交通规划复习题

1、交通规划复习题第一章 绪论第一节 交通规划的定义1、交通 定义：人或货物的地点间，并且伴随着人的思维意识的移动。 (狭义) 伴随着思维意识的移动有两种情况：(1) 移动的本身有价值(2) 移动的结果有价值2、交通的分类(1) 本源性交通需求：移动的目的是他人难以代替、为了本人的交通需求。如上学、交 友、观光、度假、看病(2) 派生性交通需求：可以由他人代替的交通需求。如工作、联系业务、购物3、交通的作用( 1)经济作用( 2)社会作用4、交通规划的定义 交通规划是确定交通目标与设计达到交通目标的策略和行动的过程。5、交通规划的构成要素( 1)规划主体(需求要素)：个人，团体；人、物( 2)规划

2、对象(供给要素)：汽车、轨道车辆、火车、飞机；线路、站场( 3 )市场要素：经营管理、收费标准、相关法律等第二节 交通规划的种类(1) 按移动的对象(2) 按交通方式(3) 按交通设施(4) 按交通服务(5) 按交通服务对象的空间规模(6) 按规划目标时期和着眼点的规模 战略规划，通常为宏观规划(长期交通规划) ，一般规划期在 15 年以上。网络规划，即中观规划(中期交通规划)，一般规划期为 510年。工程规划，微观规划 (近期发展规划或短期交通规划 )，一般规划期为 5年。第三节 交通规划的内容1 、 交通调查主要调查内容之一 交通需求调查包括：(1) 居民出行调查 (Person Trip

3、 Survey) ：每 10 年一次(2) 货物流动调查 (Distribution Survey) ：每 5 年一次(3) 机动车 OD( Origin and Destination )调查：每 5 年一次(4) 断面交通量调查：每 5 年一次 , 中间年一次2、社会活动类型：交通与土地利用3、交通需求量预测the four step model四步骤法p6 （选择或判断）第一步：交通发生与吸引第二步：交通分布第三步：交通方式划分第四步：交通流分配第四节交通规划的过程交通规划大致步骤 确定目标； 组织工作； 数据调查； 相关基本模型分析； 分析预测； 方案设计； 方案评价； 反馈修改。本章

4、补充：1962年，美国芝加哥市发表 Chicago Area Transportation Study为标志，交通规划理 论诞生。第二章交通调查第一节概述1、交通调查的定义交通调查指利用客观的手段，对道路交通流及有关的交通现象进行调查，并且对调查资料进行分析与判断，从而了解掌握交通状态及有关的交通现象规律的工作过程。2、交通调查方法询问法和观测法3、基本概念（1）出行（Trip）:指交通元（人、货、车）从出发地到目的地移动的全过程。具备三个基本属性：每次出行有起、讫两个端点每次出行有一定的目的每次出新刚才 用一种或几种交通方式；类型分为车辆出行和居民出行；城市交通的出行界定（5mi n,400

5、m）（2）质心：出行量最大的地点，所有出行端点的某一集中点。（3）0D调查（起讫点调查）起讫点调查是为了全面了解交通的源和流，以及交通源流的发生规律，对人、车、货的移动，从出发到终止过程的全面情况，以及有关的人、车、货的基本情况所进行的调查。（4）交通分区：规划时将调查区分为若干个分区。（5）境内出行：指起讫点均在调查区域内的出行。（6）过境出行：指起讫点均在调查区域外的出行。（7）境内外出行：指起讫点中有一个在调查区域内的出行。（8）核查线：指为校核起讫点调查结果的精度在调查区域内设置的分隔线，一般借用天 然的或人工障碍，如河流、铁道等。（9）期望线：指连接各个小区形心的直线，代表了小区之间

6、的出行，其宽度通常根据出 行数大小而定。4、基础资料：土地利用、社会经济、自然状况； 交通需求：起讫点调查（0D调查）；交通设施：交通运输网（线路），场站枢纽等；交通现状：各种交通运输方式运营状况；交通安全；环境影响第二节起讫点调查分析一、交通调查的抽样方法1895年挪威国家统计局局长凯尔提出“代表性调查”的观点，进而首次引入“ 抽样”的调查思想。1、抽样调查抽样调查是从调查对象的总体中随机抽取一部分进行观察，并且依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定 可靠性的估计判断，从而达到对总体的正确认识。抽样率确定方法:2n-抽样率;-置信度为68.3%时, 为 95%=1.96 ；N-总体（或

7、母体）容量;=1;置信度为75%=1.15 ;置信度为90%=1.65 ;置信度-控制误差指标的容许绝对误差，与相对误差的关系为=EX ,其中E为相对误差，X为样本均值2-母体方差，当样本数足够时，可以用样本方差代替。例题：在某次居民出行调查中， 要求调查结果的绝对误差不超过10次，置信水平取95%假设已知总体标准差 S的估计值为80，调查总体为4330人，求必要的调查抽样率。解：有题意可知，=1.96，=S=80,=10，N=43302n2 2=1.96 *80 2 2 210 *4330+1.96 *80=5.37%调查的必要抽样率为 5.37%，才能满足要求。2、抽样方法（1） 非概率抽

8、样方法：含有主观判断因素） 概率抽样方法：简单随机抽样法：样本量大，不适合个体差异大的情况；如机动车出行、流动人口出行 顺序（又叫系统）抽样：均匀，适合个体差异大的情况；如居民出行调查分层随机抽样：可以缩小个体差异；费用较高；货物出行整群抽样：组织简单，降低费用；代表性差3、抽样调查流程 确定抽样调查目标确定抽样调查的母体选择抽样方法 四种常用的抽样方法统计整理调查数据I 对调查数据进行校正、拓展和有效性检验调查结果3、调查方法：（1 ）居民出行的起讫点调查 ：家访调查法、电话调查法、明信片调查法单位职工询问法：对公共交通规划特别适用公交车内调查（2） 机动车起讫点调查：路旁调查、标签调查（3

9、）货流调查、城市流动人口出行调查：上门调查4、数据整理表达形式：OD表、期望线图、期望线、统计图、相关曲线；5、数据核查：核查线法：主要用于机动车出行抽查法、相互核对法；6、误差评判标准评判要求：误差5%,调查符合要求；误差5%- 15%基本接受，须调整； 误差15%,调查有误，返工。第三章社会活动模型第一节 概述一、交通运输系统与社会社会活动系统的关系：1、系统与子系统2、供与需关系二、交通规划研究内容需求方.：.供应方（社会活动中的人和物）（交通运输）影响交通需求预测的主要因素：人口；就业；车辆拥有；经济；用地；第二节交通的供求关系、系统结构交通运输系统是一个非常复杂的系统，复杂性表现在：

10、1多种构成要素运输对象（人和货物）运输工具（各种车辆）交通设施2、多种交通方式3、与多种外部系统（如社会活动系统，资源系统）存在紧密地联系最典型的是麦恩黑姆（Manheim）系统其组成：外部系统 R:资源和政策系统 对象系统：交通系统 T、社会活动系统 A、交通模式F、土地利用与交通运输关系出行量用地，-；_Z，交通运输系统可达性决定城市结构有三个因素：地理特征相对可达性（交通的相对可达性）建设控制总结：土地与交通运输关系概括为：1 从交通规划的角度来说交通发生量交通供应吸引量 一 -不同的土地利用交通分布2、从土地利用的角度来说城市结构土地利用形态发达的交通 二、汉森（Walter G. H

11、ansen） 模型只预测各分区的居民住户数。该模型有两个变量：a. 可达性（Accessibility）:表示某分区所具有、与其它分区产生某种联系的可能性。Aj其中：A为分区i对j区的某活动主体的可达性值;W为分区j的活动主体的规模，如就业人数或就业岗位数;Tij为分区i与分区j之间的平均出行时间；Y为参数b. 可能开发的土地面积-另一个变量人口的增加住宅分配给各区Han sen得出了分区i在规划年的新增住户数为：ASjj其中：N为分区i的新增户数；N为整个城市的总新增户数；S为分区i的可用于住宅建设的土地面积。a为系数，一般取2.7。三、劳瑞模型决定住户数和就业人数的模型 假设：对象区域为

12、圭寸闭的城市区域 (没有人员出入)利用土地利用之间的相互作用关系式决定各区的住户数和就业人口的分布土地利用结构将土地利用者(或称土地利用的活动主体)分作三类：a. 基础产业部门(basic sector)工业、大型贸易公司、中央政府机关、高校等。b. 非基础产业部门(retail sector)由模型内部决定商业、服务业、地方政府、中小学等与居民生活密切相关的部分。c. 住户(employment or population)上述两部门的住户。总结：1、劳瑞模型较细致，但与客观实际有差距；2、劳瑞模型假定对象城市的交通系统为已知条件，故只能用于未来交通设施变化不大或已知的情况。四、凯因模型住宅

13、选址仅考虑上班因素和土地租赁费五、人口模型1、表征人口状态的参数：年龄、性别2、人口数变化的因素：死亡、出生、迁移六、家庭模型反映家庭特征的参数：人口数、收入、车辆、就业七、土地利用模型：描述地区内部经济活动的选址行为及其作用结果的土地利用空间分布的数学模型分类：按照构造模型的目的和出发点不同，分成两大类:a预测模型b.优化模型第四章 交通的发生与吸引一、交通吸引量、交通发生量、交通生成量以及规律出行发生量：由家出行（HB）的全部家庭端点数与非由家出行（NHB）和货物出行的全部 起 点数出行吸引量：由家出行的全部非家庭端点数与非由家出行和货物出行的全部 终点数发生点：HB:H吸引点：HB:NH

14、NHB:ONHB:D规律：（1）一个分区中，住宅量越多，发生量就越多，而非住宅建筑越多，吸引量就越多（2）单位时间内，一个分区的发生量不一定等于其吸引量；但对整个对象区域，单位时间 的发生总量应严格等于吸引总量二、PA与OD的区别P：发生点；A:吸引点；O:起点；D:讫点；由家出行：家庭端点就是该次出行的发生点非家庭端点是它的吸引点非由家出行或货物出行：起点就是该次出行的发生点讫点就是其吸引点总结：由家出行时，起点不一定是发生点，讫点不一定是吸引点，即：OD不一定 工PA非由家出行时，起点一定是发生点，讫点一定是吸引点，即：OD= PA例题：发生点：fh, hf, h/, s/发生点：f J吸

15、引点：fs, /o吸引点 s, f f,J s, s注意：发生点和吸引点只看区域内,左图中h点在区域内，贝V其可作为发生点；由图中h点不在区域内，则其不可作为发生点三、生成交通量预测方法常用方法：原单位法（又称生成率法）、类型分析法、回归分析法，另外还有增长率法原单位法（1） 类型a、用居住人口或就业人口、住户的人（户）平均的交通生成量推算的个人（住户）原单位 法；b、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。（2）预测方法对于预测未来生产交通量，确定生成原单位aSm的将来值是一个重要课题。通常方法： 直接使用现状调查得到 现状调查的原单位乘以其他指标的增长率来

16、推算，即增长率法 最常用的也是最主要的为函数法。通常来预测不同出行目的的原单位，影响因素可以采用年龄、性别、居住性质、收入等。例题：运用原单位法预测将来的出行生成量。O D123合计人口万128.011.0/15.0251.020.0/36.0326.010.0/14.0合计28.050.027.0解：根据上表中的数据，可得：现状出行生成量 T=28.0+50.0+27.0=28.0+51.0+26.0=105.0（万次）现状常住人口 N=11.0+20.0+10.0=41.0（ 万人）将来常住人口 M=15.0+36.0+14.0=65.0 （万人）人均单位出行次数 T/N=105.0/41

17、.0=2.561 （次/ （日 .人）所以，将来的的出行生成量X=M*（T/N）=65.0*2.561=166.5 （万次/ 日）四、发生与吸引交通量的预测预测方法有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。1、原单位法求解步骤：（1）、获取发生原单位和吸引原单位（2）、预测发生与吸引交通量R bXjAjcXjx 属性变量，如常住人口、就业人口，土地利用类型面积、工作面积等。调整方法：（1） 总量控制法（总量已知） 计算生成交通量QQ? N修正出行发生量P：QPQ ?PiP i修正出行吸引量A：AjQ?Aj（2） 调整系数法（总量未知）例题： 假设各小区的发生与吸引原单位不变，试用下图的数据求出

18、将来的发生与吸引交通量。O D123合计人口万128.011.0/15.0251.020.0/36.0326.010.0/14.0合计28.050.027.0解：（1 ）求出现状发生与吸引的原单位小区1的发生原单位：28.0/11.0=2.545 （次/ （日 .人） 小区1的吸引原单位：28.0/11.0=2.545 （次/ （日 .人） 同理得出其他小区的原单位，如下表所示0 - -123合计12.54522.55032.600合计2.5452.5002.700（2）计算各交通小区的将来发生与吸引交通量小区1的发生交通量：15.0*2.545=38.175 （万次/ 日）小区1的吸引交通量

19、：15.0*2.545=38.175 （万次/ 日）同理得出其他小区的发生与吸引交通量，如下表所示 -D123合计138.175291.800336.400合计38.17590.00037.800（3） 调整计算因 38.175+91.8000+36.40038.175+90.000+37.800,即各小区发生交通量之和不等于其吸引交通量之和，故需要进行调整计算，使得QDi已知T=166.5 （万次/ 日）Q 38.175+91.8000+36.400=166.375iD =38.175+90.000+37.800=165.975所以，Q Q * T / QiD d *t / djQ =38.

20、175*166.5/166.375=38.024D =38.175*166.5/165.975=38.296O =91.800*166.5/166.375=91.869O =36.400*166.5/166.375=36.427D； =90.000*166.5/165.975=90.285D3 =37.800*166.5/165.975=37.920调整后的结果如下表O 123合计138.204291.869336.427合计38.92690.28537.920166.5由上可以看出，调整之后，各小区的发生交通量之和与吸引交通量之和相等，均等于交通生成量166.5万次/日2、增长率法（或增长系

21、数法）考虑原单位随时间变动的情况，用其他指标的增长率乘以原单位，求出将来发生、吸引交通量。特点：可以处理原单位法和函数法都难以解决的问题（如研究对象区域外的交通量预测）3、聚类分析法（或类别分析法）主要用于人员出行的吸引量预测，以工作岗位或用地面积 为分析单位。决定一个岗位对交通的出行吸引量的主要有两个因素：岗位类型和分区交通通达程度。1）模型理论吸引量：BjdjkWjkkdjk 分区j的第k类岗位数Wk分区j每个第k类岗位的单位时间的平均吸引量，简称“吸引率”2）工作步骤 岗位分类，按照用地分为六类：商业、服务业、学校、制造业、办公楼和其它。预测规划年各用地的岗位数djk ； 估算分区j第k

22、类用地的岗位吸引率 Wjk ； 计算理论吸引量；Bjdjk Wjkk 算修正吸引量。计算全市理论吸引量之和，并将其与总产生量比较，满足误 差范围为3%。4、函数法回归分析法分析以上方法的缺点解决问题：多个因素关系难以用精确的数学函数表达因素难以预测或量化步骤：1确定模型形式（以出行发生量预测为例）1）选取相互独立的因素作自变量2）确定每个自变量与产生量的函数关系，转化成线性关系3）得出初步的线性回归模型P bo biXibnXn2.标定参数3 模型的检验例题：发生量预测老城区：上班/上学出行次数：职业结构稳定，出行与其时间制度有关，调查统计（原单位法）或参考其他城市（类比分析）生活、娱乐、公务

23、出行次数：由职业机构和社会发展水平决定，建立出行与社会经济发展之间的回归关系进行预测（回归分析）新城：上班/上学出行次数：类比生活、娱乐、公务出行次数：考虑不同职业的生活、娱乐、公务与社会经济发展水平的关系模型（类别回归分析）城市流动人口出行生成预测1、出行产生预测一一可采用 生成率法；2、出行吸引预测一一可同居民出行吸引类同的方法。城市市内货运交通生成预测货运总量预测一一可采用回归分析等方法第五章交通分布预测、出行分布量指分区i与分区j之间平均单位时间内的出行量。即qij 禾口 qn。qujPiquiqjj iqui j二、分布交通量的预测方法一般分为两类：增长系数法 和综合法1增长系数法包

24、括两大类：增长函数法和Furness约束条件法增长系数法的思路原理：假设在现状分布交通量给定的情况下，预测将来的分布交通量。1 ）已知现状PA表（qij0. Pi0、A0）,规划年产生量 R和吸引量A。令k = 02 ）计算各分区第k次发生增长率、吸引增长率PPikFakAjA；3 ）设f （ Fpi , Faj）为增长函数，计算第（k + 1 ）次预测值k 1kk k、qijqij f （ Fpi , Faj ）4）检验预测结果计算新的产生量Pk+1和吸引量Ak+1，计算新的增长率：k 1piPk 1Fak1Aja； 1看是否满足误差范围。若是 代。,q ij ；+1即为所求；若不是，令k=

25、k+1，转至第3步,进行迭各种增长系数法根据增长函数的种类不同，提出各种具体的增长系数法。1 ）常增长系数法qij的增长仅与i区的产生量增长率或与生成量增长率有关，增长函数为:f 常（Fpi, Faj）常数特点：由于发生量与吸引量不对称，故预测精度不高，是一种最粗糙的方法，甚至不能保证迭 代过程一定能收敛。 =3%例题：求将来0D分布交通量（单位：万次）。设定收敛标准123现状值将来值14228r 202 35412203233825现状值910928将来值251822 |P砧解：求各小区的发生增长系数:FOX 2%=25FO?2012 =1.667258 =3.125第一次迭代，各项均乘以增

26、长系数，得到以下表:0123增长率预测将 来值1105512025&3336.667120362593759375125增长率1.1760.7931,046预测将 厲值21,2522.712L0465收敛判别:1.176-11-0.7931.046-1 *100%=17.6% *100%=20.7% *100%=4.6% 1 1 1故此表中增长率均大于误差3%需继续进行迭代计算经过第六次迭代之后，得到如下表：123增长率将来值f111.33.850.99520.126.26.67.212037.47.79,8L00424.9增长率1.0040.9941将来值24.91&12265此OD表满足出

27、行发生的约束条件，故为所求的将来年分布矩阵。注意：类似例题课本例 6-12）平均增长率法i , j小区之间的分布交通量的增长系数是i小区出行发生量增长和 j小区出行吸引量增长的平均值，即:f平(F., F.)1(F.+ F.)平 pi aj2 li aj7特点：D法和F法所取代。公式简明，易于计算；但迭代步数较多，收敛慢，计算精度低，但仍被广泛使用；随着 计算机的发展，正逐渐被 例题：课本例6-23）Detroit法（底特律法简称D法）P0?Aj/A：Aj /A：jjFajfD (FPi， Faj ) FPi Q / Q0特点：考虑的因素较平均增长率法全面；但同样是收敛速度慢，需要多次迭代才能

28、求得将来年 的分布交通量。例题：课本例6-34）Fratar法（福莱特法）（常用）f(Fk Fk) FkFk 5 F pi ajpi aj?LPiPkk l k ，qijFajjAkk l kqij Fpii发生/吸引位置系数特点：收敛速度快，满足相同的精度条件下迭代次数少，广泛应用；但其计算过程较复杂, 般通过计算机编程实现，或通过专门的交通规划软件计算。5）Furness约束条件法（佛尼斯法）（常用）qijjUi0qijVj PqijiVjPA交通量，适用性0 Aqijui Aji采用循环迭代方法，求解 uik与Vjk，直到该系数满足设定的收敛标准为止。 特点：方法计算相对简单，收敛速度相

29、对较快，也适合编程获得预测结果。总结：增长系数法的特点优点：1 ）结构简单、实用，不需要交通小区之间的距离和时间2 ）适用于小时交通量或日交通量等的预测，也可以获得各种交通目的的3 ）适合短期的、局部的预测（费用不高，不用作时间、距离的调查） 缺点：1 ）必须有所有小区的 PA交通量2 ）难以考虑网络或网络结构的变化对出行的影响3 ）对稀疏矩阵、部分矩阵、交通小区之间交通量较小时（即空元素或零元素） 比较差。4 ）将来交通量仅用一个增长系数表示，缺乏合理性2、重力模型主要掌握利用已标定重力模型求解分布交通量qjPA可总结：优点：（1）直观上容易理解。（2）能考虑路网和土地利用变化对人们出行产生

30、的影响。（3）可不必开展大规模 0D调查，几乎不受稀疏矩阵影响。（4）能比较敏感地反映交通小区之间行驶时间变化的情况。缺点：（1）小区之间的吸引机理由于小区类型的不同，可能存在差异，重力模型对全网络中存在 的这种差异缺乏考虑；（2）行驶时间因交通方式和时间段的不同而异，而重力模型使用了同一时间；求内内交通 量时的行驶时间难以给出。（3）阻抗函数一般不是线性关系。如交通小区之间的距离小时，有夸大预测的可能性。（4）模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响，但缺乏对人的出行行为的分 析，跟实际情况存在一定的偏差。（5）一般，人们的出行距离分布在全区域并非为定值，而重力模型将其视为定值。（6

31、 ）用最小二乘法标定的重力模型计算出的分布交通量，必须借助于其他方法进行收敛计 算。考虑因素全面，反应敏感，无须完整的现状0D资料；计算复杂，阻抗问题。（RAj）1.173例题：已知qj 0.124 誉厂DO123合计预测值117,07.04.028.038.627.038.06.051.091934,05.017,026.036.0合计2&050,027105.0预测值39390S36.9166.5求交通分布量。得到如下表:D O123合计预测值1豳.972.418.9180J38.6275.5237.9359W91343,976.0138.836,0合计189.2354.3141.1678

32、.6预测值3少39033氐9166-5解：利用公式qj0.124 (RM173R1.455扩展（可能会是选择或判断）：交通分布预测模型的选择：城市居民、货运出行分布预测一一重力模型城市流动人口出行分布预测 F法城市对外及过境客（货）运交通分布预测一一F法或平均增长率模型区域交通分布预测一一重力模型第六章交通方式划分一、概念1、交通方式划分：出行者对交通工具的选择比例2、集计方法：以一批出行者作为分析对象，将有关他们的调查数据先做统计处理，得出平 均意义上的量，然后对这些量作进一步的分析和研究。以交通小区为单位3、非集计方法：以单个出行者作为分析对象。充分地利用每个调查样本的数据，求出描述 个体

33、行为的概率。以个人为单位4、效用：某个选择枝具有的令人满意的程度。5、效用假设：1）个人在每次选择中，总选择效用值最大的选择枝;2 ）个人关于每个选择的效用值由个人自身的特性和选择枝的特性共同决定。二、影响交通方式选择的因素从总体上说，主要有交通特性、个人属性、家庭属性、地区属性和时间属性等。1、影响大交通方式划分的因素有：1）出行者或分区特性：分区的可达性2）出行特性：出行目的出行距离出行的时间分布3）交通设施的服务水平：费用时间舒适度可靠性安全性2、影响城市交通 方式划分的因素有：1）出行者或分区特性：家庭车辆拥有情况出行者职业、年龄、性别收入分区的可 达性2）出行特性：出行目的出行距离出

34、行的时间分布3）交通设施的服务水平：费用时间舒适度可靠性安全性 扩展：在大交通中，影响 货物出行方式划分的因素有：1）货物的类型2）分区的可达性3）出行特性4）交通运输设施的服务水平三、四种集计方法Generation :交通发生 Distribution:交通分布MS :方式划分Assignment:交通分配1、 出行端点（或末端、终点）方式选择模型：G-MS DA3 MS DA2、 出行换乘方式选择模型（或区间类）方式划分模型：3D -MSA3 D MSA（一）G-MS结合的方式划分只能主要考虑其中出行者和分区特性的四个影响因素作为方式划分的主要依据。1. 产生量MS预测1）类型分析法模型

35、（家庭为单元）2）线性回归模型2. 吸引量一MS预测以工作岗位或用地面积为单元。（二）生成后的方式划分模型（G- MS方式划分仍只能主要以出行者或家庭，或分区的特性为依据，多采用线性回归模型。（三）D-MS结合的方式划分（四）分布后的方式划分求出出行分布量后再进行方式划分，就可以综合考虑各方面影响因素。1. 转移曲线法 （我国不宜采用）转移曲线法是根据大量的调查（ PT调查）统计资料，绘出的各种交通方式的分担率与其影 响因素（距离、出行时间或时间差等）间的关系曲线，依据该曲线求出交通方式分担率。该方法较为简单、直观，在国外广泛应用；需要大量现状调查资料绘制这些曲线，且该曲线只能反映相关因素变化

36、相对较小的情况;2其他方法回归分析方法、概率模型、重力模型的转换型等。总结：G-MS与G- MS方式划分没有考虑到分区之间的交通服务水平和出行本身的特性，预 测的效果有一定的局限性。四、LOGIT模型、特点（缺陷）1、LOGIT 模型效用由选择枝本身特性和个人特性两方面的因素决定。效用应看作随机变量模型假定：1 ）有两个选择枝（j = 1,2 ）,则选择选择枝1的概率为:ebViebVl该公式为二项模型，记为BNL （重点掌握）如果有多个选择枝，设个人n的选择枝集合为 An。同理可得多项 Logit模型，某人选择枝j的概率为：PbVe J1jbJ e ii 11expb(VJ)i j称为多项L

37、ogit模型，简记为:MNL2、特点（缺陷）Logit模型基本前提：各选择枝不可观测的随机效用部分& k间相互独立且同服从 Gumbel分布（独立同分布）。而这个假定在某些情况下是有些脱离实际，从而导致荒谬的结果。1）（红巴士一蓝巴士问题 ）2）方式的选择概率只由方式之间的效用的差值决定总结：“独立性”假设造成了前面“红巴士 蓝巴士 ”错误，而“同概率分布”假设造成 了效用差相同产生的错误。五、非集计结果集计处理方法非集计模型只求出个人的选择概率值，预测问题需要的是分区中全体居民作出某种选择的人数，要将个人选择概率值转化为全体分区居民的选择概率值，这仍是一个集计问题。 集计方法有三种：概率集计

38、：将各样本关于某个选择枝的选择概率求平均值。方法简单，但比较粗糙。特性集计:将样本的各个特性变量分别求平均值，作为分区全体居民相应的特性变量,再将这些特性变量代入选择概率模型，求得全体分区居民对某个选择枝的选择概率。混合集计（分类法）扩展：（选择或判断）1、 交通发生预测和交通分布预测问题多采用集计模型；2、方式划分和交通分配多采用非集计模型。3、集计与非集计是相对的。4、 集计方法：G-MS D A、Gr M9 D A、G- D-M9 A、SMA A（交通设施变化较大时用后两种）5、非集计方法：Logit、Probit等第七章交通分配一、概念1、交通分配：将预测得出的 0敦通量，根据已知的道

39、路网描述，按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段的交通流量、所产生的OD费用矩阵，并据此对城市交通网络的使用状况做出分析和评价。2、交通阻抗：是指交通网络上路段或路径之间的运行距离、时间、费用、舒适度或这些因 素的综合。是运输工具沿着路段行驶的难易程度的量化指标。交通阻抗由两部分组成：路段上的阻抗和节点处的阻抗3、 路径（径路）：交通网络上任意一对PA点之间，从产生点到吸引点一串连通的路段的有序排列叫做这对PA点之间的路径。二、Wardrop原理（第一、第二）有效路径1、第一原理道路网的利用者都知道网络的交通状态并试图选择最短路径时，网络将会达到一种均衡状态，

40、每对PA点之间各条被利用的路径走行时间都相等且是最小走行时间，而没有被利用的路径的走行时间都大于或等于这个最小走行时间。该原理又称为用户均衡或用户最优（User Equilibrium, 简称UE 。2、第二原理系统平衡条件下，拥挤的路网上交通流应该按照平均或总出行成本最小为依据来分配。又称为系统最优原理（System Optimization,简称SO）。三、非平衡分配方法原理特点1、简单、易理解；2、缺乏理论依据，与实际分配存在一定差距四、交通网络的模型化及描述方法阻抗不变：单路径：全有全无（重点）1、 方法：设路段阻抗为常数，即假定走行时间不受路段上流量的影响，一次将一个PA点 对的出行

41、分布量全部分配到它们之间的最短路径上，叫做“全有全无分配法”，亦称“最短路径分配法”或“0-1 ”分配法2、不足：出行量分布不均匀，全部集中在最短路径上3、总结：全有全无分配法不能反映拥挤效果，主要是用于某些非拥挤路网，该分配法用于没有通行能力限制的网络的情况多路径：logit、Dailk （称出行者主观判断设某PA点对（r,s）之间每个出行者总是选择他认为阻抗最小的路径 的阻抗值为“感知阻抗”）P(k)=eV(k)eV(j)例题：课本7-12、Dail算法：（重点掌握）1）初始化，找有效路段和有效路径a.计算从起点r到所有节点的最小阻抗，记为r（i）；计算从所有节点到终点s的最小阻抗，记为s（i）；b.对每条路段（i,j）计算“路段似然值”io若r(i) 5(7)其它情况2）向前计算路段的权重（假定参数b= 1.0 ）从r点开始，按r（i）上升顺序依次考虑每个节点，计算离开r的所有路段的权重。对节点i ,路段（i,j ）的权重为：皿丿）（人丿）工5）J*若i = i其它情况V/- e Q3）向后计