交通规划复习题文档格式.docx
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第二步：
交通分布
第三步：
交通方式划分
第四步：
交通流分配
第四节交通规划的过程
交通规划大致步骤
确定目标；
组织工作；
数据调查；
相关基本模型分析；
分析预测；
方案设计；
方案评价;
反馈修改。
本章补充：
1962年，美国芝加哥市发表《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
交通调查指利用客观的手段，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，从而了解掌握交通状态及有关的交通现象规律的工作过程。
2、交通调查方法
询问法和观测法
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。
具备三个基本属性：
每次出行有起、讫两个端点
每次出行有一定的目的
每次出新刚才用一种或几种交通方式；
类型分为车辆出行和居民出行；
城市交通的出行界定（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了解交通的源和流，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情况，以及有关的人、车、货的基本情况所进行的调查。
（4）交通分区：
规划时将调查区分为若干个分区。
（5）境内出行：
指起讫点均在调查区域内的出行。
（6）过境出行：
指起讫点均在调查区域外的出行。
（7）境内外出行：
指起讫点中有一个在调查区域内的出行。
（8）核查线：
指为校核起讫点调查结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。
（9）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，其宽度通常根据出行数大小而定。
4、基础资料：
土地利用、社会经济、自然状况；
交通需求：
起讫点调查（OD调查）；
交通设施：
交通运输网（线路），场站枢纽等；
交通现状：
各种交通运输方式运营状况；
交通安全；
环境影响
第二节起讫点调查分析
一、交通调查的抽样方法
1895年挪威国家统计局局长凯尔提出“代表性调查”的观点，进而首次引入“抽样”的调查思想。
1、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察，并且依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而达到对总体的正确认识。
抽样率确定方法：
---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，可以用样本方差代替。
例题：
在某次居民出行调查中，要求调查结果的绝对误差不超过10次，置信水平取95%，假设已知总体标准差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%，才能满足要求。
2、抽样方法
（1）非概率抽样方法：
含有主观判断因素
（2）概率抽样方法：
简单随机抽样法：
样本量大，不适合个体差异大的情况；
如机动车出行、流动人口出行
顺序（又叫系统）抽样：
均匀，适合个体差异大的情况；
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；
货物出行
整群抽样：
组织简单，降低费用；
代表性差
3、抽样调查流程
确定抽样调查目标
确定抽样调查的母体
选择抽样方法四种常用的抽样方法
统计整理调查数据
对调查数据进行校正、拓展和有效性检验
调查结果
3、调查方法：
（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
单位职工询问法：
对公共交通规划特别适用
公交车内调查
（2）机动车起讫点调查：
路旁调查、标签调查
（3）货流调查、城市流动人口出行调查：
上门调查
4、数据整理表达形式：
OD表、期望线图、期望线、统计图、相关曲线；
5、数据核查：
核查线法：
主要用于机动车出行
抽查法、相互核对法；
6、误差评判标准
评判要求：
误差<
5%,调查符合要求；
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
一、交通运输系统与社会社会活动系统的关系：
1、系统与子系统
2、供与需关系
二、交通规划研究内容
三、
需求方供应方
（社会活动中的人和物）（交通运输）
影响交通需求预测的主要因素：
人口；
就业；
车辆拥有；
经济；
用地；
第二节交通的供求关系
一、系统结构
交通运输系统是一个非常复杂的系统，复杂性表现在：
1、多种构成要素
运输对象（人和货物）
运输工具（各种车辆）
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）存在紧密地联系
最典型的是麦恩黑姆（Manheim）系统
其组成：
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
第三节土地利用模型
一、土地利用与交通运输关系
出行量
用地交通运输系统
可达性
决定城市结构有三个因素：
地理特征
相对可达性（交通的相对可达性）
建设控制
总结：
土地与交通运输关系概括为：
1、从交通规划的角度来说
交通发生量
交通供应吸引量不同的土地利用
交通分布
2、从土地利用的角度来说
城市结构
土地利用形态发达的交通
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：
a.可达性（Accessibility）：
表示某分区所具有、与其它分区产生某种联系的可能性。
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.可能开发的土地面积－－另一个变量
人口的增加 ⇒ 住宅 ⇒ 分配给各区
Hansen得出了分区i在规划年的新增住户数为：
Ni为分区i的新增户数；
N为整个城市的总新增户数；
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：
对象区域为封闭的城市区域（没有人员出入）
⇓利用土地利用之间的相互作用关系式
决定各区的住户数和就业人口的分布
⇓
土地利用结构
将土地利用者（或称土地利用的活动主体）分作三类：
a.基础产业部门（basicsector）
工业、大型贸易公司、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相关的部分。
c.住户（employmentorpopulation）
上述两部门的住户。
1、劳瑞模型较细致，但与客观实际有差距；
2、劳瑞模型假定对象城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情况。
四、凯因模型
住宅选址仅考虑上班因素和土地租赁费
五、人口模型
1、表征人口状态的参数：
年龄、性别
2、人口数变化的因素：
死亡、出生、迁移
六、家庭模型
反映家庭特征的参数：
人口数、收入、车辆、就业
七、土地利用模型：
描述地区内部经济活动的选址行为及其作用结果的土地利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同，分成两大类：
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）的全部家庭端点数与非由家出行（NHB）和货物出行的全部起点数
出行吸引量：
由家出行的全部非家庭端点数与非由家出行和货物出行的全部终点数
发生点：
HB:
H吸引点：
NH
NHB:
ONHB:
D
规律：
（1）一个分区中，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，一个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
非由家出行或货物出行：
起点就是该次出行的发生点
讫点就是其吸引点
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
→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、生成交通量预测方法
常用方法：
原单位法（又称生成率法）、类型分析法、回归分析法，另外还有增长率法
原单位法
（1）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、是以不同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）预测方法
对于预测未来生产交通量，确定生成原单位的将来值是一个重要课题。
通常方法：
直接使用现状调查得到
现状调查的原单位乘以其他指标的增长率来推算，即增长率法
最常用的也是最主要的为函数法。
通常来预测不同出行目的的原单位，影响因素可以采用年龄、性别、居住性质、收入等。
运用原单位法预测将来的出行生成量。
根据上表中的数据，可得：
现状出行生成量T=28.0+50.0+27.0=28.0+51.0+26.0=105.0（万次）
现状常住人口N=11.0+20.0+10.0=41.0（万人）
将来常住人口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））
所以，将来的的出行生成量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
预测方法有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。
1、原单位法
求解步骤：
（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，土地利用类型面积、工作面积等。
调整方法：
（1）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：
（2）调整系数法（总量未知）
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将来的发生与吸引交通量。
（1）求出现状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：
同理得出其他小区的原单位，如下表所示
0D
1
2
3
合计
2.545
2.550
2.600
2.500
2.700
（2）计算各交通小区的将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：
同理得出其他小区的发生与吸引交通量，如下表所示
OD
38.175
91.800
36.400
90.000
37.800
（3）调整计算
因38.175+91.8000+36.400
38.175+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
所以，
=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
调整后的结果如下表
38.204
91.869
36.427
38.926
90.285
37.920
166.5
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
2、增长率法（或增长系数法）
考虑原单位随时间变动的情况，用其他指标的增长率乘以原单位，求出将来发生、吸引交通量。
特点：
可以处理原单位法和函数法都难以解决的问题（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）
主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。
决定一个岗位对交通的出行吸引量的主要有两个因素：
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）工作步骤
1岗位分类，按照用地分为六类：
商业、服务业、学校、制造业、办公楼和其它。
预测规划年各用地的岗位数djk；
2估算分区j第k类用地的岗位吸引率wjk；
3计算理论吸引量；
4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
分析以上方法的缺点
解决问题：
多个因素
关系难以用精确的数学函数表达
因素难以预测或量化
步骤：
1．确定模型形式（以出行发生量预测为例）
1）选取相互独立的因素作自变量
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．模型的检验
发生量预测
老城区：
上班/上学出行次数：
职业结构稳定，出行与其时间制度有关，调查统计（原单位法）或参考其他城市（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：
类比
考虑不同职业的生活、娱乐、公务与社会经济发展水平的关系模型（类别回归分析）
城市流动人口出行生成预测
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方法。
城市市内货运交通生成预测
货运总量预测——可采用回归分析等方法
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、分布交通量的预测方法一般分为两类：
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
增长系数法的思路
原理：
假设在现状分布交通量给定的情况下，预测将来的分布交通量。
1）已知现状PA表（qij0，Pi0、Aj0），规划年产生量Pi和吸引量Aj。
令k＝0
2）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）检验预测结果
计算新的产生量Pik+1和吸引量Ajk+1，计算新的增长率：
看是否满足误差范围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。
各种增长系数法
根据增长函数的种类不同，提出各种具体的增长系数法。
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：
由于发生量与吸引量不对称，故预测精度不高，是一种最粗糙的方法，甚至不能保证迭代过程一定能收敛。
求将来OD分布交通量（单位：
万次）。
设定收敛标准ε=3%
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，得到以下表：
收敛判别：
；
故此表中增长率均大于误差3%，需继续进行迭代计算
经过第六次迭代之后，得到如下表：
此OD表满足出行发生的约束条件，故为所求的将来年分布矩阵。
类似例题课本例6-1
2）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：
公式简明，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；
随着计算机的发展，正逐渐被D法和F法所取代。
课本例6-2
3）Detroit法（底特律法,简称D法）
考虑的因素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将来年的分布交通量。
课本例6-3
4）Fratar法（福莱特法）（常用）
发生/吸引位置系数
收敛速度快，满足相同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）
采用循环迭代方法，求解uik与vjk，直到该系数满足设定的收敛标准为止。
特点：
方法计算相对简单，收敛速度相对较快，也适合编程获得预测结果。
增长系数法的特点
优点：
1）结构简单、实用，不需要交通小区之间的距离和时间
2）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）
缺点：
1）必须有所有小区的PA交通量
2）难以考虑网络或网络结构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），适用性比较差。
4）将来交通量仅用一个增长系数表示，缺乏合理性
2、重力模型
主要掌握利用已标定重力模型求解分布交通量
优点：
（1）直观上容易理解。
（2）能考虑路网和土地利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）能比较敏感地反映交通小区之间行驶时间变化的情况。
（1）小区之间的吸引机理由于小区类型的不同，可能存在差异，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同而异，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，有夸大预测的可能性。
（4）模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响，但缺乏对人的出行行为的分析，跟实际情况存在一定的偏差。
（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，必须借助于其他方法进行收敛计算。
考虑因素全面，反应敏感，无须完整的现状OD资料；
计算复杂，阻抗问题。
已知
求交通分布量。
利用公式
得到如下表：
扩展（可能会是选择或判断）：
交通分布预测模型的选择：
城市居民、货运出行分布预测——重力模型
城市流动人口出行分布预测——F法
城市对外及过境客（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、集计方法：
以一批出行者作为分析对象，将有关他们的调查数据先做统计处理，得出平均意义上的量，然后对这些量作进一步的分析和研究。
以交通小区为单位
3、非集计方法：
以单个出行者作为分析对象。
充分地利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）个人关于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因素
从总体上说，主要有交通特性、个人属性、家庭属性、地区属性和时间属性等。
1、
升级会员 