交通分布预测重力模型的改进

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时间:2019-03-04

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1、密级:公开工学硕士学位论文交通分布预测重力模型的改进ImprovementofGravityModelforPredictionofTrafficDistribution培养单位:交通运输学院专业:交通运输规划与管理研究生:王赛指导教师:牛学勤教授二○一八年六月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得石家庄铁道大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做

2、的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:关于论文使用授权的说明本人完全了解石家庄铁道大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅,同意学校将论文加入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和编入《中国学位论文全文数据库》。本人授权石家庄铁道大学,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文,可以公布论文的全部或部分内容。(保密的论文在解密后应遵守此规定)作者签名:日期:导师签名:日期:摘要城市交通规划中交通分布预测是交通需求预测的重要步骤。现阶段交通分布预

3、测模型有很多种,其中应用最广泛的则是重力模型。然而传统重力模型仅仅考虑了居民出行距离的因素,其预测结果往往与实际偏差较大。因此,本文针对传统重力模型实际应用中存在的问题,提出了精度更高的改进模型。本文首先对石家庄市居民出行调查结果进行了再分析,同时结合调查情况剖析了传统重力模型在实际应用中存在的问题,并对存在的问题进行了详细分析。在此基础上提出了改进思路以及基于土地利用性质分类的分布预测方法框架,继而构建了相应的改进模型,并对改进模型中的交通生成量的预测问题进行了研究。最后,应用改进模型再次分析石家庄居民出行调查结果,并对改进模型

4、的预测效果进行了验证。结果表明此预测方法有效的提高了传统重力模型的预测精度。关键词:交通分布预测;土地利用性质;重力模型改进;交通生成量AbstractThetrafficdistributionforecastinurbantrafficplanningisanimportantstepintrafficdemandforecasting.Atpresent,therearemanykindsoftrafficdistributionpredictionmodels,ofwhichthemostwidelyusedoneisth

5、egravitymodel.However,thetraditionalgravitymodelonlyconsidersthefactorsoftheresidents'traveldistance,andthepredictionresultstendtohavelargedeviationsfromtheactualones.Therefore,inordertosolvetheproblemsexistinginthepracticalapplicationofthetraditionalgravitymodel,anim

6、provedmodelwithhigheraccuracyisproposed.Thisarticlefirstlyre-analyzedthesurveyresultsofShijiazhuangresidents'travel,andanalyzedtheproblemsexistinginthepracticalapplicationofthetraditionalgravitymodelinconjunctionwiththeinvestigationsituation,andanalyzedtheexistingprob

7、lemsindetail.Basedonthis,theideaofimprovementandtheframeworkofdistributedforecastingmethodbasedontheclassificationoflandusepropertiesareproposed.Thenthecorrespondingimprovedmodelisconstructedandtheforecastingproblemoftrafficgenerationintheimprovedmodelisstudied.Finall

8、y,theimprovedmodelwasusedtoreanalyzethesurveyresultsofShijiazhuangresidents'trips,andtheeffectivenessoftheimprovedmodelswasv

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