道路交通需求預(yù)測與分析

第三章道路交通需求預(yù)測與分析第一節(jié)概述

道路交通需求分析預(yù)測的內(nèi)容，主要是根據(jù)道路交通系統(tǒng)及其外部系統(tǒng)的過去和現(xiàn)狀預(yù)測未來，根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)、客觀資料和邏輯判斷，尋求交通系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律和未來演變趨勢的過程。道路交通需求預(yù)測可以劃分為城市交通需求預(yù)測和區(qū)域交通需求預(yù)測兩大類。

城市交通需求分析與發(fā)展預(yù)測包括城市社會經(jīng)濟(jì)分析及發(fā)展預(yù)測、城市客運(yùn)交通分析及發(fā)展預(yù)測和城市貨運(yùn)交通分析及發(fā)展預(yù)測三大部分。

區(qū)域交通需求分析與發(fā)展預(yù)測包括區(qū)域客運(yùn)交通分析及發(fā)展預(yù)測和區(qū)域貨運(yùn)交通分析及發(fā)展預(yù)測兩大部分。第二節(jié)城市社會經(jīng)濟(jì)分析與發(fā)展預(yù)測

城市社會經(jīng)濟(jì)預(yù)測的內(nèi)容包括對現(xiàn)狀土地利用狀況的分析研究以及在此基礎(chǔ)上對與城市交通需求預(yù)測密切相關(guān)的土地利用未來情況進(jìn)行的預(yù)測。一、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展總指標(biāo)預(yù)測1、城市人口2、勞動力資源及就業(yè)崗位數(shù)3、在校學(xué)生數(shù)與就學(xué)崗位總數(shù)4、車輛擁有量5、城市規(guī)模和布局6、其它二、人口、勞動力總資源及學(xué)生居住分布預(yù)測三、就業(yè)、就學(xué)崗位分布預(yù)測

就業(yè)、就學(xué)崗位分布是社會經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的難點(diǎn)和重點(diǎn)，就業(yè)、就學(xué)崗位在各交通區(qū)的分布直接關(guān)系到交通吸引點(diǎn)的數(shù)量及其空間分布。

城市就業(yè)崗位總量中，各行業(yè)就業(yè)崗位的總量可用下式預(yù)測：

就業(yè)崗位分布預(yù)測主要根據(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。就學(xué)崗位分布一般根據(jù)各交通區(qū)的教學(xué)科研用地面積及密度按比例確定。

第三節(jié)城市客運(yùn)交通需求預(yù)測

目前常用的城市客運(yùn)交通需求發(fā)展預(yù)測方法是“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)生時選擇的道路“四階段”法各階段成果生成預(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)）交通流量一、出行生成預(yù)測出行生成預(yù)測分出行發(fā)生預(yù)測和出行吸引預(yù)測兩部分。

所謂出行生成，就是城市土地利用對城市居民出行意愿的作用結(jié)果。出行生成有兩種單位：一種是以車為單位，另一種是以人為單位。城市中交通工具復(fù)雜，一般都用人的出行次數(shù)為單位，車輛出行與人的出行之間可以相互換算。1、出行發(fā)生預(yù)測

出行發(fā)生預(yù)測按出行目的分類進(jìn)行。通常，居民出行目的分為上班、上學(xué)、公務(wù)、購物、文體、訪友、看病、回程及其他等九類。出行發(fā)生預(yù)測可相應(yīng)分為：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。上班、上學(xué)、回程合計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

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。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（1）上班出行預(yù)測上班出行產(chǎn)生量Yi=a+bXiXi---i小區(qū)勞動力數(shù)無錫市上班出行產(chǎn)生預(yù)測模型Y=-55.36+1.104X(R=.9835)（2）上學(xué)出行預(yù)測上學(xué)出行產(chǎn)生量Yi=a+bXiXi---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=1.396-4.83X(R=.9968)（3）彈性出行預(yù)測

彈性出行產(chǎn)生量Yi=a+bXiXi---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+0.6461X(R=.8395)

回程出行產(chǎn)生量Yi=a+bXiXi--i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=0.8990X(R=.9998)（4）回程出行預(yù)測2、出行吸引預(yù)測

與出行發(fā)生預(yù)測類似，出行吸引量預(yù)測也是按照上班、上學(xué)、彈性、回程四類出行目的分別建模，并采用相同的基本模型方法。（1）上班出行吸引預(yù)測上班出行吸引量Yi=a+bXiXi---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+1.0437X(R=.9982)（2）上學(xué)出行吸引預(yù)測

上學(xué)出行吸引量Yi=a+bXiXi---i小區(qū)就學(xué)崗位數(shù)

無錫市居民上學(xué)出行吸引預(yù)測模型Y=27.00+1.281X(R=.9061)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。

（3）彈性出行吸引預(yù)測（4）回程出行吸引預(yù)測回程出行吸引量Yi=a+bXiXi--i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+1.2625X(R=.9987)3、出行生成總量預(yù)測

將各類出行目的的城市居民出行發(fā)生量、吸引量相加，便形成城市居民所有目的出行生成量，它們分別是出行OD矩陣中的行和（交通區(qū)發(fā)生量）和列和（交通區(qū)吸引量）。訖點(diǎn)起點(diǎn)123Σ1103020602344050124318542698Σ6212496282城市居民出行量發(fā)生預(yù)測

出行分布預(yù)測是將各交通區(qū)居民出行發(fā)生量和吸引量轉(zhuǎn)化成為各交通區(qū)之間的出行交換量的過程，最常用的預(yù)測方法分為兩類：增長系數(shù)法和重力模型法。二、出行分布預(yù)測城市居民出行量分布預(yù)測1、增長系數(shù)法分布預(yù)測已知原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.Detroit模型

3.Fratar模型（1）平均增長率法設(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αi，j區(qū)現(xiàn)狀吸引交通吸引量aj和未來交通吸引量Aj之間的增長率為βj。平均增長率法假定未來分布交通量按平均值增長，即:

用上式計算出的Tij一般不會滿足約束條件：

因此，需要進(jìn)行反復(fù)迭代計算，即經(jīng)第一次計算Tij。之后，得出：

再用下式計算第二次近似值:

如此反復(fù)計算，直到收斂到等于或接近1為止.

平均增長率法特點(diǎn)計算簡單規(guī)律性強(qiáng)收斂速度慢

該方法應(yīng)用范圍一般針對交通源布局或交通設(shè)施布局等變化不大的情況下，或短期規(guī)劃時，適用于簡略的交通分布預(yù)測。（2）底特律法分布預(yù)測i區(qū)未來交通產(chǎn)生量的增長率為αi，j區(qū)未來交通吸引量的增長率為βj，F(xiàn)為規(guī)劃區(qū)交通生成總量的增長率，底特律法的計算公式為：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)行收斂計算。（3）Fratar法分布預(yù)測該方法認(rèn)為，兩交通區(qū)之間的交通量不僅與兩交通區(qū)的交通生成增長系數(shù)有關(guān)，而且還與整個規(guī)劃區(qū)域的各交通區(qū)的交通生成增長系數(shù)有關(guān)。弗雷特法計算時，需要進(jìn)行迭代計算。弗雷特法收斂速度快。Fratar模型(i,j=1,...n)ij發(fā)生強(qiáng)度吸引強(qiáng)度T(i,j)2、重力模型法分布預(yù)測已知各交通區(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

重力模型法綜合考慮了影響出行分布的地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)增長因素和出行空間、時間阻礙因素，它的基本假設(shè)為：交通區(qū)i到交通區(qū)j的出行分布量與i區(qū)的出行發(fā)生量、j區(qū)的出行吸引量成正比，與i區(qū)和j區(qū)之間的交通阻抗成反比。該模型結(jié)構(gòu)簡單，適用范圍較廣。與增長系數(shù)法相比，重力模型考慮的因素較為全面，尤其是強(qiáng)調(diào)了局部與整體之間的相互作用，比較符合實(shí)際情況，即使沒有完整的現(xiàn)狀OD表也能進(jìn)行預(yù)測，是交通規(guī)劃中使用最廣泛的交通分布預(yù)測模型。該模型較大的缺點(diǎn)是短距離出行分布預(yù)測偏大，尤其是區(qū)內(nèi)出行，預(yù)測時應(yīng)給予注意。（1）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)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，采用交通時間作為交通阻抗參數(shù)較為合適，此時的交通時間應(yīng)采用各交通區(qū)之間主要的交通方式的交通時間。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)計分析確定。（2）雙約束重力模型

目前，在規(guī)劃中應(yīng)用最廣泛、精度最好的是雙約束重力模型。所謂雙約束，即保證出行分布預(yù)測得到的OD矩陣，滿足以下條件：(1)(2)(3)雙約束重力模型的具體形式

交通分布模型方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)工程適用性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，考慮整個規(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，分布量無窮大未考慮約束條件，不適用雙約束模型考慮交通阻抗，考慮雙約束阻抗趨于零時，分布量無窮大廣泛使用常用交通分布預(yù)測模型特點(diǎn)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。交通分布預(yù)測方法的選擇城市流動人口出行分布預(yù)測

流動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、時間等變化對其分布的影響相對應(yīng)較小。因此流動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)測與流動人口出行分布類似，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)域交通分布預(yù)測區(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，如重力模型等。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)景出行預(yù)測中，可更多地采用重力模型法。

交通方式分擔(dān)預(yù)測即指在進(jìn)行了出行分布預(yù)測得到所有方式的OD矩陣之后，確定不同交通方式在交通區(qū)間OD量中所承擔(dān)的比例。交通方式劃分預(yù)測現(xiàn)行的常用方法有轉(zhuǎn)移曲線法、回歸模型法和概率模型法等。三、出行方式分擔(dān)預(yù)測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）城市交通方式組成步行純體力交通方式自行車半機(jī)動化交通方式機(jī)動車機(jī)動化交通方式公交車出租車摩托車單位車私家車1、轉(zhuǎn)移曲線法

城市各種交通方式的分擔(dān)比例與其影響因素之間的關(guān)系曲線，被稱為轉(zhuǎn)移曲線，利用轉(zhuǎn)移曲線法可以直接查得各種交通方式在城市交通區(qū)之間出行量中所占的比例。缺點(diǎn)是由于該轉(zhuǎn)移曲線是由現(xiàn)狀調(diào)查資料繪出，因此無法反映出在未來情況下，特別是當(dāng)影響因素發(fā)生改變時各交通方式分擔(dān)率的變化。秦皇島市五種出行方式的出行距離曲線圖

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)動車適合于中長距離出行。

通過建立交通方式分擔(dān)率與其相關(guān)因素之間的函數(shù)關(guān)系，得出回歸方程的方法即回歸模型法。

2、回歸模型法交通方式的回歸方法有時與交通生成的回歸方法組合使用，直接得出各種交通方式的交通生成，計算方法為：

而每個因素對它的影響是否就是簡單地相加，則難以肯定，也無法分析出來。因此，回歸分析方法仍存在一定的缺陷。式中：Gim——交通區(qū)i、交通方式m的交通產(chǎn)生（吸引）量；X1、X2…Xn——相關(guān)因素，如人口、土地利用、生活水平指標(biāo)等；

αm、β1m、β2m…βnm——回歸系數(shù)，根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查資料，用最小二乘法確定。

概率模型中最常用的是Logit模型，其函數(shù)形式為：3、概率模型法式中：Pijk——交通區(qū)i到交通區(qū)j的出行量中，交通方式k的分擔(dān)率；Uijk——交通區(qū)i到交通區(qū)j的交通方式k的效用函數(shù)；

n——交通方式的個數(shù)。其中，Uijk的計算公式為：

式中：am——待定系數(shù)；Xijkm——出行者從交通區(qū)i到交通區(qū)j采用交通方式k時的影響因素m；C——影響因素的個數(shù)。

從目前國內(nèi)城市交通預(yù)測的實(shí)踐來看，在進(jìn)行居民出行方式劃分預(yù)測中，一個普遍的趨勢是定性分析和定量分析相結(jié)合，在宏觀上依據(jù)未來國家經(jīng)濟(jì)政策、交通政策及相關(guān)城市的比較對未來城市交通結(jié)構(gòu)作出估計，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行微觀預(yù)測。首先在宏觀上考慮該城市現(xiàn)狀居民出行方式結(jié)構(gòu)及其內(nèi)在原因，定性分析城市未來布局、規(guī)模變化趨勢，交通系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展趨勢，居民出行方式選擇決策趨勢，并與可比的有關(guān)城市進(jìn)行比較，初步估計規(guī)劃年城市交通結(jié)構(gòu)可能的取值。

其次在微觀上，根據(jù)城市居民出行調(diào)查資料統(tǒng)計計算出不同距離下各種交通方式分擔(dān)率，然后，考慮各交通方式特點(diǎn)、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)、最佳服務(wù)距離，不同交通方式之間的競爭轉(zhuǎn)移的可能性以及居民出行選擇行為心理等因素，對現(xiàn)狀分擔(dān)率進(jìn)行修正，通過若干次試算，使城市總體交通結(jié)構(gòu)分布值落在第一步所估計的可能取值范圍之內(nèi)。交通分布預(yù)測完成后，應(yīng)得到以下成果步行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)動車OD矩陣第四節(jié)城市貨運(yùn)交通需求發(fā)展預(yù)測

城市貨運(yùn)交通需求預(yù)測的具體內(nèi)容包括城市貨物出行總量預(yù)測、貨物出行產(chǎn)生預(yù)測、貨物出行吸引預(yù)測及貨物分布預(yù)測四個方面。一、城市貨物出行總量預(yù)測

一個城市的貨運(yùn)總量與該城市的國民生產(chǎn)總值、商品零售額、土地使用有著密切的關(guān)系，通常城市道路貨運(yùn)總量通過與該城市國民生產(chǎn)總值、商品零售額的歷史資料建立回歸模型預(yù)測，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)區(qū)分布進(jìn)行修正。二、交通區(qū)貨運(yùn)發(fā)生、吸引量預(yù)測式中：Hi——交通區(qū)i的貨運(yùn)生成量；Pi——交通區(qū)i的貨運(yùn)生成（產(chǎn)生、吸引）的相對權(quán)值；Ai——交通區(qū)i的相關(guān)用地面積；H總——城市的貨運(yùn)生成總量。

對大型企業(yè)的貨運(yùn)發(fā)生、吸引量要做專門預(yù)測，最后進(jìn)行貨運(yùn)總量的平衡。三、城市貨運(yùn)分布預(yù)測

用于城市貨運(yùn)分布預(yù)測的預(yù)測方法與客運(yùn)一致，貨運(yùn)分布預(yù)測中最常用的模型為雙約束重力模型，客、貨運(yùn)分布預(yù)測的模型參數(shù)因差異較大需分別進(jìn)行標(biāo)定。

所謂交通分配就是把各種出行方式的空間OD量分配到具體的交通網(wǎng)絡(luò)上，通過交通分配所得的路段、交叉口交通量資料是檢驗(yàn)道路規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)是否合理的主要依據(jù)之一。第五節(jié)網(wǎng)絡(luò)交通流交通分配交通需求量模擬行駛路線選擇交通網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)交通量國際上通常將交通分配方法分為平衡模型與非平衡模型兩大類，并以Wardrop第一、第二原理為劃分依據(jù)。Wardrop第一