《交通分配基礎》課件

交通分配基礎交通分配是交通規(guī)劃和管理的核心環(huán)節(jié),通過研究交通需求和交通網絡,合理分配和組織交通流的過程。它涉及多種因素,如出行時間、成本、舒適性等,需要采取系統(tǒng)的分析方法。課程概述交通規(guī)劃基礎本課程從交通需求分析的基本概念入手,系統(tǒng)地探討如何進行交通需求預測和交通分配,為城市交通規(guī)劃提供理論支持。多層次交通分析課程涵蓋交通需求的形成、交通分配的方法以及相關軟件和模型參數標定等內容,為交通規(guī)劃和管理提供全面指導。實踐與應用通過實際案例分析,幫助學生掌握交通規(guī)劃的基本流程和技術方法,為未來的城市交通規(guī)劃實踐做好準備。課程目標掌握交通需求預測基礎了解交通需求的概念、特點和影響因素,學習四階段交通需求預測法。學習交通分配基本原理理解分配模型的分類,掌握主要分配模型的應用方法和原理。熟悉交通分配實戰(zhàn)技巧學習分配算法、參數標定和敏感性分析,了解交通分配軟件的應用。交通需求的概念交通需求是人們出行的需求,包括日常上下班、購物、娛樂等各種出行目的。它是一種衍生需求,受個人社會經濟條件、交通設施條件等諸多因素的影響和制約。準確定義和描述交通需求是進行交通規(guī)劃和交通管理的重要前提。交通需求的組成部分出行目的人們出行的主要目的包括上班、上學、購物、社交等,不同目的的出行有著不同的時間、路線和交通工具選擇。出行時間出行時間的分布會受到高峰時段、假期等因素的影響,在規(guī)劃交通供給時需要考慮這些時間特點。出行距離人們的日常出行通常在一定的距離范圍內,遠距離出行則需要更多的交通服務支撐。出行交通工具出行者可以選擇公共交通工具如公交、地鐵,也可以選擇私家車等個人交通工具,不同工具有不同的特點。交通需求的特點需求多元化交通需求涉及旅客和貨物運輸、不同出行目的等眾多類型。時空變化大交通需求隨時間和地點的變化而波動,具有明顯的時空特性。持續(xù)發(fā)展隨著經濟社會的發(fā)展,交通需求呈現持續(xù)增長的趨勢。復雜性強交通需求受各種社會經濟因素的綜合影響,呈現出復雜多變的特征。交通需求影響因素1經濟因素GDP、收入水平和消費意愿等經濟指標會直接影響人們的出行需求。經濟越發(fā)達,出行需求越強勁。2人口因素人口數量、結構、分布等都會影響總體出行需求。人口增加、城市化加劇都會促進交通需求增長。3土地利用因素居住區(qū)、工作區(qū)、商業(yè)區(qū)等空間布局會影響人們的出行距離和方式選擇,從而影響交通需求。4社會文化因素交通方式的偏好、出行時間的選擇等都受到社會文化背景的影響,進而影響交通需求。交通需求模型1需求簡化交通需求模型通過提取需求的關鍵因素,簡化復雜的現實世界,量化需求之間的關系。2多元表達模型可以采用數學公式、函數圖像或流程圖等形式,多維度描述需求的特征。3預測決策交通需求模型可用于預測未來需求變化趨勢,為政策制定和投資決策提供依據。四階段交通需求預測法產生根據土地使用狀況和社會經濟指標,預測交通產生的起源地和目的地。分配根據交通小區(qū)之間的相互吸引力,確定通行量和通行方向。選擇根據通行成本、時間和效用等因素,預測旅客和貨物的出行模式選擇。分配根據交通網絡特性,確定車輛在道路網上的流量分布。第一步:產生1交通分布將全部交通需求劃分到不同區(qū)域2產生量預測根據區(qū)域特征預測各區(qū)域的交通需求產生量3出行目的分析不同出行目的的交通需求特點交通需求的產生是交通規(guī)劃的第一步,需要將全部交通需求劃分到不同區(qū)域,并根據各區(qū)域的特征預測交通需求的產生量。同時還需要分析不同出行目的的交通需求特點,為后續(xù)的分配提供基礎。第二步:分配1建立模型根據實際情況建立合理的交通分配模型2計算最小成本使用最小成本流模型確定最優(yōu)路徑3實現平衡分配采用平衡算法保證系統(tǒng)最優(yōu)與用戶均衡交通分配是四階段交通需求預測法中的關鍵步驟。首先需要建立合理的交通分配模型,根據實際交通網絡特征選擇適當的分配模型。然后利用最小成本流模型計算出最優(yōu)路徑,最后采用平衡算法進行最終分配,確保系統(tǒng)最優(yōu)且用戶均衡。分配模型概述交通需求分配模型交通需求分配模型描述了旅客或貨物在交通網絡中的流向和流量分布。它是交通需求預測的關鍵步驟。模型目標交通分配模型旨在預測人們在給定的交通網絡和出行條件下的出行選擇。應用場景交通分配模型廣泛應用于交通規(guī)劃、交通治理、投資決策等方面,為交通系統(tǒng)的優(yōu)化提供依據。模型類型交通分配模型主要包括最大流模型、最小成本流模型和期望效用模型等。交通分配模型分類基于網絡理論的模型包括最大流模型、最小成本流模型等,著眼于網絡中的流量分配?；跊Q策理論的模型如期望效用模型、Logit模型等,反映出行者的出行選擇行為?；趦?yōu)化理論的模型如系統(tǒng)最優(yōu)分配、用戶均衡分配等,追求整體交通系統(tǒng)的最優(yōu)性。最大流模型目標函數最大流模型旨在找到從源點到匯點的最大流量，即在網絡中傳輸的最大流量。約束條件每條邊的流量不能超過其容量限制，以及流量守恒定律。算法求解常用算法包括Ford-Fulkerson算法和Edmonds-Karp算法，可以高效求解最大流。最小成本流模型1流量分配目標該模型的目標是在滿足交通需求的前提下,使總交通成本最小化。2數學表達通過構建線性規(guī)劃模型,得出最優(yōu)的網絡流量分配方案。3應用場景在資源有限、需要控制成本的情況下,最小成本流模型非常適用。4優(yōu)缺點該模型可以得到全局最優(yōu)解,但忽略了用戶行為偏好。期望效用模型期望效用理論期望效用模型基于經濟學中的期望效用理論,旨在預測決策者在不確定情況下的選擇行為。該模型考慮了決策者的偏好和風險態(tài)度,并試圖最大化其預期收益。效用函數通過構建效用函數,期望效用模型可以量化決策者對不同結果的偏好。效用函數反映了決策者對風險的態(tài)度,如風險厭惡、風險中性或風險偏好。交通出行選擇在交通規(guī)劃中,期望效用模型可以用于預測旅客對不同交通方式的選擇行為,作為分配模型的基礎。它有助于分析影響交通需求的各種因素。Logit模型模型簡介Logit模型是一種基于離散選擇理論的交通需求分配模型。它通過概率分布描述路徑選擇行為,能較好地反映出行者的偏好和決策過程。應用優(yōu)勢Logit模型可以考慮出行者的感知成本、收益最大化等因素,提高了預測精度。同時它也適用于復雜路網和多模式分配問題。第三步:選擇1可及性考慮交通方式的便捷性和可達性2時間評估出行所需的時間并進行比較3成本衡量不同出行方式的費用開支4舒適性考慮出行過程的舒適度和體驗在分配的基礎上,旅客會根據可及性、時間、成本和舒適性等因素進行出行方式的選擇。這個選擇過程需要權衡各種因素,找到最合適的出行方案。第四步:分配1基于選擇根據旅客的出行選擇模型，預測其在各條線路上的選擇概率。2加載需求將預測的出行需求加載到交通網絡中的各條線路上。3實現均衡通過迭代計算使網絡上的供給和需求達到平衡。交通出行分配是交通需求預測過程的最后一步。首先根據旅客的出行選擇模型預測其在各條線路上的選擇概率，然后將預測的出行需求加載到交通網絡中。最后通過迭代計算使網絡上的供給和需求達到平衡，從而確定各線路的最終分配結果。平衡分配原理1最大化整體效用平衡分配的目標是最大化整個交通系統(tǒng)的總效用,而不是單個用戶的效用。2權衡時間和成本平衡分配需要權衡不同用戶對時間和成本的偏好,以實現整體最優(yōu)。3動態(tài)調整響應需求平衡分配應根據實時交通狀況和用戶需求動態(tài)調整,以保持整體效率。4追求用戶均衡最終目標是達到用戶均衡,即每個用戶的效用都無法再提高。分配方法最大流模型在交通網絡中找到最大流量,以確定各條路徑的流量分配。這種方法計算簡單,但忽略了行程時間等重要因素。最小成本流模型在給定需求量的情況下,尋找實現需求的最小總成本路徑。能夠更好地平衡各因素,常用于相對簡單的網絡。期望效用模型基于駕駛員的感知和選擇,預測不同路徑的分配概率。能反映駕駛員的心理因素,但參數標定較為復雜。Logit模型建立在離散選擇理論基礎上,通過設置替代選擇集合來預測駕駛員的路徑選擇概率。廣泛應用于交通網絡分析。平衡算法迭代計算平衡算法通過不斷迭代計算來尋找交通流的平衡狀態(tài)。目標優(yōu)化算法會根據某個目標函數,如系統(tǒng)總成本最小化,來優(yōu)化交通流分配。收斂性算法需要有良好的收斂性,最終達到交通流的穩(wěn)定均衡狀態(tài)。用戶均衡算法旨在實現用戶在路徑選擇上達到均衡,不存在任何玩家能單方面改善自身狀況。系統(tǒng)最優(yōu)與用戶均衡系統(tǒng)最優(yōu)系統(tǒng)最優(yōu)是指整個交通系統(tǒng)的總體效用最大化,通常意味著車輛總行駛時間或總成本最小化。用戶均衡用戶均衡是指每個個體都選擇最有利于自己的路徑,不可能通過單方面改變自己的選擇來獲得更好的效用。二者關系系統(tǒng)最優(yōu)與用戶均衡通常不一致,后者只關注個人利益,前者則關注整體利益最大化。平衡兩者是交通規(guī)劃的重要目標。案例分析通過實際案例分析,可以更清楚地理解交通分配的概念和應用。我們將以一個典型的城市交通網絡為例,展示如何運用不同的交通分配模型進行分析。分析過程包括確定交通需求、建立網絡模型、選擇合適的分配算法,最終得出各路段的預測交通量。這樣可為城市交通規(guī)劃和管理提供重要依據。交通分配軟件交通分配模型實現先進的交通分配軟件可以實現多種分配模型,如最大流模型、最小成本流模型和Logit模型等,幫助交通規(guī)劃者進行更精準的分析。數據可視化展示軟件通常具備豐富的數據可視化功能,能夠清晰地展示交通流量、擁堵情況、時間損耗等關鍵指標,為決策提供依據。交通網絡仿真先進的交通分配軟件還能構建復雜的交通網絡模型,模擬實際交通情況,預測未來交通走勢。方案優(yōu)化與對比軟件可以快速評估各種交通改善方案,對比方案優(yōu)劣,為交通規(guī)劃提供決策支持。模型參數標定數據收集針對不同模型,需要收集相關的交通和服務水平數據,為模型參數標定提供基礎。模型校準通過調整模型參數,使模型預測結果與實際觀測數據盡可能吻合,提高模型精度。模型驗證采用獨立的數據集對模型進行驗證,確保模型的預測能力和適用性。敏感性分析1參數影響分析檢查關鍵模型參數的變動對模型輸出的影響,了解參數的敏感度。2需求彈性分析分析影響因素的變化對交通需求的影響程度,了解需求特性。3結果可靠性評估通過敏感性分析,評估模型預測結果的可靠性和穩(wěn)健性。結論與展望總結交通分配的核心要點交通分配是交通需求預測的關鍵一環(huán),關注出行者的路徑選擇行為。掌握分配模型的原理和算