標準誤差可以衡量變量實際值與回歸方程估計值之間的差異程度。估計標準誤差的公式為：式中：n——實際資料的期間數(shù)b0——Xi取零時Yi的取值b1——回歸直線的斜率經(jīng)計算可得,其標準誤差為180.8411,兩個變量之間的相關系數(shù)r為0.9647。經(jīng)初步經(jīng)驗檢驗,由經(jīng)驗可知,客運量隨年份的增加而增加,即要求回歸系數(shù)b1為正值,經(jīng)檢驗符合這一要求,檢驗通過。二、交通出行分布量預測1.準備階段交通分布預測主要是為了預測為來年個小區(qū)之間的出行分布量,需要準備的基礎數(shù)據(jù)有：現(xiàn)狀的OD矩陣{tij},兩個小區(qū)之間的交通阻抗矩陣{Rtj},常用的方法有增長率法和構造模型法。增長率法假定預測的OD矩陣的分布形式和現(xiàn)狀的OD矩陣的分布形式相同,在此假定的基礎上,預測研究對象區(qū)域目標年的OD矩陣中的各元素Tij。包括增長函數(shù)法和弗尼斯約束條件法兩大類。增長函數(shù)法具體包括：常增長率法、平均增長率法、底特律法、福萊特法。構造模型法從分布交通量的實態(tài)分析中,剖析OD矩陣的分布規(guī)律,并將此規(guī)律用數(shù)學模型表示,然后用實測數(shù)據(jù)標定模型中的各系數(shù),最后根據(jù)所標定的模型預測分布交通量。主要是引力模型法和機會模型法,考慮了交通小區(qū)間的吸引強度和他們之間的阻力,認為交通小區(qū)的出行分布與出行發(fā)生量和吸引量成正比,與交通小區(qū)間交通阻抗成反比。2.Frator法出行分布量預測Tij與i分區(qū)出行量中j分區(qū)的相對吸引增長率成正比,Tij也與i區(qū)規(guī)劃年的產(chǎn)生量Gi成正比相對吸引增長率bij=Ij區(qū)間分布交通量的增長率是用出行發(fā)生量誤差修正量和出行吸引量誤差修正量的組合平均值產(chǎn)生位置系數(shù)：Lgik=GiTijTij=Tij1OD矩陣來自"現(xiàn)狀od表.txt"；未來年需求產(chǎn)生與吸引來自"Demand_a.txt"假設未來年需求產(chǎn)生與吸引相等,收斂強度為0.03現(xiàn)狀OD矩陣程序運行：OD預測表經(jīng)過迭代后,得到的結果與規(guī)劃年產(chǎn)生量和吸引數(shù)據(jù)表比較,收斂誤差小于1%,則此表為所求規(guī)劃年出行分布預測結果。除計算誤差外,Frator法沒有考慮到網(wǎng)絡中與廣義費用有關的諸多影響交通分布的屬性,它在新的交通方式、新的道路、新的收費政策或新的小區(qū)生成時無法描述交通分布的變化,因此會與規(guī)劃年預測交通分布量有出入。3.雙約束引力模型同時引進行約束系數(shù)和列約束系數(shù)的引力模型Tij=K行約束系數(shù)Ki=[jKj列約束系數(shù)Kj'=[i以f(Rij步1：給參數(shù)γ取初值,令γ=1步2：迭代法求約束系數(shù),令各個列約束系數(shù)Kj'=1,代入求行約束系數(shù),再將求得行約束系數(shù)代入求列約束系數(shù),比較所得兩數(shù),看相對誤差是否小于步3：將所求的約束系數(shù)代入,用現(xiàn)狀oidj值求現(xiàn)狀的理論分布表{tij}步4：計算現(xiàn)狀實際OD分布表的平均交通阻抗∧R=1t當δ<3%,接受關于γ的假設,否則執(zhí)行步5步5：當δ<0時,減少γ值,令γ=γ/2,反之增加γ值,令γ=2γ,返步2假設阻抗矩陣來自"阻抗.txt"程序運行：運行結果-R-∧R/-在擁擠的路網(wǎng)中,由于行者不能自由的選擇路徑,造成出行時間偏長,因此用雙約束引力模型預測交通分布量的誤差較大,其中主要有出行調查誤差、計算誤差和路網(wǎng)不合理產(chǎn)生的誤差三種。出行調查誤差有出行調查誤差和分區(qū)不合理的誤差兩方面因素造成。用引力模型預測未來交通分布量是余姚估計未來各交通區(qū)的交通產(chǎn)生量、吸引量及未來各小區(qū)的阻抗系數(shù),這類誤差會在最終分布量結果中反映出來,稱為傳遞誤差,不可避免,只能通過提高產(chǎn)生量、吸引量及阻抗系數(shù)的預測精度來降低。三、出行方式劃分1.概念交通方式劃分預測是進行城市交通結構優(yōu)化的重要依據(jù)。針對軌道線網(wǎng)不能覆蓋所有運輸網(wǎng)絡問題,提出了考慮軌道布局的交通方式研究方法。該方法通過有向弧網(wǎng)絡標識來確定城市軌道網(wǎng)絡的空間布局,并綜合考慮居民出行路線選擇的影響,確定區(qū)間各交通方式的出行比例。2．交通方式的劃分目前,交通方式劃分按其在交通量預測模擬程序的不同組合位置,可分為四種類型：Ⅰ類：G-MS→D→AⅡ類：G→MS→D→AⅢ類：G→D-MS→AⅣ類：G→D-MS→A注：G:出行生成,D：出行分布,MS：方式劃分,A：交通分配第一種類型交通方式劃分模型是從一開始就按不同的交通方式統(tǒng)計各自的出行生成量,它與出行生成模型結合在一起。因此,這類模型可以看成為交通生成之線性回歸模型或類別分析模型的特例。但是,這類模型對公共交通網(wǎng)的變更、道路系統(tǒng)的改善以及用經(jīng)濟措施限制限制私人小汽車的活動等估計有困難。采用這類模型常常出現(xiàn)未來的小汽車使用率很高,并且在交通分配程序之后又有任意強行劃分的問題。第二種類型交通方式劃分模型是在出行生成與出行分布之間進行交通方式劃分,即出行生成量與交通方式暫時沒有關系,而在計算出行分布之前先要完成交通方式劃分工作。第三種類型交通方式劃分模型是把交通方式劃分作為出行分布程序的一部分,即兩者同時進行。這類模型可以從出行分布的結果中對比不同交通方式的效果第四種類型交通方式劃分模型是在出行分布與交通分配之間進行交通方式劃分,即在交通分配之前要完成交通方式劃分。廣義與俠義出行方式選擇3．影響選擇交通方式的因素：〔1出行者或分區(qū)特性A、家庭車輛擁有情況B、出行者年齡C、收入D、分區(qū)的可達性〔2出行特性A、出行目的B、出行距離〔3交通設施的服務水平A、費用B、時間C、舒適度D、可靠性E、安全性四.交通量分配1.基本概念：將OD交通量按照定的規(guī)則,分配到道路網(wǎng)中的各條道路上,并求出各條道路的交通流量。交通量分配時路程最短,時間最短,交通量和時間的關系;均衡狀態(tài)。本小組此階段使用transcad進行分配。2.交通量分配方法：Wardrop平衡分配法：在道路網(wǎng)的使用者都知道網(wǎng)絡的狀態(tài)并試圖選擇最短路徑時,網(wǎng)絡會達到這樣一種均衡狀態(tài),每對OD點之間各條被利用的路徑的走行時間都相等而且是最小的走行時間,而沒有被利用的路徑的走行時間都大于或等于這個最小的走行時間。多路徑概率法：容量限制-多路徑概率分配法非平衡模型.容量限制-加載<增量>分配法<incrementalassignmentmethod>步驟:<1>將交通量n<通常,n=10>等分;<2>找O、D間的最短路徑;<3>將1/n的O、D交通量全部分配到該最短路徑上；<4>返回<2>、<3>,直至全部分配完畢。全有全無分配法〔非均衡分配：具體步驟：,確定各路段間的距離,用距離代表阻抗,對于現(xiàn)狀網(wǎng)絡的交通分配,可根據(jù)現(xiàn)狀網(wǎng)絡的路段車速與路段長度確定。確定最短路線。各OD量作用點之間的最短路線可用尋找最短路徑的各種方法。分配OD量。將各OD點對的OD量分配到該OD點相對應的最短路線上,并累加得到分配結果。五、TransCAD1.應用軟件分析問題流程：在網(wǎng)絡上截取衛(wèi)星截圖如下。建立文件夾課程設計,并建立子文件夾,分別命名為area,cent,ODbase,matrix,net,street。area文件夾內存放小區(qū)地理文件,cent文件夾存放質心地理文件,ODbase文件夾存放交通流分配后的結果數(shù)據(jù)文件以及人口數(shù)據(jù)文件,matrix文件火存放各個矩陣文件,net存放網(wǎng)絡文件,street文件夾存放道路地理文件。2、建立面地理文件,劃分交通小區(qū)將衛(wèi)星圖存儲為tif格式然后用transCAD打開,點擊左上newfile按鈕,選擇地理文件,然后選擇面地理文件。將小區(qū)圖層命名為小區(qū)1,并畫出交通小區(qū),并對小區(qū)進行編號,劃分好10個交通小區(qū)如下圖所示。建立線地理文件,輸入路網(wǎng)數(shù)據(jù)新建路網(wǎng)圖層,創(chuàng)建路網(wǎng)圖層路網(wǎng)1。添加屬性路名Name,起終點ANode、BNode,斷面交通量AB_Count、BA_Count,行駛時間AB_Time、BA_Time,通行能力AB_Capacity、BA_Capacity.節(jié)點層node屬性添加index。然后用繪圖工具畫出路網(wǎng),并輸