南京工业大学交通规划课程设计报告

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1、交通规划课程设计201411级交通规划课程设计专业：交通工程班级：学号：姓名：指导教师：王老师南京工业大学交通学院43交通规划课程设计2014二零一四年六月43交通规划课程设计2014目录1.课程设计任务31.1背景资料31.2课设内容31.3课程设计数据32.交通需求预测82.1交通发生、吸引分析82.1.1目标年的生成交通量82.1.2预测将来目标年的发生、吸引交通量82.1.3调整将来目标年的发生、吸引交通量112.2分布交通量分析112.2.1计算Tij及系数122.2.2计算目标年交通分布

2、量142.3交通方式分担分析312.3.1步行、自行车分担率312.3.2求（）值、计算将来公交车分担量312.3.2计算两个方案的地铁分担量352.3.4作图362.3.5交通分担分析413.课程设计小结4143交通规划课程设计20141.课程设计任务1.1背景资料某市规划地铁线路，请根据所提供的数据进行交通需求预测。地铁项目概要：（1）规划区域（图1）分为9个交通小区（2）地铁线路有两个方案：方案1连接交通小区2-1-5-9，方案2连接交通小区3-1-6-7（3）地铁票价统一价250日元（4）方

3、案1和方案2的各小区间的地铁运行时间如表1所示。图1-1.交通小区划分及线路规划方案（5）建地铁后，相对应线路的公交路线（目前处于亏损状态的）会被废止。（6）建设地铁需要1年，从第二年开始运营。项目运营期间为地铁开通后30年间。1.2课设内容课设主要内容为地铁沿线交通需求预测。交通需求预测的条件如下：交通需求预测的对象，所谓的将来目标年，指的是社会经济指标预测数据（从现在开始10年后）的同一年，在此期间，交通需求以一定比例增长。在将来目标年之后，因为无法预测需求的变化，所以设定为交通需求不再变化。1

4、.3课程设计数据交通需求预测给定的相关数据见表1-1至表1-6。43交通规划课程设计2014表1-1表1-2表1-343交通规划课程设计201443交通规划课程设计2014表1-4表1-543交通规划课程设计2014表1-643交通规划课程设计20142.交通需求预测2.1交通发生、吸引分析作出基于各出行目的的回归模型，预测将来目标年的生成交通量和发生、吸引交通量。2.1.1目标年的生成交通量①基于现状值得各出行目的计算出行生成原单位(提示：除以夜间人口)，即表1-6.②将来目标年的生成交通量=将来

5、夜间人口*现在出行生成原单位，得表2-1-1表2-1-12.1.2预测将来目标年的发生、吸引交通量①作出通勤、上学、公务、自由行（购物、吃饭、社交、娱乐等）、回家等各种出行目的对应的回归模型（通勤、上学、公务、自由行、回家等各种出行目的的发生交通量计算时，分别对应就业人口、就学人口、从业人口、昼间人口、昼间人口；通勤、上学、公务、自由行、回家等各种出行目的的吸引交通量计算时，分别对应从业人口、从学人口、从业人口、从业人口、夜间人口）A1.通勤出行发生交通量Ø根据表2和表3，列出通勤出行现在发生交通量

6、与就业人口数的表格通勤出行发生交通量与就业人口现状表2-1-2Ø应用excel中回归模型模块做出通勤出行发生回归模型43交通规划课程设计2014通勤出行发生交通量回归分析表2-1-3通勤出行发生交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.,说明回归模型与数据拟合度较高。A2通勤出行吸引交通量Ø根据表2和表3，列出通勤出行现在吸引交通量与就业人口数的表格通勤出行吸引交通量与从业人口现状表2-1-4Ø应用excel中回归模型模块做出通勤出行发生回归模型43交通规划课程设计2014通勤出行吸引交通量回

7、归分析表2-1-5通勤出行吸引交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.，说明回归模型与数据拟合度较高。同理可得，其他出行目的的回归模型及检验模型，如下：B.上学出行发生交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.982说明回归模型与数据拟合度较高。上学出行吸引交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.961说明回归模型与数据拟合度较高。C.自由出行发生交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.967说明回归模型与数据拟合度较高。自由出行吸引交通量的回归模型为：检验模型RSqu

8、are=0.957说明回归模型与数据拟合度较高。D.公务出行发生交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.981说明回归模型与数据拟合度较高。公务出行吸引交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.973说明回归模型与数据拟合度较高。E.回家出行发生交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.978，说明回归模型与数据拟合度较高。回家出行吸引交通量的回归模型为：检验模型RSquare=0.976，说明回归模型与数据拟合度较高。43交通规划课程设计2014