居民出行OD矩阵估算新方法

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1、交通与物流·第六届(2006)交通运输领域围际学术会议论文集Proceedingsofthe6thInternationalConferenceofTransportationProfessionals居民出行0D矩阵估箅新方法朱敏清’(京秦高速公路管理处，河北秦皇岛066000)摘要：本文建立了基于居民出行时耗与出行比例关系的OD矩阵估算新方法，该方法依据出行时耗分布，将小区出行量离散为不同出行时耗区间的出行量，并根据出行时耗区间所覆盖的交通吸引小区的面积及吸引量进行交通分布，方法运用中还可根据城市不同区域交通特征调整区域居民出行时耗分布，从而克服了重力模型

2、OD估算结果与出行时耗特征不一致及模型参数全局不变等缺点。并以实例证明了本方法OD矩阵估算精度优于重力模型。关键词：出行时耗；OD矩阵；出行分布；重力模型1引言目前，常用的OD矩阵预测方法主要有增长率法和构造模型法⋯。增长率法假定预测的OD矩阵的分布形式与现有OD矩阵分布形式相同，用现状OD矩阵来标定未来矩阵各小区分布系数。构造模型法假定出行分布规律符合某种数学或物理模型，并用现状OD矩阵来标定模型中的待求参数。上述模型各有优、缺点12’3J。增长率法，构造简单，但要求有完整的基准年OD矩阵，而且当预测年规划范围、小区划分、土地利用、交通设施等有较大变化时，该

3、方法将不再适用；重力模型法[51，对基年OD矩阵要求并不是很高，但模型不是立足于居民出行行为的分析，物理定律对社会现象的描述缺乏说服力和理论基础，特别是由于模型中假定出行量与距离反比关系，导致交通小区间距离趋于0时小区间出行量趋于无穷大，这与居民实际出行空间分布不一致，如图l所示；并且重力模型在计算中分布参数保持不变，而城市不同区域其出行分布规律和特征必然不一致。圈1t力模型分配结果与实际出行分布曲线对比基于此，本文提出了根据居民出行时耗(或出行距离)特征(指居民的出行时耗或距离与出行比例的关系)的OD矩阵估算方法。本充分利用了居民出行调查信息，理论清晰、灵活

4、易行，极易推广，从几个实例分析来看该方法推算精度大大高于重力模型法。作者简介：朱敏清(1975一)，女，河北武强人，工程师。主要研究方向：城市交通规划及建设项目招投标管理。E-mail：zhuminqin91975@yahoo．tom．ca*I晰tgEm#OD《#*算新女洼2基于居民出行时耗特征(出行距膏)的出行∞矩阵估算方法本文提出的出行OD矩阵估算新方法中假定：①城市一定区域内交通小区的出行时耗(出行距离)特征具有相似性，区域总体出行特征可近似代表各小区特征，并将城市区域划分为中心区、过渡区、外围区等(视城市规模和空间布局可进一步细化为多个区域，区域划分越

5、多，计算精度越高，但计算量也越大)：②某一小区交通发生量分布到具有相同出行时耗(出行距离)的不同小区的OD量与这些小区的吸引量成正比。其中假设条件②是许多分布模型的基础，不再解释。就假定条件①而言，城市不同的区域其出行特征存在一定差异，但具有相同区位和特征的区域内的居民出行特征具有一定相似性，而且区域总体的出行特征正是各交通小区出性特征的综合，图2为某市中心区调查结果，中心区共有9个小区，从图中可以看出各小区的出行比例与出行时耗关系曲线与区域总体关系曲线基本一致，并以，检验(略)证明了假设条件①的成立。圈2区t总体出行时托特征与鲁小区特征对比本方法的基本思路：

6、根据各区域总体居民出行时耗(出行距离)与出行比例的总体分布，将交通小区发生量离散为不同出行时耗(出行距离)区间上的出行量，并将相应区间内的出行量按区间所包含的交通吸引小区的面积及吸引量大小进行分配。具体计算思路如下图3所示，图(a)中曲线r(J)为小区f所在区域的总体出行时耗特征捌曲线，小区i在出行时耗距离区间H《，《】上的出行比例为图(a)阴影面积n=ef(x)dx，设小区i总出行量B，则对应的区问衄《，钟】上出行量p，xpk；图(b)为城市规划小区的空间分布，阴影为空间上小区f出行时耗距离区间赶《，矸】所覆盖的区域，然后根据阴影区域内各吸引小区的大致面积和

7、吸引量将区间出行量Pi×pk按比例进行分配。按照上述思路，主要计算公式如下：圹到=渺番n’了式中，鼋。为交通小区f到交通小区J的出行量：q：为第k个时耗(距离)区间交通小区i到交通小区，的出行量；只为交通小区i发生量：A，为交通小区，吸引量；n交通发生区i所在区域出行分布特征中第k个时耗(距离)区间的出行比例，且∑A=1；卅为交通小区J隶属于交j1114,xFf的第k个∞小区，出仔时耗分布_∞时耗_-区t示饲妻雾巴耗区间的隶属系数，可由下田3车方法曩摩田一式计算。⋯⋯一一一≮交通‘j物流·第人心(2006)交通运输领域闰际学术会议论文集卅_{尘一Lju0其中，

8、％为交通小区i到交通小区歹的出行时耗(