基于TransCAD的交通规划设计实验指导书

1、基于transcad的交通规划设计/实验指导书交通工程系目 录1、交通分布11.1双约束重力模型参数标定11.1.1数据准备11.1.2模型标定111.2交通分布预测131.2.1预测各小区交通发生吸引量131.2.1.1发生/吸引量预测模型131.2.1.2发生/吸引预测方法及实例171.2.2建立规划路网221.2.3建立新的阻抗矩阵231.2.4用已标定的双约束重力模型进行预测232、交通分配272.1交通分配关于transcad部分的理论基础272.1.1交通分配的定义和作用272.1.2交通分配的数据准备272.1.3 transcad进行交通分配的流程图292.2基于transca

2、d的交通分配实例操作30transcad的实验指导书1 交通分布1.1双约束重力模型参数标定1.1.1数据准备（1）交通小区1)交通区划分的目的在我们进行交通需求分析时需要全面了解交通源以及交通源之间的交通流，但是，交通源一般都是大量的，不可能对每个交通源进行单独研究。因此，在交通需求分析过程当中，需要将交通源按一定原则和行政区划划分成一系列的小区，这些小区即称为交通区。划分交通小区的主要目的是:将区域交通需求的产生、吸引与区域的工农业产值、人口等社会经济指标联系起来;将交通需求在空间上的流动用交通小区之间的交通分布图表表示出来;便于用交通分配理论来模拟公路网上的交通流。2)交通区划分的原则交

3、通区划分是否适当，将直接影响到交通调查、分析、预测的工作量及精度。首先要确定划分交通区的区域范围。划分交通区的区域除包括规划区域本身外，还应包括与规划区域有较大交通联系的其它区域。我们已经知道，划分交通区的主要目的是全面了解交通源与交通源之间的交通流。从这个意义上讲，交通区划分越小越好;但交通区划分越小，会使调查、分析、预测等工作量越大。交通区划分的基本原则应是在准确、全面反映区域交通源流特征的前提下，使规划工作量尽可能地减少。在进行交通规划时，交通区划分的多少、大小应视交通的复杂程度和研究目的具体确定。一般来说，规划区域内有直接影响的交通区划分较小，规划区域外有间接影响的其它区域的交通区划分

4、较大，而且离规划区域越远的区域交通区划分越大;交通矛盾突出的地方，交通区划分的小一些，反之则可以大一些，例如城市地区、城镇密集地区的交通区划分一般较小，农村地区、山区、牧区等交通区则相对较大。由于基础资料，如经济、人口等一般都是按照行政区划调查、统计、规划的，因此，为了基础资料收集的便利，交通区划分一般不应打破行政区划。在研究交通区之间的交通流时，一个交通区被视作一个交通源，因此，当规划区域内有铁道等构造物或河流等天然分隔带时，应将被它们分隔的那些交通区一分为二，以满足一个交通区只有一个集聚中心的要求。3)实例以泸州为例，小区划分直接以各市县区的行政边界为小区边界。共划分了od小区17个，其中

5、泸州市内的直接影响区7个，外部的间接影响区10个。并对小区进行了编号，见图1.1。图1.1（2）现状od矩阵1）进行od扩充对于城市出入口交通量较大，且车速较快，在实地调查时一般无法将所有通过调查点车辆的牌照及车型全部记录下来时，有效信息只是部分通过车辆的车辆牌照和车型，调查所得的数据只是抽样，需要将调查所得的抽样od扩充为全样od.下面介绍下扩样系数的确定：在一般od调查数据处理时,如路边拦车询问调查,只需根据各od调查点的交通量观测结果确定抽样率,即可将调查的抽样od扩样为各点全样od,这其中只涉及到单点扩样的问题。而对采用记录车辆牌照法od调查数据进行处理时,其数据扩样涉及到所有调查点,

6、但由于各个调查点的实际情况不尽一致,其实际抽样率均不相同。因此,其数据扩样不能简单地根据各调查点的抽样率确定。根据上述od调查原始数据处理结果和交通量观测数据统计结果,可以获得交通区i和j(对应于调查点i和j)之间的抽样od分布量为, i区、j区od扩样系数、 (即调查点交通量和该点抽样od总量的比值)。根据od分布的特性,考虑到i区、j区之间od分布扩样与i点和j点均有关系,其扩样系数a应该介于i区和j区各自单独的扩样系数ai和aj之间,因此应该综合考虑i区和j区的抽样情况进行扩样。现假设，根据代数定理，则有。因此，我们可以设定初始，据此，可以建立下列模型:用上式计算出的一般不会满足交通分布

7、的基本约束条件：其中，分别为i调查点和j调查点的调查交通量.因此需要反复迭代计算,即经第一次计算之后,得出再用下式计算第二次近似值如此反复计算,直到,收敛到等于或接近1为止.至此,已经得到扩样后的各交通区之间的od分布矩阵|,即为城市交通规划所需要的出入阔机动车od基础资料,是下一步交通分析预测的前提.2）导入扩充后的od矩阵到transcad中可以选择在excell里面建立od表格，存为.xls文件格式。把建好的. xls文件直接拖入transcad界面，会出现choose excel sheet如图1.2，图1.2单击ok后会出现save excel sheet as，对文件进行命名后单击

8、save。图1.3新建一个矩阵，单击file-new工具栏上的matrix，出现图1.4.图1.4单击ok后出现图1.5.图1.5单击ok，出现下图，给新建的矩阵取名，如图1.6.图1.6出现新建的矩阵，然后单击第一列，如图1.7：图1.7单击工作栏的matrix下拉列表import，以列的方式向新建的矩阵输入。图1.8nextnext，选择“all columns”并从from列表框中选择对应的值，图1.9点击finish，即完成od矩阵的导入：图1.10（3）现状路网在transcad中描绘出现状路网或通过autocad描图后另存为dxf格式导入transcad中，如图1.11。图1.11

9、（4）阻力矩阵用于描述在区域间旅行的难度的阻力有多种不同的指标和方法,经常使用的阻力指标是出行时间，出行距离，以及出行费用。阻力可以是这些指标的组合，或是在不同出行方式下，这些指标值的组合。如果所规划的区域地势比较平坦,路网比较均匀,而且交通分区之间没有明显的大型障碍物(如高山、海湾等),则可以使用小区间距离作为交通阻抗。反之,则需要根据路网的设置情况采用最短路径法(shortest path)来分析交通区之间的交通阻抗。对于前者,阻抗矩阵的生成方法比较简单,只需要将交通分区层设置为当前使用层,然后采用toolsdistance matrix命令就可以自动生成;对于后者,一般需要采用基于路网的

10、多路径法,即利用networksmulti paths命令,输出阻抗矩阵。此处以泸州市为例，使用小区间的出行时间作为交通阻抗，具体步骤如下：1）用transcad打开已保存的现状路网图2）以线层为当前层，在dataview中建立属性列并设置数据点击“dataview”“modify table”，在dataview里面建立velocity和time属性列，其中velocity为各道路的设计车速须根据实际情况输入，time列则通过length/velocity进行赋值。图1.12图1.133）对代表小区的节点做选择集。将点层设为可见的（点层通常是隐藏的，需要在图层管理器中进行设置），以点层为当前

11、层，在其dataview中新建一列存放小区号。点击，在列表框中选择endpoint，单击右侧的show layer图1.14以点层为当前层，选择dataviewmodify table，新建属性列centriods.图1.15以面层为当前层，使用connect建立面层与线层的联系 connect：tool map editing connect图1.16注意option的设置，如图1.17：图1.17将connect后出现的连接线长度和时间属性都设为很小，但不能等于0；将通行能力设为很大。对代表小区的endpoint做选择集以endpoint为当前层，选择selection by condit

12、ion，设置选择条件。图1.184）以线层为当前层创建网络，通过networksmulti paths生成阻抗矩阵，具体步骤为：选择 networks/paths-multiple paths 弹出 multiple paths对话框图1.19从 minimize下拉列中选择time为希望最小化的耗费变量。图1.20单击 ok，trans cad 弹出 save as 对话框。输入“阻抗矩阵”并单击 save得到如下阻抗矩阵：图1.211.1.2模型标定根据需要,用户可选择指数函数、幂函数、gamma函数或者k系数矩阵(k factor matrix)作为阻抗函数。如果有足够的经验数据,用户可

13、选择k系数矩阵或者直接引用原来的数据,不必进行参数标定。否则,需要选择合适的阻抗函数,并进行标定。gamma函数可克服指数函数和幂函数由于交通分区之间的距离过小而造成的分配量过大的弊端,因此适应范围较广。根据实际调查的od矩阵(可以是局部调查或者od反推得到)、交通分区间的原始阻抗(impedance)矩阵,对阻抗函数参数进行标定。参数标定的约束条件与重力模型的约束条件应该一致,用户若需要做出行距离分布分析,还可设置出行距离分布(tld)最大值。标定结果与用户的设置有关,输出的阻抗参数或者调查分类表以可视化表格的形式存放(以.bin或者.dcb等为后缀),如果同时选择输出阻抗系数矩阵,则还会生

14、成以.mtx为后缀的文件。此处选用幂函数进行参数标定, 此处以泸州市为例，根据前面导入的扩充后的od矩阵以及前面得到阻抗矩阵进行了模型标定。在transcad中进行函数标定的具体步骤为：1.打开一个在 id 字段存储地区 id 的数据窗口。这些数据必须包含在一个地图上的地区层中或与一个地区层相链接的数据表。2.选择 planning-trip distribution-gravity calibration 显示 gravity calibration 引力模型校准对话框。图1.223.在 matrix file下拉表中选择包含基年 p-a流量的矩阵文件。4.在 layer下拉表中选择的地区层

15、。5.按以下要求作出选择：要实现需要操作选择约束类型从 constraint type 约束类型列表选项中作出选择设置最大循环次数在 iterations 编辑框赋值设置收敛精度在 convergence编辑框赋值设置最大出行长度在 tld maximum编辑框赋值7.在function列表选项中，选定需要校准的函数的类型；从matrix file 和matrix下拉表中选择阻力矩阵。8.点击ok，出现save result summary file as存储结果对话框。9.输入输出矩阵文件名，点击 save。transcad 校准模型并显示 results 结果对话框。10. 点击 clos

16、e。transcad 显示 result summary 结果摘要对话框。图1.231.2交通分布预测1.2.1预测各小区交通发生吸引量货运量预测客运量预测社会客货运量预测客运周转量预测换算系数和实载率各影响区发生吸引量货运周转量预测直接影响区间接影响区图1.24发生吸引预测流程图1.2.1.1发生/吸引量预测模型通常采用时间序列法、回归分析法、gm（1,1）等方法。时间序列法时间序列法是根据规划区域客、货运输的历史统计资料，以时间t为自变量建立模型，对未来客、货运输量进行预测。时间序列预测技术的基本出发点是利用预测对象过去发展变化的特征来描述和预测未来的变化特征。各种事物的时间序列变化特征一

17、般可以分为趋势形、周期形、不规则形、组合形。在交通生成预测中，一般遇到的是组合形的时间序列，它常常由趋势形和不规则形组合而成。对于不同形式的时间序列，有不同的预测技术。时间序列预测技术流程图如图所示。确定模型形式模型识别(选择试验模型)参数估计(计算协方差和相关函数等)诊断检验预测不合适合适图1.25移动平均法移动平均法是最常用的时间序列预测技术方法之一，它包括简单移动平均和趋势移动平均。其中简单移动平均较为粗糙，在目标发展趋势存在多种变化的情况下，往往会产生较大预测偏差。趋势移动平均比简单移动平均的各项指标有所改善，但仍不够理想，仅适用于最近的短期预测。指数平滑法指数平滑法克服了移动平均法的

18、诸多缺点，它对时间序列中的每个数据进行加权处理，注重反映近期环境。指数平滑法分为一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑和高次指数平滑。指数平滑法对各种趋势及随机变化均有相应的模型，可用于近期预测。a一次指数平滑 (1.1)a介于1与0之间，称a为平滑系数。b 二次指数平滑 (1.2) (1.3)c三次指数平滑 (1.4) (1.5) （1.6）成长模型在交通生成预测中常遇到这样的时间序列，即它的发展具有一定的成长过程:从缓慢增长的发生初期，过渡到迅速增长的发展期，达到一定水平后转至缓慢增长的成熟期，最终趋于极限。从理论上讲，人口的增长、客货运量的发展均符合这一规律。成长模型的函数形式有数种，

19、常见的为compertz模型logistic模型，它们的表达式如下所示: (a>0.，0<c<1) （1.7） (k,、b、a>0) （1.8） 式中e为自然对数的底，e=2. 7180.时间序列预测技术不从因果关系分析入手，自然省去了变量的筛选、自变量预测、参数检验等一系列工作，显得较为简单、直观。但是，时间序列预测技术本身所要求的数学知识较为深奥，计算复杂，只有借助计算机才能实现。回归分析法(因素分析法)交通生成的变化受许多因素的影响，它们之间往往存在着一定的因果关系，回归分析预测法就是一种通过分析研究客货运量与相关因素的联系规律从而进行预测的方法。在交通产生预测中

20、，回归预测的应用较为广泛。在区域客运量分析中常用总人口、非农业人口、居民密度、人均旅行次数、人均消费水平、人均国民收入、客车保有量等指标作为相关因素;货运量分析中常用总人口、工农业总产值、汽车保有量、人均国民收入、人均消费水平、基建投资额等指标作为相关因素。回归预测是基于事物之间的相关关系的一种数理统计预测方法。在回归预测中，要先对预测对象(因变量)进行定性和定量的分析，确定影响其变化的一个或多个因素(自变量)，然后通过预测对象和影响因素的多组观察值建立适当的预测模型，然后进行预测。回归预测技术的种类有很多。按自变量多少分，有单元回归分析和多元回归分析。按变量之间的函数关系分，有线性回归和非线

21、性回归；非线性回归中又有多项式回归、对数回归、指数回归、幂回归等。按自变量的性质分，有因子回归和时序回归等。其中最基本的回归技术是一元线性回归和多元线性回归技术。一元线性回归 （1.9）式中,y: 预测对象，因变量或被解释变量；x: 影响因素，自变量或解释变量；a、b:回归系数。单元非线性回归分析指数回归 （1.10）式中，a, b为回归系数。a, b的确定仍可采用最小二乘法来进行。对数回归设自变量与因变量之间的函数关系为 （1.11）幂回归设自变量与因变量之间的函数关系为 （1.12）多元线性回归分析在经济预测中，当预测对象y受到多个因素xi, x2,、xm的影响时，如果各个因素xi(i=1

22、, 2,，m)与y的相关关系可以同时近似地用线性函数关系表示，则可建立多元线性回归预测模型进行预测。其预测模型的基本形式如下: （1.13）最后还要对回归分析模型进行检验，较常用的有相关系数检验、x2检验、f分布检验、t分布检验和残差检验等。灰色预测gm (1，1)模型灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授在本世纪80年代初提出的处理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。近年来，灰色预测在诸多领域(包括交通需求预测)都有较好的应用。gm(1,1)表示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型，其形式为: （1.14）式中x=x (t)，和b

23、为待估参数。1.2.1.2发生/吸引预测方法及实例在客货运量预测时，就是利用历史数据对上述模型进行参数标定。由于计算复杂，只有借助计算机才能实现，一般借助spss、excel的强大数学功能。在本次演示中，我们采用的是excel的绘图中添加趋势线这一功能。数据来源是泸州历年客运量（如下表所示）。表1.1 泸州历年客运量统计(周转量未计算民航和铁路运输)年份客运量（万人）旅客周转量（万人公里）合计公路铁路水运航空合计19835084557291984465360640198548577416219865974837331987668593047198858741002711989429280371

24、1990461080144199158335691 1411.4589387199261355990 1431.7586017199371207000 1173.383526199470746932 11391.9116139199561816001 27.51511.94203973199665786423 4.51491.1212024199773227172 1491.47265872199866416523 1143.57266188199978177693 1204.04337921200081528017 1268.77367142200186028462 1318.9834494

25、9200210004427478表1.2 泸州历年货运量统计年份货运量（万吨）货运周转量（万吨公里）合计公路铁路水运航空合计1990101218891199117271518 209190121992945818 127224981993827728 99214531994884796 355324239199512771166 417068338199614191260 4611380810199716171427 6047101446199828102568 661760.0598598199916881425 701930.0889311200020601766 772170.22102

26、345200118011490 842010.25913992002213211441120032085135307（一）社会全方式客货运量预测(1)客运量预测采用时间序列法中的三次指数平滑系数、回归分析中的grouth模型和inverse模型、，用历史数据对模型进行参数标定。得到每个模型的未来规划年客运量预测值，在对其进行数据融合，得到未来规划年客运量预测值。具体见表表1.3 客运量汇总 (单位：万人)年份时间序列回归预测采用值年增长率（%）三次平滑灰色模型grouth曲线inverse模型201011787137531327312151128214.34201513664130781695

27、113608157364.09202015629232202128914779191513.96(2)货运量预测采用时间序列法中的指数预测、回归分析中的grouth模型和s-curve模型，用历史数据对模型进行参数标定。得到每个模型的未来规划年客运量预测值，在对其进行数据融合，得到未来规划年客运量预测值。具体见表表1.4 货运量汇总(单位：万吨)年份时间序列回归预测采用值年增长率（%）指数预测灰色预测s-curve模型grouth模型2010478934183266374236656.492015766445683700522349646.232020121996105398771256699

28、6.16（二）周转量预测客运周转量和货运周转量采用皮尔曲线、回归分析法、s曲线等方法获得未来规划年的客货增长量，在对其进行数据融合，得到未来规划年的客货周转量预测。具体见表表1.5 周转量预测表类比201020152020客运周转量（万人公里）皮尔曲线272920275340276160回归4905977232021031272s曲线311176325600333614采用值411177514349633197年增长率（%）5.054.584.25货运周转量（万吨公里）皮尔曲线265810275300279420回归4687017237401062178s曲线26886728504429412

29、2采用值401599524378674474年增长率（%）6.895.485.16表1.6 泸州市客、货运周转量年增长率年份客运周转量（万人公里）客运年增长率(%)货运周转量（万吨公里）货运年增长率(%)19901249958750019911374329.05947507.65199215503111.351030008.0119931699878.801115007.6219941850608.1415285527.0619951999127.431597904.3419962175648.111712046.6719972259803.721783644.0119982360004.25

30、1785000.0819992446003.52165000-8.1820002460310.5818770512.1020012474700.5821353412.1020022489180.582329178.32趋势平均增长率5.457.1420104111775.054015996.8920155143494.58 5243785.4820206331974.256744745.16（三）各小区客货运量预测以回归法确定gdp和周转量在客货运量中的权重，进而依据这个权重，对各县区分担相应的社会运量。表1.7 泸州市各县区客、货运量分担表（单位：万人、万吨）地区比例（%）201020152

31、020客运货运客运货运客运货运客运货运泸州市100%100%128213655157364964191516699江阳区27.4%43.0%351015724308213652432882纳溪区10.4%4.4%133316116372191992296龙马潭区13.1%14.9%168054420637392510998泸县20.2%20.1%25897363178100038681349合江县14.3%8.9%182832522434422730597叙永县10.4%5.2%132719016292581983348古蔺县4.3%3.5%554126680171827231（四）间接影响区

32、公路客货运量依据历年交通运输量数据，通过计算分析公路客运量关于gdp的弹性系数ej1，公路货运量关于gdp的弹性系数ej2，建立公路运量增长速度与经济建设增长速度的关系来推知未来公路客货运量的发展规模，如下式： （1.15）式中,:公路运量增长率； :gdp增长率； :弹性系数。各级政府部门对未来年gdp的增长速度都有相关的战略预测和估计，因此依据式（1.15）可以得出公路运量的增长率。然后利用增长率法对未来特征年的公路客货运量进行预测。预测模型一般形式为： （1.16）式中, :预测值；:基年值； :确定的年均增长率；:预测年限。利用往年数据即可推算未来值。间接影响区客货运量如表1.8所示：

33、表1.8 间接影响区客货运量小区201020152020客运量（万人）货运量（万吨）客运量（万人）货运量（万吨）客运量（万人）货运量（万吨）自贡150573647200634479261355288内江112964829150515930196067002宜宾201026868261507882334448968乐山94543656125974490164085301川北426623145567310271254021川西185370602892469997404232174387422重庆117445929156487281203848597贵州10750546521143246571341

34、8659467459云南97804258021303203168716975737414（五）车型换算系数及实载率采用公路技术标准选取标准pcu小客车换算系数来计算混合车型换算系数。依据，四川省公路院最新调查数据，结合客货运增长率预测结果如下： （1.17）其中,：分车型客货量；：分车型车型换算系数。表1.9 车型分类表编号车型定义1小货2.5吨以下2中货2.5吨至7.0吨3大货7.0吨以上4拖挂车除主体外，另带有挂车的车种5集装箱国际标准集装箱6小客轿车、吉普、面包(12座以下、含12座)、机动三轮7大客12座以上的客车表1.10 分车型平均吨、座位及实载率 车型项目货车客车小货中货大货拖挂

35、车集装箱小客大客平均额定吨座位1.554.89.79.6205.828.4平均实载吨座位0.923.68.18.714.63.621.2实载率(%)597584917362757566表1.11 现状泸州市混合交通车型换算系数车型小货中货大货拖挂车集装箱小客大客比例（%）29.74 13.97 8.39 7.98 7.41 14.59 17.95 归一（%）44.07 20.70 12.43 11.82 10.98 44.84 55.16 车型换算系数11.523312车型换算系数1.41 1.58表1.12 单位载客货量、车型换算系数预测（单位：吨、人）类别客运货运2003200620102

36、015202020032006201020152020单位载客货量16.79 14.67 12.81 11.19 9.78 3.65 3.83 4.02 4.23 4.44 车型换算系数1.58 1.50 1.43 1.36 1.29 1.41 1.53 1.65 1.80 1.95 （六）各影响区发生（吸引）量标准小客车数运量（万人或万吨）×车型换算系数×10000/单位载客（货）量×365。表1.13小区特征年发生吸引量（单位：pcu/d）小区编号地名2010年2015年2020年直接影响区1江阳区26449 36604 50416 2纳溪区5631 7655

37、 10340 3龙马潭区10550 14535 19922 4泸县15218 20927 28625 5合江县8774 11987 16280 6叙永县5898 8035 10878 7古蔺县2937 4026 5488 间接影区8自贡74440 96725 122687 9内江79423 102477 128545 10宜宾85495 113339 148608 11乐山62128 80260 100856 12资阳39079 54593 74120 13川北791799 1077775 1402787 14川西102611 136711 177086 15重庆711153 937126 1

38、157079 16贵州485256 626465 809303 17云南924278 1117619 1353699 1.2.2建立规划路网在transcad中描绘出现状路网或通过autocad描图后另存为dxf格式导入transcad中。图1.261.2.3建立新的阻抗矩阵采用基于规划路网的多路径法,即利用networksmulti paths命令,输出阻抗矩阵,具体方法同1.1.1中的阻力矩阵。1.2.4用已标定的双约束重力模型进行预测用transcad进行交通分布的具体步骤如下：1.打开地区层或包含出行量和吸引量数据表。数据必须包含在地区层中或与地区层相链接。2.如果想用对照表方法生成摩

39、擦因数，打开一个包含摩擦因数和时间字段的数据表。3.选择 planning-trip distribution-gravity application显示 gravity application 引力模型应用对话框。图1.274.在 dataview 数据表下拉列表中，选择包含出行量和吸引量的数据表。5.在 records 记录下拉列表中，选择 all feature 或一个选择集来指定输出矩阵要包含的地区。6.点击 general 标签，显示主页中内容。7.在卷栏中增加或编辑出行目的，可做以下修改：要实现需要操作添加出行目的单击 add 添加，并在 name 栏输入出行目的的名称。删除出行目

40、的高亮显示一行，然后单击 drop. 删除。调整出行目的的次序高亮显示一行，然后单击 move up 上移或 move down下移.。改变出行目的高亮显示一行，然后在 productions 和 attractions 下拉列表中选择存储产生和吸引数据的字段。选择约束类型高亮显示一行，然后在 constraint type 选项下选择约束类型。对双约束模型，在 convergence 编辑栏输入最大循环次数和收敛精度。8.点击 friction factors 摩察因数标签，显示 friction factors 页的内容。图1.289. 对于每一个出行目的，在卷栏中点击对应的行使其高亮显示

41、，并按下列操作选择一种产生摩擦因数的方法：使用方法需要操作伽马点击 gamma，输入 a、b、和 c 的值，并从 matrix file 矩阵文件和 matrix 矩阵下拉表中选择阻力矩阵.幂倒数 点击 inverse，输入 b 的值，并从 matrix file和matrix 下拉表中选择阻力矩阵.指数点击 exponential，输入 c 的值，并从 matrix file和 matrix 下拉表中选择阻力矩阵对照表点击 table，从 dataview 下拉表中选择数据表，并在 f factor指定包含摩察因数的字段，在 time 指定包含对应摩察因数的时间分组的字段，最后从 matri

42、x file和 matrix 下拉表中选择阻力矩阵矩阵点击 matrix ，并从 matrix file和 matrix 下拉表中选择摩察因数矩阵.10. 点击 ok，显示 save as 文件储存对话框。11. 输入文件名，点击 save。transcad 根据摩擦因数矩阵，创建符合出行产生和/或吸引流量的 p-a 流量矩阵，并显示 results 结果对话框。12. 点击 close。transcad 显示 result summary 结果摘要对话框：要实现需要查看警告点击 show warnings （显示警告）打开用户浏览网页程序查看警告信息查看报告点击 show report （显

43、示报告）查看结果摘要报告关闭对话框关闭对话框transcad 在一个矩阵窗口中显示 pa 流量矩阵。通过以上步骤，此处采用已标定的幂指数函数对泸州市2010年的交通分布进行预测，得到如下结果：图1.29通过toolsgeographic analysisdesire line创建期望线图：图1.302、交通分配2.1交通分配关于transcad部分的理论基础2.1.1交通分配的定义和作用交通分配用于估算路网上的交通流量。该模型以表示各种出行方式的起迄点之间的交通流量的o-d矩阵作为输入文件。根据可选路径的出行时间或阻抗，将每个o-d对间的流量分配到具体的交通网络上，产生道路交通量或公交线路乘客

44、量。从交通分配的定义看出，要执行交通分配最基础的文件是小区o-d流量及道路网，此外还需要选取交通分配方法、定义道路网的属性如路段通行能力及自由流行程时间等数据；因选取交通分配的方法不同，对一些模型参数的设置可能会有相应的要求。交通分配是城市交通需求的预测过程中的一个关键步骤。交通分配模型预测未来规划方案的路网流量，估算路段的出行时间和相关的属性，它们是估算项目经济效益和空气质量影响的基础。交通分配模型还用于有关路网性能的估算，为很多模型中方式选择和出行分布等阶段的模型提供依据。交通分配是检验道路规划网络是否合理的主要依据,其主要作用如下。1)把现状od分配到现状的路网上,就可分析交通负荷现状,

45、还可检验交通分配模型。2）把未来od分配到现状的路网上,可以检验现状的路网是否合理,是否能满足未来要求,即评价现状路网。3）把未来od分配到未来的路网上,评价规划方案,比较选择规划方案;确定交通设施的建设顺序;确定设计交通量和服务水平。交通分配方法包括全有全无、容量限制、增量加载、用户平衡、随机用户平衡、系统最优，用户可以根据项目的需求灵活选用。有些分配方法存在一定的缺陷，如全有全无分配法，忽略了当出现拥挤时路段出行时间依赖于路段流量的事实（如，路段出行时间是路段流量的函数），或忽略了 o-d 对间存在多条路径。平衡法考虑出行时间对流量的影响，从而导致在计算路段流量和出行时间时保持相互一致。平

46、衡流量算法需要进行流量分配和计算出行时间之间的迭代。尽管计算量大，平衡法仍然总是优于其它的分配方法。2.1.2交通分配的数据准备交通分配模型必要的输入数据包括一个o-d矩阵、一个带有适当属性字段的路网和用于生成该路网的线形图层（line layer）。o-d矩阵o-d矩阵存储每个o-d之间需要进行分配的车流量。矩阵的行和列标题中的id编码必须与路网节点的 id 编码相对应。如果在路网中没有的id编码，则对应的矩阵元素中的流量不被分配，而是在报告文本文件中将这些行和列的id编码列出。网络所有交通分配方法都需要一个transcad路网。一个路网即为一个特殊的transcad数据结构，它保存着有关运

47、输系统和设施的重要特性。transcad路网的定义、建立和使用，与一个线形图层和其相关端点图层密切关联。为了创建一个路网，用户需要选择线形图层（line layer），确定所包含的节点和路段，选择包含路段和节点的费用及其它属性的字段。得出的路网将包括所选线形图层中的所有节点、路段和属性字段。路网必须包含o-d流量矩阵中的所有小区节点，以及所有这些o-d流量可能使用的路段。下面将介绍在交通分配中所需的和可选的路段属性。在创建路网时必须包含将要用到的所有路段属性。选择networks/paths-create 来建立一个路网。根据所采用的分配方法，程序所需要的路网属性和分配模型的设置会有所不同。下

48、表总结了每种分配方法的设置要点2.1.3 transcad进行交通分配的流程图公路网分配具体操作步骤路网图.jpg与道路资料（现状及规划）autocad辅助描图，并另存为dxf文件线层导入transcad中面层导入transcad中检测线层正确性检测面层正确性在dateview中建立属性列(如time等)，并设置数据修改面层小区号与实际小区号相对应对应路网层，调整面层小区形心点位置与实际相符在nodepoint中的dateview上新建一列存放小区号以面层为当前层，使用connect建立面层与线层的联系 对代表小区的nodepoint作选择集导入od矩阵并建立索引建立工作网络进行交通分配不同属性的元素归为不同的层（如不同等级的道路），线段的连接处除特殊情况与都应连接在一起将autocad图分层导入transcad检测描图正确性，修改相应的地方此处关于层的概念与autocad中有所不同，只分为点线面三层，即将在autocad具有相同属性的层导入某一层检测面层的方法可以直接目测（如小区的个数是否对应），检测线层用check the line connecting