2023年綜合交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃考試試卷

XX大學

研究生課程（論文類）試卷

2013/2014學年第二學期

課程名稱：綜合交通運送系統(tǒng)規(guī)劃______________

課程代碼:_____XXXXXXX____________________________________

論文題目:城鄉(xiāng)公共客運需求預測一以蒼南縣城鄉(xiāng)客運為例

學生姓名：________XXXX___________________________________

專業(yè)、學號：交通運送系統(tǒng)工程

學院:______XXXXX_______________________________________

課程（論文）成績：

任課教師簽字：______

日期：年月日

課程（論文）題目：城鄉(xiāng)公共客運需求預測一以蒼南縣城鄉(xiāng)

客運為例

內容:

一、城鄉(xiāng)公共客運需求預測的影響因素

在客運量的預測過程中，應當分析到預測結果的影響因素，充足考慮各因素的影響作用，從而選擇

合適的預測方法，達成良好的預測效果。客運量的影響因素概括起來重要有以下幾種：

1.經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結構

客運需求是派生性需求，是由社會經(jīng)濟活動這一本源需求引起的?？h域范圍內社會經(jīng)濟活動的存

在、社會經(jīng)濟的發(fā)展、對結點間經(jīng)濟聯(lián)系需求的增強，是城鄉(xiāng)客運需求產(chǎn)生、增強的直接動因。從經(jīng)

濟角度講,縣域范圍內結點間、區(qū)域外部、區(qū)域之間存在著互補互利、依附從屬、互相制約等多種復

雜的關系，這些復雜的經(jīng)濟聯(lián)系在一定限度上要依托旅客運送來維持。不同的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結構會產(chǎn)生不

同的出行需求，以傳統(tǒng)的農產(chǎn)業(yè)為主的地區(qū)客運量較小，漁業(yè)、農副業(yè)、加工業(yè)發(fā)達的地區(qū)對外經(jīng)貿

往來較為頻繁，客運量也較大。

2.人口數(shù)量與結構的變動

客運需求是旅客對出行的需求，客運活動的產(chǎn)生是以居民個人出行為基礎的，由于一般而言，人

口數(shù)量的增長會使需求數(shù)量增長，人口數(shù)量減少會使需求數(shù)量減少［49］。此外人口結構的變動影響到

人們的出行傾向和出行頻次，從而影響客運需求結構的變動，如在一個年輕化為主的人口結構環(huán)境里

客運需求應比老齡化的人口結構環(huán)境要高，由于年輕化的群體參與社會活動的活躍限度會明顯高于年

齡限度高的群體，所以相應地前者對出行的交通需求要大于后者。

3.人們收入及消費水平

客運服務是一種社會產(chǎn)業(yè)，所以選擇客運服務在一定限度上也是一種消費行為，因此出行者的

收入水平也是決定需求的重要因素。當收入增長時，客運需求量也會增長，反之則減少。年收入高的

家庭的出行活動一般要比收入低的家庭多，收入高的群體對客運服務的多樣性、體驗感等規(guī)定會更

高，需求更復雜。低收入的群體相對而言單一的、粗糖的客運服務也許就能滿足他們的需求。隨著農

村居民整體生活水平的不斷提高，家庭收入的增長，居民外出就業(yè)、休閑、業(yè)務往來等出行需求也隨之

增長。

4.票價及客運服務質量

從消費行為趨勢來看，當一種產(chǎn)品或服務的價格上漲至消費承受范圍以外,人們就會尋找這種產(chǎn)

品與服務的替代品［51］;而客運需求與運送服務質量則是正相關的關系，它會隨著運送服務質量的提高

而增長，比如當其它條件相同，公交的服務質量要比地鐵好的時候，人們的出行選擇自然會偏向公交

的方式。

二、城鄉(xiāng)公共客運需求預測的原則

1.系統(tǒng)分析

鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展與所在縣市區(qū)及區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展密切相關，因此，在分析其經(jīng)濟發(fā)展水平時

必須將各節(jié)點社會經(jīng)濟系統(tǒng)與整個縣市域社會經(jīng)濟系統(tǒng)，國家社會經(jīng)濟系統(tǒng)及周邊地區(qū)社會經(jīng)濟系統(tǒng)

聯(lián)系起來。

客運需求在很大限度上受到經(jīng)濟的發(fā)展水平的限制，特別是農村客流，其客流需求大小與客流

出行方式等受到該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平影響的限度更深，必須將各節(jié)點的客運系統(tǒng)與各節(jié)點的社會經(jīng)

濟系統(tǒng)聯(lián)系起來。

同時，城鄉(xiāng)公共客運系統(tǒng)各組成要素之間也并不是互相孤立的，客流需求與客運系統(tǒng)的發(fā)展水

平是互相影響的，城鄉(xiāng)客流需求預測有必要將節(jié)點客運系統(tǒng)中各要素結合起來考慮。

2.政策協(xié)調

農村地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展對振幅發(fā)展政策的依賴性很強，各節(jié)點經(jīng)濟的發(fā)展和功能地位的擬定重要受

到所在縣市制定的發(fā)展戰(zhàn)略及規(guī)劃目的的影響，而城鄉(xiāng)公共客運客流重要產(chǎn)生于各節(jié)點之間的功能

吸引、節(jié)點等級規(guī)模結構以及節(jié)點等級職能結構關系，因此，各節(jié)點未來客運需求的預測必須建立在縣

市域社會經(jīng)濟發(fā)展政策相協(xié)調的基礎上，以政策為導向來進行。

3.定性與定量結合

影響城鄉(xiāng)客流需求的因素比較復雜，既有可量化因素同時也存在諸多不可量化因素。由于農村地

區(qū)地廣人稀,土地運用與客流需求之間不存在明確的數(shù)量關系，經(jīng)濟類型與發(fā)展政策的異同對客流的

影響權重增長，城鄉(xiāng)客流需求預測無法回避社會經(jīng)濟和人口發(fā)展中帶有規(guī)律性和偶爾性的矛盾，預測

時既要充足運用科學的定量分析手段尋找城鄉(xiāng)公共客運需求發(fā)展的規(guī)律，也要充足考慮未來發(fā)展中

的不擬定性，充足運用政策，專家經(jīng)驗和領導決策等定性分析手段把握預測的方向。基于未來社會

經(jīng)驗發(fā)展的偶爾性，預測結果不也許是唯一的，不變的，因此，城鄉(xiāng)客流需求預測還應充足考慮未來

客運需求的多種也許性，留有必要的彈性范圍。

4.歷史與發(fā)展結合

從短時期內來看,區(qū)域和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)客運需求發(fā)展具有一定的穩(wěn)定性，其發(fā)展的規(guī)律性可以從區(qū)域和

鄉(xiāng)鎮(zhèn)的社會經(jīng)濟與客運運送歷史發(fā)展，演變中探索得出，從較長的時期內來看，區(qū)域和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)客運需

求發(fā)展又具有多變性，對區(qū)域未來客運需求預測既要考慮區(qū)域客運需求的歷史現(xiàn)狀，又要根據(jù)區(qū)域未

來社會經(jīng)濟發(fā)展政策，條件，制約因素的分析，做出合乎邏輯的判斷，決策。

三、城鄉(xiāng)客運需求量預測

1.預測基本思緒

城鄉(xiāng)公交客流需求預測是一項綜合性很強的工作，許多影響因素難以量化,并且與城市公交客流

需求預測方法相比具有許多不同點。在一般的城市公交規(guī)劃中公交客流0D預測方法都是基于交通

社區(qū)的，所以在分派時的0D出發(fā)點和到達點都是交通社區(qū)形心，這與實際的城鄉(xiāng)公交乘客出行特性存

在一定誤差，因此，不能運用城市公交客流預測的方法進行城鄉(xiāng)公交客流預測。.本文在分析城鄉(xiāng)社

會經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境和客流出行特性的基礎上，提出了把交通社區(qū)0D轉換為公交站點0D、基于公交站

點OD的客流預測方法，可以預測站點間的公交客流分布和進行準確的公交分派。

基于站點的城鄉(xiāng)公交客流需求預測思路

小區(qū)公交客流0D分布

節(jié)

公

公

公

公

小

站

公

交

交

交

交

區(qū)

點

點

交

站

網(wǎng)

網(wǎng)

O站

的

節(jié)

吸

點

絡

絡

D點

相

點

客

調

權

結

引

分

對

的

流

整

重

構

布

范

等

選

分

優(yōu)

分

分

預

級

取

圍

配

化

析

析

測

圖1城鄉(xiāng)公交客流需求預測基本思緒

2.預測方法分析

交通生成預測

交通生成預測是交通需求預測的基礎，是四階段的第一步，其預測的精度直接影響著最終的結

果，目前較常使用的生成預測模型有生成率法、交叉分類法、回歸分析法等。

(1)生成率法

生成率法是運用現(xiàn)狀交通調查的數(shù)據(jù)得出單位人口或者單位用地面積等的交通產(chǎn)生和吸引量,

假設其數(shù)值穩(wěn)定不變，然后根據(jù)未來用地的人口或者用地指標來進行交通生成預測。優(yōu)點為概念簡

樸，操作簡便，合用于發(fā)展變化不大的城市，缺陷為考慮的影響因素單一，結果精度粗糙。

(2)交叉分類法

交叉分類法較之生成率法則考慮了更多影響因素下各組成部分不同的出行產(chǎn)生率和吸引率，結

果更加精確、符合實際。

函數(shù)模型：

(3.1)

ms

式中：「一i社區(qū)的產(chǎn)生或吸引量

<一人口屬性為s,出行目的為m的產(chǎn)生率或吸引率

乂一屬性為s的人口數(shù)量

(3)回歸分析法

回歸分析法是建立交通產(chǎn)生與吸引與多個重要因素(如土地運用、人口、崗位等)之

間的函數(shù)關系，然后通過實際的調查數(shù)據(jù)標定參數(shù)，此方法精度較高，但是函數(shù)關系復雜,

且需要分析大量的資料數(shù)據(jù)，較為繁瑣。

函數(shù)模型：

y=ao+aiGi(xi)+a2G2(x2)+a3G3(x3)+…anGn(xn)(3.2)

式中:y—交通產(chǎn)生或吸引量

aoia1,a2,a,：待定參數(shù)

Xl,Xz,X3,Xn—回歸因子

交通分布預測

交通分布預測是在交通生成基礎上分析各交通社區(qū)互相之間OD量的流動。預測結果可以清楚

顯示出哪些社區(qū)的交通聯(lián)系更為緊密，哪些社區(qū)聯(lián)系較弱,為后續(xù)的規(guī)劃工作提供直觀的參考依據(jù),

同時其預測的精度也影響到最終的交通分派結果。

目前常用交通分布的預測方法有增長系數(shù)法、重力模型法、機會模型以及最大蠟模型等。各個

模型都有其優(yōu)缺陷和合用范圍，現(xiàn)介紹重力分布模型。

重力分布函數(shù)模型：

T”~^jOjbjDjf{du)(3.3)

1,、

a=-=------------------(3.4)

fbjDjf(dQ

J

(3.5)

。

Sit.

YT.=D.

-ijj

i

式中,“一一1社區(qū)到J社區(qū)的出行分布量；

°，一一I.社區(qū)的出行產(chǎn)生量；

%一—J社區(qū)的出行吸引量；

‘(斗)――阻抗函數(shù)；

a,、電一一調整系數(shù)；

其中交通阻抗函數(shù)通常有3種形式：

幕函數(shù)：JU

指數(shù)函數(shù)：f(dQ=e一叼

綜合函數(shù)："%）=ad'e

式中，丸為i社區(qū)到J社區(qū)之間的交通阻抗;

方式劃分預測

在定性分析城鄉(xiāng)社會經(jīng)濟特點及居民出行特性的基礎上，采用目前常用的L。git效用模型，根據(jù)

各種交通方式不同的效用值（如出行時間、出行費用、舒適限度等）擬定各自的分擔率。

Logit模型函數(shù)形式為

（3-6）

式中：p泳一社區(qū)i至社區(qū)j交通方式k的分擔率

。一待定系數(shù)

以一社區(qū)i至社區(qū)j交通方式k的交通阻抗

rijn一社區(qū)i至社區(qū)j交通方式n的交通阻抗

其中為=Zanyijnm

m

式中:an—未知系數(shù)，根據(jù)實際調查數(shù)據(jù)標定

yUnm一社區(qū)i至社區(qū)y,第n種交通方式的第m中阻抗因素

交通分派預測

交通分派預測是計算出公交0D的重要一步，通過前三個階段的預測工作,可以預測出各個社區(qū)

公交0D,然后把這些0D量依照一定的模型分派到各條公交線路上，即可得到每條公交線路的客流

以及每個公交站點的上下客數(shù)量。從而可以定量分析公交線網(wǎng)規(guī)劃的合理與否，以及為公交線網(wǎng)的

調整和優(yōu)化提供了依據(jù)。

四、以蒼南縣城鄉(xiāng)公共客運需求

1.交通社區(qū)劃分

為便于現(xiàn)狀與規(guī)劃數(shù)據(jù)的對比和交通預測分析,在擬定交通社區(qū)的劃分范圍時，應充足考慮城市

未來的發(fā)展方向和用地拓展范圍，因此,本次交通社區(qū)的劃分范圍涉及了現(xiàn)狀建成區(qū)范圍和城市總體

規(guī)劃土地運用發(fā)展范圍。而交通社區(qū)的具體邊界劃分則重要依據(jù)現(xiàn)狀社區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)邊界，還參考了總

體規(guī)劃用地布局等資料。

依據(jù)交通社區(qū)劃分的原則,將縣所轄區(qū)域劃提成8個交通大區(qū),23個交通社區(qū)。如圖2和圖3

為便于現(xiàn)狀與規(guī)劃的對比以及交通預測分析，在劃分交通社區(qū)時.，必須將城市未來發(fā)展方向和用地規(guī)

劃考慮進去。因此,現(xiàn)狀交通社區(qū)與規(guī)劃交通社區(qū)是一致的。

圖2蒼南縣交通大區(qū)劃分圖

圖3蒼南縣交通社區(qū)劃分圖

2.公交出行需求預測

圖4反饋式四階段法技術路線圖

?出行生成型

(1)出行產(chǎn)生模型

采用交叉分類中的產(chǎn)生率法,將出行對象按照交通社區(qū)、出行目的和出行方式進行分析,擬定各

交叉類別的出行率。

(2)出行吸引模型

亦采用交叉分類法。吸引量與城市用地特性和工作崗位密切相關,而不同區(qū)位和交通條件下，同

樣用地性質和就業(yè)崗位數(shù)的出行吸引量卻有顯著差異。為此，根據(jù)不同區(qū)域用地和出行特性,進行相

應的交叉分類,得到分區(qū)位出行吸引模型。

?出行生成預測

(1)規(guī)劃人口

客運需求是旅客對出行的需求,人口數(shù)量的增長會使需求數(shù)量增長,人口數(shù)

量減少會使需求量減少。人口結構的變動重要影響需求的結構,從而影響某些水平的需求。本次規(guī)劃

年限的人口預測，重要依據(jù)《蒼南縣域總體規(guī)劃》，《蒼南縣綜合交通規(guī)劃》和近期城市發(fā)展建設的

人口控制規(guī)模，以及土地使用規(guī)劃提供的居住用地分布，同時結合了最新的城市發(fā)展趨勢，綜合得出

了規(guī)劃年的人口規(guī)模，并具體劃分到了各個交通大區(qū)當中。根據(jù)《蒼南縣綜合交通運送系統(tǒng)規(guī)劃》中

預測，蒼南縣總人口2023年為133.35萬人，2025年總人口為138.77萬人。從人口的分布來看,

未來蒼南縣人口重要增長區(qū)為靈溪鎮(zhèn)和龍港鎮(zhèn)。

表1各城鄉(xiāng)規(guī)劃人口記錄一覽表

交通大區(qū)2023年2025年交通大區(qū)2023年2025年

靈溪大區(qū)339.10橋墩大區(qū)7.267.16

6.38

龍港大區(qū)49.2551.88馬站大區(qū)5.835.75

錢庫大區(qū)14.2814.07赤溪大區(qū)3.093.64

金鄉(xiāng)大區(qū)9.979.98磯山大區(qū)7.297.19

總計133.35138.7

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(2)出行率預測

現(xiàn)狀交通分析中，對居民出行率、出行特性及其影響因素做了分析。不同的出行目的，其出行率

增長情況是不同的。一般上班、上學等非彈性出行的增長幅度很小，并且隨著城區(qū)規(guī)模擴大，出行距

離增長，原本少量的中午回家出行將逐步消失,其出行率甚至有也許減少。而隨著經(jīng)濟發(fā)展、居民生

活多元化，一些彈性出行如購物、娛樂等，其出行強度將有較大幅度增長。根據(jù)國內外研究和發(fā)展經(jīng)

驗,結合蒼南縣實際情況，對規(guī)劃年的出行率做出了預測，2023年3.05次/人，2025年2.97次/

人。

顯而易見,不同區(qū)位和交通條件對不同出行目的出行率影響很大，這重要是由土地運用、開發(fā)強

度和交通可達性而引起的。如中心區(qū)非基于家的出行率就遠高于外圍區(qū)。中遠期考慮到外圍地區(qū)發(fā)

展，城鄉(xiāng)化水平提高,交通設施建設和完善，地區(qū)區(qū)位度發(fā)生變化，地區(qū)差異將逐步減小。

(3)出行發(fā)生量預測

根據(jù)人口分布預測以及不同區(qū)位、不同出行目的的出行率預測結果，可以得出規(guī)劃期各地區(qū)的發(fā)

生量分布，如錯誤!未找到引用源。2。

預測至2025年，蒼南縣規(guī)劃范圍內居民日出行總量約為427萬人次，近期2023年居民日總

出行量約為402萬人次。

表2蒼南縣年居民出行發(fā)生量預測單位：萬人次/日

交通大區(qū)2023年2025年交通大區(qū)2023年2025年

浦亭鄉(xiāng)3.113.24錢庫鎮(zhèn)22.2821.07

鳳池鄉(xiāng)3.333.46望里鎮(zhèn)9.979.42

靈溪鎮(zhèn)93.02.96.82擴山鄉(xiāng)2.101.99

觀美鎮(zhèn)7.407.71金鄉(xiāng)鎮(zhèn)23.4722.53

藻溪鎮(zhèn)7.738.04炎亭鎮(zhèn)2.082.0

云巖鄉(xiāng)4.384.47大漁鎮(zhèn)2.112.02

宜山鎮(zhèn)19.1719.56石坪鄉(xiāng)1.751.68

龍港鎮(zhèn)115.32117.70橋墩鎮(zhèn)21.4320.26

盧浦鎮(zhèn)4.524.61磯山鎮(zhèn)19.036719.631

靶解鎮(zhèn)11.3311.56赤溪鎮(zhèn)8.4010.24

仙居鄉(xiāng)3.062.90馬站15.2115.69

新安4.704.45

(4)出行吸引量預測

根據(jù)多元回歸分析法得到的吸引模型和預測得到各種性質崗位數(shù)，可預測各交通社區(qū)分目的出

行吸引量，并與分目的的發(fā)生總量進行平衡調整，各地區(qū)的吸引量分布見表3。

表3蒼南縣年居民出行吸引量預測單位：萬人次/日

交通大區(qū)2023年2025年交通大區(qū)2023年2025年

浦亭鄉(xiāng)3.403.52錢庫鎮(zhèn)24.2422.92

鳳池鄉(xiāng)3.633.76望里鎮(zhèn)10.8410.25

靈溪鎮(zhèn)101.52105.12擴山鄉(xiāng)2.292.16

觀美鎮(zhèn)8.088.37金鄉(xiāng)鎮(zhèn)24.9023.90

藻溪鎮(zhèn)8.438.73炎亭鎮(zhèn)2.212.12

云巖鄉(xiāng)4.554.65大漁鎮(zhèn)2.242.15

宜山鎮(zhèn)19.9320.34石坪鄉(xiāng)1.861.78

龍港鎮(zhèn)119.87122.34橋墩鎮(zhèn)11.7311.09

盧浦鎮(zhèn)4.704.79磯山鎮(zhèn)16.2816.70

靶解鎮(zhèn)11.7812.02赤溪鎮(zhèn)3.395.29

仙居鄉(xiāng)3.333.15馬站10.741L07

新安5.124.84

(5)出行生成特性分析

圖6遠期居民交通產(chǎn)生和吸引量示意圖

?出行方式劃分預測

對于出行方式的劃分,一方面應從宏觀上進行總體把握,即在戰(zhàn)略、政策層面擬定各種交通方式

的發(fā)展方向及其功能地位;并在微觀上建立合理的方式模型，以擬定交通區(qū)之間交通活動量的方式分

擔比例；最后綜合分析擬定交通方式結構。本次預測中，出行方式劃分為步行、自行車、三輪車、

摩托車、出租車、巴士、私家車七種。對于摩托車、出租車、巴士、私家車等機動車的出行比例，

還需結合車輛交通預測模型,充足考慮車輛發(fā)展趨勢和政策導向等因素的影響,進行平衡。

國內大量的研究及實踐表白，采用距離曲線較符合我國城市交通特性，即一般短距離出行以非機

動化方式為主，如步行、自行車，中檔距離出行以摩托車、出租車為主，長距離出行以客車、公交

出行為主。本次方式劃分采用距離分布曲線和效用函數(shù)結合的方法，在預測中再結合政策分析、交

通設施變化、出行成本費用及現(xiàn)狀距離分布曲線進行應用和校核。圖3-5是出行方式與出行距離之

間的關系。

圖7城鄉(xiāng)出行方式與出行距離關系圖

根據(jù)前面所標定的方式劃分模型，并結合未來的車輛發(fā)展政策和未來城市交通也許的不同發(fā)展

趨勢,可以得到規(guī)劃年的出行方式結構,見表4。

表4城鄉(xiāng)出行方式預測表

城鄉(xiāng)公共

方式結構私家車出租車三輪車摩托車非機動化合計

客運

2023年（現(xiàn)

51%26%3%4%3%13%100%

狀）

2023年61%17%