交通规划复习题

交通规划复习题第一章绪论第一节交通规划的定义交通定义：人或货品的地点间，并且伴伴随人的思维意识的移动。（狭义）伴伴随思维意识的移动有两种状况：移动的自身有价值移动的成果有价值交通的分类本源性交通需求：移动的目的是他人难以替代、为了本人的交通需求。如上学、交友、观光、度假、看病……派生性交通需求：可以由他人替代的交通需求。如工作、联络业务、购物……交通的作用经济作用社会作用交通规划的定义交通规划是确定交通目的与设计到达交通目的的方略和行动的过程。交通规划的构成要素规划主体（需求要素）：个人，团体；人、物规划对象（供应要素）：汽车、轨道车辆、火车、飞机；线路、站场市场要素：经营管理、收费原则、有关法律等第二节交通规划的种类(1)按移动的对象(2)按交通方式(3)按交通设施(4)按交通服务(5)按交通服务对象的空间规模(6)按规划目的时期和着眼点的规模战略规划，一般为宏观规划（长期交通规划），一般规划期在以上。网络规划，即中观规划（中期交通规划），一般规划期为5～。工程规划，微观规划(近期发展规划或短期交通规划)，一般规划期为5年。第三节交通规划的内容交通调查重要调查内容之一-----交通需求调查包括：(1)居民出行调查(PersonTripSurvey)：每一次(2)货品流动调查(DistributionSurvey)：每5年一次(3)机动车OD（OriginandDestination）调查：每5年一次DO123合计117.0DO123合计117.07.04.028.027.038.06.051.034.05.017.026.0合计28.050.027.0105.0166.539.3预测值90.336.9预测值38.691.936.02、社会活动类型：交通与土地运用3、交通需求量预测thefourstepmodel四环节法p6（选择或判断）第一步：交通发生与吸引第二步：交通分布第三步：交通方式划分第四步：交通流分派第四节交通规划的过程交通规划大体环节=1\*GB3①确定目的；=2\*GB3②组织工作；=3\*GB3③数据调查；=4\*GB3④有关基本模型分析；=5\*GB3⑤分析预测；=6\*GB3⑥方案设计；=7\*GB3⑦方案评价;=8\*GB3⑧反馈修改。本章补充：1962年，美国芝加哥市刊登《ChicagoAreaTransportationStudy》为标志，交通规划理论诞生。第二章交通调查第一节概述1、交通调查的定义交通调查指运用客观的手段，对道路交通流及有关的交通现象进行调查，并且对调查资料进行分析与判断，从而理解掌握交通状态及有关的交通现象规律的工作过程。2、交通调查措施问询法和观测法3、基本概念（1）出行（Trip）：指交通元（人、货、车）从出发地到目的地移动的全过程。具有三个基本属性：=1\*GB3①每次出行有起、讫两个端点=2\*GB3②每次出行有一定的目的=3\*GB3③每次出新刚刚用一种或几种交通方式；类型分为车辆出行和居民出行；都市交通的出行界定（5min,400m）（2）质心：出行量最大的地点，所有出行端点的某一集中点。（3）OD调查（起讫点调查）起讫点调查是为了全面理解交通的源和流，以及交通源流的发生规律，对人、车、货的移动，从出发到终止过程的全面状况，以及有关的人、车、货的基本状况所进行的调查。交通分区：规划时将调查辨别为若干个分区。境内出行：指起讫点均在调查区域内的出行。过境出行：指起讫点均在调查区域外的出行。境内外出行：指起讫点中有一种在调查区域内的出行。核查线：指为校核起讫点调查成果的精度在调查区域内设置的分隔线，一般借用天然的或人工障碍，如河流、铁道等。期望线：指连接各个小区形心的直线，代表了小区之间的出行，其宽度一般根据出行数大小而定。4、基础资料：土地运用、社会经济、自然状况；交通需求：起讫点调查（OD调查）；交通设施：交通运送网（线路），场站枢纽等；交通现实状况：多种交通运送方式运行状况；交通安全；环境影响第二节起讫点调查分析一、交通调查的抽样措施1895年挪威国家记录局局长凯尔提出“代表性调查”的观点，进而初次引入“抽样”的调查思想。抽样调查抽样调查是从调查对象的总体中随机抽取一部分进行观测，并且根据所获得的数据对总体的数量特性得出具有一定可靠性的估计判断，从而到达对总体的对的认识。抽样率确定措施：---抽样率；---置信度为68.3%时，=1；置信度为75%，=1.15；置信度为90%，=1.65；置信度为95%，=1.96；N---总体（或母体）容量；---控制误差指标的容许绝对误差，与相对误差的关系为,其中E为相对误差，为样本均值,；---母体方差，当样本数足够时，可以用样本方差替代。例题：在某次居民出行调查中，规定调查成果的绝对误差不超过10次，置信水平取95%，假设已知总体原则差S的估计值为80，调查总体为4330人，求必要的调查抽样率。解：有题意可知，=1.96，=S=80，=10，N=4330调查的必要抽样率为5.37%，才能满足规定。抽样措施非概率抽样措施：具有主观判断原因概率抽样措施：简朴随机抽样法：样本量大，不适合个体差异大的状况；如机动车出行、流感人口出行次序（又叫系统）抽样：均匀，适合个体差异大的状况；如居民出行调查分层随机抽样：可以缩小个体差异；费用较高；货品出行整群抽样：组织简朴，减少费用；代表性差抽样调查流程确定抽样调查目的确定抽样调查的母体选择抽样措施四种常用的抽样措施记录整顿调查数据对调查数据进行校正、拓展和有效性检查调查成果3、调查措施：（1）居民出行的起讫点调查：家访调查法、电话调查法、明信片调查法单位职工问询法：对公共交通规划尤其合用公交车内调查（2）机动车起讫点调查：路旁调查、标签调查货流调查、都市流感人口出行调查：上门调查4、数据整顿体现形式：OD表、期望线图、期望线、记录图、有关曲线；5、数据核查：核查线法：重要用于机动车出行抽查法、互相查对法；6、误差评判原则评判规定：误差<5%,调查符合规定；误差5%～15%，基本接受，须调整；误差>15%,调查有误，返工。第三章社会活动模型第一节概述交通运送系统与社会社会活动系统的关系：系统与子系统供与需关系交通规划研究内容需求方供应方（社会活动中的人和物）（交通运送）影响交通需求预测的重要原因：人口；就业；车辆拥有；经济；用地；第二节交通的供求关系系统构造交通运送系统是一种非常复杂的系统，复杂性表目前：1、多种构成要素运送对象（人和货品）运送工具（多种车辆）交通设施2、多种交通方式3、与多种外部系统（如社会活动系统，资源系统）存在紧密地联络最经典的是麦恩黑姆（Manheim）系统其构成：外部系统R：资源和政策系统对象系统：交通系统T、社会活动系统A、交通模式F其作用关系：交通系统资源交通模式系统社会活动系统第三节土地运用模型土地运用与交通运送关系出行量用地交通运送系统可达性决定都市构造有三个原因：地理特性相对可达性（交通的相对可达性）建设控制总结：土地与交通运送关系概括为：从交通规划的角度来说交通发生量交通供应吸引量不一样的土地运用交通分布2、从土地运用的角度来说都市构造土地运用形态发达的交通二、汉森(WalterG.Hansen)模型只预测各分区的居民住户数。该模型有两个变量：可达性(Accessibility)：表达某分区所具有、与其他分区产生某种联络的也许性。其中：Aij为分区i对j区的某活动主体的可达性值；Wj为分区j的活动主体的规模，如就业人数或就业岗位数；Tij为分区i与分区j之间的平均出行时间；γ为参数b.也许开发的土地面积－－另一种变量人口的增长住宅分派给各区Hansen得出了分区i在规划年的新增住户数为：其中：Ni为分区i的新增户数；N为整个都市的总新增户数；Si为分区i的可用于住宅建设的土地面积。α为系数，一般取2.7。三、劳瑞模型决定住户数和就业人数的模型假设：对象区域为封闭的都市区域(没有人员出入)运用土地运用之间的互相作用关系式决定各区的住户数和就业人口的分布 土地运用构造将土地运用者（或称土地运用的活动主体）分作三类：a.基础产业部门(basicsector)工业、大型贸易企业、中央政府机关、高校等。b.非基础产业部门(retailsector)－－由模型内部决定商业、服务业、地方政府、中小学等与居民生活密切有关的部分。c.住户(employmentorpopulation)上述两部门的住户。总结：1、劳瑞模型较细致，但与客观实际有差距；2、劳瑞模型假定对象都市的交通系统为已知条件，故只能用于未来交通设施变化不大或已知的状况。四、凯因模型住宅选址仅考虑上班原因和土地租赁费五、人口模型1、表征人口状态的参数：年龄、性别2、人口数变化的原因：死亡、出生、迁移六、家庭模型反应家庭特性的参数：人口数、收入、车辆、就业七、土地运用模型：描述地区内部经济活动的选址行为及其作用成果的土地运用空间分布的数学模型分类：按照构造模型的目的和出发点不一样，提成两大类：a.预测模型b.优化模型第四章交通的发生与吸引一、交通吸引量、交通发生量、交通生成量以及规律出行发生量：由家出行（HB）的所有家庭端点数与非由家出行（NHB）和货品出行的所有起点数出行吸引量：由家出行的所有非家庭端点数与非由家出行和货品出行的所有终点数发生点：HB:H吸引点：HB:NHNHB:ONHB:D规律：（1）一种分区中，住宅量越多，发生量就越多，而非住宅建筑越多，吸引量就越多（2）单位时间内，一种分区的发生量不一定等于其吸引量；但对整个对象区域，单位时间的发生总量应严格等于吸引总量二、PA与OD的区别P:发生点；A：吸引点；O：起点；D：讫点；由家出行：家庭端点就是该次出行的发生点非家庭端点是它的吸引点非由家出行或货品出行：起点就是该次出行的发生点讫点就是其吸引点总结：由家出行时，起点不一定是发生点，讫点不一定是吸引点，即：OD不一定≠PA非由家出行时，起点一定是发生点，讫点一定是吸引点，即：OD=PA例题：发生点：→h，h→，h↙，s↙发生点：f↓吸引点：→s，↙o吸引点↖s，→f，↓s，s↖注意：发生点和吸引点只看区域内，左图中h点在区域内，则其可作为发生点；由图中h点不在区域内，则其不可作为发生点。三、生成交通量预测措施常用措施：原单位法（又称生成率法）、类型分析法、回归分析法，此外尚有增长率法原单位法类型a、用居住人口或就业人口、住户的人（户）平均的交通生成量推算的个人（住户）原单位法;b、是以不一样用途的土地面积或单位办公面积平均发生的交通量来预测的面积原单位法。(2)预测措施对于预测未来生产交通量，确定生成原单位的未来值是一种重要课题。一般措施：=1\*GB3①直接使用现实状况调查得到=2\*GB3②现实状况调查的原单位乘以其他指标的增长率来推算，即增长率法=3\*GB3③最常用的也是最重要的为函数法。一般来预测不一样出行目的的原单位，影响原因可以采用年龄、性别、居住性质、收入等。例题：运用原单位法预测未来的出行生成量。解：根据上表中的数据，可得：现实状况出行生成量T=28.0+50.0+27.0=28.0+51.0+26.0=105.0（万次）现实状况常住人口N=11.0+20.0+10.0=41.0(万人)未来常住人口M=15.0+36.0+14.0=65.0（万人）人均单位出行次数T/N=105.0/41.0=2.561（次/（日.人））因此，未来的的出行生成量X=M*（T/N）=65.0*2.561=166.5（万次/日）四、发生与吸引交通量的预测预测措施有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。原单位法求解环节：（1）、获取发生原单位和吸引原单位（2）、预测发生与吸引交通量x－属性变量，如常住人口、就业人口，土地运用类型面积、工作面积等。调整措施：总量控制法（总量已知）计算生成交通量Q：修正出行发生量P：修正出行吸引量A：调整系数法（总量未知）例题：假设各小区的发生与吸引原单位不变，试用下图的数据求出未来的发生与吸引交通量。解：（1）求出现实状况发生与吸引的原单位小区1的发生原单位：28.0/11.0=2.545（次/（日.人））小区1的吸引原单位：28.0/11.0=2.545（次/（日.人））同理得出其他小区的原单位，如下表所示0D123合计12.54522.55032.600合计2.5452.5002.700（2）计算各交通小区的未来发生与吸引交通量小区1的发生交通量：15.0*2.545=38.175（万次/日）小区1的吸引交通量：15.0*2.545=38.175（万次/日）同理得出其他小区的发生与吸引交通量，如下表所示OD123合计138.175291.800336.400合计38.17590.00037.800调整计算因38.175+91.8000+36.40038.175+90.000+37.800，即各小区发生交通量之和不等于其吸引交通量之和，故需要进行调整计算，使得已知T=166.5（万次/日）38.175+91.8000+36.400=166.375=38.175+90.000+37.800=165.975因此，=38.175*166.5/166.375=38.024=38.175*166.5/165.975=38.296=91.800*166.5/166.375=91.869=90.000*166.5/165.975=90.285=36.400*166.5/166.375=36.427=37.800*166.5/165.975=37.920调整后的成果如下表OD123合计138.204291.869336.427合计38.92690.28537.920166.5由上可以看出，调整之后，各小区的发生交通量之和与吸引交通量之和相等，均等于交通生成量166.5万次/日增长率法（或增长系数法）考虑原单位随时间变动的状况，用其他指标的增长率乘以原单位，求出未来发生、吸引交通量。特点：可以处理原单位法和函数法都难以处理的问题（如研究对象区域外的交通量预测）3、聚类分析法（或类别分析法）重要用于人员出行的吸引量预测，以工作岗位或用地面积为分析单位。决定一种岗位对交通的出行吸引量的重要有两个原因：岗位类型和分区交通通达程度。1）模型理论吸引量：实际吸引量：djk—分区j的第k类岗位数wjk—分区j每个第k类岗位的单位时间的平均吸引量，简称“吸引率”2）工作环节岗位分类，按照用地分为六类：商业、服务业、学校、制造业、办公楼和其他。预测规划年各用地的岗位数djk；估算分区j第k类用地的岗位吸引率wjk；计算理论吸引量；算修正吸引量。计算全市理论吸引量之和，并将其与总产生量比较，满足误差范围为3％。4、函数法——回归分析法分析以上措施的缺陷处理问题：多种原因关系难以用精确的数学函数体现原因难以预测或量化环节：1．确定模型形式（以出行发生量预测为例）1）选用互相独立的原因作自变量2）确定每个自变量与产生量的函数关系，转化成线性关系3）得出初步的线性回归模型2．标定参数3．模型的检查例题：发生量预测老城区：上班/上学出行次数：职业构造稳定，出行与其时间制度有关，调查记录（原单位法）或参照其他都市（类比分析）生活、娱乐、公务出行次数：由职业机构和社会发展水平决定，建立出行与社会经济发展之间的回归关系进行预测（回归分析）新城：上班/上学出行次数：类比生活、娱乐、公务出行次数：考虑不一样职业的生活、娱乐、公务与社会经济发展水平的关系模型（类别回归分析）都市流感人口出行生成预测1、出行产生预测——可采用生成率法；2、出行吸引预测——可同居民出行吸引类同的措施。都市市内货运交通生成预测货运总量预测——可采用回归分析等措施第五章交通分布预测一、出行分布量指分区i与分区j之间平均单位时间内的出行量。即qij和qji。二、分布交通量的预测措施一般分为两类：增长系数法和综合法1、增长系数法包括两大类：增长函数法和Furness约束条件法增长系数法的思绪原理：假设在现实状况分布交通量给定的状况下，预测未来的分布交通量。1）已知现实状况PA表（qij0，Pi0、Aj0），规划年产生量Pi和吸引量Aj。令k＝02）计算各分区第k次发生增长率、吸引增长率3）设f（Fpi，Faj）为增长函数，计算第（k＋1）次预测值4）检查预测成果计算新的产生量Pik+1和吸引量Ajk+1，计算新的增长率：看与否满足误差范围ε。若是,qijk+1即为所求；若不是，令k=k+1，转至第3步，进行迭代。多种增长系数法根据增长函数的种类不一样，提出多种详细的增长系数法。1）常增长系数法qij的增长仅与i区的产生量增长率或与生成量增长率有关，增长函数为：特点：由于发生量与吸引量不对称，故预测精度不高，是一种最粗糙的措施，甚至不能保证迭代过程一定能收敛。例题：求未来OD分布交通量（单位：万次）。设定收敛原则ε=3%解：求各小区的发生增长系数：第一次迭代，各项均乘以增长系数，得到如下表：收敛鉴别：；；故此表中增长率均不小于误差3%，需继续进行迭代计算通过第六次迭代之后，得到如下表：此OD表满足出行发生的约束条件，故为所求的未明年分布矩阵。注意：类似例题书本例6-12）平均增长率法i，j小区之间的分布交通量的增长系数是i小区出行发生量增长和j小区出行吸引量增长的平均值，即：特点：公式简要，易于计算；但迭代步数较多，收敛慢，计算精度低，但仍被广泛使用；伴随计算机的发展，正逐渐被D法和F法所取代。例题：书本例6-23）Detroit法（底特律法,简称D法）特点：考虑的原因较平均增长率法全面；但同样是收敛速度慢，需要多次迭代才能求得未明年的分布交通量。例题：书本例6-34）Fratar法（福莱特法）（常用）发生/吸引位置系数特点：收敛速度快，满足相似的精度条件下迭代次数少，广泛应用；但其计算过程较复杂，一般通过计算机编程实现，或通过专门的交通规划软件计算。5）Furness约束条件法（佛尼斯法）（常用）采用循环迭代措施，求解uik与vjk，直到该系数满足设定的收敛原则为止。特点：措施计算相对简朴，收敛速度相对较快，也适合编程获得预测成果。总结：增长系数法的特点长处：1）构造简朴、实用，不需要交通小区之间的距离和时间2）合用于小时交通量或日交通量等的预测，也可以获得多种交通目的的PA交通量3）适合短期的、局部的预测（费用不高，不用作时间、距离的调查）缺陷：1）必须有所有小区的PA交通量2）难以考虑网络或网络构造的变化对出行的影响3）对稀疏矩阵、部分矩阵、交通小区之间交通量较小时（即空元素或零元素），合用性比较差。4）未来交通量仅用一种增长系数表达，缺乏合理性2、重力模型重要掌握运用已标定重力模型求解分布交通量总结：长处：（1）直观上轻易理解。（2）能考虑路网和土地运用变化对人们出行产生的影响。（3）可不必开展大规模OD调查，几乎不受稀疏矩阵影响。（4）能比较敏感地反应交通小区之间行驶时间变化的状况。缺陷：（1）小区之间的吸引机理由于小区类型的不一样，也许存在差异，重力模型对全网络中存在的这种差异缺乏考虑；（2）行驶时间因交通方式和时间段的不一样而异，而重力模型使用了同一时间；求内内交通量时的行驶时间难以给出。（3）阻抗函数一般不是线性关系。如交通小区之间的距离小时，有夸张预测的也许性。（4）模型尽管能考虑到路网的变化和土地运用对出行的影响，但缺乏对人的出行行为的分析，跟实际状况存在一定的偏差。（5）一般，人们的出行距离分布在全区域并非为定值，而重力模型将其视为定值。（6）用最小二乘法标定的重力模型计算出的分布交通量，必须借助于其他措施进行收敛计算。考虑原因全面，反应敏感，不必完整的现实状况OD资料；计算复杂，阻抗问题。例题：已知求交通分布量。解：运用公式得到如下表：扩展（也许会是选择或判断）：交通分布预测模型的选择：都市居民、货运出行分布预测——重力模型都市流感人口出行分布预测——F法都市对外及过境客（货）运交通分布预测——F法或平均增长率模型区域交通分布预测——重力模型第六章交通方式划分一、概念1、交通方式划分：出行者对交通工具的选择比例2、集计措施：以一批出行者作为分析对象，将有关他们的调查数据先做记录处理，得出平均意义上的量，然后对这些量作深入的分析和研究。以交通小区为单位3、非集计措施：以单个出行者作为分析对象。充足地运用每个调查样本的数据，求出描述个体行为的概率。以个人为单位4、效用：某个选择枝具有的令人满意的程度。5、效用假设：1）个人在每次选择中，总选择效用值最大的选择枝；2）个人有关每个选择的效用值由个人自身的特性和选择枝的特性共同决定。二、影响交通方式选择的原因从总体上说，重要有交通特性、个人属性、家庭属性、地区属性和时间属性等。影响大交通方式划分的原因有：1）出行者或分区特性：分区的可达性2）出行特性：=1\*GB3①出行目的=2\*GB3②出行距离=3\*GB3③出行的时间分布3）交通设施的服务水平：=1\*GB3①费用=2\*GB3②时间=3\*GB3③舒适度=4\*GB3④可靠性=5\*GB3⑤安全性2、影响都市交通方式划分的原因有：1）出行者或分区特性：=1\*GB3①家庭车辆拥有状况=2\*GB3②出行者职业、年龄、性别=3\*GB3③收入=4\*GB3④分区的可达性2）出行特性：=1\*GB3①出行目的=2\*GB3②出行距离=3\*GB3③出行的时间分布3）交通设施的服务水平：=1\*GB3①费用=2\*GB3②时间=3\*GB3③舒适度=4\*GB3④可靠性=5\*GB3⑤安全性扩展：在大交通中，影响货品出行方式划分的原因有：货品的类型分区的可达性出行特性交通运送设施的服务水平四种集计措施Generation：交通发生Distribution：交通分布MS：方式划分Assignment：交通分派1、出行端点（或末端、终点）方式选择模型：G-MS→D→AG→MS→D→A2、出行换乘方式选择模型（或区间类）方式划分模型：G→D-MS→AG→D→MS→A（一）G-MS结合的方式划分只能重要考虑其中出行者和分区特性的四个影响原因作为方式划分的重要根据。1．产生量－MS预测1）类型分析法模型（家庭为单元）2）线性回归模型2．吸引量－MS预测以工作岗位或用地面积为单元。（二）生成后的方式划分模型(G→MS)方式划分仍只能重要以出行者或家庭，或分区的特性为根据，多采用线性回归模型。（三）D-MS结合的方式划分（四）分布后的方式划分求出出行分布量后再进行方式划分，就可以综合考虑各方面影响原因。转移曲线法（我国不适宜采用）转移曲线法是根据大量的调查（PT调查）记录资料，绘出的多种交通方式的分担率与其影响原因（距离、出行时间或时间差等）间的关系曲线，根据该曲线求出交通方式分担率。该措施较为简朴、直观，在国外广泛应用；需要大量现实状况调查资料绘制这些曲线，且该曲线只能反应有关原因变化相对较小的状况；2．其他措施回归分析措施、概率模型、重力模型的转换型等。总结：G-MS与G→MS方式划分没有考虑到分区之间的交通服务水平和出行自身的特性，预测的效果有一定的局限性。LOGIT模型、特点（缺陷）LOGIT模型效用由选择枝自身特性和个人特性两方面的原因决定。效用应看作随机变量模型假定：1）有两个选择枝（j＝1,2）,则选择选择枝1的概率为：该公式为二项模型，记为BNL（重点掌握）假如有多种选择枝，设个人n的选择枝集合为An。同理可得多项Logit模型，某人选择枝j的概率为：称为多项Logit模型，简记为:MNL特点（缺陷）Logit模型基本前提：各选择枝不可观测的随机效用部分εk间互相独立且同服从Gumbel分布（独立同分布）。而这个假定在某些状况下是有些脱离实际，从而导致荒唐的成果。1）(红巴士－蓝巴士问题)2）方式的选择概率只由方式之间的效用的差值决定总结：“独立性”假设导致了前面“红巴士－蓝巴士”错误，而“同概率分布”假设导致了效用差相似产生的错误。五、非集计成果集计处理措施非集计模型只求出个人的选择概率值，预测问题需要的是分区中全体居民作出某种选择的人数，要将个人选择概率值转化为全体分区居民的选择概率值，这仍是一种集计问题。集计措施有三种：概率集计：将各样本有关某个选择枝的选择概率求平均值。措施简朴，但比较粗糙。特性集计：将样本的各个特性变量分别求平均值，作为分区全体居民对应的特性变量，再将这些特性变量代入选择概率模型，求得全体分区居民对某个选择枝的选择概率。混合集计(分类法)扩展：（选择或判断）1、交通发生预测和交通分布预测问题多采用集计模型；2、方式划分和交通分派多采用非集计模型。3、集计与非集计是相对的。4、集计措施：G-MS→D→A、G→MS→D→A、G→D-MS→A、G→D→MS→A（交通设施变化较大时用后两种）5、非集计措施：Logit、Probit等第七章交通分派一、概念1、交通分派：将预测得出的OD交通量，根据已知的道路网描述，按照一定的规则符合实际地分派到路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段的交通流量、所产生的OD费用矩阵，并据此对都市交通网络的使用状况做出分析和评价。2、交通阻抗：是指交通网络上路段或途径之间的运行距离、时间、费用、舒适度或这些原因的综合。是运送工具沿着路段行驶的难易程度的量化指标。交通阻抗由两部分构成：路段上的阻抗和节点处的阻抗3、途径（径路）：交通网络上任意一对PA点之间，从产生点到吸引点一串连通的路段的有序排列叫做这对PA点之间的途径。二、Wardrop原理（第一、第二）有效途径1、第一原理道路网的运用者都懂得网络的交通状态并试图选择最短途径时，网络将会到达一种均衡状态，每对PA点之间各条被运用的途径走行时间都相等且是最小走行时间，而没有被运用的途径的走行时间都不小于或等于这个最小走行时间。该原理又称为顾客均衡或顾客最优（UserEquilibrium,简称UE）。第二原理系统平衡条件下，拥挤的路网上交通流应当按照平均或总出行成本最小为根据来分派。又称为系统最优原理(SystemOptimization,简称SO)。三、非平衡分派措施原理特点1、简朴、易理解；2、缺乏理论根据，与实际分派存在一定差距四、交通网络的模型化及描述措施阻抗不变：单途径：全有全无（重点）措施：设路段阻抗为常数，即假定走行时间不受路段上流量的影响，一次将一种PA点对的出行分布量所有分派到它们之间的最短途径上，叫做“全有全无分派法”，亦称“最短途径分派法”或“0-1”分派法局限性：出行量分布不均匀，所有集中在最短途径上总结：全有全无分派法不能反应拥挤效果，重要是用于某些非拥挤路网，该分派法用于没有通行能力限制的网络的状况多途径：logit、Dail设某PA点对(r,s)之间每个出行者总是选择他认为阻抗最小的途径k（称出行者主观判断的阻抗值为“感知阻抗”）例题：书本7-12、Dail算法：（重点掌握）1)初始化，找有效路段和有效途径a.计算从起点r到所有节点的最小阻抗，记为r(i)；计算从所有节点到终点s的最小阻抗，记为s(i)；对每条路段(i,j)计算“路段似然值”2)向前计算路段的权重（假定参数b＝1.0）从r点开始，按r(i)上升次序依次考虑