运输系统规划与设计课程设计 副本

1、南通大学交通学院学生课程设计报告实验课程名称 运输系统规划与设计课程设计报告 学 院 交通学院 专业班 交通运输 年级 级 学 生 姓 名 学 号 课 程 老 师 开 课 时 间 2014 至 2015 学年第 2 学期总 成 绩一课程设计目的和意义运输系统规划与设计课程设计是交通工程专业的学科基础必修课，学生在掌握运输系统规划与设计的理论知识之后，在本课程设计中进行模拟规划训练，初步掌握运输系统规划与设计的基本方法和实施步骤。1 通过运输系统规划与设计课程设计，能够系统全面地掌握运输系统规划与设计的一般方法和过程；2 通过运输系统规划与设计课程设计，培养灵活运用理论知识的能力。二课程设计时间

2、序号设计任务时间（天）1布置任务，熟悉课题0.252完成人口和经济预测0.53预测出行生成0.254交通分布预测15交通方式选择0.56交通分配17修改整理说明书18课程设计答辩0.5合计5三课程设计的基本任务课程设计的基本任务：采用运输系统规划与设计理论中较成熟的“四阶段法”（运输需求预测、运输需求分布、运输方式选择，交通网络分配），以某地区的运输系统规划与设计为载体，进行简单的运输系统规划与设计设计，以达到熟练应用相关理论进行规划的目的。四课程设计的设计步骤与具体过程本次课程设计对某地区以2013年为基年，2020年为规划年，对2020年道路网规划进行规划。根据理论与实践相结合的原理，将该

3、地区划分为7个交通小区如图1.1所示，基年的道路网分布如图1.2所示。前期调查的结果已汇总为各种表格列入各步骤当中。（一）社会经济预测已知该地区的经济发展和人口规模的历史数据如表1；采用适当的预测方法，对2020年该地区的GDP和人口规模进行预测，并阐明理由。图1.1 某地区的交通小区划分示意图图1.2 基年某地区的道路网分布图（比例尺1：500,000）表1 .1 该区经济发展与人口规模历史数据200220032004200520062007200820092010201120122013GDP（亿元）100.2118.2135.6150.8170.2195.5231.4272.6330.2

4、397.6480.0592.5人口（万人）51.252.555.659.662.464.767.670.373.476.279.181.9以每班的学号开始的同学为基准，以表1中的数据为基础，依次将GDP和人口两行的数据分别+1，即每人的课程设计基础数据各不相同，例如我的学号后两位为6，那么该同学GDP和人口的数据，为基础数据+6个单位；表1.2 该区经济发展与人口规模修改历史数据200220032004200520062007200820092010201120122013GDP106.2124.2141.6156.8176.2201.5237.4278.6336.2403.6486598.5

5、人口57.258.561.665.668.470.773.676.379.482.285.187.91. 思想方法：（1）利用环比增长率法对2020年GDP进行预测：根据每年的GDP数值求出逐年增长率，并据此求出平均增长率，然后根据这些数据对2020年的GDP进行预测。（2）利用函数拟合预测2020年人口。2.模型建立及求解：图1.3 GDP变化趋势表020040060080019952000200520102015GDPy = 4.4023x2-17634x+1.8E+7 R2 = 0.9935年份GDP数值GDP多项式 (GDP)图1.4 人口变化趋势表表1.3 GDP各年增长率表2002

6、20032004200520062007200820092010201120122013平均GDP106.2124.2141.6156.8176.2201.5237.4278.6336.2403.6486598.5增长率0.170.140.110.120.140.180.170.210.200.200.230.17由处理后的数据表可以得出该地区的GDP平均增长率为17%，通过公式N-年份 P -GDP-增长率可以得出： 利用人口拟合关系公式，将2020年代入公式中X预测求得2020年交通小区人口为3.结论：年份2020GDP179624人口10793（二）出行生成预测调查得出该地区现状OD分布

7、矩阵如表2.1，采用增长率法预测每个交通小区的出行产生量和出行吸引量。每个交通小区的出行产生量或出行吸引量与该区的经济发展水平、人口规模两个因素中的一个或两个有某种增长关系。表2.1 现状OD分布矩阵 OD12345671029868431452354123737179362198603216254166502056115225314310453658013027561305462935641683471820174931281092521899843165334608693203024754614875698833252433401527141317685176842888139392205

8、2847560243007155121527661143065670878671.思想方法： 交通生成预测市交通需求四阶段预测中的第一阶段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一，其目标是求得各个对象地区的交通需求总量，即交通生成量，进而在总量的约束下，求个小区的发生与吸引交通量。交通生成总量的预测方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。除此之外还有利用研究对象地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。利用各小区发生量除以总发生量的比例系数和2020年预测人口除以2013年预测人口的比例系数的加权比例对未来各小区的人数进行预测，并用总量控制法进行调整。利用各小区吸引量除以总

9、吸引量的比例系数和2020年GDP/2013年GDP的比例系数的加权比例对未来各小区的GDP总值进行预测，并用总量控制法进行调整。2.模型建立及求解：， 结果如表2.2表2.2 权重值 O D1234567A0.090.280.080.010.310.160.06B0.090.290.110.010.280.160.06C1.231.231.231.231.231.231.23D1.1161.1351.1151.1081.1381.1231.113E3.003.003.003.003.003.003.00F1.0131.0501.0140.9991.0531.0271.0082013年各小区的

10、人数及GDP：第i小区人数=2013年人口*Ai第i小区GDP=2013年GDP*Bi表2.3 基准年各小区人口和GDP小区1234567人口7.56 24.31 7.16 1.22 27.67 14.31 5.67 GDP54.06 172.42 63.73 7.44 168.61 96.25 35.99 2013年各小区的人数及GDP：第i小区人数=2013年各小区人口*Di第i小区GDP=2013年各小区GDP*Fi表2.4 修改后各小区人口和GDP小区1234567总和人口8.43727.5827.9821.34731.50316.0766.31699.243GDP54.762181.

11、04664.6387.429177.51498.85536.284620.527运用和总量控制法，先由个小区的人数和人数总和的比值确定人数调整系数，同理求得GDP调整系数，再进行预测，结果如下：表2.5 调整系数小区1234567人口调整系数0.0850.2780.0800.0140.3170.1620.064GDP调整系数0.0880.2920.1040.0120.2860.1590.058表2.6 各小区预测的人口和GDP小区1234567人口9.17629.9978.6801.46534.26117.4836.868GDP158.521524.073187.10721.505513.84

12、9286.155105.031采用增长法预测未来各个小区的发生量与吸引量：，发生于吸引交通量的增长率，其计算公式为，最后计算出预测交通量，如表2.8。表2.7 交通量的增长率小区1234567i1.2131.2341.2131.2051.2381.2221.211i2.9333.0392.9362.8913.0482.9732.918Fi3.5583.7513.5613.4853.7733.6323.534表2.8 预测交通量 OD1234567101119930025058882449313112939227066011451885628257523407193821337181372004

13、5310399477516333469745981301648065734045239965778836917588612060318087173907786529121371296687816353053965225572437663115243075256337401952926898911392547742341043725234620036324502（三）交通分布预测采用重力模型法对2020年各小区之间的交通分布进行预测并用福莱特法进行修正。各小区之间的交通阻抗采用各小区重心之间的直线距离。（1）思想方法：交通分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的

14、各小区的出行量转换成小区之间的空间OD量，即OD矩阵。本报告中对交通分布的预测采用增长系数法中的平均增长系数法。在交通分布预测中，增长系数法的原理是，假设在现状交通分布量给定的情况下，预测将来的交通分布量。利用平均增长系数法对2020年各小区之间的交通分布进行预测。（2）模型建立及求解：重力模型法出行预测考虑了两个交通小区的吸引强度和它们之间的阻力，认为两个小同小区之间的出行吸引与两个交通小区的出行发生量与吸引量成正比，而与交通小区之间的交通阻抗成反比。 下表所示为个小区之间的阻抗。 表12 各小区之间的阻抗 O D12345671022.5203532.548.552.5222.501513

15、.5142732.532015022.51533.535.543513.522.501013.520532.5141510018.521648.52733.513.518.509752.532.535.5202190采用无约束重力模型两边取对数，得式中 ，已知常数；代标定参数令，则上式可转换为此方程为二元线性回归方程，为代标定系数，通过样本数据求得，如图3.1所示（详细数据参见附表一、二）。图 3.1 重力模型样本部分数据截图采用最小二乘法对以上49个样本数据进行标定，得出，则获得的二元线性回归方程为通过得，及标定的重力模型为利用已标定的重力模型求解分布交通量如下：表 3.1 重力模型求解 O

16、D1234567合计10 1861 1801 1382 1706 1503 1387 9640 21864 0 2070 1855 2232 1852 1667 11540 31776 2038 0 1526 2036 1632 1514 10523 41399 1875 1567 0 2009 1811 1553 10214 51724 2252 2086 2005 0 2038 1860 11964 61509 1856 1662 1796 2025 0 2177 11024 71400 1681 1550 1549 1859 2189 0 10229 合计9671 11564 10738

17、 10112 11867 11023 10159 75135 求和收敛判断由于和系数大于3%的误差，因此需要用福莱特法进行迭代修正。求Li0和L j 0、求表3.2 第一次迭代后OD表OD123456710 10979 2825 366 11137 5006 1792 32105 210062 0 9512 1447 42267 17978 6314 87579 33701 13529 0 458 14960 6133 2213 40995 4341 1457 325 0 1728 796 265 4911 58859 36588 9125 1490 0 18815 6707 81583 64

18、633 18104 4344 796 21867 0 4689 54433 71665 6378 1569 265 7806 4697 0 22380 29261 87034 27699 4822 99765 53425 21979 323986 求和 收敛判断由于和系数大于3%的误差，因此需要迭代修正。求Li1和L j1、表3.3 第二次迭代后OD表 OD123456710 10487 2318 289 10717 4403 1468 29681 29836 0 9243 1352 48156 18727 6126 93438 32824 11944 0 334 13307 4986 167

19、6 35072 4250 1239 237 0 1481 623 193 4025 59007 43033 9222 1448 0 20382 6768 89860 64019 18168 3745 660 22109 0 4036 52736 71312 5816 1229 200 7172 3944 0 19673 27248 90688 25993 4283 102941 53066 20267 324485 求和 收敛判断由于和系数小于3%的误差，因此不需要迭代修正。最终交通量如表3.3。（四）交通方式选择交通方式划分是四阶段法中的第三个阶段。所谓交通方式划分就是出行者出行时选择交通工

20、具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或交通服务水平等条件变化时交通方式间交通需求的变化。经调查得知：该地区居民出行方式的比例如表15所示。车型分类及车辆折算系数如表5.2所示。 求2020年的机动车OD分布矩阵。表4.1 某地区居民出行方式出行方式公交车出租车单位班车单位小汽车私家车百分比()40.12.96.42.412.1平均单人载客量（人）5044044满载率80%75%51%51%36%折算系数1.511.511按照提供的出行比例等相关数据将出行转化为标准交通量，就是用总的出行次数乘以某种出行方式占总出行方式的百分比，除以单

21、车载客量和满载率，然后乘以其车辆折算系数，将不同出行方式折算后的结果求和，即可得到转化后的标准交通量。公交车折算结果：万次/日出租车折算结果：万次/日单位班车折算结果：万次/日单位小汽车折算结果：万次/日私家车折算结果：万次/日对各出行方式折算结果求和：万次/日。对不同小区之间的交通量进行折算，得到结果如表4.2所示表4.2 不同小区之间的交通量 OD 123456710 1313 290 36 1342 551 184 21231 0 1157 169 6029 2345 767 3354 1495 0 42 1666 624 210 431 155 30 0 185 78 24 51128

22、 5388 1155 181 0 2552 847 6503 2275 469 83 2768 0 505 7164 728 154 25 898 494 0 （五）交通分配经调查，各等级路段的通行费用如表17所示。2020年道路网规划图如图3所示。将规划年的机动车OD分布矩阵分别分配到现状道路网和规划道路网当中，并分析比较。表5.1 道路通行费用道路类型设计车速(km/h)通行能力(pcu/h)V/C行程车速(km/h)主干路404000>0.4534>0.6026>0.7715次干路252000>0.4520>0.6014>0.779图5.1 2020年

23、某地区的道路网规划图（1：500,000）为了预测交通网络的交通量，将实际或规划的交通网模型化是一件极其重要的工作，以利于进行科学计算和直观显示。无论哪种结构，网络都是由点集和与此连接的线组成。我们将道路网络进行抽象简化，选取小区重心作为标志性交叉口，以时间阻抗作为初始阻抗，得到路网简化图如图5.2。图5.2 时间阻抗图1.根据如上道路阻抗图，进行拓扑建模。（1） 邻接矩阵表5.2 邻接矩阵i/j123456710110000210110003110010040100110500110106000100170000110（2） 邻接目录表邻接目录表法采用两组数表示网络的邻接关系。一组是一维数组

24、R(i)，令一组为二维数组V(i，j)，表示与第i个节点相连的边数；另一组为二维数组V(i，j)，表示与第i个节点相连的第j个节点的节点号，如表5.3所示。表5.3 邻接目录表节点R(i)V(i，j)122,3231,3,4331,2,5432,5,6533,4,6624,7725,6（3） 阻抗矩阵表5.4 阻抗矩阵i/j12345671022.520222.501513.532015015413.501013.551510021613.509721902.交通分配考虑路段交通流量对阻抗的影响，根据道路阻抗的变化来调整路网交通量的分配，我们采用增量分配法对路网交通量进行分配。根据以上计算，得

25、到路网各条路径上的路阻影响因素如下表5.5所示。表5.5 路阻影响因素路段1-21-32-32-43-54-54-65-76-7行程车速342014262014342014设计车速402525402525402525V/C0.450.450.60.60.450.60.450.450.6路段长度18161210.511.57.510.514.573.计算路阻函数道路交通阻抗函数（简称路阻函数）是指路段行驶时间（交叉口延误）与路段（交叉口）交通负荷之间的函数关系，是交通网络分析的基础。本报告中采用美国联邦公路局路阻函数模型对该区域内道路交通阻抗进行计算。其函数模型为：式中：两交叉口之间的路段行驶时

26、间（min）； 交通量为0时，两交叉口之间的路段行驶时间（min）； 路段机动车交通量（辆/h）； 路段实用通行能力（辆/h）； 、参数，取值，计算得到表5.6(时间阻抗作为初始阻抗)。表5.6 各路段阻抗路段1-21-32-32-43-54-54-65-76-7阻抗t(min)22.5201513.5151013.5219采用增量分配法，利用二等分，不断迭代寻找最短路径，最终，根据Wardrop原理，各条路径的费用接近相等，路网接近平衡状态，结果接近于平衡解，确定最短路径如表5.7。表5.7 最短路径OD点对最短路线OD点对最短路线OD点对最短路线OD点对最短路线OD点对最短路线OD点对最短

27、路线OD点对最短路线1-21-22-12-13-13-14-14-2-15-15-3-16-16-4-2-17-17-6-4-2-11-31-32-32-33-23-24-24-25-25-4-26-26-4-27-27-6-4-21-41-2-42-42-43-43-5-44-34-5-35-35-36-36-4-5-37-37-5-31-51-3-52-52-4-53-53-54-54-55-45-46-46-47-47-6-41-61-2-4-62-62-4-63-63-5-4-64-64-65-65-4-66-56-4-57-57-51-71-2-4-6-72-72-4-6-73-73

28、-5-74-74-6-75-75-76-76-77-67-6得到最终交通量分配如下图5.3 交通量分配图1929208485461148691252376413529951214901482841612371257860221349497527654311728（六）课程设计总结通过这次的运输系统规划与设计课程设计，对交通规划的“四阶段法”有新的和进一步的了解，也使我更加扎实的掌握了有关道路交通规划方面的知识，在设计过程中时不时地遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。通过与陶老师的交流也知道发现问题以及自己解决

29、问题的重要性。所谓实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。首先在预测2020年GDP时便出现了问题。本来打算通过函数拟合趋势来读出2020年人口和GDP，但在意料之外的，预测GDP结果偏离了实际情况，而且拟合的函数我并不能理解，这就导致需要寻找另一种方法预测来预测GDP。通过和同学的相互交流以及参考了设计模板，成果的解决了2020年的GDP预测。第一问的成功解决为接下来的设计树立了很大的自信心。在这样的设计中，我的excel及公式编辑器的使用又熟练了很多。其中不是自己对这两个软件用的有多好，而是在这过程中，发现我们班的同学都是通过手按计算器计算的，最多的计算有7*7=49

30、个数据，我与我们班的很多同学分享了如何使用，大大较少了计算量。这也是最让我感觉欣喜的。在课程设计过程中，我不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获龋最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计的顺利完成得益于自己的刻苦钻研，也在于老师的指导。从此，我会更加注重对理论知识的学习，同时还用加强自己的实践能力。（七）主要参考资料1. 交通规划，邵春福，北京交通大学出版社，2012年11月；2. 城市交通规划理论及其应用，王炜，东南大学出版社，1998年9月；3. 交通规划理论与方法，路化普，清华大学出版社，1998； 4. 城

31、市交通规划，肖秋生、徐慰慈编，人民交通出版社，1989； 5. 交通规划方法，杨兆升著，人民交通出版社，1996； 附表一、重力模型样本数据样本点（i,j）1,107560793659996160017.9098 1,2298624300793619284480022.58.0017 19.0774 3.1135 1,38437155793656782080206.7370 17.8547 2.9957 1,4145121579369642240354.9767 16.0817 3.5553 1,5235427661793621951769632.57.7639

32、19.2069 3.4812 1,6123714306793611353241648.57.1204 18.5476 3.8816 1,7371567079364499712052.55.9162 17.6221 3.9608 2,1198675602531419137384022.57.5939 19.0697 3.1135 2,202430025314615130200020.2373 2,33216715525314181121670158.0759 19.0147 2.7081 2,42541215253143075651013.55.5373 17.2416 2.6027 2,516

33、6502766125314700210554149.7202 20.3669 2.6391 2,620561430625314362142084277.6285 19.7075 3.2958 2,7115256702531414353038032.57.0493 18.7821 3.4812 3,110457560935670731360206.9518 18.0744 2.9957 3,23658243009356227350800158.2047 19.2420 2.7081 3,307155935666942180018.0193 3,4130121593561136754022.54.

34、8675 16.2463 3.1135 3,52756276619356258796316157.9215 19.3716 2.7081 3,6130514306935613384693633.57.1740 18.7122 3.5115 3,7462567093565304852035.56.1356 17.7867 3.5695 4,1168756010928255520355.1240 15.9264 3.5553 4,23472430010922653560013.55.8493 17.0940 2.6027 4,318271551092781326022.55.2040 15.871

35、3 3.1135 4,40121510921326780014.0983 4,517427661109230205812105.1591 17.2235 2.3026 4,6931430610921562215213.54.5326 16.5642 2.6027 4,7128567010926191640204.8520 15.6387 2.9957 5,1218975602475418714024032.57.6912 19.0474 3.4812 5,298432430024754601522200149.1945 20.2150 2.6391 5,31653715524754177114

36、870157.4103 18.9923 2.7081 5,434612152475430076110105.8464 17.2192 2.3026 5,502766124754684720394020.3445 5,68693143062475435413072418.59.0703 19.6852 2.9178 5,72030567024754140355180217.6158 18.7597 3.0445 6,1148775601413110683036048.57.3045 18.4868 3.8816 6,256982430014131343383300278.6479 19.6544

37、 3.2958 6,383371551413110110730533.56.7250 18.4317 3.5115 6,42521215141311716916513.55.5294 16.6586 2.6027 6,54334276611413139087759118.58.3742 19.7839 2.9178 6,601430614131202158086019.1246 6,715275670141318012277097.3311 18.1991 2.1972 7,1685756052843994704052.56.5294 17.5031 3.9608 7,217682430052

38、8412840120032.57.4776 18.6707 3.4812 7,3428715552843780702035.56.0591 17.4480 3.5695 7,488121552846420060204.4773 15.6749 2.9957 7,51393276615284146160724217.2392 18.8002 3.0445 7,69221430652847559290496.8265 18.1409 2.1972 7,705670528429960280017.2154 附表二、重力模型求解数据17.9098 320.7606 19.0774 363.9470 3

39、.1135 9.6940 8.0017 152.6514 24.9134 17.8547 318.7914 2.9957 8.9744 6.7370 120.2867 20.1821 16.0817 258.6199 3.5553 12.6405 4.9767 80.0342 17.6940 19.2069 368.9067 3.4812 12.1190 7.7639 149.1202 27.0279 18.5476 344.0134 3.8816 15.0665 7.1204 132.0671 27.6385 17.6221 310.5387 3.9608 15.6880 5.9162 10

40、4.2560 23.4330 19.0697 363.6550 3.1135 9.6940 7.5939 144.8133 23.6437 20.2373 409.5501 19.0147 361.5580 2.7081 7.3335 8.0759 153.5605 21.8699 17.2416 297.2732 2.6027 6.7740 5.5373 95.4726 14.4120 20.3669 414.8103 2.6391 6.9646 9.7202 197.9696 25.6521 19.7075 388.3874 3.2958 10.8625 7.6285 150.3394 2

41、5.1423 18.7821 352.7657 3.4812 12.1190 7.0493 132.3995 24.5401 18.0744 326.6839 2.9957 8.9744 6.9518 125.6491 20.8256 19.2420 370.2547 2.7081 7.3335 8.2047 157.8743 22.2187 18.0193 324.6966 16.2463 263.9414 3.1135 9.6940 4.8675 79.0793 15.1551 19.3716 375.2570 2.7081 7.3335 7.9215 153.4524 21.4519 18.7122 350.1467 3.5115 12.3310 7.1740 134.2406 25.1917 17.7867 316.3673 3.5695 12.7416 6.1356 109.1316 21.9011 15.9264 253.6500 3.5553 12.6405 5.1240 81.6063 18.2175 17.0940 292.20