新城区交通需求预测方法探究

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1、新城区交通需求预测方法探究  摘要:本文通过分析新城区居民出行特性,总结出新城区居民出行生成预测模型。通过建立新城区居民出行生成预测模型,保障新城区交通需求预测的准确性。有利于新城区土地的合理开发和利用,并且其本身也是对交通需求预测理论的补充与完善。关键词:交通需求,预测模,出行生成中图分类号:C913.32文献标识码:A文章编号:0引言随着中国经济的持续快速发展,城市化水平不断提高。我国的国家政策是限制大城市的发展规模,鼓励发展卫星城市。因此我国出现了大量的新城区。此外,由于缺乏新城市的居民出行状况、经济发展水平和土地利用等因素,传统的交通需求模型在新的城市中显示出它的局限

2、性[1]。因此,需要对新城区交通需求预测模型进行研究。6在交通需求预测方面,国内外学者都进行了大量的研究。国外交通需求预测起步早,其中最具代表性的劳瑞模型,是综合交通和土地利用的模型[2],把城市的活动水平与分布作为一个有机整体,在预测中建立统一的模型。国内学者对交通需求预测的研究也做出了重要贡献,如同济大学郭冠英对出行的分布模型进行了归纳和创新[3]。本文通过对城市居民出行特性的研究,得出新老城区居民的出行特征,从而对城市居民出行生成预测因素进行了具体分析,进而对常用的几种城市居民出行预测模型进行了深入的探讨和研究。1新城区居民出行特征分析老城区居民出行特征总体可以概括为两

3、个集中:一方面为时间集中,主要表现在居民上下班和节假日;另一方面为地点集中,主要表现在较繁华路段,如商业区。相比而言,新城区居民出行特征主要表现为时间集中,而地点上的集中程度比老城区要低。通过分析比较新老城区居民出行的特征,为研究新城区居民出行生成的预测模型奠定基础。2影响城市居民出行生成预测因素影响城市居民出行的因素是多方面的,本文主要对以下几方面进行分析:(1)经济状况。居民日常生活状况、出行目的地的选择及费用状况等都与经济有关。(2)空闲度。城市居民的出行,需要有充足的时间来满足出行消耗。(3)交通政策。其影响一般表现在交通政策制定的倾向性、公共设施建设和分布等方面。另

4、外,居住环境、生活习惯等也是影响出行生成预测的因素,这就使得研究工作变得较为复杂。63新城区居民出行生成预测模型研究原来的“四阶段预测法”[4]-[5]不能完全适应于新城区。新城市居民出行生成预测模型有很多种,针对几种较为常用的模型进行研究分析。3.1原单位法该预测模型分个人和面积原单位法两种模型,不同方法模型选择的原单位指标不同。此预测模型将居民按属性分类,各类居民的单位出行量相对稳定,可保障预测的精度,具有较高的应用价值及指导意义。但该模型需要大规模的调查数据,而实施调查的频率极低,因此容易造成数据缺乏或陈旧。3.2函数法函数法通常采用两种回归分析法:一是使用小区的数据,

5、分别以小区的平均特征和平均出行次数为自变量和因变量;二是使用个人或家庭的数据,分别以个人或家庭的特征和出行次数为自变量和因变量。该方法在预测过程中加入了对居民出行行为特征的研究,对研究对象的分类比较细,保证了预测精确性。但是不能表现出土地利用的变化对居民出行行为的影响,预测的前期需要大量信息,且该模型的计算过程复杂,需要计算机协助完成。3.3聚类分析法6在聚类分析法中,小汽车的拥有量、家庭规模和家庭收入是影响交通发生的三个主要因素。公式为(1)式中:—i区内的C类家庭数;—C类家庭平均出行率;—I区出行产生数的计算值。其优点为:直观、易理解;资料收集、检验和更新容易;应用范围

6、广。缺点为:同类别家庭间的差异性被忽略了;分类的标准难以进行较为合理的量化,只靠个人主观进行评定;在实际应用的过程中对未来年各类住户数预测的工作较为繁杂[6]。3.4基于土地利用的居民出行预测模型因该模型较为直观,对居民出行分布的预测有直接的意义,而被广泛采用。例如刘洪丽建立的公式:(2)式中:-居民平均出行次数;-交通小区i的交通区位;-交通小区i的人口数;-交通小区i的出行发生量;n-交通小区的划分个数。根据出行总量等于总人口与人均出行次数的乘积这个思路,可分别预测出各个交通小区的居民出行总量[7]。3.5个人分类法6个人分类方法是通过研究各类人中平均出行生成次数,用各类

7、居民出行生成量总和,来预测该地区出行生成量的模型。这种预测模型是以出行者为研究对象,明显优于基于家庭的居民出行生成预测模型。在预测中所需的样本数据少,容易考虑人口统计的变化。此模型的不足是对各种居民出行生成影响因素考虑不清晰,且缺少对居民出行特征的分析。本文认为交通的最基本元素是人,交通需求的实质是人的需求在引导。本文从居民出行行为特点方面入手,分析影响出行的的预测因素,建立城市居民出行预测模型。4.结论本文从对比分析新老城区城市居民出行的特征出发,分析研究了影响新城区城市居民出行生成预测的主要因素,进

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