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transcad交通需求分析

奕星seo偽原創
作者: 奕星SEO 分類: SEO優化 發布時間: 2019-10-15 19:35 內容來源:網絡整理閱讀量:

  前面說到cad只是需求預測的工具,這個工具在最近一段時間里又發現了不少功能,現在覺得用cad確實能方便你建立模型,方便需求預測分析,很好用的說。以后好好發覺這個software。

  城市交通需求預測內容一般包括客流需求預測及機動車需求預測。客流預測可分為居民出行需求預測,流動人口出行需求預測,樞紐點出行需求預測,機動車根據預測的精度可分為小客車、大中客車、貨車、摩托車等出行預測,同時又可對出入口進行交通需求預測。在做城市交通需求預測中,居民出行需求預測是主要部分。

  居民出行需求預測步驟大致為四階段法,即交通生成,交通分布,交通方式劃分,交通流分配。有時也可將交通分布和交通方式劃分順序顛倒或者一起考慮。

  在預測之前,首先需要有規劃期該地區的土地利用規劃圖及相關文本(總規或詳規),總規中有相關的人口規模和道路網結構,土地利用性質,同時需要一些現狀的調查資料,如居民出行調查。

  在cad中繪制規劃期城市路網,標定各條道路的speed,capacity,還有其他一些屬性,如道路等級,車道數及其他。

  進行交通小區劃分,小區劃分的原則不再詳細介紹。在cad中繪制完之后,還需增加一些屬性,在后面將會介紹。

  將交通小區與道路進行connect,生成形心連桿,并在endpoint中標記各個小區的編號。

  交通生成主要是確定各個交通小區的交通產生吸引量。國內外介紹的方法也很多,主要考慮該小區的居住人口及土地利用性質。

  首先將規劃期總人口根據土地利用性質,主要考慮居住用地的大小分,攤至各個小區。還將預測各個小區的就業人口數,總的就業人口數可由城市總人口和就業率確定,然后根據各類就業崗位的比例,分攤至各個小區的就業崗位。

  在得到各個小區的居住人口數及就業崗位數之后,將交通產生吸引量根據出行目的分為基于家工作(HBW),基于家上學(HBS),彈性出行(ELA,在此也可再詳細分,不做敘述)。HBW吸引考慮小區的就業崗位吸引率,HBS吸引量考慮就學崗位吸引率,ELA則主要考慮商業崗位、娛樂崗位等崗位的吸引率。然后將三類出行目的的交通生成合并,合并也可放在各個出行目的交通分布、交通方式劃分后,這里為簡單起見,先做合并,得到總的交通生成量(即P和A)。

  得到各個小區的P和A之后進行交通分布,得到出行OD矩陣。交通分布方法很多,如frator,重力模型等,這里以重力模型作為敘述。

  這個步驟首先需要各個小區的距離矩陣,可在需求預測前期工作中完成,這里值得注意的是小區內部的距離如何標定。這里可根據實際調查的資料獲得,也可采用經驗值。

  重力模型的參數選取是至關重要的,可根據生成的各個OD矩陣與距離矩陣,得到平均出行距離,以平均出行距離作為控制指標進行調整,使之居民出行在合理的出行范圍內。

  交通方式劃分的方法也很多,主要考慮出新距離的遠近及各個小區之間的出行效用。這是交通需求預測中最為繁瑣的一個步驟。

  根據不同的出行距離,不同的出行效用,劃分交通方式的比例。方式劃分的方法主要有logit模型,距離-出行概率模型,也可將這些模型進行合并。

  模型參數的確定可根據相關城市的資料或經驗值確定,使模型適應于該城市。最后得到各個出行方式的比例將作為主要主要指標進行控制。

  交通流分配是交通量預測最后一個步驟,一般不作為需求預測的步驟,把它作為道路運行評價分析。在這需要路網及出行OD矩陣。出行OD矩陣主要為機動車OD矩陣,就是將之前的客流OD矩陣換算成pcu出行OD,再轉換成高峰小時OD,然后在路網中進行分配。主要方法有全有全無,用戶均衡,隨機用戶均衡等方法,采用UE模型居多。

  這里值得注意的是各條道路的BRP函數的指標(alfa,beta)確定。可由相關的資料查到。

  交通預測完之后還需進行道路運行評價,分析這部分則根據具體要求具體分析啦。


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