專題4城市客運(yùn)交通需求預(yù)測課件

1、城市客運(yùn)交通需求預(yù)測第一章 城市交通規(guī)劃理論與實(shí)踐之專題4城市客運(yùn)交通需求分析年份 現(xiàn)狀： 0 年 近期：1 - 3 年 中期：3 - 10年 遠(yuǎn)期：10- 20年基年城市客運(yùn)交通需求分析方法現(xiàn)狀： 調(diào)查數(shù)據(jù)擴(kuò)充、分析近期（1-3年）：基于現(xiàn)狀出行分布的預(yù)測中期（3-10年）： 基于現(xiàn)狀交通特性參數(shù)遠(yuǎn)期（10-20年） 及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)測 “四階段法”交通生成預(yù)測 各交通區(qū)發(fā)生、吸引交通需求量交通分布預(yù)測 交通需求量的來源及去向方式劃分預(yù)測 交通需求量中公交、自行車、其他車輛的比例交通分配預(yù)測 交通需求量發(fā)生時(shí)選擇的道路城市客運(yùn)交通需求預(yù)測“四階段模型”經(jīng)典的“四階段”方法交通生成方式劃分交

2、通分配交通分布交通分配交通分布方式劃分交通生成交通生成交通分配交通分布方式劃分經(jīng)典“四階段”方法工作思路確定交通的源及交通源之間的交通流交通源一般是大量的，難以對每個(gè)交通源單獨(dú)研究將交通源合并成若干小區(qū)（交通區(qū)）將交通區(qū)之間的交通流代表交通源之間的交通流“四階段”法一般過程“四階段”法各階段產(chǎn)物生成預(yù)測各交通區(qū)發(fā)生、吸引總量分布預(yù)測各交通區(qū)相互之間OD量（OD總量矩陣）方式劃分預(yù)測各交通區(qū)相互之間不同交通方式的OD量（分方式OD矩陣）交通分配各路段、交叉口（道路網(wǎng)）交通流量本專題介紹內(nèi)容1、經(jīng)典“四階段”法中各階段的計(jì)算方法2、改進(jìn)的交通發(fā)生預(yù)測方法3、改進(jìn)的交通分布方式劃分組合預(yù)測方法4、新

3、型城市客運(yùn)交通需求預(yù)測思路內(nèi)容一經(jīng)典“四階段”法中各階段計(jì)算方法交通生成預(yù)測確定交通源社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測人口發(fā)展預(yù)測（含常住人口、暫住及流動(dòng)人口）勞動(dòng)力資源與就業(yè)崗位預(yù)測學(xué)生人數(shù)及就學(xué)崗位預(yù)測交通發(fā)生預(yù)測交通吸引預(yù)測城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測 - 1預(yù)測依據(jù)： (1). 城市發(fā)展綱要 (2). 城市總體規(guī)劃 (3). 城市歷年經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律 (4). 增長率控制城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測 - 2 紹興市國內(nèi)生產(chǎn)總量預(yù)測 2010城市人口發(fā)展預(yù)測 - 1預(yù)測依據(jù)： (1). 城市發(fā)展綱要 (2). 城市總體規(guī)劃 (3). 城市現(xiàn)狀人口及年齡結(jié)構(gòu) (4). 人口增長率控制城市人口發(fā)展預(yù)測 - 2 無錫市人口總量預(yù)測單位：

4、萬城市人口發(fā)展預(yù)測 - 3 無錫市流動(dòng)人口目的結(jié)構(gòu)預(yù)測勞動(dòng)力資源及就業(yè)崗位總量預(yù)測-1 以無錫市為例現(xiàn)狀勞動(dòng)力資源占人口的 60%考慮老齡化問題，2010年比例為 52%2010年勞動(dòng)力資源 ： 69萬人勞動(dòng)力市場平衡 就業(yè)崗位 69萬人勞動(dòng)力資源及就業(yè)崗位總量預(yù)測-2 . 無錫市為例 無錫市勞動(dòng)力資源占總?cè)丝诒壤攴荩?）勞動(dòng)力資源及就業(yè)崗位分布預(yù)測勞動(dòng)力資源在小區(qū)的分布 根據(jù)各小區(qū)人口數(shù)確定就業(yè)崗位在小區(qū)的分布 根據(jù)各小區(qū)的工業(yè),商業(yè),公共 事業(yè)用地面積及密度確定 學(xué)生數(shù)及就學(xué)崗位總量預(yù)測-1 以鎮(zhèn)江市為例現(xiàn)狀學(xué)生數(shù)占人口的比例： 15.60%考慮老齡化問題及文化水平的提高2010年 學(xué)生

5、數(shù)占人口的比例：18.0%2010年 學(xué)生數(shù)為：12萬人學(xué)生數(shù)及就學(xué)崗位分布預(yù)測學(xué)生數(shù)在小區(qū)的分布 根據(jù)各小區(qū)人口數(shù)（常住、暫?。┐_定就學(xué)崗位在小區(qū)的分布 根據(jù)各小區(qū)的教學(xué)科研用地面積 及密度確定 居民出行產(chǎn)生預(yù)測 - 1上班出行產(chǎn)生預(yù)測 上學(xué)出行產(chǎn)生預(yù)測彈性出行產(chǎn)生預(yù)測 回程出行產(chǎn)生預(yù)測 城市居民四種出行目的上班、上學(xué)、回程合計(jì)為生存性出行生存性出行比例的高低代表城市的生活質(zhì)量生存性出行比例低表示城市居民生活質(zhì)量高生存性出行比例高表示城市居民生活質(zhì)量低如：蘇州市2000年居民出行目的中，生存性出行比例為79.93%蚌埠市2002年居民出行目的中，生存性出行比例為82.24%反映出蚌埠市的居民

6、的生活水平比蘇州市低，人們出行更多是“為了生活，四處奔波”一般認(rèn)為，生存性出行比例在80%以下，則代表該城市有較高的生活水平生存性出行與彈性出行的要求有很大的不同，突出地表現(xiàn)在出行方式上居民出行產(chǎn)生預(yù)測 -2 上班出行預(yù)測上班出行產(chǎn)生量 Yi=a+bXi Xi- i小區(qū)勞動(dòng)力數(shù)無錫市上班出行產(chǎn)生預(yù)測模型 Y= - 55.36 + 1.104 X (R=.9835)居民出行產(chǎn)生預(yù)測 -3 上學(xué)出行預(yù)測上學(xué)出行產(chǎn)生量 Yi=a+bXi Xi- i小區(qū)學(xué)生數(shù)無錫市居民上學(xué)出行產(chǎn)生預(yù)測模型 Y= 1.396 - 4.83 X (R=.9968)居民出行產(chǎn)生預(yù)測 - 4 彈性出行預(yù)測彈性出行產(chǎn)生量Yi

7、= a + bXi Xi- i小區(qū)居住人口數(shù)無錫市居民彈性出行產(chǎn)生預(yù)測模型 Y= 17.-7 + 0.6461 X (R=.8395)居民出行產(chǎn)生預(yù)測 - 5 回程出行預(yù)測回程出行產(chǎn)生量 Yi = a + bXi Xi-小區(qū)非回程出行吸引量無錫市居民回程出行產(chǎn)生預(yù)測模型 Y= 0.8990 X (R=.9998)居民出行吸引預(yù)測 -1 上班出行吸引預(yù)測上班出行吸引量 Yi=a+bXi Xi- i小區(qū)就業(yè)崗位數(shù)無錫市上班出行吸引預(yù)測模型 Y= 128.5 + 1.0437 X (R=.9982)居民出行吸引預(yù)測 - 2 上學(xué)出行吸引預(yù)測上學(xué)出行吸引量 Yi=a+bXi Xi- i小區(qū)就學(xué)崗位數(shù)無

8、錫市居民上學(xué)出行吸引預(yù)測模型 Y= 27.00 + 1.281 X (R=.9061)居民出行吸引預(yù)測 - 3 彈性吸引預(yù)測彈性出行吸引量根據(jù)土地利用類別吸引率確定 商業(yè), 文體, 醫(yī)療, 旅游用地單位面積吸引率 居民出行吸引預(yù)測 - 4 回程吸引預(yù)測回程出行吸引量 Yi = a + bXi Xi-小區(qū)居住人口數(shù)無錫市居民回程吸引預(yù)測模型 Y= -3.2 + 1.2625 X (R=.9987)城市居民出行生成總量預(yù)測 - 1城市居民出行產(chǎn)生量預(yù)測 上班、上學(xué)、彈性及回程出行預(yù)測城市居民出行吸引量預(yù)測 上班、上學(xué)、彈性及回程出行預(yù)測居民出行產(chǎn)生與吸引總量平衡城市居民出行總量預(yù)測 -2 無錫市分

9、目的出行量預(yù)測（單位：萬）城市居民出行量發(fā)生預(yù)測說明1：大量典型城市調(diào)查結(jié)果表明，城市暫住人口的出行特征與城市居民相似。因此，一般不單獨(dú)預(yù)測暫住人口的出行生成量，而將其納入城市居民總?cè)丝?。說明2：城市流動(dòng)人口的出行生成量預(yù)測應(yīng)單獨(dú)進(jìn)行，方法與居民類似（出行目的劃分不同）。交通分布預(yù)測確定各交通區(qū)之間的交通流城市居民出行量分布預(yù)測城市居民出行量分布預(yù)測模型一. 增長系數(shù)法二. 重力模型法三. 介入機(jī)會(huì)模型四. 極大熵模型 交通分布模型方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)工程適用性增長系數(shù)法簡單粗略預(yù)測不適用平均增長率模型考慮約束條件經(jīng)驗(yàn)公式較粗略，不適用底特律模型考慮約束模型經(jīng)驗(yàn)公式較粗略，不適用弗雷特模型考慮約束條件

10、，考慮整個(gè)規(guī)劃區(qū)域的增長狀況經(jīng)驗(yàn)公式未應(yīng)用無約束模型考慮交通阻抗無約束，阻抗趨于零時(shí)，分布量無窮大未考慮約束條件，不適用單約束模型考慮交通阻抗，考慮單約束非雙約束，阻抗趨于零時(shí)，分布量無窮大廣泛使用雙約束模型考慮交通阻抗，考慮雙約束阻抗趨于零時(shí)，分布量無窮大廣泛使用常用交通分布預(yù)測模型特點(diǎn)已知原O-D分布矩陣已知各交通區(qū)交通增長倍數(shù)模型 1.平均增長率法模型 2.底特律法模型 3. Fratar 模型增長系數(shù)法分布預(yù)測設(shè)交通區(qū)i與交通區(qū)j之間未來分布交通量為Tij?，F(xiàn)狀分布交通量為tij，i區(qū)現(xiàn)狀交通產(chǎn)生量gi和未來交通產(chǎn)生量Gi之間的增長系數(shù)為i，j區(qū)現(xiàn)狀吸引交通吸引量aj和未來交通吸引量A

11、j之間的增長率為j。平均增長率法假定未來分布交通量按平均值增長，即平均增長率法用上式計(jì)算出的Tij一般不會(huì)滿足約束條件：因此，需要進(jìn)行反復(fù)迭代計(jì)算，即經(jīng)第一次計(jì)算Tij。之后，得出： 再用下式計(jì)算第二次近似值: 如此反復(fù)計(jì)算，直到 收斂到等于或接近1為止. 平均增長率法特點(diǎn)計(jì)算簡單規(guī)律性強(qiáng)收斂速度慢底特律法i區(qū)未來交通產(chǎn)生量的增長率為i，j區(qū)未來交通吸引量的增長率為j，F(xiàn)為規(guī)劃區(qū)交通生成總量的增長率，底特律法的計(jì)算公式為：底特律法特點(diǎn)不僅考慮了各交通區(qū)產(chǎn)生、吸引量的增長率，還考慮了整個(gè)規(guī)劃區(qū)交通產(chǎn)生量（吸引量）增長率對未來交通分布的影響。需要進(jìn)行收斂計(jì)算。該方法認(rèn)為，兩交通區(qū)之間的交通量不僅與

12、兩交通區(qū)的交通生成增長系數(shù)有關(guān)，而且還 與整個(gè)規(guī)劃區(qū)域的各交通區(qū)的交通生成增長系數(shù)有關(guān)。弗雷特法計(jì)算時(shí)，需要進(jìn)行迭代計(jì)算。弗雷特法收斂速度快。弗雷特法 Frater 模型(i,j=1, . n)ij發(fā)生強(qiáng)度吸引強(qiáng)度T(i,j)已知各交通區(qū)之間的交通阻抗模型 1. 無約束重力模型2. 單約束重力模型3. 雙約束重力模型重力模型法分布預(yù)測無約束重力模型萬有引力模型ij發(fā)生吸引阻力X(i,j)交通區(qū)i到j(luò)的交通分布量Ti交通區(qū)產(chǎn)生量Uj交通區(qū)吸引量tij阻抗參數(shù)、參數(shù)交通阻抗參數(shù)是反映交通區(qū)間交通便利程度的指標(biāo)，是對交通區(qū)間交通設(shè)施狀況和交通工具狀況的綜合反映。對于交通分布，交通阻抗參數(shù)應(yīng)反映交通區(qū)

13、之間交通便利程度的總體差異。交通阻抗參數(shù)應(yīng)選用交通區(qū)之間有代表性的交通阻抗指標(biāo)。以私人交通為主，或以公交為主，且公交的方式或線路比較均勻，同時(shí)道路網(wǎng)布局也較為均勻的城市，可使用交通距離作為交通阻抗參數(shù)；當(dāng)城市路網(wǎng)布局不均，或市內(nèi)公交方式或線路布局不均勻，特別是有地鐵等快速、大運(yùn)量交通系統(tǒng)時(shí)，采用交通時(shí)間作為交通阻抗參數(shù)較為合適，此時(shí)的交通時(shí)間應(yīng)采用各交通區(qū)之間主要的交通方式的交通時(shí)間。交通阻抗參數(shù)應(yīng)包括出行全過程。交通阻抗參數(shù)一般可根據(jù)現(xiàn)狀及未來交通網(wǎng)絡(luò)采用最短路法確定。如有現(xiàn)狀交通區(qū)間時(shí)間、距離等阻抗調(diào)查資料，現(xiàn)狀交通阻抗也可通過統(tǒng)計(jì)分析確定。單約束重力模型美國公路局重力模型X(i,j)交通

14、區(qū)i到j(luò)的交通分布量Ti交通區(qū)產(chǎn)生量Uj交通區(qū)吸引量f(tij)阻抗參數(shù)kij交通調(diào)整參數(shù)美國公路局重力模型可以滿足單約束模型雙約束重力模型 (1)(2)(3)雙約束重力模型參數(shù)標(biāo)定過程 (1)利用現(xiàn)狀OD調(diào)查統(tǒng)計(jì)Ti、Uj，確定現(xiàn)狀tij； (2)假定一值，并假定所有的Kj初始值為1，用式(2)計(jì)算Ki (3)將求出的Ki值代入(3)式求Kj，再將求得的Kj，代回(2)式 求Ki，如此反復(fù)，直到第N+1次計(jì)算結(jié)果Ki,Kj與第N次計(jì) 算大致相同； (4)將所求得的Ki,Kj代人(1)式，求出Tij的GM分布，計(jì)算所 得的交通的平均交通時(shí)間與實(shí)際交通的平均交通時(shí)間之間 的誤差是否滿足要求，如誤

15、差小于限定值則假定的值即 為所求，否則修正值，回到步驟(2)?，F(xiàn)狀O-D分布FRATAR模型預(yù)測重力模型預(yù)測交通分布預(yù)測方法的選擇城市居民出行及市內(nèi)貨運(yùn)分布預(yù)測 居民出行、市內(nèi)貨運(yùn)是城市交通的主體，而且會(huì)受到各種影響因素如交通吸引、阻抗等的綜合影響，因此應(yīng)采用能全面反映交通分布與各種相關(guān)因素關(guān)系的模型，如重力模型。城市流動(dòng)人口出行分布預(yù)測 流動(dòng)人口出行目的地的選擇主要應(yīng)取決于交通吸引源的狀況，即取決于出行吸引，而出行距離、時(shí)間等變化對其分布的影響相對應(yīng)較小。因此流動(dòng)人口出行分布可采用能充分反映交通吸引源變化對出行分布影響的弗雷特法等較為簡單的方法進(jìn)行。城市對外及過境客(貨)運(yùn)交通分布預(yù)測 與流

16、動(dòng)人口出行分布類似，對外及過境交通分布受市內(nèi)出行距離、時(shí)間等因素的影響應(yīng)較小。因此，可采用使用較為簡單的增長系數(shù)模型如弗雷特模型、平均增長率模型等進(jìn)行。 區(qū)域交通分布一般受到影響交通分布的各種因素，如交通源、交通設(shè)施等的較大作用。因此，一般宜采用能全面反映交通分布與各種相關(guān)因素關(guān)系的模型，如重力模型、系統(tǒng)平衡模型等。除此之外，許多區(qū)域由于受到行政區(qū)域、資源分布等的影響，特殊聯(lián)系也較大，因此對這些區(qū)域宜選用能較好反映這種特殊聯(lián)系的模型，如美國公路局重力模型等。區(qū)域交通分布預(yù)測通常情況下，城市近期發(fā)展變化有限，因此，近期出行預(yù)測中，可更多地采用增長系數(shù)法。通常情況下，城市遠(yuǎn)景發(fā)展變化較大，因此，遠(yuǎn)

17、景出行預(yù)測中，可更多地采用重力模型法。影響交通方式選擇的主要因素交通政策（政府對不同交通方式的態(tài)度等）自然地理（地形、河流、氣候等）經(jīng)濟(jì)水平（居民收入）交通基礎(chǔ)設(shè)施（道路條件、公交設(shè)施等）出行目的（上班、購物、休閑、旅游等）出行距離（不同方式有各自的適宜距離）費(fèi)用消耗（交通工具擁有費(fèi)用、使用費(fèi)用）交通方式劃分預(yù)測城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 1確定各種交通方式比例 自行車，公交，步行，出租車 摩托車，單位車， 私家車等 交通管理政策 出行距離曲線 出行量平衡條件城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 2 城市交通方式組成步行 純體力交通方式自行車 半機(jī)動(dòng)化交通方式機(jī)動(dòng)車 機(jī)動(dòng)化交通方式 公交車 出租車

18、摩托車 單位車城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 3 無錫市摩托車發(fā)展預(yù)測現(xiàn)狀摩托車數(shù)量：5.78萬輛（1996年）2010年摩托車數(shù)量： 以平均每年增加2000輛控制 將達(dá)8.58萬輛日承擔(dān)出行人次數(shù)：33.46萬 按日均3次出行，車均1.3人承擔(dān)出行比例： 7.4%城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 4 無錫市出租車發(fā)展預(yù)測現(xiàn)狀出租車輛數(shù)：約2000輛2010年出租車輛數(shù)：5500輛 日承擔(dān)出行人次數(shù)：13.75萬承擔(dān)出行比例：3.0%按平均每年增加250輛控制城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 5 無錫市單位車發(fā)展預(yù)測現(xiàn)狀從職人員：63.76萬現(xiàn)狀從職人員單位車?yán)寐剩?0.198次/人2010年從職人員

19、：69萬2010年單位車日承擔(dān)出行總量： 13.67萬2010年單位車承擔(dān)出行比例： 3.0%步行 純體力交通方式自行車 半機(jī)動(dòng)化交通方式機(jī)動(dòng)車 機(jī)動(dòng)化交通方式 公交車 出租車 摩托車 單位車城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 2 城市交通方式組成城市居民出行方式結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 6 無錫市居民出行距離曲線采用步行方式出行的平均距離為1.1公里左右，步行出行基本上集中在1.5公里范圍內(nèi)（20分鐘）。步行出行的適宜距離為2公里以內(nèi)。自行車適合于中短距離出行，自行車出行大于1.5公里而小于3.5公里比較合適。 公交車及其他非公交機(jī)動(dòng)車適合于中長距離出行。 距離（km）步行自行車公共交通摩托其他機(jī)動(dòng)車0-17

20、6.58%17.15%0.19%6.06%0.51%1-226.64%61.31%0.98%10.97%2-315.49%66.40%1.74%15.38%1.62%3-48.14%64.82%3.77%20.08%4-55.59%57.20%6.37%26.98%4.19%5-62.75%49.62%10.72%32.84%6-72.94%40.54%13.12%36.02%10.11%7-83.07%26.53%26.27%33.06%8-91.99%24.47%17.62%40.50%18.47%9-101.75%20.98%25.18%35.37%10-111.19%15.61%30.

21、74%32.84%25.43%11-120.86%13.60%32.02%30.44%12-131.92%8.45%23.22%33.46%37.50%13-140.77%12.80%28.37%26.63%14-150.33%6.02%32.33%22%47.28%15-16010.71%14.21%12.79%16-1703.99%33.49%15.62%49.01%17-1804.46%14.16%24.47%1801.49%21.41%18.20%45.74%總的出行方式比例27.72%41.83%6.46%19.21%4.36%典型城市不同出行距離范圍的出行方式比例 城市居民出行方式

22、結(jié)構(gòu)預(yù)測 - 7 無錫市居民出行方式結(jié)構(gòu)步行OD矩陣自行車OD矩陣公交OD矩陣出租車OD矩陣摩托OD矩陣其他機(jī)動(dòng)車OD矩陣交通分布預(yù)測完成后，應(yīng)得到以下成果交通需求量模擬行駛路線選擇交通網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)交通量交通分配預(yù)測非平衡交通分配模型分類 工程中常采用方法交通分配完成后，應(yīng)得到以下成果道路路段交通量道路交叉口交通量道路路段服務(wù)水平道路交叉口服務(wù)水平道路路段平均車速道路交叉口平均延誤內(nèi)容二改進(jìn)的交通發(fā)生預(yù)測方法傳統(tǒng)的交通需求預(yù)測中，一般按照土地利用出行生成相關(guān)因素交通需求預(yù)測的程序進(jìn)行。出行生成包括出行發(fā)生和出行吸引，前者以城市居民的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特性為主，后者以土地使用的形態(tài)為主。傳統(tǒng)的交通需求預(yù)測，首

23、先把出行生成量劃分為發(fā)生量和吸引量，把居民的出行目的劃分為上班、上學(xué)、彈性以及回程四種，進(jìn)而根據(jù)小區(qū)土地利用性質(zhì)確定出影響這四種出行目的的出行發(fā)生相關(guān)因素。出行吸引預(yù)測方法主要兩種，一是直接以用地面積等代替吸引情況，二是首先預(yù)測各交通區(qū)的就業(yè)崗位，再以單位就業(yè)崗位的吸引率進(jìn)行吸引預(yù)測 傳統(tǒng)交通需求預(yù)測比較注重各種出行量與其影響因素之間的關(guān)系，其主要弊端是過程復(fù)雜。通過土地利用得到各小區(qū)相關(guān)因素的定量指標(biāo)，這就必然要求在具體的規(guī)劃項(xiàng)目中收集大量與其相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括小區(qū)人口數(shù)、勞動(dòng)力資源數(shù)、學(xué)生數(shù)、就業(yè)（就學(xué)）崗位數(shù)等，在由各小區(qū)的土地利用量化相關(guān)因素收集過程中，不僅由于牽涉部門眾多、數(shù)據(jù)來源多樣

24、而造成相關(guān)資料數(shù)據(jù)的收集困難，而且在現(xiàn)階段城市快速發(fā)展的情況下很難保證其精度。由此建立出行生成與相關(guān)因素的預(yù)測模型（回歸模型），難以保證模型的準(zhǔn)確性。 城市土地利用是城市交通需求的根源 不同的土地利用布局、不同的土地利用性質(zhì)和不同的土地利用強(qiáng)度，對應(yīng)著不同的交通需求。 直接建立土地利用與交通生成的相互關(guān)系模型土地利用出行生成相關(guān)因素交通需求土地利用交通需求“三步式”預(yù)測方法“兩步式”預(yù)測方法在大大簡化交通需求預(yù)測過程的同時(shí)提高預(yù)測結(jié)果的可靠性改進(jìn)方法思路宏觀預(yù)測：確定城市日出行總量。微觀預(yù)測：根據(jù)小區(qū)的交通生成權(quán)重，將出行總量分配至各交通小區(qū)。其核心內(nèi)容從土地利用特征著手，即土地利用性質(zhì)、土地

25、利用規(guī)模和土地利用強(qiáng)度 根據(jù)城市用地分類與規(guī)劃建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，城市用地分為10大類，不同性質(zhì)的用地對應(yīng)著不同的交通需求。 對于一個(gè)特定的交通小區(qū)而言，其內(nèi)部各類用地面積的不同，也就直接決定了該交通小區(qū)的交通生成。 公共設(shè)施居住用地工業(yè)用地倉儲(chǔ)用地對外交通市政設(shè)施道路廣場綠地、水域特殊用地其它用地 在對大量城市居民出行狀況進(jìn)行調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，城市中一般區(qū)域一天中的出行發(fā)生量與出行吸引量是相等的，并且不同性質(zhì)的用地出行發(fā)生、吸引量的表現(xiàn)形式不同。 不同性質(zhì)用地發(fā)生、吸引量的主要表現(xiàn)形式居住用地公共設(shè)施用地工業(yè)用地倉儲(chǔ)用地綠地出行發(fā)生量上班、上學(xué)、彈性出行彈性回程下班回程、公務(wù)回程下班回程、公務(wù)回程彈性回程出

26、行吸引量下班、放學(xué)、彈性回程彈性出行上班、公務(wù)出行上班、公務(wù)出行彈性出行改進(jìn)的交通生成預(yù)測方法思路 在進(jìn)行交通需求預(yù)測時(shí)，以不同種類用地性質(zhì)的土地面積為自變量，交通吸引量為因變量，以現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)資料，通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)回歸分析出各類用地的交通吸引權(quán)重值，繼而結(jié)合規(guī)劃年的土地利用，預(yù)測規(guī)劃年的小區(qū)出行吸引量，從而推算出行生成。 土地利用交通需求預(yù)測框圖各交通區(qū)出行吸引量規(guī)劃年交通發(fā)生總量吸引總量=發(fā)生總量規(guī)劃土地利用各類用地吸引權(quán)重未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)分析未來人均出行次數(shù)現(xiàn)狀城市土地利用和出行調(diào)查現(xiàn)狀人均出行次數(shù)現(xiàn)狀交通區(qū)出行吸引現(xiàn)狀交通小區(qū)土地利用各交通區(qū)出行發(fā)生量 此時(shí)，交通小區(qū)的人口不是影響出行量

27、的主要因素，而用地是影響交通需求的主要因素。 交通區(qū)出行吸引量（人次/日）可采用下式計(jì)算 式中：Aii交通小區(qū)出行吸引量（人次/日）； Kii交通小區(qū)的土地利用強(qiáng)度影響系數(shù)； G城市出行吸引總量（人次）； Ci、Ri、Mi、Wi、Ti、Ui、Si、Di、Gi、Ei分別為i交通小區(qū)內(nèi)的公共設(shè)施、居 住、工業(yè)、倉儲(chǔ)、對外交通、市政設(shè)施、廣場停車場、特殊用地、綠地和水 域及其它用地的用地面積（m2）； KC、KR、KM、KW、KT、KU、KS、KD、KG、KE分別為公共設(shè)施、居住、工業(yè)、 倉儲(chǔ)、對外交通、市政設(shè)施、廣場停車場用地、特殊用地、綠地和水域及其 它用地對出行吸引量的權(quán)重值。權(quán)重模型中各類用

28、地的權(quán)重值根據(jù)回歸得到不同城市的用地對交通吸引影響權(quán)重值相近 城市用地類別蘇州無錫南京蚌埠江陰公共設(shè)施用地0.460.450.430.460.42居住用地0.080.080.070.100.08工業(yè)用地0.220.230.230.210.24倉庫用地0.050.060.080.050.07對外交通用地0.040.050.060.050.04市政設(shè)施用地0.030.040.050.040.04廣場停車場用地0.040.030.050.050.06綠 地0.060.040.020.020.02特殊用地、水域及其他用地0.020.020.010.020.03典型城市用地對交通吸引的影響權(quán)重 改進(jìn)方法

29、優(yōu)點(diǎn)只需考慮土地利用情況，囊括其它所有因素各用地性質(zhì)的規(guī)?？梢院芫_的確定（總規(guī)資料）土地利用強(qiáng)度系數(shù)可根據(jù)居民出行資料綜合確定內(nèi)容三改進(jìn)的交通分布方式劃分組合預(yù)測方法傳統(tǒng)交通需求預(yù)測中，交通分布與方式劃分預(yù)測是分別進(jìn)行的，或先進(jìn)行分布預(yù)測后進(jìn)行方式劃分預(yù)測，或先進(jìn)行方式劃分預(yù)測后進(jìn)行分布預(yù)測，但無論采用何種次序其結(jié)果都存在不合理之處 。居民出行心理分析表明，出行方式與出行距離之間存在著密切的聯(lián)系。近距離出行以步行、自行車等非機(jī)動(dòng)化出行方式為主，隨著出行距離的增加，機(jī)動(dòng)化出行方式比例逐漸上升、非機(jī)動(dòng)化出行方式比例逐漸下降。 出行距離對出行方式選擇有重要影響 居民出行方式結(jié)構(gòu)隨出行距離的改變而變

30、化，并且與城市規(guī)模、城市經(jīng)濟(jì)水平、城市地形等條件有關(guān)。在城市總體客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)已經(jīng)確定的情況下，某種出行方式在不同出行距離下對應(yīng)的出行比例可用下表中的模型計(jì)算： 出行方式預(yù) 測 模 型步 行Y=b(x+1)-a a=0.0960R-0.6482B+5.1980T ，b=1.0719T+1.8335自行車Y=ax-b（x1.5km） a=0.0006R+0.2472B+1.0063T ，b=0.0552T+0.03191.5x3.5km） a=-0.0114R+0.2097B+0.7799T，b=0.9833T+1.3111公交車Y=ax+b（1x15km）a=0.0033R+0.0048G+0.0516B-0.1408T，b=0.3966T-0.0514小汽車Y=ax-b （x4km）a=-0.0024R-0.0019G+0.4264T，b=0.1163T+0.0089注：x出行距離，Y某種出行方式在這一出行距離下的出行比例、R城市半徑（Km）、 G人均GDP（萬元）、B障礙因素（根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查確定） T某種出行方式在城市總體客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)中的比例注：以上結(jié)論來自蘇州、昆山、常德、濮陽等典型城市居民出行距離曲線研究成果，不代表所有城市。但其他城市可采用同樣的分析方法，得到類似的結(jié)論。 分方式OD量并入分方式OD矩陣在全方式OD分布量中計(jì)算各出行方式的分擔(dān)量城市