北京交通大学交通规划课程设计实验报告(最终版)

1、XXX交通规划实验报告1896纟OT0NG小组成员：XXXXXXXXXXXXXX指导老师：陈旭梅王颖目录一、实验概述41、实验背景4实验目的4实验任务42、会议纪要43、小组分工5二、交通调查实验报告51、RTMS介绍5RTMS概况5RTMS检测原理6RTMS工作性能72、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析8传感器位置8对比分析83、交通流三要素间关系的分析10车速与车流密度间的关系11车流量与车流密度间的关系11车速与车流量间的关系12三、交通规划实验报告12北下关简介12交通量调查13TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark46 o Current Doc

2、ument 交通软件tranCAD使用14软件概述14在使用transCAD之前的准备工作14建立地理文件，划分交通小区14建立线地理文件，输入路网数据15创建小区质心，并将质心连接至路网15创立逻辑网络文件16TOC o 1-5 h z进行OD反推16创建初始矩阵16进行OD反推操作17发生与吸引交通量预测18 HYPERLINK l bookmark80 o Current Document 3.8.1建立数据表，并输入数据183.8.2建立预测模型，估计回归模型参数19预测未来发生交通量20预测未来吸引交通量20将数据表文件和小区建立联系22平衡发生与吸引交通量22画出发生与吸引交通量的

3、柱形图23出行分布量预测25生成小区间的出行阻抗矩阵25增长系数法27重力模型法29交通分配32矩阵的索引转换32进行分配32作出流量分配图33总结与改进35四、实验心得35一、实验概述1、实验背景1.1实验目的本实验是在交通流数据采集的基础上，指导学生完成对象区域的交通网络设计、社会经济指标、交通量的统计分析，交通需求预测、交通状态评估等任务。培养学生深入掌握交通规划的理论知识和技术方法，满足交通规划、路网设计、交通管理、智能交通等相关工程领域对学生具备交通数据采集和分析、交通需求预测及分析、交通网络制作、TransCAD专业软件操作或计算机编程等基本技能和素质要求，增强学生实践动手和自主创

4、新能力，为将来投入该领域的研究和开发奠定一定的基础。1.2实验任务本实验由交通调查和交通规划实验两部分组成。交通调查实验的内容具体为以北京交通大学周边区域的几个典型交叉口为调查对象，进行数据采集实验，应用交通流数据采集与分析的基本原理和方法，熟悉了解RTMS的工作原理和工作模式，并获得RTMS的数据进行分析，借助调查的数据，做交通量的统计分析，并分析交通流三要素流量、速度和密度之间的关系。交通规划实验部分的具体内容为以北下关为规划区域，调查要求路段的交通量、车速等数据，并借助transCAD划分规划区域的交通小区，同时进行基年的OD反推，得出小区之间的分布交通量；另一方面，借助软件中的各种模型

5、预测将来的分布交通量并将其分配到道路网中2、会议纪要5月26日，我们小组开了第一次实验会议。具体内容就是安排规划交通量调查实验的任务分工。我们计划在27号上午8:00-9:00在西门天桥以及29号下午3:30-4:30在东门天桥进行两次实际交通量的测量。7月1日，我们交通规划班的各位组长们开了一个短会，会议内容为安排合作测定北下关辖区各个路段的交通量。我们将辖区内各个路段分给每个小组，并统一在7月2日下午5:00-6:00进行交通量测量。7月4日，我们小组开了第三次会议，内容为具体商量两个实验的内容，并给每位成员安排任务（任务分工见下）。之后，我们小组每天下午2:00都会到学生活动中心三层按照

6、任务分工完成实验内容。3、小组分工XXXX:担任组长，负责会议组织，参与路网数据收集分析及部分报告的编写，同时负责展示ppt；XXXX参与路网数据收集分析，任务二部分主负责transCAD软件的的使用（XXX和XXXX参与进行），以及最后报告的修改和整合XXXX:参与路网数据收集分析，主要负责任务一RTMS的数据处理（XXXX和XXXX参与进行），以及任务一报告的撰写XXXX:参与路网数据收集分析，主要负责任务二部分报告的撰写XXXX:参与路网数据收集分析，主要负责ppt的制作和部分报告的撰写；XXXXX:参与路网数据收集分析，每次小组会议的记录员。在工作中并不是分离工作，某部分的工作都是在某

7、一成员领导、其他成员协助的工作模式下完成的。同时，我们也在最后保证了每个小组成员都完整地使用过transCAD，进行了所有的软件操作过程。二、交通量调查实验报告1、RTMS介绍RTMS概况RTMS（RemoteTrafficMicrowaveSensor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。RTMS在微波束的发射方向上以2米（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

8、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縑赫廉其投冕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,分层面的波束能够提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。正向安装时,设备安装在龙门架上,其微波束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准角度来使微波投影对应单一的车道。立柱RIMSME域内的回波信号龙嗓僕似位詈1.2RTMS检测原理RTMS接收到微波投影区域内各种表面的连续不断的回波,如人

9、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。在RTMS设置时，“背景获取”可在30秒内完成。在正常使用时也会经常调节。例如，来自停止车辆的回波信号在30分钟内成为背景，检测将被终止，车道对应的输出开关将被释放。相反的,当车辆离开时，背景阈值会很快降至初始状态，新的背景阈值在30秒内形成。最强的回波信号来自车辆的垂直表面的反射，水平表面（如车顶）将散射微波，回波信号较弱。接收到的回波信号的强弱取决于车辆的反射面，实际接收信号是多重反射信号的总和。有时来自各处的信号可能不是同一相位而导致信号会低于阈值

10、，此时短暂的低电平信号称为零信号。为避免由零信号产生的误判，RTMS对信号处理时引入一个参数一“扩展延迟时间（EDT）”，持续时间短于EDT的零信号将被忽略。阈值和EDT是两个参数，当操作模式选定后其默认值也就设置了。通过参数设置可以优化检测器的运行。1.3RTMS工作性能微波雷达检测器是一个实时再现的检测器，设备适合安装在路边的立杆或横跨路面的结构上，并提供以下功能：再现在检测区域内运动或停止的车辆按用户所设定的数据周期（范围从10至600秒）提供交通数据，并可以通过串行通信线传输到其它设备交通数据必须和代表每一个检测车道的对线开关同步在路边侧向模式中，8个车道中每个车道的数据必须包括以下内

11、容：1）车流量2）车道占有率3）平均速度4）有4个由用户所定义的车辆长度分级微波雷达检测器安装在横跨结构上（前方正向模式），必须监测单独条车道并提供以下交通数据：1）车流量、占用率、平均速度和车辆仃驶方向2）每一车辆的速度、行驶方向和长度3）分级范围内的统计车流量，多达7个速度分级和7个长度分级微波雷达检测器允许用户定义传送数据的内容微波雷达检测器通过串行数据提供远程电源电压指示（包括电池）2、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析2.1传感器位置表2.1.1传感器位置表传感器编号传感器位置车道数4001体育馆（西门）54002出版社（南门）24003学苑4号楼（东门）24004交大东校区东

12、门22.2对比分析我们小组从RTMS检测得到的数据中，筛选出5月27日上午8:00-9:00以及5月29日下午3:30-4:30的数据，并与我们实际测量得到的交通量进行对比,具体结果如下表：表2.2.1西门4001传感器数据与实测数据表RT昭数据实测数掳:口辛S:00-8;1044034?0.269:10-8:203963560.118:20-8:304033680.099:30-8:403092830.098:-8:504033750.078:50-9:003133040.03图2.2.1西门4001传感器数据与实测数据对比图450350300250200500068500400150100

13、表2.2.2东门4003传感器数据与实测数据表RTME数据实测数据口咲专15:30-15:4054600.1015:4=0-15:5050580.1415:50-16:00565S0.0316:00-16:1077690.1216:10-16:2063600.0516:20-16:3052550.05图2.2.2东门4003传感器数据与实测数据对比图90SO70GO504020100058寞口歌桓通过对比分析，我们发现RTMS数据与实测数据是有一定的误差的，但是误差并不是很大，而且人工计数时也存在误差，所以说明RTMS还是非常准确的。3、交通流三要素间关系的分析交通流三要素为交通量、交通密度和

14、速度。其中交通量由RTMS数据中volume表示；速度用speed表示；交通密度由于与占有率成正比，故用占有率Occupancy代表交通密度，进行与另外两个变量关系的分析研究。我们小组用RTMS4001在5月27日一天的检测数据，进行三要素之间关系的研究。首先，我们先对数据进行筛选。我们认为，车速为零以及车速大于二百的数据位无效数据，并将其剔除。然后，对于同一时刻，我们将不同车道上的车速以车流量为权重进行加权平均，将不同车道上的车流密度直接进行平均。如图：表2.3.1用Excel对数据进行分类汇总U-l.JURrnmi1Larwri”11VnLLirlSne-scbccuDir-4D0L0:託

15、2147IDi17100Lu，；：；*31IPitOtiiL0：OO!302:4.2iID学譽丸敢两：KOI2013年7月2日17:30至18:30，每次计时间隔为10min,具体计数表格如右下表3.2.1：本小组共6名成员，分配到的测量路段为图3.2.1右下角所示的交大周边区域街道的交通量，完成后的数据经过整理折算汇总与全班同交通量调查表3.交通软件tranCAD使用3.1.软件概述TransCAD是第一个供交通专业人员使用而设计的地理信息系统(GIS)，用来储存，显示，管理和分析交通数据。TransCAD把GIS和交通模型的功能组合成个单独的平台，以提供其他软件无法与之匹敌的各种功能.Tr

16、ansCAD可用于任何交通模式，任何地理比例尺寸，和任何细节程度。TransCAD的特点是易学易用，其主要技术特点是：菜单驱动、直观明了的用户界面；一整套建模技术和方法；全面的二次开发和脚本宏语言；支持.NET；构建于自主开发的强大的交通地理信息系统平台之上，同时支持几乎所有的其他地理信息系统；容易从其他规划软件转换；互联网查询和发布功能。3.2.在使用transCAD之前的准备工作在使用之初，考虑到在后续工作会产生大量需要存储的文件，所以事先在一个文件夹里面建立好分类的子文件夹，分别命名为area、cent、OD_base、matrix、net、street,area文件夹图331小区划分内

17、存放小区地理文件，cent文件夹存放质/心地理文件，OD_base文件夹存放交通流分配后的结果数据文件以及人口数据文件，matrix文件夹存放各个矩阵文件，net存放网络文件，street文件夹存放道路地理文件。在网络上找一张北下关地区的如图3.1.1所示的卫星截图3.3建立面地理文件，划分交通小区,将所截图片存储为tif格式然后用transCAD打开。点击左上newfile按钮选择地理文件，后可以看到弹窗上显示出点地理文件、线地理文件、面地理文件的按钮，本次选择面地理文件，后续新建工作与此类似，通过选择不同地理文件建立不同性质图层。将小区图层命名为area1，并用绘图工具画出交通小区，并对小

18、区进行编号，划分好10个交通小区如图3.3.1所示。Area1的默认属性只有ID和area。图332路网建立线地理文件，输入路网数据新建路网图层，创建路网图层street1。建立好路网如下图3.3.2所示。Street的默认属性属性为ID、Dir、Length,添加属性路名Name，起终点ANode、BNode，断面交通量AB_Count、BA_Count，行驶时间AB_Time、BA_Time，通行能力AB_Capacity、BA_Capacity。节点层node属性添加index。然后用绘图工具画出路网，并输入相应的数据。数据标注路段的名称、长度、起点、终点、车道数、速度、通行能力、实际交

19、通量和行驶时间。在实际调查中我们的交通单位是每十分钟，这里要转换为小时交通量。标注流向时通过点的方向来确定，标明A、B点的ID。建立好的路网数据库如下图3.3.5所示。團Datavierwl-EtreetlID|Lefi/h|KaBfl|HaleJM|Hode町Speed3岬13词叶叮间)辭打AE5unt|BAC4廉殖轿西11CO0D中矣拮南主樹HIM.M575.GDWOOM599.fl03。交大锵北證ere.oo壊ae韬82.皿岐輕锦57B.C0価血时黜IM衣饷11W.BD动fOftWEOO。高縊鯛677.00盍犬帝寤由段52.00畅飙济156.CQ目字侯雷寤东段1颁他0SSiAfiD胸&D

20、40&D40囲BD囲6DSD囲6DTO7.5TKOJ5VKM7200121100卿刚龌剥醸則3721103M.5U1%(ND8100阳mo690D.W17J11751ion7MJI049.5049.5117200237fl.D0测询BG.U0KMmo11911iiu112.m.mGOKU72002204.50H眈血34.W訓戲1GOt547(M刚嗣120.00120.0072002B7.D0紙抽菇JUm別7UOI3益竝血讎54D0W4I.D0H祸痢4054O.SSMIO20550嗣ElJflm3i72a?i4DM.ES34.破72002395.磺2谢痢仇鬪豹酒54M10125i晒JN.W510

21、0他馳mei豹戲537.5nz.KPDEO.9QSO.9L3fflOO6BSB.D0彌&血罄朋M39raw0Z5.Si1451.309.369.轟72005242.005301.00M.OO04.00图3.3.3路网数据库ConnectLayer:zone)3.5创建小区质心，并将质心连接至路网Settings刖OK|饰reel|R誉巳|将图层置为area,在菜单栏Tools-Export，在对话框中To项选择StandardGeographicFile。在ExportAsCentroidPoint处打钩，点击OK选择位置保存。对话框如右图3.3.4所示：之后在MapLayer中添加进刚刚保存

22、的质心层。在Tools-MapEditingConnect将质心与路网相连，在Fill选项卡中将BNodie输出小设置为Index。Fillwith选择IDsfromarealayer，则质心与路网相连接了，如图3.3.4所示。选中新增的路段将Time与Capacity设为0.01与10000。这是因为新增路段是虚拟而不存在的，所以假设在这些路段上的通行时间为极小，这些路段的通行能力为无穷大图3.3.5将小区与路网相连3.6创建逻辑网络文件在transCAD中，为路网创建的线类型地理文件只是一个包含了属性数据的地图，为了能在路网中进行路径分析、交通分配等，还需要在这个地理文件的基础上创建网络（

23、networks）文件。此处的网络是指逻辑网络，它与数学中有向图的概念十分相似点击菜单栏Networks/PathsCreat,对话框如右图3.3.6所示。在OtherLinkField中选择Time、Capacity、Count。在net文件夹，存储为net1文件。为反推和后续交通流分配做准备图336创建网络JID0LD口LIIAI110KCancelIndicesI个矩阵ChooseaTypeofFile*OKiCancel图337创建3.7进行OD反推3.7.1创建初始矩阵这个矩阵最好是一个历史OD矩阵,如果没有创建一个除对角线为0外其他全为1的矩阵也可以，它为两个目的服务：1为输出OD

24、矩阵设置尺寸，2为反推OD矩阵设置原始值。所以，这个基础OD矩阵是很重要的。由于没有原始的OD表，于是建立对角线为0其他为1的初始矩阵窗鼬tAL-QD.B358tALL9I11l巧le10ODUiO1J1H1JM1.DDim1.DUl.DD1JOD21.D0O.DDLODI.OO1.001.001.001.001.DD1.DD41.D01.DD0.0D1-001.001.001.001.D01.001.DD91JODinol.MD-Ofl1OUIJDD1DD1.DD1.00IW111.D01.DD1-OD1_Q00.001.001.001.DD1.0D1.DD131.D01.DD1-OD1-0

25、01.D.OO1.001.DD1.001.DD15IJOBiiinHll1.W1.00IJDDODD1.0Dunoijun161.D01.DD1.0D1-M1M1.001DOD.DO1.001.DD171.D01.DD1-ODi_ao1.001.001.001.DDD.DD1.DDIB1JDD1闻im1.Elii1001OD1DD1DDl.OQHDD将图层置为area，点击采单栏FileNew,选择Matrix,点击OK,将其命名为OD_Base,将下面的Matrix1改成ALL，保存为OD_Base在Matrix文件夹下，这样就创建了一个基础OD矩阵，在矩阵中添加元素1,并将对角线元素改为0

26、,如图3.3.8所示。3.7.2进行OD反推操作选择street图层，点击菜单栏Planning-ODMatrixEstimation,在MatrixFile栏选择刚刚建立的初始矩阵OD_Base，在Time,Capacity和Count栏分别选择对应的选项，方法默认为用户平衡，阻抗系数设置为默认none,Iterations为迭代次数，Convergence为收敛系数，这里均设为默认值，点击OK,如下图3.3.9DMatrixEstimationLriLayerStreeljN亘wcrtFi區=-ADft|JDATA3!ETxf-JETNETl/elhsd際二走塗MatrixFite|OD_

27、0tairijcALLTm&-.Time_CapaotP,CoLnt_CountFLiicton0-DMairinEkiimbnSewingsHsriians|lflZZ31怙IojT-昭|4.Kzirai|5.OOC3图339OD反推圍MatrislEatin-istedODMatrix(ODMEI)1|911|iej10-0029.232B18521.31363.03139-3363&0845912057.B6261-85230.8EO.DD19.9UE2G.05253.77iceiie5B1G152.8U76.194409.10S7.02DOO31.87374.33161.132154Z

28、S70.25853.301-0D930.E231.D341.280.00120.022.131.17401.0152.E21.2811335.31556-8431748116.710003278.374D9.38190.55195-31317.4812139.6229.0115D531272933.15odd197.134G2霁1一髭150.5315811891S3.B4202100478247106208.57000109461091.902021J10IE58.0081_817B83G32oe219.09157.18122.S7000110.5076-83172468.711E0IS716

29、.1739.13229.12208.24989.0*0.IW7IF.I716409.1007.021003107374.93161.1921542670.25059-9DODD确认进行反推得到的基年OD数据如下图3310。图3.3.10基年OD表3.8发生与吸引交通量预测3.8.1建立数据表，并输入数据我们预测发生和吸引交通量要用到线性回归的方法，求出回归系数，所以需要先建立数据表。点击File-New-Table，选择Fixed-formatbinary表示固定模式的二进制，点击OK,如下图3.3.11所示whichnurriberaarestoredinTherearenoimitsont

30、henumteroffiedsarthedBASE/ToxPrc-厂Comma-delimitedtextFixsd-formattedNewTableTypeChooseaTypeofTable*FixfidomnatbinarfThisisthemostcompactformattortabulardata,inbinoiyformralherthsntextfoim.Thisformatisthemostcompact,andprovidesthehighestlevelofnimericpreciaon.lencrthoffieldnames.图3.3.11建立数据表建立数据表后，添加

31、属性现状发生量P_BASE，现状吸引量A_BASE，现状的人口数量POP_BASE，将来人口数量POP_FUR，将来的发生量P_FUR,将来吸引量A_FUR，如下图3.3.12所示。NewlbleCancelDiadnyNameRecondInfer谊3厂.AddRecordsReWDl即I刖3elti_isWidthf5JFanratfJonFeldNameWidthDecmahhdexIDHcger4brfesj6APBASEhtegBf開bfjtee)SaZbaseHeaer(4brfes)aPOPBASEInteger(4bes)8PFURHege(4brfes)RAFURIrtege

32、r(4btes)BIPOPFURIntegerMbytes)T.AddReidFieldStorageinf-Drm-armNameIPDPjlJR-Defcajh|图3.3.12添加数据表属性添加完属性之后，新建好的数据表文件为以下的形式，如图3.3.13所示。圍Dataviewl-TripsGenID|P.BASEA!ASE|PP.I3ASE|PFUR|AFURIpopfur|146933822303171j31439214GG12G317B331B529436644150165016676S94278224957259411156195718338843520513457H：415889

33、1692641588726SG61248312S7016117415397133741117558271337411183664411961720382图3.3.13数据表文件3.8.2建立预测模型，估计回归模型参数将图层置为area层，在菜单栏中选择StatisticsModelEstimation。在Independent选项卡选择自变量为基年人口数POP_BASE,加入EstimationFileds。在Dependent选项卡中选择因变量为基年发生交通量P_BASE，点击OK保存模型，命名为Pro,则完成对发生量的模型估计。同理，重复上部分内容，在Dependent选项卡中选择因变量为

34、基年吸引交通量A_BASE，点击OK保存，命名为Att，则完成对吸引量的模型估计。ModelEstimationoddEtimatior-ffelhcd嶺F绅阿LM丽乜ZBnafyLagtMgfthDi附沁:輛g年忑VEnayhgtCfipenieri|hjecendEl；Cfepmiel宓呦讥|.AwaiaoleRed?jg-irji;rFel；SPP_E.巧EAEASE?OF_B5EPFURAFUR?6f_furOK|ijjiffil_郞皿卅图3.3.14建立预测模型3.8.3预测未来发生交通量运用模型对未来的发生交通量进行预测。也可以运用原单位法来预测未来的交通量。点击菜单栏Statis

35、ticsModelEvaluation。打开之前保存的发生预测模型，出现Forecast窗口。在ResultsIn中选择将来发生量P_FUR,将对应的ForecastedVariable选择为POP_FUR,点击OK,系统自动将结果填入P_FUR中。如下图3.3.15所示。Forecast|TnpsGen_OCancel哋LSettings|CONSFANT篦站122POH_BASED0C7D74FOP_FURIrriepeiidertVartatleResuh?InJp_FURUsingfil)Record?ModelFileSctthslQ.007374图3.3.15预测发生交通量3.8.

36、4预测未来吸引交通量吸引预测同发生预测的步骤，在完成吸引量的模型估计后，只需将resultsin改为将来吸引量A_FUR即可预测得到未来二年发生、吸引交通量如下图3.3.16图3.3.18Dataviewl-Trin|DiPSASEAHASEPOP囲匸|PFUR|A,fur|pop.fur4C9338223031739213729314992146G13631783338293819185Z94415(J1G05C3S1G38321GG7GS9427S22495738813768259+1115619571B33R84394737H3352；：513457fi4158S31637E33S849

37、26415C872E驅百1248337903S58129701G117415397133375038977411175582SHOR7133375038977411IS3GS4415L19G173842380720382图3.3.162014年的发生与吸引交通量TripsGeriJ.dvw-TripsGenID|P.BASEA3ASElP)PJ1ASE|PFUR|AFU3|POP.FUR146933622303173328372032728214G61363178333S343G141925Z143GG4豹罪36291732733427822495738B3376126953115G13571

38、83388439573E93365791345704158BSIg37GE38629G2G15687269661248337333855134761(；1174153971333752389577SJ1175582SSBiJ7133375239577531IS36S4415S196173S4838i?121177图3.3.172015年的发生与吸引交通量TripsG&n2.dvw-TripsGen训PBASEAsJASEPCPEJASEPFURAFUR|POPFUR|14G9338223031733383711340052146613631783338393809加陶4366441丽16Q50

39、3B253B23WG03994278224957389637S32004115G19疑盘33884396736S43S0O513457C4153891637G938791568726966124B337973851询02IK11741539712337553S93SPG11755825GGO7133375538938*1011835644150196173854379522BU3图3.3.182016年的发生与吸引交通量3.8.5将数据表文件和小区建立联系为了对小区的出行生成量进行分析，我们要将数据表和交通小区建立联系。打开我们的小区文件，在菜单栏中选择Dataview-Join,将两个文件相

40、连接，通过ID，如下图3319所示。这样两个文件就联系起来了Name.Treal-t-TripsGen图3.3.19建立联系雷-AreallTripsjG&nAreal.IDAreaTiipsGen.lDPBASE|AEA5EhJbase|PFUR|afur|popfur|1195676223840014B92382230217292137293149921G367DU4OG.(JO2146E13G31783338293819185299180707901G.CO9942782249573881376325941410253517824.004368441EE160503G1G38321667

41、G1516219374592.00156S72S96S12483379C3G531297013G499E6089(.(01345704158891E37G3388492641121409939456.CO115G1S5718338843947370335205Iti4SHJJ12121GUO1611741S397133375U38977411175353E496D4.C01755B25E0C7133375C3897741118973B184704.(JO1836E4415C196173842380720382图3.3.20建立联系后的数据表以2014年数据为例）3.8.6平衡发生与吸引交通量在

42、上面所列的数据表中发生与吸引交通量并不平衡，此时需要通过调整使两者的和相等。点击菜单栏Planning-Balance将Vector1和Vector2分别选为P_FUR和A_FUR，方法选择固定变量1,即将来吸引量。点击OK保存。图3.3.21平衡发生与吸引圏Datavie%4-TripsGen+BALANCE2ID|PJeASE|;BASE|P0PBASE|lripsGen.PFUR|liipsGen扎FUR|Pl已FUR|ID1IBALANCE2.PFURltiALANCE2AFUR|14693382230317392937203272813929.Od|j3733.211214EG13G

43、317833383438141925223B34.UD3833.7043GG441501G05038212B281732743821OD3047.779942782249573G8937612695393BCS0D3781.42115B1957133389439573693365791139570D3712.071345704158891E376E388236261337EG0D3902.0515687269E612483373338551347G1537930D3874.911G1174153971333752389577011G37520D3915.121755825GOO71333752

44、309577011737520D3915.12183S64415019617364B380121177183B480D3821.53平衡之后的结果如下图3322。（ID1后面显示的是平衡后预测得到的发生于吸引交通量）图3.3.22平衡后的发生与吸引交通量（以2015年为例）右键点击A_FUR，选择Fill,选择Formula,将FieldList选择为A_FUR,即将平衡后数据填入将来吸引量中，方可关闭此窗口。至此，完成了出行的发生吸引预测。3.8.7画出发生与吸引交通量的柱形图我们可以建立柱形图，以便于更直观的了解和分析未来发生与吸引交通量的变化情况。首先，将小区作为当前的活动窗口，运用小区

45、未来发生量P_FUR和未来吸引量A_FUR的数据建立未来三年间小区发生量与吸引量的柱形图，如下图3323图3325所示。新小区-ImageScreenShotWZ.ti-FirnacBScrwnShiOO?iifArealChartsP_FURA_FURDafl|LitiO2-.iij,dfla图3.3.232014年生成和吸引交通量预测直观图Itocb百creen自“町贬帝ArealCharts图3.3.242015年生成和吸引交通量预测直观图图3.3.252016年生成和吸引交通量预测直观图3.9.出行分布量预测分布交通量的预测一般有两类方法，分别为增长系数法和综合法，增长系数法又包含常系

46、数法、平均增长系数法、底特律法、福莱特法、福尼斯法。综合法包括重力模型法、介入机会模型法、最大熵模型法等，部分方法比较复杂，计算量大，但是借助transCAD内部已置入的模型我们可以很轻松地利用这些模型完成预测。3.9.1生成小区间的出行阻抗矩阵首先，打开路网数据，将node层设为可见并设置为当前层，点击数据，可得下图3.3.26所示数据。图3.3.26点层圍Dataev/l-fMadeLID|LongitudeLatiludeindew|7877B202630212837B9E3543SE3D3ZE75E9-0482696030069G24ID2i9?9l：g11-87fiS9O512M11

47、59112075GG5042K7333413-8E6D544128E9141E1404G457402934GS9G15-352764653221340716649004913104197523297479201119-SS759TO430M和3G321貓1?250297215S2IE22-ffiSSSMT31043167132504730477302455QB172D-8721211830E8397221666331562006G7M151B-8E10626131573SSE225-8f51?50DC2301兀71ie17S73773S3163&45B1选择菜单栏Selection-Selec

48、tbyCondition，在EnteraCondition中输入indexnull，如下图3.3.27所示，则质心点被选择了出来。SelectbyCondition(Datavteyj-!ModelditionBjilderEntersConditionindex仙ull|FieldList.二1.OperatorList.-JFunctianList.dSetNameJsefection冬eetionMethodPreviousConditions图3.3.27将质心点选择出来图3.3.28被选出质心点的路网选出质心点之后，就可以对质心点之间的阻抗进行计算。选择菜单栏中Networks/Pa

49、thsMultiplePaths,输入建立的网络文件，确定，如下图3329所示，将时间设为最小，并选择MatrixFile选项，点击OK后保存在Matrix文件夹下。得到阻抗矩阵。Mu:tipleShortestPath图3.3.29建立阻抗矩阵闊MatrixlShortssPath(ShortestPath-r_Time)御22|23|2G|170.0067.21151.64E6-2D1S6.7491-M135.38253J58253.5B25B.20167Z10DO119G5133.21253.752.5922.33221弼221.59226.211915LG4119.G5OLOO96.1

50、4190.7S1404154J0102.141D2.141UG.7GZU&G.2O133.21阪話O-UD120.74157.60G9.3B19S.0BIS.UB2D2.70211B6.74257513076120.74o.on2781451.5fi211.5B印1.202291GO3459iuoj157.IM?27M4otlfl236.7G245.5E12标!Wssncn23135.38ZO2.39154.81E9.3B51.5E226.78D.DO2阪駝256-2135.K242535221.591O2L141B8.0B211.5B245825E.2o.oaQ.2D127582S25生52

51、21占冲1D21419S.flG21159245.SflD.2Daoo1275B2S25B.20226.21KK.7E20270B4.202SO.O135.56127.5B127.58am图3330阻抗矩阵增长系数法我们需要打开两组数据，一个是之前反推的现状OD矩阵，还有一个是未来年的出行发生吸引量数据表，如图3.3.31所示歴|M-atrixl-E&Lr-d：edOCjartrix.IODME11HS|StlAl3|til1ODD為.曲2G1ES21.3113GS.01139.33BJS.I3B45.9121167.BE20.甌230.KDIJ7E.131匕和253.?lBfl.4353.1

52、6152.rmTin4409.1087.10(LUU31.B73科.昭161.192154.670.251.UU93A.5231.DB41.28O.DD120.B22.1361.1701.0152.5241.2811335315.辭11.71o.ro3278厢*9.爲190.5519S.3131713HIM15D.531.27293315EHM3197JUI3H.G2201.4-215D.5315mi99MZl.Dn47.E2471rss2W.B7o.rrnIDS41a2f21.DI)1654.W科L齬换血219.09157.IK122.S70.0D110.酣172168.711D.D9716

53、.1739.19W.1220S.24969.0493.B70.0D716.17184.H007.D21OO31.374.93161.19710.5fl.90o.iin-TripsGmIrtIIZI函IIB|PBASEA.BAE|POFEASEPFLJR|AFOR|POPFUR|1瞬2W31739213729314&92H3O178233Q191Q52944-in倆ISO3B1G3B121E5FE9池24?瀚3?B2594111S718銘EM3947370335205134m3耐30B492&4151240327OT3Q5Q12370IE15397133mrea3B9?科1117弱盹713337

54、50抽财74111MS441列19E173542勺PM20352图3.3.31需要准备的两组数据点击菜单栏PlanningTripDistributionGrowthFactorMethod。在右下角的发生吸引量分别选择P_FUR和A_FUR，点击OK保存。Matrices.tractionConstraintTypef*DoubljFProduction-Attraction图3.3.32增长系数法预测结果如下图3333图3335:劉Matrix-OutputMatrix/ODME)2J11L13且11001?5i14玷!i.Jfi111n?ns.26392.13108.651613.71睨

55、2&2103.890.0D4D3L28253.8684%14933.3?248.27337.1D233.44400.B5raiGR3?25nm16ft4R250L4O245fiF期5l囁16871F34.2R2.11311?.57351.&1236.380.0D21OLE?a.4997.522514611ML11234.84111812E80437255.rtR2?乩03.(1(16631.5?1H7.EE；56.932534313171.76300.09275.225_6D1B33.050.00100.712B3L53133.61271431535141235.111307.K?4.5R92

56、.W)93.77aoo77砧2%712S9加166BL6&204.57133.67266116117.36192.HB0J701007153137.7B171524.25290L39657.22鹹弭血132.79247.5?94.13nonGH93186D7.8D379.822LZ11G163252.1121K331324.321E3L8B688.92O.DO图3.3.332014年出行分布量预测结果FTPMatrix?OutputMatris(ODME)tfllLUT|al呵国训1noo1Z53456?.1A1112024295?na.7a1KB时1G17565G31821D9.95O.OD

57、伽.D3254.20849.13935LO1248.74337.7329.D1401.184G03L90377.GED.001D9.Ga2SU.352韬-051317.G4169.DDH35.552.109117G8352,40细號D0D210.758.5197.7525203?1DB.39235.2511101.54B86.3425&9122b.550.001B35lG891.831GS.136711254.0113K1.05am.Ml275735B11633.01ODDIDOJ270D3133.B9273731553.31；23S.241309L0974.E3B2.7493.87U.DD7

58、7.E425E.5TUSI3.M1GCEL63|M.G913SL913GmGO117.26E吐32G024D.0070.G2m3171524.15290朋帧.Mffi7GG3.9S132.34247JB994.25n.ooM34018bua.it2211G9.07259.U州-肖12甌陆170.19G9Q.go.uu图3.3.342015年出行分布量预测结果曹Ma:ris3-OutputMatrix(ODMEj4|fll13l调调倒1fU.Cld135.595G8.37111.34243.21ziais1D9L211622.0DK4.ZI211D010.00404.G3254.36B49.53

59、936L42249L20338.53294.674D1.67403.晒37flflono168712即.酣24GL311319.471B9L33G&GL7D9117.72352.31237.23U.DU21ULB1S297.912525.92109.ED235.4S11101.04OOD.S325G.4022G.950.001D40J992101G0.7257.29254.001317189302.13127B.D75.G11633.37Q.00101曲2761134.11274.05IS菇王聽235.50131D.E974.EK轻厢Bl朋UL0D77JBD257.05I3D1/HD1GGfl

60、.G?205.0(?13902268322117.311H.G1G035O.0Q7Et7G13BLO90伽AG臓科4.ao1331124&2934.45aon64.03W现53沖D.腓2.22169.9925Z2G24K1ST323A717D.CIbSl.SDD.UU图3.3.352016年出行分布量预测结果重力模型法重力模型是一种最常用的模型，他根据牛顿的万有引力定律，即两物体之间的引力与两物体的质量之积成正比，而与他们之间距离的平方成反比类推而成。重力模型法相对增长系数法而言步骤较多，需要先建立小区阻抗矩阵（在3.9.1中已经介绍过了），并标定重力模型中的参数，最