交通规划课程设计报告

1、交通规划课程设计设计题目： 交通规划课程设计 系部： 交通与物流工程系 专业： 交通工程 班级： 交通082班 学生姓名： 李添翼 学号： 080511230 指导老师： 张萌萌 马香娟 2011 年 12 月 16 日目 录第1章 概述11.1 规划对象11.2规划年限11.3规划依据2第2章 规划区域社会经济现状分析及预测32.1现状分析32.2人口预测42.3 gdp预测52.4车辆保有量预测7第3章交通发生与吸引预测103.1 交通生成量预测103.2 交通发生和吸引预测113.3 交通发生与吸引预测平衡11第4章交通分布预测134.1 现状od数据分析134.2 交通分布预测13第5

2、章交通分配预测165.1 交通分配预测方法及原理165.2 交通分配预测步骤165.3交通分配预测结果195.4 交通分配评价20第6章结论21第1章 概述本次课程设计是以给定的交通小区和小区内道路为背景，根据已知的社会经济历史数据、现状od数据以及现状路网数据，利用交通规划原理，预测2020年交通需求，并对路网改造提出建议。课程设计的主要内容包括：人口、经济等指标预测；交通发生与吸引预测；交通分布预测；交通分配预测；现状路网方案评价以及改造措施1.1 规划对象此次交通规划的对象如下图1-1所示：图1-1规划对象该规划区域内有五个交通小区，23条道路，其中1-2-3-7；5-12-13-14双

3、向六车道；1-4-5-8；2-6-12-10；3-9-13-15；7-14-11；8-10-16-15-11双向四车道；4-6-9双向两车道1.2规划年限设定此次交通规划为中长期规划，规划年限为10年，规划基年为2010年，即规划期为2011年到2020年。1.3规划依据对于城市交通规划而言，人们主张从综合交通的角度进行一体化交通规划，以避免轨道交通和道路的重复投资、协调各种交通方式、提高交通系统效率。于是在城市范围内着眼于居民的出行行为，研究其出行时利用的交通方式构成，据此合理规划必要的交通设施的方法论居民出行法获得了采用。该方法在美国从1948年开始，并逐渐扩大到全美各个城市。在日本从19

4、60年代才开始使用。在此基础上，发展成了目前经典的四阶段预测法。四阶段预测法作为经典的交通需求预测法，逻辑关系明确、步骤分明、形象，至今被广泛的应用到了工程实际当中。然而，该方法具有其局限性，人们期待着研究更加符合现代社会和居民出行行为、符合交通可持续发展的交通需求预测理论。第2章 规划区域社会经济现状分析及预测2.1现状分析以下表2-1、2-2、2-3分别为人口、gdp、汽车保有量的历史数据。表2-1 规划区域人口历史数据年份小区1小区2小区3小区4小区5200147347254154551720025215945725225132003635564579580615200463360668

5、9604683200570672368871666920067027757007097272007752824773764845200880681380484685520099109258679118592010905971959960968表2-2 规划区域gdp历史数据年份小区1小区2小区3小区4小区52001412413.6367.2409.6387.22002516.6480.6494.1465.3524.720036095595725665902004734.8768.9699.67276806.4788.4783.6826.82006943.8932.11

6、008.8913.9997.1200710711150.81079.41052.81155200812781306.512031201.51201.520091396.81516.814481515.21500.820101608.21616.71696.61623.51586.1表2-3 规划区域汽车保有量历史数据年份小区1小区2小区3小区4小区52001104104100107902002158154150176179200321221122519620220042592562612452702005290328329295288200638136035738335820073923904

7、07407392200846948747445848820095285445475325532010584568588580573由2001-2010年各小区的人口、gdp和汽车保有量历史数据可以看出，数据的整体趋势都是线性增加的，但因个交通小区的功能、社会经济等的不同增长的幅度各不相同。2.2人口预测在excel中对各小区未来年的人口作出预测，并得出预测函数。如下面的五个图分别为五个小区的预测图。图2-1 小区1人口散点图图2-2 小区2人口散点图2-3 小区3人口散点图图2-4 小区4人口散点图图2-5小区5人口散点图各小区规划年的人口预测结果如下表2-4。表2-4 规划年人口预测结果20

8、11964.9381018.665957.733991.067987.9120121012.3261071.751001.4661041.1341036.2120131059.7141124.8351045.1991091.2011084.5120141107.1021177.921088.9321141.2681132.8120151154.491231.0051132.6651191.3351181.1120161201.8781284.091176.3981241.4021229.4120171249.2661337.1751220.1311291.4691277.7120181296.

9、6541390.261263.8641341.5361326.0120191344.0421443.3451307.5971391.6031374.3120201391.431496.431351.331441.671422.612.3 gdp预测在excel中对各小区未来年的gdp作出预测，并得出预测函数。如下面的五个图分别为五个小区的gdp预测图。图2-6 小区1gdp散点图图2-7 小区2gdp散点图图2-8 小区3gdp散点图图2-9 小区4gdp散点图图2-10 小区5gdp散点图各小区规划年的人口预测结果如下表2-5。表2-5 规划年gdp预测结果20111655.251724.8

10、11628.611669.871667.5220121784.721864.751758.181805.871798.7720131914.192004.691887.751941.871930.0220142043.662144.632017.322077.872061.2720152173.132284.572146.892213.872192.5220162302.62424.512276.462349.872323.7720172432.072564.452406.032485.872455.0220182561.542704.392535.62621.872586.272019269

11、1.012844.332665.172757.872717.5220202820.482984.272794.742893.872848.772.4车辆保有量预测在excel中对各小区未来年的汽车保有量作出预测，并得出预测函数。如下面的五个图分别为五个小区的汽车保有量预测图。图2-11 小区1汽车保有量散点图图2-12 小区2汽车保有量散点图图2-13 小区3汽车保有量散点图图2-14 小区4汽车保有量散点图图2-15 小区5汽车保有量散点图各小区规划年汽车保有量的预测结果如下表2-6。表2-6 规划年汽车保有量预测结果2011627.022630.713639.695625.584633.6

12、572012679.643683.543693.487677.882687.1932013732.264736.373747.279730.18740.7292014784.885789.203801.071782.478794.2652015837.506842.033854.863834.776847.8012016890.127894.863908.655887.074901.3372017942.748947.693962.447939.372954.8732018995.3691000.5231016.239991.671008.40920191047.991053.3531070.

13、0311043.9681061.94520201100.6111106.1831123.8231096.2661115.481第3章 交通发生与吸引预测交通总的生成量预测以及交通发生和吸引预测都采用原单位法。原单位的求得原则通常有两种，一是用居住人口或就业人口每人平均的交通生成量来进行推算的个人原单位法，另一种就是以不同用途的土地面积或单位办公面积平均发生的交通量来预测的面积原单位法。不同方法对应的选取的原单位指标也不同，主要有：a根据人口属性以不同出行目的单位出行次数为原单位进行预测。b以土地利用或经济指标为基准的原单位，即以单位用地面积或单位经济指标为基准对原单位进行预测。这里采用的是人口

14、原单位法。3.1 交通生成量预测利用人口原单位对交通生成量的预测方法及原理如下：t=tk tk=alknl式中 alk 某出行目的和人口属性的平均出行生成量； nll某属性的人口；tk出行目的为 k时的生成交通量；t研究对象地区总的生成交通量；l人口属性（常住人口、就业人口、工作人口、流动人口）；k出行目的。表3-1 现状od矩阵od12345合计195 408 320 125 621 1569 275 524 47 522 799 1966 3842 863 190 150 179 2224 4165 342 857 325 204 1893 5979 795 915 390 556 363

15、5 合计2154 2933 2328 1512 2359 11286 总的交通生成量预测：现状交通生成量：t=11286万次现状人口：n=4763万人规划年人口：m=7103.47万人规划年的生成交通量：x= m*（t/n）=16831.78（万次）3.2 交通发生和吸引预测交通发生和吸引预测也是采用的人口原单位法，预测方法和原理与交通生成量的预测方法和原理相同。预测结果如下表3-2：表3-2发生与吸引预测od表3.3 交通发生与吸引预测平衡预测完成后各小区的交通发生量之和与吸引量之和不相等，所以需要调整平衡。调整平衡的方法有总量控制法和调整系数法，这里采用调整系数法，保持出行的发生总量不变。

16、在transcad中的具体操作步骤及结果如下：点击planning-balance，做如下图3-1所示的选择，点击ok，即可得到表3-3的结果。图3-1表3-3 平衡后od矩阵12345合计12412.3223133.8533029.8542842.7955342.14合计3294.303263.104496.282258.663448.616760.94第4章 交通分布预测4.1 现状od数据分析表3-1为现状年的od表在transcad中做现状年的期望线图。在面层，点击toolsgeography analysisdesie line，点ok，输入文件名，保存，即可得到下图4-1。图4-1

17、 现状期望线图4.2 交通分布预测在城市交通规划中，交通分布的预测方法主要有两种：增长系数法（ 包括双约束增长系数法）与重力模型法。这里采用增长系数法。增长系数法最主要的优势是使用简单；不需要关于交通运输网络的任何信息。然而，这意味着一个主要的局限：增长系数法不能反映交通运输网络变量如出行时间和成本的变化。此外，增长系数法无论如何不能够解释出行行为。增长系数法的预测模型为：具体步骤为：点击planningtrip distributiongrowth factor method,出来如图4-2对话框，利用平衡后的交通发生和吸引量进行交通分布。图4-2 输入文件名，保存，即可得到未来的od矩阵，

18、如下图4-1表4-1规划年的od矩阵做出规划年的期望线图，如下图4-3：图4-3 规划年期望线图第5章 交通分配预测5.1 交通分配预测方法及原理交通流分配是交通需求四阶段法的最后阶段，也是重点和难点。交通分配模型用来预测一个网络中的交通流量。这些模型将od对的交通流作为输入矩阵。每一组起终点的流量加载到网络上，根据能够承载这些交通的可供选择的路径的旅行时间和阻抗。transcad提供了交通分配过程的一个全面补充来用于模型化城市交通。这些过程包括很多能够用于模型化公共交通运输的变量，及城市间客流和货流。其主要有非平衡分配模型和算法、平衡分配的模型和算法以及随机均匀分配和动态交通量分配。这里采用

19、平衡分配方法中的用户平衡分配法。5.2 交通分配预测步骤在transcad中进行交通分配的步骤： 更新od矩阵的行列编码，以节点的id来表示od矩阵的行列编号。方法：matrixindecsadd index,做如下图5-1、5-2所示选择，点ok.图5-1图5-2更新后的矩阵列表为图5-1图5-1 更新后矩阵列表 在line层建网络文件.net，点击procedurenetworkcreat，如下图5-3所示图5-3点击planningtraffic assignment，选择用户平衡分配方法。如下图5-4图5-4点击network,做如下图5-5、5-6图5-5图5-6点击0ptions，

20、如下图5-7图5-75.3交通分配预测结果交通分配的结果如下图5-2和分配后的路网如图5-8。表5-2交通流的分配结果图5-8 分配后的路网5.4 交通分配评价计算v/c，计算结果如下表5-3表5-3 v/c计算结果ab通行能力ab flowab v/cba通行能力ba flowba v/c11406.83001406.830021406.53369.23860.2625171406.53981.46350.69779131406.541552.14491.103521406.542299.50341.63486541202.67001202.670051202.651610.61181.33

21、92191202.652271.44811.88870361406.86001406.860071406.81001406.811255.73160.89260981406.482993.74762.1285391406.481966.57781.39822791304.89001304.8900101304.71001304.7100111304.63001304.6300121304.45503.46080.3859561304.45783.37520.6005411321406.770021406.7700141304.66001304.6600151304.66001304.6600161304.63981.46350.7522931304.63369.23860.283022171304.541394.48751.068951304.54121.52360.093154181304.84001304.8400191304.371318.03991.010481304.3711