交通规划课程设计报告

《交通规划》实习报告姓名组内职位班级学号张隽组长运输100410253025王当仁组员运输100410253016彭小波组员运输100410253013

目录一、 实验概述 21. 实验背景 21.1. 实验目的 21.2. 实验任务 21.3. 会议记录 21.4. 小组分工 2二、 RTMS分析报告 21. RTMS简介 21.1. RTMS概况 21.2. RTMS工作原理 21.3. RTMS检测原理 32. RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析 32.1. 传感器位置： 32.2. 数据格式: 32.3. 无效数据说明： 32.4. 对比分析 33. 交通流三要素间关系的分析 53.1. 交通量与交通密度 53.2. 交通密度与速度 53.3. 速度与交通量 6三、 交通规划实验报告 61. 北下关简介 62. 交通量调查 73. 交通软件tranCAD使用 83.1. 软件概述 83.2. 在使用transCAD之前的准备工作 83.3. 划分交通小区,建立小区图层zone 83.4. 建立路网，创建路网图层street 83.5. 输出小区质心，并将质心连接至路网 93.6. 完善路网数据库 93.7. 创建逻辑网络文件 103.8. 进行OD反推 103.9. 发生与吸引交通量预测 123.10. 平衡发生与吸引交通量 133.11. 预测分布交通量 133.12. 交通流分配之用户平衡 183.13. 交通流分配之系统最优 204. 总结与改进 21四、 实验心得 22实验概述实验背景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新能力，为将来投入该领域的研究和开发奠定一定的基础。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预测将来的分布交通量并将其分配到道路网中。会议记录本小组共进行了两次会议，2012年6月11日上午在逸夫楼的第一次会议主要讨论如何获得技术支持，收集尽可能有助于完成实验的各种数据，并初步了解transCAD的使用；2012年6月19日上午于逸夫楼的第二次会议主要讨论详细分工和工作进度。小组分工在本次实验中，组长张隽领导负责RTMS的数据分析与处理并撰写这一部分的报告，同时负责展示ppt；王当仁领导负责transCAD的使用和部分ppt制作工作；彭小波主要领导负责报告的撰写和部分ppt制作工作。在工作中并不是分离工作，某部分的工作都是在某一成员领导、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。RTMS分析报告RTMS简介RTMS概况远程交通微波检测器RTMS（RemoteTrafficMicro-waveSensor）是用于检测车流量、速度、道路占用率、车型分类等交通数据。RTMS采用先进的微波感应技术，具有非常大的波长，故不受诸如风、雨、冰雪的天气变化的影响，并且不受光线的影响。在自己的微波信号范围内，不分昼夜以恒定精度工作。一台RTMS可同时检测8条车道，具有安装容易，免维护的特点。平均无故障时间可达到90000小时（一年）。RTMS工作原理RTMS是一种用于检测交通状况的再现式雷达装置。它可测量微波投影区域内目标的距离，通过距离来实现对车道的静止车辆和行驶车辆的检测。RTMS在微波束大发射方向上以2米为一层面探测物体。RTMS微波束的发射角度为40度，方位角为15度，安装好以后，向公路投影形成一个分为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，并因检测器的安装角度和安装距离的不同稍有变化。RTMS检测原理RTMS接收到的微波投影区域内各种表面的连续不断地回波。如人行道，栅栏，车道以及数目等。在每一个微波层面内的固定物体回波信号就将形成背景阙值，如果回波信号的强度高于该微波层面的背景阙值，则表明有车辆存在。RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析传感器位置如表2.2.1：表2.2.1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交大东校区东门2数据格式:RTMS以30秒为单位，每30秒计量一次。其中，LaneNO表示车道号，通常从RTMS仪器最近一条车道开始标号，分别标号为1,2,3,4,5；Vollong表示长大车流量；Speed为平均速度，单位为公里/小时；Occupancy表示时间占有率(30s内有车次数，每10ms抓拍一次)；Volume表示流量（以当量交通量记录车辆数）。无效数据说明：平均速度值为0公里/小时和>=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。对比分析现使用交大东门，即4003传感器所测数据与实测数据进行对比分析。Lane1表示由南向北方向，lane2表示由北向南方向。由南向北方向如表2.2.2.表2.2.2lane1数据表lane1车流量起始到结束时间RTMS数据实测数据7:30~7:40196117.87:40~7:50215131.67:50~8:00197125.88:00~8:10204139.88:10~8:20179111.88:20~8:30189120.98:30~8:40147121.68:40~8:501431288:50~9:001241139:00~9:10155126.59:10~9:201211189:20~9:30118111.8对比如图2.2.3:图2图2.2.3数据对比图由南向北方向车流量RTMS数据与实测数据平均误差在35.13%（计算方法是用RTMS数据减去实测数据，所得差除以实测数据）。Lane2的车流量数据表如表2.2.4。表2.2.4车流量数据表lane2车流量起始时间结束时间实测数据RTMS数据7:307:40117.5997:407:50124.9987:508:00140958:008:10122.5828:108:20101.6998:208:30138.91098:308:40155.71108:408:50145.81178:509:00120.7869:009:101091149:109:20118.6949:209:30124.8110对比如下表2.2.5:表2.2.5数据对比图由北向南车流量RTMS数据与实测数据平均误差在-19.37%。由于在实测过程中数据的获取并不精确，所以考虑人工误差和机器误差，RTMS能相对真实的反应实际情况。交通流三要素间关系的分析交通流三要素为交通量、交通密度和速度。其中交通量由RTMS数据中volum表示；速度为speed表示；交通密度由于与占有率成正比，故用占有率代表交通密度，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2012年5月31日周四早7:30至9:30RTMS数据进行早高峰时间段对交通流三要素之间关系的分析。交通量与交通密度如下图2.3.1.图2.3.1占有率与车流量关系图由图可知，随着车流量的增大，占有率也会增大当占有率为100%时，车辆无法行驶，故车流量也为零，此时出现函数跳跃点。整体趋势表现为车流量越大，占有率越大，数据规律与现实相吻合。交通密度与速度如下图2.3.2.图2.3.2占有率与速度关系图由图可知，占有率越高速度越小。与现实相符，占有率高表示路面拥堵，此时速度就低。在2个小时之内，车速范围大多数都在40公里/小时以上，站占有率也大多都在40%以下，这表明交大东路在交大东门所设置RTMS路段的路面较为畅通。RTMS所测数据与实际情况相吻合。速度与交通量如下图2.3.3.图2.3.3车流量与速度关系图由图可知，道路车辆的行驶速度比较集中，绝大部分分布在40-60km/h的区间内，且车流量与速度没有明显线性关系，数据呈现集中区域分布的模式。交通规划实验报告北下关简介北下关街道辖区总面积6.04平方公里，在2010年全国第六次人口普查中查明北下关常住人口为15.9万人。北下关街道工委和街道办事处驻海淀区学院南路47号，位于海淀区东南部，地处中关村科技园区中心区，辖区东起京包铁路（城铁轻轨），与北太平庄街道相邻；南至长河，与西城区相邻；西起中关村南大街，与紫竹院街道相邻；北至北三环西路，与中关村街道相邻，辖区面积6.04平方公里。辖区内现有社区居委会35个，有蒙、满、回等22个少数民族，至2006年底户籍人口124299人，外来人口3万余人。驻地区部队6个，法人单位近4000家（第一次经济普查数据）。辖区教育院校集中，有北京交通大学、中央财经大学、解放军艺术学院、北京广播电视大学等大学4所，第一零五中学、交大附中、人大附中分校等中学3所，交大附小、北下关小学、向东小学、农科附小等小学4所。辖区内一类大街2条，二类大街2条，街巷27条。图3.1.1北下关图3.1.1北下关交通量调查在后续工作中必须使用到路段断面交通量，所以必须进行断面交通量的实际测量工作。由于工作量庞大，所以我们采取的是全班分工测量分享数据的方法，具体工作分组如下图。图3.2.1工作分工本次实测只考虑机动车，不考虑行人和非机动车，通过组内分工计时、计数、记录等完成工作，时段为2012年5月31日7:30至9:30，每次计时间隔为10min，具体计数表格如下表3.2.2：表3.2.2表3.2.2交通量调查表本小组成员共有三人，组长张隽同学，分配到的测量路段为大慧寺路，完成后的数据经过整理汇总与全班同学共享。交通软件tranCAD使用软件概述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一个单独的平台，以提供其他软件无法与之匹敌的各种功能.TransCAD可用于任何交通模式，任何地理比例尺寸，和任何细节程度。图3.3.1小区划分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.图3.3.1小区划分在使用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zone、cent、dbase、matrix、net、street，zone文件夹内存放小区地理文件，cent文件夹存放质心地理文件，dbase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。划分交通小区,建立小区图层zone将所接图片存储为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zone，如图3.3.1所示划分好5个交通小区。Zone的默认属性只有ID和area，添加属性。点击Dataview，选择modifytable，选择addfiled，将Name更改为popnow,选择OK。同理添加其他属性popfur、Pnow、Anow、Pfur、Afur，这六个属性的含义分别为基年人口、未来人口、当前发生交通量、当前吸引交通量、未来发生交通量、未来吸引交通量。在后续步骤中添加属性的方法与此一致，不做赘述。建立路网，创建路网图层street新建路网图层，创建路网图层street。如下图3.3.2所示建立好路网。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ABFLOW、BAFLOW,行驶时间ABTIME、BATIME,通行能力ABCAPACITY、BACAPACITY。节点层node属性添加index。3.3.2路网3.3.2路网输出小区质心，并将质心连接至路网将图层置为zone，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3.3.3所示：图3.3.4将小区与路网相连图3.3.3输出小区质心之后在maplayer中添加进刚刚保存的质心层。在tools--mapediting—connect将质心与路网相连，在fill选项卡中将nodefield设置为index。Fillwith选择IDsfromzonelayer。如图3.3.4所示。选中新增的路段将TIME与CAPACITY设为0.01图3.3.4将小区与路网相连图3.3.3输出小区质心完善路网数据库标注路段的车道、交通量、流向、起终点。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。图3.3.5路网数据库图3.3.5路网数据库图3.3.6创建网络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（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/paths—creat，对话框如右图3.3.6所示。在otherlinkfield中选择time、capacity、flow。新建net文件夹，存储为net文件。为反推和后续交通流分配做准备。进行OD反推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。将图层置为zone，点击菜单栏file—new，选择matrix，点击OK保存。图3.3.7初始矩阵进行OD反推操作选择street图层，点击菜单栏planning--ODmatrixestimation选择matrixfile选则刚刚建立的初始矩阵，在time和capacity栏分别选择对应的选项，count为断面交通量选则我们设定的flow，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。图3.3.8OD反推确认进行反推得到的基年OD数据如下图3.3.9：图3.3.9基年OD表查看小区分布交通量的期望线将图层置于zone层，点击tools，选择geographicanalysis，点击Desirelines，点击OK，可以看到小区之间的期望线如下图3.3.10，后续工作中查看期望线的方法与此相同，不做赘述。图3.3.10期望线发生与吸引交通量预测未来人口预测图3.3.11未来人口预测在已知2010年北下关人口数量为15.9万的基础上，通过查找数据得知海淀区09年到10年人口增长率为3.9%，近似替代为北下关近年的人口增长率，并按照个小区OD所占比重进行人口分配。Pnow与Anow都是通过以上反推OD矩阵纵向和横向就和所得。考虑到为了使预测结果明显，我们决定对五年后进行预测，其他年预测方法与此一致。这是基年各个小区的图3.3.11未来人口预测建立预测模型将图层置为zone层，在菜单栏中statistics—modelestimation。在Independent选项卡选择自变量为基年人口数，加入EstimationFileds。在dependent选项卡中选择因变量为基年发生交通量Pnow，点击OK保存模型。这一模型将用于预测未来人口与未来发生交通量的关系。图3.3.12建立预测模型反馈保存成功后，查看report。其中RSquared=0.9745>0.8，表明变量之间相关度较高可以进行发生预测。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statistics—modelevaluation。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Pfur，将popnow对应的forecastedvariable选择为popfur，点击OK，系统自动将结果填入Pfur中。预测未来吸引交通量图3.3.13预测发生交通量吸引预测同发生预测的步骤，只需将模型的因变量dependent改为基年吸引量Anow，并在运行回归分析模型时将resultsin改为将来吸引量图3.3.13预测发生交通量预测得到将来发生、吸引交通量如下表3.3.14。图3.3.14图3.3.14未来的发生与吸引交通量平衡发生与吸引交通量在上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Pfur和Afur，方法选择固定变量1，即将来产生量。点击OK保存。图3.3.15平衡发生与吸引平衡之后的结果如下图3.3.16：(ID1后面显示的是平衡后预测得到的发生于吸引交通量)图3.3.16平衡后的发生与吸引交通量右键点击Afur，选择fill，选择formula，将fieldlist选择为[[Afur]]，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。图3.3.17完成数据库预测分布交通量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。增长系数法打开之前反推的基年OD表，点击菜单栏planning—tripdistribution—growthfactormethod。Dataview为zone，在右下角的发生吸引量分别选择Pfur和Afur，点击OK保存。图3.3.18增长系数法预测结果如下图3.3.19：图3.3.19预测结果期望线如下图3.3.20：图3.3.20期望线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，并标定重力模型中的参数，最后才能运行模型。这些都是由重力模型本身的性质所导致的。建立阻抗矩阵先选中各小区的质心。点击菜单栏networks/paths—multiplepaths，将from和to都选为selection，即选中的小区质心，保存。图3.3.21建立阻抗矩阵阻抗矩阵如下图3.3.22.图3.3.22阻抗矩阵更改索引更改阻抗矩阵的索引，令OD矩阵与阻抗矩阵ID一致。先在node层中选中所有质心，然后在矩阵中右键，点击indices，点击addindex，设置如下图3.3.23：图3.3.23图3.3.23更改索引点击OK回到上一界面后，将行与列改为新索引new。图3.3.24新的阻抗矩阵标定重力模型的参数先打开最初的OD反推矩阵。点击菜单栏planning—tripdistribution—gravitycalibration。Matrixfile为反推的OD矩阵。下方function选择inversepower，右边的阻抗矩阵选择之前建立的阻抗矩阵，点击OK保存图3.3.25标定参数得到b为重力模型标定的参数如下图3.3.26.图3.3.26阻抗系数应用重力模型点击菜单栏planning—tripdistribution—gravityapplication。在general选项卡中选择好发生与吸引量，productions中选择Pfur,Attractions中选择Afur。在functionfactors选项卡中的factionscomesfrom选择inverse，并在b中填入之前得到的系数。右边选择之前建立的阻抗矩阵。点击OK保存。图3.3.27应用重力模型图3.3.27应用重力模型结果重力模型预测如下图3.3.28.图3.3.28重力模型预测结果期望线如下图3.3.29。图3.3.29期望线交通流分配之用户平衡由于交通流分配之初必须有分布交通量，我们以上步通过重力模型所推算出来的交通分布来进行说明，其他分布交通量的分配与此相同。更改OD矩阵ID首先需将OD矩阵ID改为小区质心ID，方法同之前的阻抗矩阵ID改小区ID。注意与之前更改不同点在于上面的Field选择index，下面的Field选择ID。设置如右图3.3.30：点击OK回到上一界面，将行与列改为索引new。结果如下图3.3.31。图3.3.31新的OD矩阵图图3.3.30更改OD矩阵ID进行分配将图层置为street，点击菜单栏planning—trafficassignment。将方法选择为userequilibrium，matrixfile选择之前运用重力模