北京交通大學交通規(guī)劃課程設計實驗報告最終版模板

北京交通大學交通規(guī)劃課程設計實驗報告最終版資料內(nèi)容僅供參考，如有不當或者侵權，請聯(lián)系本人改正或者刪除?！督煌ㄒ?guī)劃》實驗報告小組成員:XXXXXXXXXXXXXXXXX指導老師:陳旭梅王穎目錄一、實驗概述………………………41、實驗背景………………………41.1實驗目的………………41.2實驗任務………………42、會議紀要……………………43、小組分工……………………5二、交通調查實驗報告…………51、RTMS介紹……………………51.1RTMS概況………………51.2RTMS檢測原理…………61.3RTMS工作性能………………………72、RTMS檢測數(shù)據(jù)與實際測量數(shù)據(jù)的對比分析………………82.1傳感器位置…………82.2對比分析……………83、交通流三要素間關系的分析………………103.1車速與車流密度間的關系……………113.2車流量與車流密度間的關系…………113.3車速與車流量間的關系………………12三、交通規(guī)劃實驗報告…………121. 北下關簡介…………………122. 交通量調查…………………133. 交通軟件tranCAD使用……………………143.1. 軟件概述…………143.2. 在使用transCAD之前的準備工作………………143.3. 建立地理文件,劃分交通小區(qū)……………………143.4. 建立線地理文件,輸入路網(wǎng)數(shù)據(jù)…………………153.5. 創(chuàng)立小區(qū)質心,并將質心連接至路網(wǎng)……………153.6. 創(chuàng)立邏輯網(wǎng)絡文件………………163.7. 進行OD反推………………………163.7.1創(chuàng)立初始矩陣…………………163.7.2進行OD反推操作………………173.8. 發(fā)生與吸引交通量預測…………183.8.1建立數(shù)據(jù)表,并輸入數(shù)據(jù)………183.8.2建立預測模型,估計回歸模型參數(shù)……………193.8.3預測未來發(fā)生交通量…………203.8.4預測未來吸引交通量…………203.8.5將數(shù)據(jù)表文件和小區(qū)建立聯(lián)系………………223.8.6平衡發(fā)生與吸引交通量………223.8.7畫出發(fā)生與吸引交通量的柱形圖……………233.9. 出行分布量預測…………………253.9.1生成小區(qū)間的出行阻抗矩陣…………………253.9.2增長系數(shù)法……………………273.9.3重力模型法……………………293.10. 交通分配…………323.10.1矩陣的索引轉換………………323.10.2進行分配………………………323.10.3作出流量分配圖………………334. 總結與改進…………………35四、實驗心得………………………35一、實驗概述1、實驗背景1.1實驗目的本實驗是在交通流數(shù)據(jù)采集的基礎上,指導學生完成對象區(qū)域的交通網(wǎng)絡設計、社會經(jīng)濟指標、交通量的統(tǒng)計分析,交通需求預測、交通狀態(tài)評估等任務。培養(yǎng)學生深入掌握《交通規(guī)劃》的理論知識和技術方法,滿足交通規(guī)劃、路網(wǎng)設計、交通管理、智能交通等相關工程領域對學生具備交通數(shù)據(jù)采集和分析、交通需求預測及分析、交通網(wǎng)絡制作、TransCAD專業(yè)軟件操作或計算機編程等基本技能和素質要求,增強學生實踐動手和自主創(chuàng)新能力,為將來投入該領域的研究和開發(fā)奠定一定的基礎。1.2實驗任務本實驗由交通調查和交通規(guī)劃實驗兩部分組成。交通調查實驗的內(nèi)容具體為以北京交通大學周邊區(qū)域的幾個典型交叉口為調查對象,進行數(shù)據(jù)采集實驗,應用交通流數(shù)據(jù)采集與分析的基本原理和方法,熟悉了解RTMS的工作原理和工作模式,并獲得RTMS的數(shù)據(jù)進行分析,借助調查的數(shù)據(jù),做交通量的統(tǒng)計分析,并分析交通流三要素流量、速度和密度之間的關系。交通規(guī)劃實驗部分的具體內(nèi)容為以北下關為規(guī)劃區(qū)域,調查要求路段的交通量、車速等數(shù)據(jù),并借助transCAD劃分規(guī)劃區(qū)域的交通小區(qū),同時進行基年的OD反推,得出小區(qū)之間的分布交通量;另一方面,借助軟件中的各種模型預測將來的分布交通量并將其分配到道路網(wǎng)中。2、會議紀要5月26日,我們小組開了第一次實驗會議。具體內(nèi)容就是安排規(guī)劃交通量調查實驗的任務分工。我們計劃在27號上午8:00-9:00在西門天橋以及29號下午3:30-4:30在東門天橋進行兩次實際交通量的測量。7月1日,我們交通規(guī)劃班的各位組長們開了一個短會,會議內(nèi)容為安排合作測定北下關轄區(qū)各個路段的交通量。我們將轄區(qū)內(nèi)各個路段分給每個小組,并統(tǒng)一在7月2日下午5:00-6:00進行交通量測量。7月4日,我們小組開了第三次會議,內(nèi)容為具體商量兩個實驗的內(nèi)容,并給每位成員安排任務(任務分工見下)。之后,我們小組每天下午2:00都會到學生活動中心三層按照任務分工完成實驗內(nèi)容。3、小組分工XXXX:擔任組長,負責會議組織,參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析及部分報告的編寫,同時負責展示ppt;XXXX:參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析,任務二部分主負責transCAD軟件的的使用(XXX和XXXX參與進行),以及最后報告的修改和整合XXXX:參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析,主要負責任務一RTMS的數(shù)據(jù)處理(XXXX和XXXX參與進行),以及任務一報告的撰寫XXXX:參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析,主要負責任務二部分報告的撰寫XXXX:參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析,主要負責ppt的制作和部分報告的撰寫;XXXXX:參與路網(wǎng)數(shù)據(jù)收集分析,每次小組會議的記錄員。在工作中并不是分離工作,某部分的工作都是在某一成員領導、其它成員協(xié)助的工作模式下完成的。同時,我們也在最后保證了每個小組成員都完整地使用過transCAD,進行了所有的軟件操作過程。二、交通量調查實驗報告1、RTMS介紹1.1RTMS概況RTMS(RemoteTrafficMicrowaveSensor遠程交通微波雷達檢測器)是一種用于監(jiān)測交通狀況的再現(xiàn)式雷達裝置。它能夠測量微波投影區(qū)域內(nèi)目標的距離,經(jīng)過距離來實現(xiàn)對多車道的靜止車輛和行駛車輛的檢測。RTMS在微波束的發(fā)射方向上以2米(7英尺)為一層面分層面探測物體,RTMS微波束的發(fā)射角為40度,方位角為15度。安裝好以后,它向公路投影形成一個能夠分為32個層面的橢圓形波束,這個橢圓的寬度取決于選擇的工作方式,并因檢測器安裝角度和安裝距離的不同稍有變化。RTMS有兩種安裝設置和多種工作模式。側向安裝時,設備安裝在路旁的桿子上,保持微波的投影與車道正交,分層面的波束能夠提供相互獨立的八個探測區(qū)域,可適應于不同道路狀況。被探測車道能夠被定義為一個或多個微波層面。波束覆蓋區(qū)的寬度決定了探測道的長度。正向安裝時,設備安裝在龍門架上,其微波束發(fā)射方向與車輛行駛方向一致。此種設置檢測器不能區(qū)分車道,因此必須經(jīng)過調節(jié)好瞄準角度來使微波投影對應單一的車道。1.2RTMS檢測原理RTMS接收到微波投影區(qū)域內(nèi)各種表面的連續(xù)不斷的回波,如人行道,柵欄,車輛以及樹木等。在每一個微波層面內(nèi)的固定物體回波信號將形成背景閾值,如果回波信號的強度高于該微波層面的背景閾值,則表明有車輛存在。在RTMS設置時,”背景獲取”可在30秒內(nèi)完成。在正常使用時也會經(jīng)常調節(jié)。例如,來自停止車輛的回波信號在30分鐘內(nèi)成為背景,檢測將被終止,車道對應的輸出開關將被釋放。相反的,當車輛離開時,背景閾值會很快降至初始狀態(tài),新的背景閾值在30秒內(nèi)形成。最強的回波信號來自車輛的垂直表面的反射,水平表面(如車頂)將散射微波,回波信號較弱。接收到的回波信號的強弱取決于車輛的反射面,實際接收信號是多重反射信號的總和。有時來自各處的信號可能不是同一相位而導致信號會低于閾值,此時短暫的低電平信號稱為零信號。為避免由零信號產(chǎn)生的誤判,RTMS對信號處理時引入一個參數(shù)—”擴展延遲時間(EDT)”,持續(xù)時間短于EDT的零信號將被忽略。閾值和EDT是兩個參數(shù),當操作模式選定后其默認值也就設置了。經(jīng)過參數(shù)設置能夠優(yōu)化檢測器的運行。1.3RTMS工作性能微波雷達檢測器是一個實時再現(xiàn)的檢測器,設備適合安裝在路邊的立桿或橫跨路面的結構上,并提供以下功能:再現(xiàn)在檢測區(qū)域內(nèi)運動或停止的車輛按用戶所設定的數(shù)據(jù)周期(范圍從10至600秒)提供交通數(shù)據(jù),并能夠經(jīng)過串行通信線傳輸?shù)狡渌O備交通數(shù)據(jù)必須和代表每一個檢測車道的對線開關同步在路邊側向模式中,8個車道中每個車道的數(shù)據(jù)必須包括以下內(nèi)容:1)車流量2)車道占有率3)平均速度4)有4個由用戶所定義的車輛長度分級微波雷達檢測器安裝在橫跨結構上(前方正向模式),必須監(jiān)測單獨一條車道并提供以下交通數(shù)據(jù):1)車流量、占用率、平均速度和車輛行駛方向2)每一車輛的速度、行駛方向和長度3)分級范圍內(nèi)的統(tǒng)計車流量,多達7個速度分級和7個長度分級微波雷達檢測器允許用戶定義傳送數(shù)據(jù)的內(nèi)容微波雷達檢測器經(jīng)過串行數(shù)據(jù)提供遠程電源電壓指示(包括電池)2、RTMS檢測數(shù)據(jù)與實際測量數(shù)據(jù)的對比分析2.1傳感器位置表2.1.1傳感器位置表傳感器編號傳感器位置車道數(shù)4001體育館(西門)54002出版社(南門)24003學苑4號樓(東門)24004交大東校區(qū)東門22.2對比分析我們小組從RTMS檢測得到的數(shù)據(jù)中,篩選出5月27日上午8:00-9:00以及5月29日下午3:30-4:30的數(shù)據(jù),并與我們實際測量得到的交通量進行對比,具體結果如下表:表2.2.1西門4001傳感器數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)表圖2.2.1西門4001傳感器數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)對比圖表2.2.2東門4003傳感器數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)表圖2.2.2東門4003傳感器數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)對比圖經(jīng)過對比分析,我們發(fā)現(xiàn)RTMS數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)是有一定的誤差的,可是誤差并不是很大,而且人工計數(shù)時也存在誤差,因此說明RTMS還是非常準確的。3、交通流三要素間關系的分析交通流三要素為交通量、交通密度和速度。其中交通量由RTMS數(shù)據(jù)中volume表示;速度用speed表示;交通密度由于與占有率成正比,故用占有率Occupancy代表交通密度,進行與另外兩個變量關系的分析研究。我們小組用RTMS4001在5月27日一天的檢測數(shù)據(jù),進行三要素之間關系的研究。首先,我們先對數(shù)據(jù)進行篩選。我們認為,車速為零以及車速大于二百的數(shù)據(jù)位無效數(shù)據(jù),并將其剔除。然后,對于同一時刻,我們將不同車道上的車速以車流量為權重進行加權平均,將不同車道上的車流密度直接進行平均。如圖:表2.3.1用Excel對數(shù)據(jù)進行分類匯總最后,得到最終數(shù)據(jù),如圖:表2.3.2用Excel得到的最終數(shù)據(jù)將得到的最終數(shù)據(jù)用matlab進行繪圖。3.1車速與車流密度間的關系圖2.3.1車速與車流密度間的關系圖由圖像能夠看出,當車流密度較小時,車速較快,反之,當車流密度很大時,車速較小。這與實際情況相符。3.2車流量與車流密度間的關系圖2.3.2車流量與車流密度間的關系圖在拐點之前,道路處于不擁擠狀態(tài),當車流密度變大時,車流量也會隨之變大;而在拐點之后,道路處于擁擠狀態(tài),當車流量變大時,由于車輛很難進入道路,因此車流量反而隨之減少。3.3車速與車流量間的關系圖2.3.3車速與車流量間的關系圖由圖像能夠看出,當車流量增大時,車速隨之減少,而且能夠看出,車速大多集中在40-80km/h之間。三、交通規(guī)劃實驗報告北下關簡介北下關街道轄區(qū)總面積6.04平方公里,在全國第六次人口普查中查明北下關常住人口為15.9萬人。北下關街道工委和街道辦事處駐海淀區(qū)學院南路47號,位于海淀區(qū)東南部,地處中關村科技園區(qū)中心區(qū),轄區(qū)東起京包鐵路(城鐵輕軌),與北太平莊街道相鄰;南至長河,與西城區(qū)相鄰;西起中關村南大街,與紫竹院街道相鄰;北至北三環(huán)西路,與中關村街道相鄰,轄區(qū)面積6.04平方公里。圖3.1.1北下關轄區(qū)內(nèi)現(xiàn)有社區(qū)居委會35個,有蒙、滿、回等22個少數(shù)民族,至底戶籍人口124299人,外來人口3萬余人。駐地區(qū)部隊6個,法人單位近4000家(第一次經(jīng)濟普查數(shù)據(jù))。轄區(qū)教育院校集中,有北京交通大學、中央財經(jīng)大學、解放軍藝術學院、北京廣播電視大學等大學4所,第一零五中學、交大附中、人大附中分校等中學3所,交大附小、北下關小學、向東小學、農(nóng)科附小等小學4所。轄區(qū)內(nèi)一類大街2條,二類大街2條,街巷圖3.1.1北下關右上圖3.1.1是本次規(guī)劃的衛(wèi)星截圖,規(guī)劃范圍為:北到學院南路,南到北京動物園,西到中關村外大街,東到地鐵十三號線。交通量調查在后續(xù)的預測工作中必須使用到路段斷面交通量,因此我們要進行路段斷面交通量的實際測量工作。由于道路繁多,工作量龐大,因此我們采取的是全班分組分工測量最后匯總數(shù)據(jù)方法,采用人工計數(shù)法,獲得各條道路的交通量,具體工作分組如下圖3.2.1:圖3.2.1圖3.2.1小組分工本次實測只考慮機動車,且機動車只考慮大型車(客車,大貨車等)和小汽車(轎車、面包車等),經(jīng)過組內(nèi)分工完成各組分片的交通量的調查,并按系數(shù)進行折算,時段為7月2日17:30至18:30,每次計時間隔為10min,具體計數(shù)表格如右下表3.2.1:表3.2.1交通量調查表本小組共6表3.2.1交通量調查表交通軟件tranCAD使用軟件概述TransCAD是第一個供交通專業(yè)人員使用而設計的地理信息系統(tǒng)(GIS),用來儲存,顯示,管理和分析交通數(shù)據(jù)。TransCAD把GIS和交通模型的功能組合成一個單獨的平臺,以提供其它軟件無法與之匹敵的各種功能.TransCAD可用于任何交通模式,任何地理比例尺寸,和任何細節(jié)程度。TransCAD的特點是易學易用,其主要技術特點是:菜單驅動、直觀明了的用戶界面;一整套建模技術和方法;全面的二次開發(fā)和腳本宏語言;支持.NET;構建于自主開發(fā)的強大的交通地理信息系統(tǒng)平臺之上,同時支持幾乎所有的其它地理信息系統(tǒng);容易從其它規(guī)劃軟件轉換;互聯(lián)網(wǎng)查詢和發(fā)布功能。在使用transCAD之前的準備工作圖3.3.1小區(qū)劃分在使用之初,考慮到在后續(xù)工作會產(chǎn)生大量需要存儲的文件,因此事先在一個文件夾里面建立好分類的子文件夾,分別命名為area、cent、OD_base、matrix、net、street,area文件夾內(nèi)存放小區(qū)地理文件,cent文件夾存放質心地理文件,OD_base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文件夾存放各個矩陣文件,net存放網(wǎng)絡文件,圖3.3.1小區(qū)劃分3.3建立面地理文件,劃分交通小區(qū),將所截圖片存儲為tif格式然后用transCAD打開。點擊左上newfile按鈕選擇地理文件,后能夠看到彈窗上顯示出點地理文件、線地理文件、面地理文件的按鈕,本次選擇面地理文件,后續(xù)新建工作與此類似,經(jīng)過選擇不同地理文件建立不同性質圖層。將小區(qū)圖層命名為area1,并用繪圖工具畫出交通小區(qū),并對小區(qū)進行編號,劃分好10個交通小區(qū)如圖3.3.1所示。Area1的默認屬性只有ID和area。圖圖3.3.2路網(wǎng)3.4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)立路網(wǎng)圖層street1。建立好路網(wǎng)如下圖3.3.2所示。Street的默認屬性屬性為ID、Dir、Length,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),并輸入相應的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標注路段的名稱、長度、起點、終點、車道數(shù)、速度、通行能力、實際交通量和行駛時間。在實際調查中我們的交通單位是每十分鐘,這里要轉換為小時交通量。標注流向時經(jīng)過點的方向來確定,標明A、B點的ID。建立好的路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫如下圖3.3.5所示。圖3.3.3路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫3.5創(chuàng)立小區(qū)質心,并將質心連接至路網(wǎng)將圖層置為area,在菜單欄Tools--Export,在對話框中To項選擇StandardGeographicFile。在ExportAsCentroidPoint處打鉤,點擊OK,選擇位置保存。對話框如右圖3.3.4所示:圖3.3.4輸出小區(qū)質心之后在MapLayer中添加進剛剛保存的質心層。在Tools--MapEditing—Connect將質心與路網(wǎng)相連,在Fill選項卡中將NodeField設置為Index。Fillwith選擇IDsfromarealayer,則質心與路網(wǎng)相連接了,如圖圖3.3.4輸出小區(qū)質心選中新增的路段將Time與Capacity設為0.01與10000。這是因為新增路段是虛擬而不存在的,因此假設在這些路段上的通行時間為極小,這些路段的通行能力為無窮大。圖3.3.5將小區(qū)與路網(wǎng)相連3.6創(chuàng)立邏輯網(wǎng)絡文件在transCAD中,為路網(wǎng)創(chuàng)立的線類型地理文件只是一個包含了屬性數(shù)據(jù)的地圖,為了能在路網(wǎng)中進行路徑分析、交通分配等,還需要在這個地理文件的基礎上創(chuàng)立網(wǎng)絡(networks)文件。此處的網(wǎng)絡是指邏輯網(wǎng)絡,它與數(shù)學中有向圖的概念十分相似。點擊菜單欄Networks/Paths—Creat,對話框如右圖3.3.6所示。在OtherLinkField中選擇Time、Capacity、Count。在net文件夾,存儲為net1文件。為反推和后續(xù)交通流分配做準備。圖圖3.3.6創(chuàng)立網(wǎng)絡3.7進行OD反推3.7.1創(chuàng)立初始矩陣這個矩陣最好是一個歷史OD矩陣,如果沒有創(chuàng)立一個除對角線為0外其它全為1的矩陣也能夠,它為兩個目的服務:<1>為輸出OD矩陣設置尺寸,<2>為反推OD矩陣設置原始值。因此,這個基礎OD矩陣是很重要的。由于沒有原始的OD表,于是建立對角線為0其它為1的初始矩陣。圖3.3.7圖3.3.7創(chuàng)立一個矩陣圖圖3.3.8初始矩陣將圖層置為area,點擊菜單欄File—New,選擇Matrix,點擊OK,將其命名為OD_Base,將下面的Matrix1改成ALL,保存為OD_Base在Matrix文件夾下,這樣就創(chuàng)立了一個基礎OD矩陣,在矩陣中添加元素1,并將對角線元素改為0,如圖3.3.8所示。3.7.2進行OD反推操作選擇street圖層,點擊菜單欄Planning--ODMatrixEstimation,在MatrixFile欄選擇剛剛建立的初始矩陣OD_Base,在Time,Capacity和Count欄分別選擇對應的選項,方法默認為用戶平衡,阻抗系數(shù)設置為默認none,Iterations為迭代次數(shù),Convergence為收斂系數(shù),這里均設為默認值,點擊OK,如下圖3.3.9。圖圖3.3.9OD反推確認進行反推得到的基年OD數(shù)據(jù)如下圖3.3.10。圖3.3.10基年OD表發(fā)生與吸引交通量預測3.8.1建立數(shù)據(jù)表,并輸入數(shù)據(jù)我們預測發(fā)生和吸引交通量要用到線性回歸的方法,求出回歸系數(shù),因此需要先建立數(shù)據(jù)表。點擊File-New-Table,選擇Fixed-formatbinary表示固定模式的二進制,點擊OK,如下圖3.3.11所示。圖3.3.11建立數(shù)據(jù)表建立數(shù)據(jù)表后,添加屬性現(xiàn)狀發(fā)生量P_BASE,現(xiàn)狀吸引量A_BASE,現(xiàn)狀的人口數(shù)量POP_BASE,將來人口數(shù)量POP_FUR,將來的發(fā)生量P_FUR,將來吸引量A_FUR,如下圖3.3.12所示。圖3.3.12添加數(shù)據(jù)表屬性添加完屬性之后,新建好的數(shù)據(jù)表文件為以下的形式,如圖3.3.13所示。圖圖3.3.13數(shù)據(jù)表文件3.8.2建立預測模型,估計回歸模型參數(shù)將圖層置為area層,在菜單欄中選擇Statistics—ModelEstimation。在Independent選項卡選擇自變量為基年人口數(shù)POP_BASE,加入EstimationFileds。在Dependent選項卡中選擇因變量為基年發(fā)生交通量P_BASE,點擊OK保存模型,命名為Pro,則完成對發(fā)生量的模型估計。同理,重復上部分內(nèi)容,在Dependent選項卡中選擇因變量為基年吸引交通量A_BASE,點擊OK保存,命名為Att,則完成對吸引量的模型估計。圖3.3.14建立預測模型3.8.3預測未來發(fā)生交通量運用模型對未來的發(fā)生交通量進行預測。也能夠運用原單位法來預測未來的交通量。點擊菜單欄Statistics—ModelEvaluation。打開之前保存的發(fā)生預測模型,出現(xiàn)Forecast窗口。在ResultsIn中選擇將來發(fā)生量P_FUR,將對應的ForecastedVariable選擇為POP_FUR,點擊OK,系統(tǒng)自動將結果填入P_FUR中。如下圖3.3.15所示。圖3.3.15預測發(fā)生交通量3.8.4預測未來吸引交通量吸引預測同發(fā)生預測的步驟,在完成吸引量的模型估計后,只需將resultsin改為將來吸引量A_FUR即可。預測得到未來三年發(fā)生、吸引交通量如下圖3.3.16～圖3.3.18圖3.3.16的發(fā)生與吸引交通量圖3.3.17的發(fā)生與吸引交通量圖3.3.18的發(fā)生與吸引交通量3.8.5將數(shù)據(jù)表文件和小區(qū)建立聯(lián)系為了對小區(qū)的出行生成量進行分析,我們要將數(shù)據(jù)表和交通小區(qū)建立聯(lián)系。打開我們的小區(qū)文件,在菜單欄中選擇Dataview-Join,將兩個文件相連接,經(jīng)過ID,如下圖3.3.19所示。這樣兩個文件就聯(lián)系起來了。圖3.3.19建立聯(lián)系圖3.3.20建立聯(lián)系后的數(shù)據(jù)表(以數(shù)據(jù)為例)3.8.6平衡發(fā)生與吸引交通量在上面所列的數(shù)據(jù)表中發(fā)生與吸引交通量并不平衡,此時需要經(jīng)過調整使兩者的和相等。點擊菜單欄Planning--Balance將Vector1和Vector2分別選為P_FUR和A_FUR,方法選擇固定變量1,即將來吸引量。點擊OK保存。圖3.3.21平衡發(fā)生與吸引平衡之后的結果如下圖3.3.22。(ID1后面顯示的是平衡后預測得到的發(fā)生于吸引交通量)圖3.3.22平衡后的發(fā)生與吸引交通量(以為例)右鍵點擊A_FUR,選擇Fill,選擇Formula,將FieldList選擇為[[A_FUR]],即將平衡后數(shù)據(jù)填入將來吸引量中,方可關閉此窗口。至此,完成了出行的發(fā)生吸引預測。3.8.7畫出發(fā)生與吸引交通量的柱形圖我們能夠建立柱形圖,以便于更直觀的了解和分析未來發(fā)生與吸引交通量的變化情況。首先,將小區(qū)作為當前的活動窗口,運用小區(qū)未來發(fā)生量P_FUR和未來吸引量A_FUR的數(shù)據(jù)建立未來三年間小區(qū)發(fā)生量與吸引量的柱形圖,如下圖3.3.23～圖3.3.25所示。圖3.3.23生成和吸引交通量預測直觀圖圖3.3.24生成和吸引交通量預測直觀圖圖3.3.25生成和吸引交通量預測直觀圖出行分布量預測分布交通量的預測一般有兩類方法,分別為增長系數(shù)法和綜合法,增長系數(shù)法又包含常系數(shù)法、平均增長系數(shù)法、底特律法、福萊特法、福尼斯法。綜合法包括重力模型法、介入機會模型法、最大熵模型法等,部分方法比較復雜,計算量大,可是借助transCAD內(nèi)部已置入的模型我們能夠很輕松地利用這些模型完成預測。3.9.1生成小區(qū)間的出行阻抗矩陣首先,打開路網(wǎng)數(shù)據(jù),將node層設為可見并設置為當前層,點擊數(shù)據(jù),可得下圖3.3.26所示數(shù)據(jù)。圖3.3.26點層數(shù)據(jù)選擇菜單欄Selection-SelectbyCondition,在EnteraCondition中輸入index<>null,如下圖3.3.27所示,則質心點被選擇了出來。圖3.3.27將質心點選擇出來圖3.3.28被選出質心點的路網(wǎng)選出質心點之后,就能夠對質心點之間的阻抗進行計算。選擇菜單欄中Networks/Paths—MultiplePaths,輸入建立的網(wǎng)絡文件,確定,如下圖3.3.29所示,將時間設為最小,并選擇MatrixFile選項,點擊OK后保存在Matrix文件夾下。得到阻抗矩陣。圖3.3.29建立阻抗矩陣圖3.3.30圖3.3.30阻抗矩陣3.9.2增長系數(shù)法我們需要打開兩組數(shù)據(jù),一個是之前反推的現(xiàn)狀OD矩陣,還有一個是未來年的出行發(fā)生吸引量數(shù)據(jù)表,如圖3.3.31所示。圖3.3.31需要準備的兩組數(shù)據(jù)點擊菜單欄Planning—TripDistribution—GrowthFactorMethod。在右下角的發(fā)生吸引量分別選擇P_FUR和A_FUR,點擊OK保存。圖3.3.32增長系數(shù)法預測結果如下圖3.3.33～圖3.3.35:圖3.3.33出行分布量預測結果圖3.3.34出行分布量預測結果圖3.3.35出行分布量預測結果3.9.3重力模型法重力模型是一種最常見的模型,她根據(jù)牛頓的萬有引力定律,即兩物體之間的引力與兩物體的質量之積成正比,而與她們之間距離的平方成反比類推而成。重力模型法相對增長系數(shù)法而言步驟較多,需要先建立小區(qū)阻抗矩陣(在3.9.1中已經(jīng)介紹過了),并標定重力模型中的參數(shù),最后才能運行模型。這些都是由重力模型本身的性質所導致的。準備工作在用重力模型圖3.3.23圖3.3.23更改索引圖3.3.36準備工作標定重力模型的參數(shù)點擊菜單欄Planning—TripDistribution—GravityCalibration,Matrixfile為反推的OD矩陣。下方Function選擇InversePower,右邊的阻抗矩陣選擇之前建立的阻抗矩陣,點擊OK保存。如下圖3.3.37所示。圖3.3.37標定參數(shù)得到b為重力模型標定的參數(shù)如下圖3.3.38:圖3.3.38阻抗系數(shù)應用重力模型點擊菜單欄Planning—TripDistribution—GravityApplication。在General選項卡中選擇好發(fā)生與吸引量,Productions中選擇P_FUR,Attractions中選擇A_FUR。在FunctionFactors選項卡中的FactionsComesFrom選擇Inverse,并在b中填入之前得到的系數(shù)。右邊選擇之前建立的阻抗矩陣。點擊OK保存。如圖3.3.39所示。圖3.3.39應用重力模型預測結果如下圖3.3.40～3.3.42所示:圖3.3.40重力模型法預測結果圖3.3.41重力模型法預測結果圖3.3.42重力模型法預測結果交通分配3.10.1矩陣的索引轉換打開未來年份的OD矩陣,在矩陣中的某一點點擊右鍵,選擇Indices這一項,這里我們選擇新建索引,在Field欄選項Index,在下面Selection欄選擇Selection,選擇OK。然后在MatrixIndices中將兩項都選擇為New,如下圖3.3.43所示。圖3.3.43更改OD矩陣ID3.10.2進行分配將圖層置為street,點擊菜單欄Planning—TrafficAssignment,將網(wǎng)絡文件加載,將方法選擇為UserEquilibrium,點擊OK后保存。分配數(shù)據(jù)如下圖3.3.44所示。圖3.3.44分配結果作出流量分配圖點擊菜單欄Planning—PlanningUtilities—CreatFlowMaps。作出流量分配圖。圖3.3.45顯示交通流分配顯示分配結果如下圖3.3.46~圖3.3.48:圖3.3.46預測的交通量分配圖3.3.46預測的交通量分配圖3.3.47預測的交通量分配圖3.3.48預測的交通量分配總結與改進4.1交大東路和交通大學路在今后五年會比較擁擠,這與實際情況相符,這兩條路都相對較窄,與較大車流路段相連,路邊都設置有停車場,在交通量普遍增加的前提下容易飽和。4.2部分路段如西直門外大街和中關村南大街以及北三環(huán)在預測結果中素流量較大但負荷度并不高,自然情況下不會過于擁堵。4.3在數(shù)據(jù)收集過程中并沒有十分嚴格的采集手段和處理,因此可能導致最終的結果與實際有部分出入。四、實驗心得XXXX:我覺得在在本次試驗中,我們組經(jīng)過交通調查與transCAD的使用對今后交大周邊的發(fā)展進行了規(guī)劃,了解了交大周邊的交通現(xiàn)狀并對其進行了一系列的分析,加強了對交大周邊路網(wǎng)的了解,對其具體規(guī)劃打下了堅實的基礎。首先是任務一交通調查實驗,在調查的過程中我們適時的體驗到了書本上的集中交通調查的方法,雖然是頂著炎炎烈日,常常是汗流浹背,可是得到了我們辛苦收集出的數(shù)據(jù)后內(nèi)心還是很有成就感的。之后我們對采集到的數(shù)據(jù)進行了初步處理,直觀的感受到了交大周邊的交通狀況,也體驗到了調查的樂趣,掌握了調查的基本技巧。再者是任務二交通規(guī)劃,在這個實驗過程中,雖然不用外出經(jīng)歷烈日的折磨,可是由于是第一次使用transCAD進行規(guī)劃,因此在實驗中遇到了很多困難。而且我們主要是經(jīng)過視頻進行學習,也發(fā)現(xiàn)了視頻中有些步驟的缺失頻頻導致實驗幾度無法進行下去(如在預測出未來年的發(fā)生和吸引量后進行下一步增長系數(shù)法時會出現(xiàn)notbalanced的錯誤提示,這時需要Planning--Balance先平衡P_FUR和A_FUR后再進行下一步)。后來我又經(jīng)過搜集了一些資料并和組內(nèi)組外的同學討論學習,再加上自己重復多次的嘗試。最終克服了很多困難,基本完成了全部過程的操作。雖然由于數(shù)據(jù)的調查和處理沒有采取嚴格的方法和手段而導致了一些結果存在一定的誤差,但我們認為學會并能完成transCAD的工作,了解transCAD的原理和方法是我們最大的收獲,我們今后將會進一步了解transCAD及其它軟件的使用方法,掌握交通規(guī)劃的方法。另一方面經(jīng)過本次實驗,每一名組員都得到了足夠的鍛煉,團隊合作精神得到了很大的提升,我們懂得了團隊合作是高效工作的制勝法寶這一道理,在今后的實驗中我們應當進一步加強團隊合作,使實驗能做得更加完美。同時在實驗過程中,遇到問題時我曾發(fā)過E-mail向老師求助,十分感謝陳旭梅老師以及王穎老師耐心的指導,并給我們的實驗提出了寶貴的意見。XXX:在本次實驗中,雖然我們在初次試驗中遇到了一些困難,但我認為我們在實驗中得到的最大收獲是學到了transCAD的基本原理及操作方法,了解了交通規(guī)劃的基本過程,掌握了學習交通規(guī)劃的各類方法,對今后軟件的引用及交通規(guī)劃的分析打下了良好的基礎。作為組長,我深刻地理解到了分工合作在實驗中的重要作用,體會到了團隊合作的重要性,為今后的小組實驗提供了一些經(jīng)驗。我希望我們在今后的實驗中能進一步發(fā)揮團隊合作的優(yōu)勢,讓實驗做得更加的順利、成功。同時感謝我們各位組員對我的支持與幫助。XX:在做第一個實驗時,我們確實遇到了很多問題。面對上萬個數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)處理軟件并不熟悉的我們感到無從下手。我們只能不斷地討論,不斷地探索,一點一點地向自己的目標前進。隨著對Excel的漸漸熟悉,我們終于將原始數(shù)據(jù)處理成我們希望得到的最終數(shù)據(jù)。而到了這個實驗的第二步,也就是畫散點圖的步驟時,我們又遇到了阻礙。對于matlab,我們之前幾乎沒有接觸過,我們只能經(jīng)過查閱相關教程從而熟悉它的使用方法。經(jīng)過無數(shù)次的摸索,終于得到了不錯的散點圖。在整個過程中,我感受到了主動學習的重要性。以前的我們總是習慣被動學習,老師教給我們什么