交通分布预测模型.ppt

2. 增长系数法 表 未来年出行矩阵 第二次迭代结果 D O 1 2 3 合计 1 22.819 11.080 5.270 39.169 2 11.226 70.585 9.462 91.273 3 5.427 7.995 22.637 36.058 合计 39.471 89.660 37.369 166.500 收敛判定： 行、列所有系数误差小于3%，即所得系数在（0.97，1.03） 详见例1 2.4 增长系数法的优点 （1）结构简单、实用的比较多，不需要交通小区之间的距离和时间。 （2）可以适用于小时交通量或日交通量等的预测，也可以获得各种交通目的的OD交通量。 （3）对于变化较小的OD表预测非常有效。（铁路车站间） 2.4 增长系数法的缺点 （1）必须有所有小区的OD交通量。 （2）对象地区发生如下大规模变化时，该方法不适用： 　① 将来的交通小区分区发生变化（有新开发区时）； 　② 交通小区之间的行驶时间发生变化时； 　③ 土地利用发生较大变化时。 （3）交通小区之间的交通量值较小时，存在如下问题： 　① 若现状交通量为零，那么将来预测值也为零； 　② 对于可靠性较低的OD交通量，将来的预测误差将被扩大。 （4）将来交通量仅用一个增长系数表示缺乏合理性。 ? 1 2 3 4 目标 1 5 50 100 200 355 400 2 0 50 0 0 50 460 3 50 100 5 100 255 400 4 100 200 250 20 570 702 155 400 355 320 1230 ? 目标年 260 400 500 802 1962 ? ? 1 2 3 4 目标 1 3.4 0.7 61.0 355.3 420 400 2 0 388.2 0 0 388 460 3 65.5 2.8 5.9 345.7 420 400 4 191.2 8.3 433.1 101.0 734 702 260 400 500 802 1962 ? 目标 260 400 500 802 ? 1962 增长系数法的困境—小区交通量为0 迭代后的矩阵 1、目标年与用模型算出的总量之间有很大的差别。 2、这一行中的和不可能是460，因为唯一的非零元素的最大值仅为400。 3.重力模型法（Gravity Model） 3.1模型的提出 考虑到交通阻抗，1955年Casey提出重力模型 重力模型 ————————— 分别表示i小区和j小区的人口； 表示i，j小区之间的距离； 改进后的重力模型 ——i、j分区之间的出行量（i为产生区，j为吸引区）预测值； ——两分区之间的交通阻抗； —— 分别为分区i的出行产生量、分区j的吸引量； ——待定系数。 阻抗 可以是出行时间、距离、油耗等因素的综合。 城市交通：时间 地区交通：距离 3.重力模型法（Gravity Model） 采用线性回归方法标定模型中的参数，两边取自然对数： 参数的标定 此处 可从现状调查数据中取若干个分区作为样本，待标定的参数有： 故要用多元线性回归方法，设： 3.重力模型法（Gravity Model） 根据经验， 取值范围0.5—1.0，多数情况下，可取 ，则问题简化成了： 这只需要用一元线性回归方法就能标定参数K和 了。 例题1 3.重力模型法（Gravity Model） 问题：误差太大 原因（1）模型系数无法保证： 和 ，既对系数K没有约束范围； （2）内内出行的阻抗值问题，既一个分区内的出行 值不好确定。 解决方法（1）增加约束条件 （2）修改“阻抗函数” 3.重力模型法（Gravity Model） 阻抗函数 就是阻抗的函数，并且可以有多种形式。一般地，用 来表示阻抗函数，常用的有： 幂型： 指数型： （幂与指数）复合型： 半钟型： 离散型： 在公式 中， 3.重力模型法（Gravity Model） 3.2 单约束重力模型 约束条件： 或 把重力模型公式 带入上面第一个等式，得： 从而得： 对于一般的阻抗函数 ，就可以写