交通规划课程设计实验报告

1、交通规划课程设计报告交通运输学院城市轨道交通学 院： 专 业： 指导教师： 组 长： 组 员：2016 年 6 月 15 口引言所谓交通规划(狭义)通常是指根据对历史和现状的交通供需状况和地区的 人口、经济和土地利用之间的相互管理的分析研究，对地区未来不同人口、土地 利用和经济发展的情形下，交通运输发展需求的分析和预测，确定未来交通运输 设施发展建设的规模、结构、布局等方案，并对不同方案进行评价比选，确定推 荐方案，同时突出建设实施方案(包括建设项目时序、投资估算、配套措施等) 的一个完整过程。通常，交通规划屮核心的内容是交通需求预测屮的四阶段法， 它们分别是交通的发主与吸引(trip pro

2、duction & attraction),交通分布(trip distribution),交通方式的划分(modal split),交通流的分配(traffic flow assignment)这四个阶段。我们小组针对交大西门某一时段的交通量进行了调查，掌握了其交通状况， 并与rtms的测量值进行比较，从而了解人工测量产生的误差，并且同吋使用微 波传感器数据制作交通量、密度、速度基本图并确定道路通行能力和临界车速， 来分析并且深刻理解交通流三参数z间的关系。接卜來，我们以北卜关为规划区域，利用transcad软件对规划区域进行交 通小区的划分、路网构建、0d反推以及四阶段法等工作。目

3、录引言2一实验概述41.1 实验目的41.2 实验内容4二、交通调查实验报告52.1交大东门rtms检测数据与实际测量数据的对比分析52.1.1 rtms 的介绍52.2 rtms交通量与实测交通量对比分析72.2.1交通调查记录71. 交通量调査72. 地点车速93. 密度的测量112.2.2 rtms交通量与实测交通量对比分析162.2.3 速度对比分析182.2.4 密度对比分析182.3交通流三要素关系曲线192.3.1概念与数据简介192.3.2计算方法192.3.3数据分析20三、交通规划223.1区域概况223丄1基本信息223.1.2区域城市用地比例233.2主要路段交通量统计

4、及调查结果233.3 trans cad的应用过程263.3.1交通小区的建立26332线路的绘制与相关数据的填写273.3.3 od 反推283.3.4 出行生成预测323.3.5 出行分布预测333.3.6 交通流分配363.3.7 道路网络评价39四、问题及改进建议：404.1 问题404.2 改进建议40五、个人感想40附录44一、会议记录44二、人员分匚44一实验概述1.1实验目的交通规划屈于交通工程的一部分，是为设计达到公路和城市道路交通建设的 发展目标的策略、过程和方案。作为交通运输学院的必修科目，学生应该掌握对 城市、区域不同范畴的交通需求预测和综合交通运输系统规划的共同原理、

5、步骤 和方法的提炼。本次交通规划设计实验旨在将理论与实践结合，通过交通流数拯 的采集，进行交通调查，研究交通与土地利用，实现交通网络布局的规划与设计, 并完成交通需求量的预测。实验过程中学生应该貝备数据采集与分析、交通小区 划分与网络制作、transcad软件的操作的学习能力。1.2实验内容本实验出交通调查实验和交通规划实验两部分组成。1、交通调查实验的内容具体为：统计分析rtms检测器全天的交通流检测数据，绘制交通流三要素流量、密 度（占冇率）、速度z间的关系曲线，并针对某一位置某一交通时段（大于等于 1小时）对比分析人工测量数据与口动检测数据z间的误差;2、交通规划实验部分的具体内容为以北

6、下关为规划区域，完成对所选区域 的交通量调查，利用实际测得的数据，得到对调查区域交通小区划分、现状路网 划分、社会经济指标统计、0d反推分布交通量、四阶段法交通需求预测、道路 负荷度评价。二.交通调查实验报告2. 1交大东门rtms检测数据与实际测量数据的对比分析2.1.1 rtms的介绍(1) rtms 简介rtms (remote traffic microwave sensor远程交通微波雷达检测器)是一，种 用于监测交通状况的再现式雷达装置。它可以测量微波投影区域内目标的距离， 通过距离来实现对多车道的静止车辆和行驶车辆的检测。(2) rtms工作原理rtms在微波束的发射方向上以2米

7、(7英尺)为一层面分层面探测物体,rtms 微波束的发射角为40度，方位角为15度。安装好以后，它向公路投影形成一个 可以分为32个层面的椭圆形波束，这个椭圆的宽度取决于选择的工作方式，并 因检测器安装角度和安装距离的不同稍有变化。rtms有两种安装设置和多种工作模式。侧向安装时，设备安装在路旁的杆 子上，保持微波的投影与车道正交，分层而的波束能够捉供相互独立的八个探 测区域，可适应于不同道路状况。被探测车道可以被定义为一个或多个微波层 面。波束覆盖区的宽度决定了探测道的长度。正向安装吋，设备安装在龙门架上，其微波朿发射方向与车辆行驶方向一 致。此种设置检测器不能区分车道，因此必须通过调节好瞄

8、准角度来使微波投影对应单一的车道。龙薜却備图2-2 rtms微波区域内的回波信号在车辆检测方面，rtms通过接收到微波投影区域内各种表面的连续不断的 回波，如人行道，栅栏，车辆以及树木等。在每一个微波层面内的固定物体回波 信号将形成背景阈值，如果回波信号的强度高于该微波层面的背景阈值，则表明 有车辆存在。图2-3车辆检测原理图（3）传感器位置表2-1传感器位置表传感器编号传感器位置车道数4001休冇馆（西门）54002出版社（南门）24003学苑4号楼（东门）24004交人东校区东门2由于我们选择调查的是北京交通大学西门的交通量，所以由上表可知，我们选择的是编号为4001的rtms传感器的数据

9、。（4）数据格式：rtms以30秒为单位，每30秒计量一次。另外，rtms传感器所测得的数据表示含义如下表：表2-2rtms传感器数据表示含义图编号数据名称农示含义说明1sensorld传感器编号编号为 4001, 4002, 4003, 40042datatime采集日期吋间2014 年 4 月 8 日 14:40-15:403laneno车道号从rtms仪器最近一条车道开始标号，分别标号为1, 24vollong长大车流量单位：辆5speed平均速度公里/小时6occupancy吋间占有率30s内有车次数，每10ms抓拍一次7volume流量单位：辆无效数据说明：平均速度值为小于0公里/小

10、时或大于等于200公里/小时的 数据口j示为无效数据，在分析数据时需要滤除。2.2 rtms交通量与实测交通量对比分析2.2.1交通调查记录1.交通量调查我们选取人工计数法调查交通量，人工计数法是国内运用最为广泛的交通量 调查方法。该方法机动灵活，易于掌握，使用工具简单，资料整理方便，精度较 高。而且，应用人工法可以获得分车种分流向的交通量，转向交通量等多方面资 料，最适宜于短期的交通量调查。依据教材上22-29页，使用人工计数法，选定七种车型：小汽车、小型载货 汽车、35t载重汽车、5t以上载重汽车、中小型公共汽车、大型公共汽车、摩托车作为计数目标。选取一个距离rtms机较近断面，设定三名组

11、员，以15分钟 为时间周期，分别在道路的两侧进行观测，记下两个方向的交通量，观察通过断 面小汽车、小型载货汽车、35t载重汽车、5t以上载重汽车、屮小型公共汽车、 大型公共汽车、摩托车的数量，最后将这七类数据整理汇总。汇总表如下：表2-3交大西门平峰交通量调査数据表交通量调查记录表调查地 点:交大 西门方向：双向调査日期:2016年5月18日车道数：5调查员姓名：2）珏、杨描描、 段晓宇天气：晴型段 车时小汽车小型载货 汽车35t载重 汽车5t以上载 朿汽车中小型公 共汽车大型公共 汽车摩托车合计折合计算20:1020:254926801103520546.920:2520:404886708

12、03512533.420:4020:555258701305558587.520:5521:104621170905494519合计1967312904101620842186.8表2-4交大術门晚高峰交通屋调查数据表交通里调杳记录表调查地 点:交大 西门方向：双向调查日期：2016年5月26日车道数：5调查员姓名：罗元琴、杨描描、淡鹏天气：晴车型时段小汽车小型载货 汽车35t 载 重汽车5t以上载 重汽车中小型公 共汽车大型公共 汽车摩托车合计折合计算17:5018:05889174021013944985.418:0518:20827301027011896950.318:2018:358

13、4524202801090996318:3518:5080624302509867917.7合计33679510010104336163816.42 地点车速采用人工测量法，选择路段长度均在30-50m之间，参考标志为行道树和指示 标志，当车辆前轮经过参考线时，观测员立即启动秒表，当车辆前轮驶过路段末 端参考线时，观测员立即停止秒表，将观测数据整理下来。平均速度值为小于0 公里/小时或大于等于200公里/小时的数据可示为无效数据，在分析数据时需要 滤除。所以根据原则我们的剔除了一部分数据并且乂整理了数据。整理数据如下：地点车速调查记录表（平峰）调查日期：2016年5月18日调查路线：交大西门调

14、查时间：20:1021:10天气：睛调査员：罗元琴、淡鹏表2-5 地点车速调查记录表（平峰）序号车型?t/sl/nv = l/? t(m/s)换算为 km/s序号车型?t/sl/m |v=l/ a t(m/s)换算为 km/ s1小汽车2.964314.52752.297231小汽车3.234313. 312747.925722小汽车3.63431 1.845742. 6445232小汽车4.044310. 643638.316963小汽车6.06437.0957125. 5445633小汽车4. 33439.9307235.750594小汽车5.56437. 7338127. 8417234

15、小汽车3. 8431 1. 315840.736885小汽车4. 4439. 7727335. 1818335小汽车377431 1. 405841.060886小汽车4.63439.2872633. 4341436小汽车4.044310. 64363& 316967小汽车5. 3438. 1132129. 2075637小汽车3184313.5224& 67928小汽车5.75437. 4782626. 9217438小汽车3.65431 1. 780842.410889小汽车5.48437.8467228. 2481939小汽车5438. 630.9610小汽车4.534

16、39.4922734. 1721740小汽车4. 36439.8623935. 504611小汽车4. 6439.3478333. 6521941小汽车4.53439.4922734.1721712小汽车4.46139. 6412634. 7085442中小型公交5. 74437.4912926.9686413小汽车3.914310.997439. 5906443中小型公交5. 6437.6785727.6428514小汽车4. 24310.238136. 8571644中小型公交4.88438.8114831.7213315小汽车3.964310.858639. 0909645中小型公交5.

17、05438. 5148530.6534616小汽车5. 534 37.7757727. 9927746中小型公交6.03437. 1310125.6716417小汽车4. 4139.7727335. 1818347中小型公交5.66437.5971727.3498118小汽车5.55437.7477527.891948中小型公交4.98438.6345431.0843419小汽车4. 164310.336537.211449中小型公交4. 65439.2473133.2903220小汽车4. 4439. 7727335. 1818350中小型公交5.46437.8754628.3516621小

18、汽车5.48137. 8467228. 2481951中小型公交4.284310. 046736.1681222小汽车5438. 630. 9652摩托车51438.4313730.3529323小汽车3.964310.858639. 0909653摩托车3.254313. 230847.6308824小汽车4. 134310.41 1637. 4817654療托车4. 58439. 3886533.7991425小汽车3.451312.463844. 8696855摩托车5. 1438. 4313730.3529326小汽车3.81131 1.286140. 6299656摩托车3.6443

19、1 1. 813242.5275227小汽车4. 154310. 361537.301457小货车5.28438. 1439429.3181828小汽车3.76431 1.436241. 1703258小货车4. 58439. 3886533.7991429小汽车5.38137.9925728. 7732559小货车2.534316. 996161.1859630小汽车3.581312.01 1243. 2403260小货车3.984310.80438. 8944地点车速调查记录表（高峰）调査日期：2016年5丿26 ii调査路线：交大西门调查时间：17:301&00天气：w调查员：段

20、晓宇、马饪表2-6 地点车速调查记录表（高峰）序号乍型时间（s）长度（48米）/时 间（s）换算为|km/h序号i时间长度（48米）/时车型 （s）间（s）换算为 km/h1小客车5.698.4358530. 3690736小客车3.5913.3704748. 133702小客车5.998.0133628.8480837小客车3.5313.5977348. 951843小客车3.5913.3704748. 1337038小客车2. 7817.2661962. 158274公交车4. 7410. 1265836.4557039小客车3.0215.8940457. 218545小客车2.7817.

21、2661962. 1582740小客车3.912. 3076944.307696小客车3.0815.5844256. 1039041小客车2.9916.0535157. 792647小客车4.4510.7865238.8314642小客车3.9612. 1212143.636368小客车3. 912.3076944. 3076943小客车4.0211.9403042.985079小客车3.5113.6752119.2307744小客车3.7512.8000046. 0800010小客车3.4114.0762550.6744945小客车3.3814,2011851. 1242611小客车2.44

22、19.6721370.8196746小客车4.3810.9589039.4520512小客车5.398.9053832.0593747小客车4.31 1. 1627940. 1860513小客车5.249. 1603132.9771048公交车4.7110. 1910836. 6879014小客车3.8412.5000045. 0000049公交车4.231 1.3475240. 8510615小客车4.7210. 1694936.6101750公交车6.577. 3059426. 3013716公交车5. 538.6799331.2477151小客车3.5413.5593248.813561

23、7小客车2. 916.5517259. 5862152小客车5.269.1254832. 8517118小客车3. 1415.2866255.0318553小客车5.35&9719632.2990719小客车3.0215.8940457.2185454小客车16.862.8469810. 2491 120小客车3.3514.3283651. 5820955小客车5.548.6642631. 1913421小货车4.2911. 1888140.2797256小客车5.249.1603132.9771022小客车4.969.6774234.8387157小客车4.061 1.8226642

24、.5615823小客车3.3514.3283651. 5820958小客车3.0815.5844256. 1039024小客车4. 141 1.5942041. 7391359小客车3.7512.8000046.0800025小客车5.638.5257530.6927260小客车4.291 1. 1888140.2797226小客车4.7510. 1052636. 3789561公交车6.966.8965524.8275927小客车6. 147.817592& 1433262小客车8.025.9850421.5461328公交车5.358.9719632.2990763小客车4.571

25、0.5032837. 8118229小客车4.7210. 1694936.6101764小客车4.211l4014341.0451330小客车3.8112.5984345. 3543365小客车3.6613. 1147547.2131131小客车2.4419.6721370.8196766小客车4.4810.7142938.5714332小客车2.2321.5246677.4887967公交车5.388.9219332. 1189633小客车3. 314.5454552. 3636168小客车3.0515.7377056. 6557434小客车2.8716.7247460.2090669小客车

26、2.5418. 8976468. 0315035小客车3.2914.5896752. 5228070小客车31215.3846255. 384623. 密度的测量我们组测密度的时候采用的是高空摄像法。我们测量的时间长达20分钟，所以可以减少偶 然误差。整理表格如下：表2-7 平峰密度记录表格隔5s由北向南80米交犬西门i隔5s宙南叵1北80闲交大西门1 ii 汕"11 序号辆数啓度（柄/百米序号辆数密度（辆/百米1810351215167.53522.5278. 7536810245360031012.53745322.537004911.25385625411.253800578.

27、 753933. 75556253911.25667.54022.5633. 754011.25778. 754122.5756254111.258911.254233. 75856254211.25956254333. 7598104322.51067.54456251056254433. 751178. 754556. 251111.254522.512911.25464512004622.51356. 254756. 25130047451467.54856. 251433. 75488101578. 754933. 751533. 754967.5168105022.516455067

28、.51778. 755122.51722.551451856255211.251822.55222.519455322.51933. 755333. 752033. 755411.252033. 755422.521455522.52111.255522.52233. 755611.252233. 755611.252311.255722.52356255711.252411.255833. 752456255822.525005967.5258105911.252600601012.5261012.56011.252711.256112152767.56122.52822.5621012.5

29、2833. 756211.252933. 7563911.252922.56311.253033. 75641417.53022.5640031810651012.53122.5654532911.2566911.253233. 75665625338106778. 753356256778. 7534911.256856253467.568911.25表28高峰密度记录表格隔5s耳向北,80米隔5s北向南50米序号辆数¥度（辆/百米）序号辆数密度（辆/百米17& 75128362562512912367. 513012478. 751313651012. 513212656

30、2513324733. 75134488911. 251357149911. 2513624108101372411451387141233. 751396121322. 51405101433. 75141361522. 514236143375141361522. 5142361633. 751436121722. 51447141845145102019451468162011. 251478162133. 7514810202256. 2514912242356251501020244515110202522.5j1527142611. 25153482733. 75154242856

31、. 25155122978. 75156363078. 751157123145158123256. 25159123367.5160363467.5161123545162363656. 25163 j363767. 51642438810165243956. 25166244056. 25167244145 j16836423375169364322. 5170484411. 251716124522. 51726124622. 5173484722.517481648451755104956. 25176612504517771451451785105233. 751798165322.

32、 5180714541 j1. 251816125522. 5182365611. 2518324572 j2. 51842458451855105933. 75186714608101875105933. 75186714608101875106145188246222. 51891263451905106467. 519161265121519224661316. 2519312671012. 519436681012. 5195126981019651070911. 2519736718101985107281019981673562520071474452016127522. 5202

33、367667. 5203816774520481678452057147956252067148022. 5207510812733. 75208488267. 52095108356252107148467. 52117148533. 752126128656. 252135108733. 752146128878. 752156128967. 52166129022. 5217489133. 75218369256. 25219249345220129433. 7522112续表2-89256. 25219249345220129433. 75221129545222249622. 522

34、3 j249711. 25224249822. 5225 j24994522661210056. 25227 j61210167. 522871410245229 j81610378. 7523071410467. 5231102010567. 523291810645233 j481074523481610856. 25235 j81610978. 7523671411056. 25237 j51011156. 2523851011256. 25239 j4811333. 752401211411. 252412411522. 52423611633. 752433611711. 25244

35、3611822. 52452411922. 52461212011. 252474812133. 75248241224524900123452500012433. 752510012556. 252521212645253 j241274525424续表2-82.2.2 rtms交通量与实测交通量对比分析rtms里面的数据中测得的是vollong,即t大车流量，而我们实际测量后的 车型是以小汽车为基础来进行换算的，所以把rtms里而的数据vollong,即长 大车流量以小汽车为基础來进行换算，换算系数为2,其他车型换算系数如卜表。表2-9交通最调查车型分类以及换算系数表编号车辆类型换算系数1

36、小汽车12小型载货汽车1.53:t5t载重汽车245t以上载重汽车2.55中、小型公共汽车2.56大型公共汽车37摩托车0.8通过换算系数，得到如下农所示rtms流量与实测流量:表2-10高峰rtms流杲与实测流最数据表rtms数据与实测数据对比起始到结束时间rtms数据实测数据误差17:5018:051114985.411.54%18:0518:201164950.318.36%18:2018:3510309636. 50%18： 3518:501038917.711.59%合计43463816.412.19%表2-11平峰rtms流虽:与实测流量数据表rtms数据与实测数据对比。起始到结束

37、时间"rtms数据实测数据。误差"20:1020:25703p546.22. 20%20:2520:40*715p533425.40%+，20:4020:55。720"587.5"18.40%.，20:5521:10701p529.25.96%"合计2839“2186.8.-22.97%；由表2-8和表2-9可以分别看出rtms数据和实测数据之间存在一定的误差,其中对于高峰时最大谋茅在18. 36%,最小误差为6. 5%,误羞的平均值在12. 19%o 对于平峰时最大误差在25. 96%,最小误差为1& 40%,平均误差为22. 97%

38、。（1）将rtms流量与实际测得流量进行对比，得到如下图所示结果：（2）数据误差原因分析从上图可以看出，rtms数据与人工调查的数据冇一定的误差,.ft rtms的数据大于人工调杳的数据，造成谋弟的原因有以卜几点：主观因索：计时误差。人工计时与rtms的计时不一样，而且人工计时需要一定的反应吋间。当出现大车时，人工调杳时会使小车被大车挡住视线，造成计数谋弟。客观因素：rtms检测器“溢出”现象。“溢出”是指一辆车出现，相邻 检测区域内均有感应现彖，不仅会引起流量的重复计数，还会对占有率测量带来 一定彩响。由于检测器与交叉i i距离较近，所以出现很多车辆换道的现象，造成rtms 重复计数。2.2

39、.3速度对比分析将晚高峰和晚平峰测的地点车速计算平均值与rtms地点车速计算平均值汇 总数据如下：表2-12车速误差对比时间段实测车速（km/h）rtms数据(km/h)1天卷晩高峰44.1651. 630. 144683晩平峰40. 6256. 210. 277353数据产生误差的主要原因是：在调查地点车速时，由于调查人员的反应时间 而造成相应的数据谋差以及观测人员距离参考标志一定距离，存在视差。2.2.4密度对比分析将晚高峰和晚平峰的密度计算的平均值与rtms的密度计算平均值汇总数据 如下：衣2-13 密度误差对比时间段实测密度(辆/百米)rtms密度(辆/百米)误差的绝对值晩高峰73.

40、0587. 5519. 85%晚平峰51.8945. 6612. 01%数据产生误差的主要原因是：因为调查人员个人的仔细程度以及道路上的冇 些车辆被大树枝叶遮住导致测量人员的记录误弟。2.3交通流三要素关系曲线231概念与数据简介(1) 流量：单位时间内，通过道路某点或某断面及某车道的人数或者车辆数。(2) 速度：地点车速：车辆通过道路某点或某断而时的车速，也称瞬时车速。 区间车速：车辆行驶一定距离与该距离对应的平均行驶时间的比值(3) 占有率：在一定的观测时间t内，车辆通过检测器时所占用的时间与观测 总吋间的比值。2.3.2计算方法交通流三耍素为流量、速度和密度。其中交通量rfl rtms数据中volume表示; 速度为speed表示；密度由于与占有率成止比，故用占有率代表密度，进行与另 外两个变量关系的分析研究。这三个量均由rtms测得，每30秒测量一次。我小 组采用2015年5月18日全天的rtms数据进行交通流三要素z间关系的分析。相应的算法是：总车流量：持续一个小时的去除坏值后的所有车流量之和平均速度：持续一个小时的去除坏值后的所有速度的平均值所有车道的平均占有率：持续一个小时的去除坏值后的所右占右率之和除以 一个小吋内测量周期(本例中是30s)的个数。2.3.3数据分析我们组采用的是5刀18日全天的数据，经过整理得到如下表:表2-14 5月18日有关交通流数据