交通系統(tǒng)規(guī)劃課程設(shè)計

1、經(jīng)濟管理學(xué)院交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃課程設(shè)計題目：某小城市交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計班級： 交 通 運 輸 081 班 成員： 湛志國 劉彥輝 賀明光 學(xué)號：080205113 080205115 080205135指導(dǎo)教師： 惠紅旗 穆莉英 2011年11月7號至2011年11月13號交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃課程設(shè)計指導(dǎo)書一、設(shè)計的目的與任務(wù)交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃課程設(shè)計是交通運輸專業(yè)教學(xué)計劃中實踐教學(xué)的重要組成部分，是貫徹理論聯(lián)系實際、培養(yǎng)高素質(zhì)人才的重要實踐環(huán)節(jié)，其目的和任務(wù)是：1、目的：通過交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計工作，培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實際、實事求是的良好作風(fēng)，并進一步明確本專業(yè)學(xué)習(xí)的宗旨與任務(wù)；2、任務(wù)：通過對現(xiàn)有

2、路網(wǎng)進行分析劃出交通影響區(qū)以及主要節(jié)點，并在未來預(yù)測年的經(jīng)濟、社會發(fā)展預(yù)測基礎(chǔ)上，采用四階段法進行相應(yīng)的交通規(guī)劃，使學(xué)生了解交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃的大體流程、基本技術(shù)方法和未來的發(fā)展趨勢。二、設(shè)計題目及相關(guān)要求1、設(shè)計題目：某小城市交通系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計2、相關(guān)要求：（1）、總體目標：在交通規(guī)劃區(qū)域內(nèi)相關(guān)社會經(jīng)濟分析預(yù)測的基礎(chǔ)上，完成交通規(guī)劃設(shè)計內(nèi)容，增強學(xué)生完整的交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計概念及強化規(guī)劃意識。（2）、具體設(shè)計要求：通過整理課程設(shè)計資料、撰寫并打印課程設(shè)計報告等，鍛煉學(xué)生分析問題、解決問題的能力，獲得對本此課程設(shè)計的全面、系統(tǒng)的認識，同時取得一定的工作技能和專業(yè)經(jīng)驗。（3）、成果要求設(shè)計成果完整

3、，計算數(shù)據(jù)準確，圖表規(guī)范，字跡工整，步驟清晰。計算書一律采用A4紙用鋼筆書寫。三、設(shè)計內(nèi)容1、現(xiàn)有道路網(wǎng)絡(luò)、交通影響區(qū)及主要節(jié)點分析（1）、了解并分析現(xiàn)有道路網(wǎng)絡(luò)；（2）、根據(jù)相關(guān)的經(jīng)濟發(fā)展、工業(yè)布局以及實際土地利用情況劃分交通影響區(qū)；（3）、在交通影響區(qū)劃分的基礎(chǔ)上完成主要節(jié)點的設(shè)定。2、規(guī)劃區(qū)域的社會發(fā)展、道路交通量預(yù)測（1）、分析預(yù)測區(qū)域的社會發(fā)展情況；（2）、完成預(yù)測年限內(nèi)各項經(jīng)濟指標及各小區(qū)交通量的預(yù)測。3、交通發(fā)生、吸引模型的建立與標定 （1）、建立小區(qū)交通發(fā)生、吸引模型；（2）、完成預(yù)測年的交通發(fā)生、吸引量計算。4、交通分布 （1）、建立相應(yīng)的OD矩陣及距離矩陣；（2）、進行并完

4、成規(guī)劃區(qū)內(nèi)的交通分布，進而得到規(guī)劃區(qū)內(nèi)的OD量。5、交通分配 （1）、了解并設(shè)計本次課程設(shè)計擬采用的交通分配方法；（2）、完成規(guī)劃區(qū)內(nèi)的交通交通分配工作，為相應(yīng)的道路設(shè)計提供依據(jù)。設(shè)計任務(wù)書一、 題目：某小城市交通運輸系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計二、 指導(dǎo)教師三、 設(shè)計要點：（一）、設(shè)計內(nèi)容1、交通現(xiàn)狀分析；2、人口、經(jīng)濟及交通量預(yù)測；3、交通分布、交通分配預(yù)測；4、對預(yù)測結(jié)果進行分析。（二）、計算方法：1、交通量預(yù)測（1）、發(fā)生：利用現(xiàn)狀各交通分區(qū)人口數(shù)量與調(diào)查的現(xiàn)狀出行產(chǎn)生量進行分析，得出交通發(fā)生量的預(yù)測模型（如多元線性回歸模型）。（2）、吸引：根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查不同的出行目的的比例和影響出行的各類土地面積，得

5、到不同土地利用類型的出行吸引率，從而得到規(guī)劃年的各交通分區(qū)的交通吸引量（如多元線性回歸模型）。2、交通分布預(yù)測：采用雙約束重力模型或福來特法進行交通分布預(yù)測。3、交通分配：（選作）如采用全有全無法進行交通分配預(yù)測。（三）、提交文件及圖紙計算書一份，內(nèi)容包括：1、 期望線圖（選作）2、 用圖表展示現(xiàn)狀和預(yù)測年土地利用、人口情況（如柱狀圖、餅狀圖等）。3、 交通發(fā)生、吸引、分布的表格4、 計算過程5、 對現(xiàn)狀和預(yù)測結(jié)果的分析。附錄：設(shè)計資料一、 附 表表1 現(xiàn)狀土地利用、人口情況表小區(qū)編號居住用地（公頃）工業(yè)倉儲（公頃）商業(yè)設(shè)施用地（公頃）政府團體用地（公頃）旅游體育用地（公頃）現(xiàn)狀人口19052

6、152502222622983171801951037619761254933646916121203940357614516032436 表2 預(yù)測年土地利用、人口情況表小區(qū)編號居住用地（公頃）工業(yè)倉儲（公頃）商業(yè)設(shè)施用地（公頃）政府團體用地（公頃）旅游體育用地（公頃）預(yù)測年人口11105215503841624963728028510394392923351334486192204540058014611035600表3 交通小區(qū)現(xiàn)狀OD表DO12345127767471615462342210691250192840655442413110402562214071379280344221

7、40593495641792395548363691898339427249表4 交通小區(qū)間距離12345150015483223524437542154500168536982930332231685500202731054524436982027500403053754293031054030500二、出行產(chǎn)生預(yù)測：利用現(xiàn)狀各交通小區(qū)人口數(shù)量與調(diào)查的現(xiàn)狀出行產(chǎn)生量進行回歸分析，得到出行產(chǎn)生量預(yù)測模型如下： （相關(guān)系數(shù)為0.92）式中 Y 出行產(chǎn)生量（次）X 各交通小區(qū)的人口數(shù)量（人）三、出行吸引預(yù)測根據(jù)對該區(qū)域現(xiàn)狀居民出行調(diào)查可知，居住用地、工業(yè)（含倉儲）用地、商業(yè)設(shè)施用地、政府團體用地和

8、旅游、體育用地是主要的出行吸引源。根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查不同出行目的的比例和影響出行的各類用地面積，得到土地利用類型的出行吸引表（表5）表5 土地類型出行吸引率表（次/公頃）土地類型居住工業(yè)（倉儲）商業(yè)設(shè)施政府團體旅游、體育吸引率1001203900350020四、交通分布交通分布預(yù)測就是根據(jù)預(yù)測的各交通小區(qū)產(chǎn)生量和吸引量，確定各交通小區(qū)之間的出行分布量，即計算未來預(yù)測年居民出行量OD表中的各元素值。交通分布預(yù)測的常用模型主要有增長系數(shù)模型、重力模型和概率模型。增長系數(shù)法假定現(xiàn)在和將來交通分布的模式變化不大，并基于各小區(qū)交通生成量和吸引量的增長率，利用現(xiàn)狀的OD直接預(yù)測未來的OD。此方法簡單、方便，但當

9、交通分布變化時，誤差較大。概率模型法是將交通小區(qū)的生成量以一定的概率分布到吸引區(qū)的方法。這是一種以出行個體效用最大為目標的非集合優(yōu)化模型，從理論上講是一種更為精確、合理的方法。但事實上，這種模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要樣本量極大，難于求解和標定。重力模型法基于引力定律，假設(shè)交通小區(qū)i、j之間的交通分布量與交通小區(qū)i的產(chǎn)生量、交通小區(qū)j的吸引量成正比，與交通小區(qū)i、j之間的交通阻抗系數(shù)成反比。根據(jù)約束條件情況又可分為無約束、單約束、雙約束重力模型。此法綜合考慮了影響出行分布的地區(qū)社會經(jīng)濟增長因素和出行時間、距離的阻礙因素，雖然計算復(fù)雜，但精度較高。本規(guī)劃中采用雙約束重力模型進行居民出行分布預(yù)測。雙約束重力

10、模型的基本形式為： （1） （2） （3）式中 交通分區(qū)ij的OD量；交通分區(qū)i的產(chǎn)生交通量；交通分區(qū)j的吸引交通量；、計算參數(shù)；交通阻抗參數(shù)，取；交通區(qū)間的交通阻抗值，本規(guī)劃中取交通小區(qū)間的空間距離；模型參數(shù)。模型滿足兩個約束條件： 模型的標定與預(yù)測：第一步：計算出各交通小區(qū)之間的距離矩陣，并以此作為阻抗矩陣。根據(jù)各交通分區(qū)的現(xiàn)狀OD及預(yù)測的產(chǎn)生和吸引量，計算現(xiàn)狀的產(chǎn)生量和吸引量。第二步：選定參數(shù)的初值，這里=1.0。先假設(shè) =1.0，利用公式計算值，再由此值計算值，第一次迭代結(jié)束。以此類推，直至相鄰兩次迭代中的、值相等（誤差小于10-2時即認為相等）。第三步：將、及生成量和吸引量代入公式計

11、算出值。第四步：用加權(quán)平均法計算實際的平均出行距離和模型的平均出行距離，若二者的差異在容許的范圍之內(nèi)（此處取3%），則需調(diào)整值，重復(fù)第二步、第三步，直至滿足容許誤差為止。第五步：進行交通分布預(yù)測。先假設(shè)=1.0，將預(yù)測的生成量和阻抗參數(shù)代入公式（2）計算值，再將此值、預(yù)測的吸引量和阻抗參數(shù)代入公式（3）計算值，第一遍迭代結(jié)束。以此類推，直至相鄰兩次的、值相等（誤差小于10-2時即認為相等）。將最后得到的、，預(yù)測的生成、吸引，阻抗參數(shù)及第四步中標定的代入公式（1）計算預(yù)測的分布值。第六步：輸出預(yù)測的居民出行分布矩陣。1 現(xiàn)狀分析結(jié)合附表中的表1和表2，對現(xiàn)年和預(yù)測年土地利用，人口情況進行分析。

12、居住用地對比表小區(qū)編號12345現(xiàn)年9029766976預(yù)測年11049948680經(jīng)過圖標對比，可以看出5個小區(qū)的居住用地都有所增長，但增長都不大，5小區(qū)更是增長得少。工業(yè)倉儲用地對比表小區(qū)編號12345現(xiàn)年52831916145預(yù)測年52633919146 經(jīng)過圖標的對比，可以看出小區(qū)1的工業(yè)倉儲用地沒發(fā)生改變，小區(qū)2的工業(yè)倉儲用地減少了，小區(qū)的工業(yè)倉儲用地都有所增長，小區(qū)3的增長較大，小區(qū)4.5的增長不大。 商業(yè)設(shè)施用地對比表小區(qū)編號12345現(xiàn)年151776121預(yù)測年1572921經(jīng)過對表的對比，小區(qū)1和5的商業(yè)設(shè)施用地沒發(fā)生改變，小區(qū)2.3.4的商業(yè)設(shè)施用地都減少了，尤其小區(qū)3的商

13、業(yè)設(shè)施用地減少得尤為明顯。政府團體用地對比表小區(qū)編號12345現(xiàn)年251812126預(yù)測年5282321經(jīng)過圖標的對比，可以看出小區(qū)1.4.5的政府團體用地都大幅減少，小區(qū)2.3的政府團體用地都大幅增加了。旅游體育用地對比表經(jīng)過圖標的對比，小區(qū)在現(xiàn)狀以及未來都沒有規(guī)劃旅游體育用地，小區(qū)3的旅游體育用地減少。人口對比表經(jīng)過圖標的對比，各小區(qū)人口數(shù)量都有所增長，小區(qū)1的人口增幅較大，其他小區(qū)的人口增幅較小。2 人口出行預(yù)測 利用現(xiàn)狀各交通小區(qū)人口數(shù)量與調(diào)查的現(xiàn)狀出行產(chǎn)生量進行回歸分析，得到出行產(chǎn)生量預(yù)測模型如下： （相關(guān)系數(shù)為0.92）式中 Y 出行產(chǎn)生量（次）X 各交通小區(qū)的人口數(shù)量（人）預(yù)測年

14、人口表（X矩陣）小區(qū)編號12345預(yù)測年3841628510513344540035600則： 小區(qū)1 Y(1)=1.95X(1)+2350=1.9538416+2350=77261.2 小區(qū)2 Y(2)=1.95X(2)+2350=1.9528510+2350=57944.5 小區(qū)3 Y(3)=1.95X(3)+2350=1.9551334+2350=102451.3 小區(qū)4 Y(4)=1.95X(4)+2350=1.9545400+2350=90880 小區(qū)5 Y(5)=1.95X(5)+2350=1.9535600+2350=71770得： 人口出行預(yù)測表 三. 出行吸引預(yù)測根據(jù)對該區(qū)域

15、現(xiàn)狀居民出行調(diào)查可知，居住用地、工業(yè)（含倉儲）用地、商業(yè)設(shè)施用地、政府團體用地和旅游、體育用地是主要的出行吸引源。根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查不同出行目的的比例和影響出行的各類用地面積，得到土地利用類型的出行吸引表(如下表)土地類型出行吸引率表（次/公頃）土地類型居住工業(yè)（倉儲）商業(yè)設(shè)施政府團體旅游、體育吸引率1001203900350020利用預(yù)測年吸引交通量公式：吸引交通量=（土地類型出行吸引率土地類型面積）預(yù)測年土地利用表（X矩陣）小區(qū)編號居住用地（公頃）工業(yè)倉儲（公頃）商業(yè)設(shè)施用地（公頃）政府團體用地（公頃）旅游體育用地（公頃）1110521550249637280394392923348619220

16、580146110則： 小區(qū)1 Y(1)=100110+12052+390015+35005+200=83500 小區(qū)2 Y(2)=10049+12063+39007+350028+200=137760 小區(qū)3 Y(3)=10094+12039+390029+350023+203=207740 小區(qū)4 Y(4)=10086+12019+39002+35002+200=25680 小區(qū)5 Y(5)=10080+120146+39001+35001+200=32920得：出行吸引交通量表（Y矩陣）小區(qū)編號12345預(yù)測年出行吸引（Y矩陣）835001377602077402568032920結(jié)合人

17、口出行預(yù)測表以及出行吸引交通量表得到利用模型預(yù)測的未來OD表。（如下表）。O D12345Oi177261.2257944.53102451.3490880571770Dj835001377602077402568032920結(jié)合上得到的OD矩陣，對Oi和Dj進行計算： Oi=O1+O2+O3+O4+O5=77261.2+57944.5+102451.3+90880+71770=400307 Dj=D1+D2+D3+D4+D5=83500+137760+207740+25680+32920=487600通過計算，OiDj，所以要進行調(diào)整：f=OiDj=400307487600=0.8210利用

18、公式： Di=Dif則： D1=D1f=835000.8210=68551.3423 D2=D2f=1377600.8210=113097.4002 D3=D3f=2077400.8210=170549.1718 D4=D4f=256800.8210=21082.6164 D5=D5f=329200.8210=27026.4693調(diào)整后的Dj矩陣（如下表）：小區(qū)編號12345Dj68551.3423113097.4002170549.171821082.616427026.4693經(jīng)調(diào)整后的OD表（如下表）：O D12345Oi177261.2257944.53102451.349088057

19、1770Dj68551.34113097.40170549.1721082.6127026.46400307四交通分布預(yù)測交通分布預(yù)測就是根據(jù)預(yù)測的各交通小區(qū)產(chǎn)生量和吸引量，確定各交通小區(qū)之間的出行分布量，即計算未來預(yù)測年居民出行量OD表中的各元素值。交通分布預(yù)測的常用模型主要有增長系數(shù)模型、重力模型和概率模型。增長系數(shù)法假定現(xiàn)在和將來交通分布的模式變化不大，并基于各小區(qū)交通生成量和吸引量的增長率，利用現(xiàn)狀的OD直接預(yù)測未來的OD。此方法簡單、方便，但當交通分布變化時，誤差較大。概率模型法是將交通小區(qū)的生成量以一定的概率分布到吸引區(qū)的方法。這是一種以出行個體效用最大為目標的非集合優(yōu)化模型，從理

20、論上講是一種更為精確、合理的方法。但事實上，這種模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要樣本量極大，難于求解和標定。重力模型法基于引力定律，假設(shè)交通小區(qū)i、j之間的交通分布量與交通小區(qū)i的產(chǎn)生量、交通小區(qū)j的吸引量成正比，與交通小區(qū)i、j之間的交通阻抗系數(shù)成反比。根據(jù)約束條件情況又可分為無約束、單約束、雙約束重力模型。此法綜合考慮了影響出行分布的地區(qū)社會經(jīng)濟增長因素和出行時間、距離的阻礙因素，雖然計算復(fù)雜，但精度較高。本規(guī)劃要求采用雙約束引力模型或福來特法進行交通分布預(yù)測，在這里我們采用雙約束引力模型進行預(yù)測。雙約束引力模型的形式是：Tij=Ki *Kj *Ti *Uj *f（Rij）Ki=Kj *Uj *f（Ri

21、j）Kj=Ki*Ti*f(Rij) 式中，Tij是出行發(fā)生小區(qū)i到吸引小區(qū)j的出行量的預(yù)測值； KiKj分別為行約束系數(shù)列約束系數(shù)； Ti表示出行發(fā)生小區(qū)i的出行產(chǎn)生量，即：Ti=Oi； Uj表示出行吸引小區(qū)j的出行吸引量，即：Uj=Dj； Rij為兩小區(qū)的交通阻抗值，本規(guī)劃中取Rij 為各小區(qū)間的空間距離，則f（Rij）= Rij。（1）由于計算的是現(xiàn)狀的參數(shù)，所以計算中用的TiUj使用現(xiàn)狀的OD表中的數(shù)據(jù)。（如下表）交通小區(qū)現(xiàn)狀OD表O D12345Oi127767471615462342308632106912501928406554424168911311040256221407137

22、928035391544221405934956417923953855554836369189833942724958478Dj554037111696577605236874266022（2）計算出各交通小區(qū)之間的距離矩陣Rij，并以此作為阻抗矩陣。交通小區(qū)間距離Rij12345150015483223524437542154500168536982930332231685500202731054524436982027500403053754293031054030500（3） 用迭代法求行、列約束系數(shù)Ki、Kj。首先令各個列約束系數(shù)Kj=1（），帶入式Ki=Kj *Uj *f（Rij）

23、，第一次求Ki； K1=Kj *Uj *f（R1j）=K1*U1*R11+K2*U2*R12+K3*U3*R13+K4*U4*R14+K5*U5*R15=61.726+44.516+16.728+10.270+15.578 =0.006720K2=Kj *Uj *f（R2j）=K1*U1*R21+K2*U2*R22+K3*U3*R23+K4*U4*R24+K5*U5*R25=200.409+137.822+31.997+14.563+19.958 =0.00247K3=Kj *Uj *f（R3j）=K1*U1*R31+K2*U2*R32+K3*U3*R33+K4*U4*R34+K5*U5*R1

24、5=9.576+40.897+107.83+26.569+18.833 =0.00496K4=Kj *Uj *f（R4j）=K1*U1*R41+K2*U2*R42+K3*U3*R43+K4*U4*R44+K5*U5*R45=5.885+18.635+28.078+107.71+14.511 =0.00572K5=Kj *Uj *f（R5j）=K1*U1*R51+K2*U2*R52+K3*U3*R53+K4*U4*R54+K5*U5*R55=8.221+23.519+17.364+13.364+116.956=0.00557將上面求得的Ki(i=1.2.3.4.5)帶入式Kj=Ki*Ti*f(R

25、ij) 第一次求Kj；K1=Ki *Ti *f（Ri1）=K1*T1*R11+K2*T2*R21+K3*T3*R31+K4*T4*R41+K5*T5*R51=0.7446+1.2468+0.1486+0.0066+0.0547=0.454277K2=Ki *Ti *f（Ri2）=K1*T1*R12+K2*T2*R22+K3*T3*R32+K4*T4*R42+K5*T5*R52=0.2405+0.3513+0.2843+0.0094+0.0701=1.046025K3=Ki *Ti *f（Ri3）=K1*T1*R13+K2*T2*R23+K3*T3*R33+K4*T4*R43+K5*T5*R53

26、=0.1155+0.1042+0.9581+0.0171+0.0661=0.792996K4=Ki *Ti *f（Ri4）=K1*T1*R14+K2*T2*R24+K3*T3*R34+K4*T4*R44+K5*T5*R51=0.0710+0.0476+0.2363+0.0692+0.0510=2.104377 K5=Ki *Ti *f（Ri5）=K1*T1*R15+K2*T2*R25+K3*T3*R35+K4*T4*R45+K5*T5*R55=0.1021+0.0600+0.1543+0.0086+0.4108=1.359065 將上面求得的Kj(j=1.2.3.4.5)帶入式Ki=Kj *U

27、j *f（Rij）第二次求Ki；K1=Kj *Uj *f（R1j）=K1*U1*R11+K2*U2*R12+K3*U3*R13+K4*U4*R14+K5*U5*R15=28.0407+46.565006+13.2654+21.6120+21.1709=0.007654K2=Kj *Uj *f（R2j）=K1*U1*R21+K2*U2*R22+K3*U3*R23+K4*U4*R24+K5*U5*R25=90.5103+144.1653+25.3735+30.6466+27.1247=0.003146K3=Kj *Uj *f（R3j）=K1*U1*R31+K2*U2*R32+K3*U3*R33+K4*U4*R34+K5*U5*R15=4.3501+42.7790+85.5086+55.9108+25.5959=0.004670K4=Kj *Uj *f（R4j）=K1*U1*R41+K2*U2