城市交通需求分析與預測

市交通需求分析與預測測，根據(jù)歷史經(jīng)驗、客觀資料和邏輯判斷，尋求交通系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)過程。由此可見，城市交通需求預測是對未來的一種預見，更是要探索和掌握交通需求未來的發(fā)展規(guī)律，更是基于現(xiàn)狀有限的資導和合理控制未來的交通需求。城市交通需求分析與預測是城市關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，其結(jié)果的準確與否，嚴重地影響著交通管理規(guī)劃服務于城市交通管理規(guī)劃的城市交通需求分析與發(fā)展預測包括城市社會經(jīng)市客運交通分析及發(fā)展預測和城市貨運交通分析及發(fā)展預具體來說，城市交通需求分析及發(fā)展預測的目的就是要確定當年(現(xiàn)狀)、車、的“事前”的預見和客觀的評價，從而避免交通管理的決策失城市交通需求分析與預測的方法很大程度上取決于所掌握的城市交通信息狀況，現(xiàn)狀及短期(0-3年)交通需求分析可以根據(jù)調(diào)查的現(xiàn)狀各車種O-D矩陣O-D矩陣。無現(xiàn)狀各車種O-D矩陣調(diào)查數(shù)據(jù)的城市，可根據(jù)交通小區(qū)人口、各車種擁有量、居民(或車輛)出行參數(shù)于中遠期(3—20年)的交通需求分析，必須采用預測方法，在交通規(guī)劃中最常市交通需求分析與預測測析與發(fā)展預測括對現(xiàn)狀土地利用狀況的分析和研究以及在此基礎上用的不同性質(zhì)、強度、模式?jīng)Q定了交通的發(fā)生量、吸引量、分布的結(jié)構(gòu)等方面；另一方面，交通的開發(fā)、發(fā)展、改善又對城市土產(chǎn)生影響，從而改變和引導了城市的發(fā)展。譬如：城市土地利用或開發(fā)強度過高或過低，就會產(chǎn)生交通基礎設施供應與交通需求導致交通系統(tǒng)的不合理，從而造成資源浪費或使社會經(jīng)濟利益蒙對土地利用的反作用而言，交通的發(fā)展必將導致土地利用的活躍的城市交通規(guī)劃在引導城市布局、調(diào)整合理的土地利用上將是功(1)社會經(jīng)濟發(fā)展總指標預測要有說服力較高的因素。作為此因素被采用的指社會經(jīng)濟的發(fā)展指標多種多樣，與交通需求量有關(guān)的包括數(shù)、住宅形式等，工作區(qū)的就業(yè)崗位、辦公樓的建筑面積面積、商業(yè)創(chuàng)收額等以及工業(yè)區(qū)的工業(yè)產(chǎn)值、產(chǎn)量等。從度出發(fā)，在考慮數(shù)據(jù)收集的可行性的基礎上，考慮了以下口城市人口數(shù)是最基礎且最重要的指標。因為在一塊土地上(城市或城市分區(qū))居住的人口數(shù)，一般最能反映人們在這塊土地上從事社會經(jīng)城市人口的預測，也為深入分析其它社會經(jīng)濟發(fā)展指標提供了資源及就業(yè)崗位數(shù)經(jīng)濟活動的直接參與者，勞動力的上班、公行的主體。因此，勞動力資源及就業(yè)崗位數(shù)是交通需求預市交通需求分析與預學生數(shù)與就學崗位總數(shù)其上學、回家出行也是城市居民出行的重要的組成部分之有量不同種類車輛擁有量水平是一定社會經(jīng)濟水平和交通政策綜合作用而決定期內(nèi)城市交通發(fā)展的控制性戰(zhàn)略政策，是交通結(jié)構(gòu)預測的控模和布局指標要有城市各類用地大小、分布及使用情況它、城市居民的收入及消費水平等等，都是在進行社會(2)社會經(jīng)濟發(fā)展預測思路路一般按如下步驟進行：首先，在對城市特點、城市性濟發(fā)展水平、國家地區(qū)方針政策等諸多因素深入全面分析的基測城市人口、勞動力資源、在校學生數(shù)和就業(yè)、就學崗位的總(3)總量預測方法根據(jù)國內(nèi)眾多城市交通規(guī)劃的經(jīng)驗(不論是綜合交通規(guī)劃還是專項交通規(guī)劃，原則上在交通規(guī)劃中不再做具體預測。因為城市交通規(guī)劃部分，城市總體規(guī)劃中的各項社會經(jīng)濟發(fā)展總指標均由政府展等專門研究機構(gòu)通過詳實的數(shù)據(jù)調(diào)查分析及理論方法預測制定的作為城市發(fā)展的宏觀控制指標。在實際工作中，或在，由于各部門從各自不同的角度出發(fā)，采用不同的預測方法得市交通需求分析與預(4)人口、勞動力總資源及學生居住分布預測學生居住分布預測以在進行交通規(guī)劃時人為劃定的城由于交通小區(qū)是規(guī)劃時劃分的，因此交通小區(qū)的現(xiàn)狀年的各P=AP=APiiL=PiiLi交通小區(qū)i的勞動力資源數(shù)； Aii居住人口的分布吸引權(quán)；其中，通常規(guī)劃年交通小區(qū)i居住人口的分布吸引權(quán)的計算被表示為下面各(5－3)fSiDiPiSi(5－3)Si)——現(xiàn)狀年交通小區(qū)i的居住面積；Di——規(guī)劃年交通小區(qū)i的人口密度。市交通需求分析與預測測(5－4)Ai(5－4)i應與城市規(guī)劃部門多溝通，深入了解規(guī)劃年居住用地的(5)就業(yè)、就學崗位分布預測社會經(jīng)濟預測中的難點和重點。因為就業(yè)、就學崗位量預測(5－5)Ei=E總.Ei(0)(5－5)Rii產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例；Ri——規(guī)劃年第i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例。、就學崗位空間分布預測各個區(qū)之間的分布是與其對應的土地利用面積及強度行業(yè)的分類與城市總體規(guī)劃土地利用的劃分有所不同，首測―6―或用地。例如：居住用地就沒有對應不產(chǎn)生就業(yè)崗位；而郵電行業(yè)沒有對應的用地，因為在城市，按照對應關(guān)系進行合并，采用下面的公式求(5－6)siAsissiE(5－6)siAsissii(6)流動人口分布預測是不同的，有其各自的居住地和活動場所，應區(qū)人口中的保姆、投親靠友的這一類，其分布可按規(guī)劃年各小應地得到；而建筑工人一般居住在工地，因此這一類流動人按照工地的分布來確定，即考慮各交通小區(qū)規(guī)劃年新開發(fā)的展預測測―7―歷史已經(jīng)長達半個多世紀。從五、六十年代的聚集十年代初期非聚集模型的嶄露頭角、七十年代后期非聚集模型的代初期將人的行為視為一連續(xù)的活動過程——行為鏈進行模擬至色。其中，非集聚模型是以個人行為為基礎描述交通行為，容易能充分利用數(shù)據(jù)資料，從而具有較好的可操作性，適用于探討短行為的本質(zhì)開發(fā)的模型，該模型是著眼于家庭及工作場所等活動行為；以及分析日常生活中一日的行為鏈及分析多時點的動態(tài)交5.3.1預測原則很大程度上保障了預測方法的可操作性、實用性和科學①理論知識與實踐相結(jié)合一項實際操作性很強的工作，將預測理論知識和實踐工②系統(tǒng)化的思想市大系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)，既有其內(nèi)在的運行機制又受外此，對其研究要將其包含在城市大系統(tǒng)的客觀環(huán)境中，尋③宏觀與微觀相結(jié)合通方式劃分預測部分，堅持宏觀與微觀相結(jié)合的預測原④定性與定量相結(jié)合判斷，其正確與否主要依靠預測者的洞察能輯推斷完成；而定量分析預測是在前者的基礎上采用數(shù)學方測―8―⑤發(fā)展與控制相結(jié)合究領域?qū)煌ㄐ枨蠊芾淼娜找嬷匾曇呀?jīng)充分說明該原則的重面，大力發(fā)展城市公共交通是解決目前國內(nèi)外城市交通擁堵問一方面，在擬定城市綜合交通體系的發(fā)展方向，協(xié)調(diào)發(fā)展城市各種交通方式的基礎上，針對城市實際情況(如：對城市某種交通工具的發(fā)展規(guī)模)進行必要的、合理的控制和管理。果堅持貫徹以上預測原則，將對城市交通需求預測工作5.3.2出行生成預測民出行發(fā)生預測和居民出行吸引預測兩部分。所謂出地利用對城市居民出行意愿的作用結(jié)果。譬如城市某塊用地，該地方就會生成對商場職工的上班出行吸引、下班出行發(fā)出行吸引等等不同類別的出行。出行生成有兩種單位：一種種是以人為單位。在大城市中，交通工具復雜，一般都用人(1)居民出行發(fā)生預測50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%上班＋上學＋回程＝92上班＋上學＋回程＝922％.上班上學公務購物文體訪友看病回程其他圖5－1鞍山市居民出行目的結(jié)構(gòu)圖(1994年)測上班＋上學＋回程＝79.9％上班＋上學＋回程＝86.7％測上班＋上學＋回程＝79.9％上班＋上學＋回程＝86.7％50.0%40.0%30.0%20.0%0.0%上班上學公務購物文體訪友看病回程其他圖5－2無錫市居民出行目的結(jié)構(gòu)圖(1996年)0.0%40.0%30.0%20.0%.0%上班上學公務購物文體訪友看病回程其他圖5－3蘇州市居民出行目的結(jié)構(gòu)圖(2000年)稱該類出行為“生存出行”——是居民為生存必須進行的出比例我們稱為“彈性出行”或者“生活出行”——是居民為而產(chǎn)生的出行。一般來說，生活出行占的比例越高，而生存存則居民出行生成的預測精度能夠大大提高。因此，在預測―10―法較多，常用的有：家庭類別生成模型法、回歸分析生成模型據(jù)交通調(diào)查數(shù)據(jù)或參考相關(guān)城市資料，按土地利用性等，將出行主體分類，確定各類出行率。一般來說，國外在該主體的基本單位是家庭。該模型方法的基本描述為：把家庭按nGi=RkFik(5－7)nk=1kRk——第k類家庭的平均出行率(依據(jù)O-D調(diào)查統(tǒng)計資料)；Fik——交通小區(qū)i中第k類家庭的總戶數(shù)。點是可比性強直觀反映了用地與交通生成的關(guān)系。其說，認為該方法的基本單元應是個人而非家庭，且依據(jù)汽車擁有然在國內(nèi)還不適用。因此，借鑒國外經(jīng)驗時應緊密結(jié)合國內(nèi)的實回歸模型以此類推預測。在居中一般以土地利用強度指標為自變量，如小區(qū)人口數(shù)、勞動力資A線性回歸模型是函數(shù)關(guān)系明確，可用統(tǒng)計檢驗模型精度，其缺點測測Y=a+biXii式中，Y——交通小區(qū)的出行生成量；(5－8)a、bi——回歸系數(shù)。Y上班＝550.26X1+84.44X2+97.39X3+3.57X4(5－9)X——交通小區(qū)公共建筑用地面積；X2——交通小區(qū)工業(yè)用地面積；X3——交通小區(qū)對外交通用地面積；X4——交通小區(qū)居住、科研辦公、倉儲及特殊用地面積；再以無錫市區(qū)居民出行發(fā)生、吸引量預測回歸模型為例，見表5－1、5－2Y=1.10X-55.36Y=1.40X-4.83Y=0.65X-17.07Y=0.90X―12―XYXB性回歸模型，常見的有對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)和冪指數(shù)等，針。Y=aXbYa.ebX率法 (5－10) －11) (5－12)各交通小區(qū)居民出行發(fā)生量乘以從現(xiàn)狀年到規(guī)劃年的Aj=Fj.A0) (5－13) (5－14)區(qū)的人口的增長率、勞動力的增長率、自行車擁有量的增長n(5－15)Fi=n(5－15)kkki―13―交通小區(qū)i現(xiàn)狀年的人口數(shù)交交通小區(qū)i現(xiàn)狀年的人口數(shù)交通小區(qū)i規(guī)劃年人平均自行車擁有量交通小區(qū)i現(xiàn)狀年人平均自行車擁有量 (5－16) (5－17)外的區(qū)域的出行發(fā)生、吸引量，因為，我們在對，對規(guī)劃區(qū)以外的區(qū)域的發(fā)生、吸引量也要進行預測。利用其發(fā)生、吸引量的增長率按照某些特征指標的增長率來加以法的關(guān)系進行回歸，并用此回歸方程預測未來交通生成。該法缺程度，所需樣本量的大小，預測精度和可靠性等綜合比市居民出行生成預測時，在實際的預測過程中，通常都要采用測，然后，在綜合考慮各預測方法特點的基礎上，對各預測結(jié)(2)居民出行吸引預測吸引的回歸分析模型的因變量一般采用交通小區(qū)的人的彈性出行吸引量影響因素非常復雜，很難用模型據(jù)交通區(qū)的商業(yè)、文體、醫(yī)療、旅游等用地面積，采用土地利出行吸引量預測就是根據(jù)類別發(fā)生率法確定的：位于―14―5.3.3出行分布預測各交通小區(qū)居民規(guī)劃年的出行發(fā)生量和吸引量轉(zhuǎn)化交換量的過程，即要得出由出行生成模型所預測的各出行是將預測的各(A1，A2，A3，…,An)轉(zhuǎn)化為未來各交通小區(qū)之間的出行交換量(表5－3系，即所謂的“出12…j…n發(fā)生量(tij)j1tt…t1jt…GG1221t2122t22…t2jt…2n2nG2G…i31313232…tjt…tint……nn1n1n2n2…njnj…nnnnGn吸引量(tij)iA1AA2A…Aj…An―15―果或是按某種數(shù)學方易于理解，運算簡便，但由于該法是基于兩點基本假設：在預測年以內(nèi)城市交通運輸系統(tǒng)沒有明顯的變化和區(qū)間的出行與路網(wǎng)的改變相對獨無法考慮可能影響未來交通的其他影響因素，應用范圍一般針適用于簡略的交通分布預測。在城市交通管理規(guī)劃中，近期規(guī)劃(0~3年)的交的交通分布預測模型，它在發(fā)展和演變的過程中產(chǎn)生率模型早的增長率模型，該模型的假定基礎是：城市規(guī)劃區(qū)域 (5－18)t0)——現(xiàn)狀年小區(qū)i到j的出行量；D模型的假設條件極少能符合實際，因此均勻增長率模型并不實長率模型t=t0)(Cgi+Caj)/2 (5－19)測測(5－20)Cgi=GifGi(5－20)Af(5－21)ajC=Af(5－21)aj在實際運算中，按照式(3－19)計算一次后得到的出行分布量t1)求和后所A的值，因此，一般要經(jīng)過數(shù)次迭代(假設迭代次數(shù)為n)才能得到規(guī)劃年的jtn)=An)=Ai (5－22) (5－23)Detroit模型考慮的因素則更進一步：它認為從交通小區(qū)i到交通小區(qū)j的出 GifC=iGi(0)i AC=jAi(0)j (5－24) (5－25)―17―tijt0)(5－26)tn+1)=tn)f(C(g),C))其中：當n為偶數(shù)(n=0,2,4,…)時，f(C(g),C))=C(g)當n為奇數(shù)(n=,1,3,5…)時，f(C),C))=C) (5－27) (5－28) (5－29)Fratar，迭代次數(shù)較少，為：ijijgiaj2t=t(0)C(0)C(0)Liijijgiaj2 (5－30)ij小區(qū)i、j有關(guān)的其他交通小區(qū)的出行增長對i、j小區(qū)規(guī)劃年出行分布的影響，Li和Lj的計算公式為：jjLj=A0)(t0)C))j (5－31) (5－32)―18―iFij為：Fij=t則現(xiàn)狀年的吸引權(quán)為F0)=t0)F=t0).C)t0).C)jGif=Gi(0).C (5－33) (5－34) (5－35)f引到交通小區(qū)j的交通量即：t=Gif.F=Gi(0).C(g).Dt=Aif.F=A0).C). (5－36) (5－37)最廣泛的模型。此法綜合考慮了影響出行分布的地區(qū)社會經(jīng)濟增長因素和出行空間、時間阻礙因素，它的基本假設為：交通小區(qū)i到交通iii―19―iiij區(qū)i和小區(qū)j的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，即使D出行。因此宜以交通小區(qū)為單位的集合水平上進行標定預同分類，重力模型有三種形式：無約束、單約束和雙約(5－38)Gi(5－38)Tij=Kf(tij)其中：Tij——交通小區(qū)到j的出行量；Aj——交通小區(qū)j的總的出行吸引量；tij——交通小區(qū)、j之間的出行阻抗；f(tij)——交通小區(qū)、j之間的出行阻抗函數(shù)；，nTij=Ginj=1jnTij=Ajn雙約束重力模型的具體形式為：Tij=KiKjGiAjf(tij)GiAjtijftij義同式 (5－39) (5－40) (5－41)測測Ki、Kj——平衡系數(shù)。平衡系數(shù)Ki、Kj的求解公式為：1(5－42)Ki=Kj.Ajf(tij(5－42)j1(5－43)Kj=Ki.Gif(tij(5－43)i下三種:①冪指數(shù)：f(tij)=t (5－44)f(tij)=exp(tij) )③Gammaf(tij)=t.exp(tij) (5－46)是要對重力模型進行標定，其目的是要求得在現(xiàn)狀年的交通狀態(tài)下空間距離的阻抗函數(shù)f(tij)與出行距離(或時間、費用)之間的在城市交通管理規(guī)劃中，中遠期(3~20年)預測應采用重力模型法。區(qū)的發(fā)生量以一定的概率分布到吸引小區(qū)的方法。這是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，這種模型結(jié)構(gòu)復雜，需要的樣本量較大，難于求解和標=1測k=1測k5.3.4出行方式分擔預測小區(qū)之間的出行是通過采用不同的交通方式實現(xiàn)的。目交通方式有步行、自行車、公交系統(tǒng)、出租車、單位車、摩等幾類。交通方式分擔預測即指在進行了出行分布預測得到常用方法有轉(zhuǎn)移曲線法、回歸模型法和概率模型法(1)轉(zhuǎn)移曲線法料的基礎上，所得出的城市各種交通方式的分擔比例與關(guān)系曲線，被稱為轉(zhuǎn)移曲線。影響因素包括交通小區(qū)之間的距交通方式所需的時間差等。利用轉(zhuǎn)移曲線法可以直接查得各種通小區(qū)之間出行量中所占的比例。缺點是由于該轉(zhuǎn)移曲線是由，因此無法反映出在未來情況下，特別是當影響因素發(fā)生改變單一、影響因素相對較少的情況下，該方法應用效果較(2)回歸模型法分擔率與其相關(guān)因素之間的函數(shù)關(guān)系，得出回歸方程的方采用的是線性回歸模型。該方法簡單易行但粗略，且由于(3)Logit模型法UeUijkPijk=eeUijk (5－47)式中，Pijk——交通小區(qū)i到交通小區(qū)j的出行量中，交通方式k的分擔率；Uijk——交通小區(qū)i到交通小區(qū)j的交通方式k的效用函數(shù)；測測c(5－48)Uijk=amc(5－48)m=1響因素m；定性和定量分析相結(jié)合，在宏觀上依據(jù)未來國家經(jīng)濟政策、交的比較來對未來城市交通結(jié)構(gòu)作出估計，然后在此基礎上進行響居民出行方式結(jié)構(gòu)的因素很多，社會、經(jīng)濟、政策、城市布水平、地理環(huán)境及居民出行行為心理、生活水平等均從不同側(cè)水平，居民的物質(zhì)生活水平還相對落后，居民出行以非彈性出民出行方式可選擇余地不大的情況下，傳統(tǒng)的單純的轉(zhuǎn)移曲線難于適用。所以在居民出行方式劃分的預測中，一般采用這樣居民出行方式結(jié)構(gòu)及其內(nèi)在原因，定性分析城勢，交通系統(tǒng)建設發(fā)展趨勢，居民出行方式選擇決策趨13~15%53~54%16~19%i測―23―i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方式慮各交通方式特點、優(yōu)點、缺點、最佳服務距離，不同交通方的可能性以及居民出行選擇行為心理等因素，對現(xiàn)狀分擔率進試算，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Tijk=TijPk(tij) (5－49)式中，Tijk——交通小區(qū)到j第k種出行方式的出行量；Pktij)——在出行時間為tij時，居民采用第k種出行方式的出行比例(從距離曲線上得到)。測測測現(xiàn)狀貨運總量推算吸引特征規(guī)劃年貨運發(fā)生量、吸引量預測貨運分布模型標定貨運交通特征參數(shù)測現(xiàn)狀貨運總量推算吸引特征規(guī)劃年貨運發(fā)生量、吸引量預測貨運分布模型標定貨運交通特征參數(shù)展預測組成部分之一。貨運交通預測的基本步驟與城市本相同，即交通發(fā)生、吸引、分擔、分配幾個步驟。但是，由于點十分分散，發(fā)生量、吸引量大小差異很大，貨運發(fā)生點、吸引千差萬別，貨種又是千變?nèi)f化，因此，貨運交通需求預