基于非集计模型的交通调查技术与数据分析方法研究

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时间:2019-03-11

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1、东南大学硕士学位论文基于非集计模型的交通调查技术与数据分析方法研究姓名:郭唐仪申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:邓卫20070101摘要交通需求预测是进行交通规划必不可少的前提,是确保交通规划符合未来发展状况的重要条件。交通方式分担率预测又是交通需求预测的一个重要组成部分,更是四阶段法的核心环节之一,但是在我国目前广泛应用的四阶段法中,相对其它三个阶段而言。方式划分阶段属于一个薄弱环节.以随机效用最大化为理论基础的非集计模型,可以考虑政策法规因素、出行者个人属性以及交通方式本身属性对交通方式选择豹影响。能更充分反应出行者的选择偏好性,较之转移曲线法等方法,有更强的说服力

2、.考虑到目前非集计的调查理论尚不成熟,数据还不完善等因素,本文确定了以基于非集计模型的交通调查以及对调查数据的分析处理为主要研究内容.以期建立起比较完善的基于非集计模型的调查体系,并建立交通方式分担率模型进行方式划分。全文大体分为五个部分,分别是绪论,非集计模型的理论基础,基于非集计模型的调查技术方法研究,非集计模型的参数估计与检验,实例分析。其中核心是基于非集计模型的交通调查与非集计模型的参数估计与检验.本文首先在绪论中回答了为什么要研究非集计模型?如何研究?能得到什么成果与结论?这几个问题。紧接着简要的给出了非集计模型的理论概要.前面这两部分是后文的研究基础.第三部分比较系统的阐述了

3、基于非集计模型的交通调查内容,RP、SP’RF+SP调查方法,均匀正交设计的调查思想,并确定无作为的随机抽样方法为非集计模型的抽样方法,样本量以500左右为宜。在此基础上,介绍了基于非集计模型的三个专项交通调查方案。分别是基于非集计模型的公共交通调查,对外交通调查以及市内交通调查。论文的第四部分介绍了常用NkMNL以及NL模型的参致估计与检验流程与方法.最后通过整合石河子市的居民出行调查表,建,-'rT该市的交通方式分担率Logit模型,首先计算出个体的出行方式选择概率,然后通过枚举集计方法求和计算每种交通方式的分担率.该例表明应用非集计模型处理城市交通方式划分问题是可行并且有效的.关键

4、词:非集计模型;交通调查;参数估计;方式划分;RP届P.SP豁Trafficdemandforecastingisallindispensablepreconditionpartoftra伍cplanning.Anditcaninsurethattrafficplanningisconsistentwithfuturedevelopment.TrafficmodesplitforecastingplaysallimportantroleinUa.伍Cdemandforecasting.Furthermore,itisoneofthefourkeycomponentsoffour-step

5、-method.However,comparedwiththeotherthreestein,modesplitisaweakness.Disaggregatemodel,thetheorybasisofwhichisrandomutilitymaximum,cantakeb'a倚cpolicies,theindividual,sattributesandtheattn'butesoftrafficmodeintoconsideration.Soitcanreflectthepassenger’Schoicepreferencesufficiently,comparedwiththeot

6、hermodesplitmethods,suchastransfer-curve-method.Fromtheviewpointthat自m自6csurveytheoryanddataanalysisofdlsaggregatemodelisnotmature,硼csurveyanddamanalysis.whicharebased0111disaggregatemodel.wc∞chosenasmymainresearchcontents.Thegoalistoestablishasystematictrafficsurveyframeworkandtoestablisha舡柚丘cmo

7、de叩mmodeltocalculateandforecasttheshareofeach廿a仿cmode.‰arefivesectionsinthediaseration,whichmorganized∞followingorder.-preface.briefintroductiontodisaggregatemodeltheory,systematicdisaggregate把曲cstorey,parameterestimat

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