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交通分配方法作业

题目：设图示交通网络的OD 交通需求量为t=200辆，各径路的交通阻抗函数分别为： 1110.05h c +=，22025.010h c +=，33015.015h c +=

试用全有全无分配法、增量分配法（二等分）和均衡分配法（迭代步长分别取0.618和0.0291）求出分配结果，并进行比较。

设目标函数表示车辆受到的总阻抗，即令交通阻抗函数对h 求积分，函数如下：

32222110075.0150125.01005.05h h h h h h Z +++++=

1.全有全无分配法

1.1方法介绍

全有全无分配法是将OD 交通需求沿最短经路一次分配到路网上去的方法，也被称为交通需求分配。顾名思义，全有（all ）指将OD 交通需求一次性地全部分配到最短径路上。全无（nothing ）指对最短径路以外的径路不分配交通需求量。

全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中，首次获得应用。另外，后述增量分配法和均衡分配法中频繁使用。

1.2 解：由路段费用函数可知，在路段交通量为零时，径路1最短。利用该方法的以下结果： 15,10,2520010.05,0,200321321===?+====c c c h h h

因为，25,13

目标函数：

30000075.0150125.01005.0523*******=+++++=h h h h h h Z

2.增量分配法

2.1方法介绍

增量分配法时将OD 交通需求量进行适当形式的分割（分割数、等分或不等分），然后用全有全无分配法，将分割后的OD 交通需求量逐渐分配到网络上去。

实际工作中，如何分割OD 交通需求量是很重要的，一般多用5―10分割，并且采用不等分。

2.2解：采用2等分。

(1)第1次分配，全有全无分配法相同，径路1最短。

15,10,1510010.05,0,100321321===?+====c c c h h h

(2)第2次分配，最短径路变为径路2 5.12100025.010,1510010.05,0,100,10021321=?+==?+====c c h h h 153=c

这时，结果接近于均衡解。目标函数为：

12510005005000075.0150125.01005.052

33222211+++=+++++=h h h h h h Z 2125=

3.均衡分配法

3.1方法介绍

Step 1 给出初始可能解{}k

x ，令0=k 。一般用前述全有全无分配法求解初始可能解。 Step 2 更新路段阻抗函数：

)(k a k a x c

Step 3 搜索目标函数的下降方向。用最短径路搜索法求出各OD 间的最短径路，在用全有全无分配法求出探索方向：

{}k

y Step 4 一维搜索。将下式代入到目标函数中，求出最佳探索步长*

α。 )(1

k a

k a k a k a x y x x -+=+α Step 5 收敛判定。设?1和?2为任意小数，若满足下式，则结束计算。反之，返回Step 2。

11)()(ε≤-∑∈+k a k a A

a k a k a x c x x 21/)(max ε≤-+k a k a k a x x x

3.2解：【模型】2

332222110075.0150125.01005.05h h h h h h Z +++++= ..t s ∑==31200k k h

)3,2,1(,0=≥k h k

（1）用全有全无分配法求解初始可能解

3000

,15,10,2520010.05,0,200321030201====?+====Z c c c h h h （2）求最佳搜索方向：

继续用全有全无分配法求解，得使目标函数下降的探索方向如下：

0,200,0030201===y y y

（3）一维搜索,求最佳搜索步长*α和交通量修正

令618.0=α

6.123)0200(618.00,4.76)2000(618.02001211=-+==-+=h h ， 0

13=h 15,09.136.123025.010,64.124.7610.05321==?+==?+=c c c

22200075.00156.1230125.06.123104.7605.04.765?+?+?+?+?+?=Z 81.210096.190123685.291382=+++=

（4）收敛判定

设?1=?2=0.01。

1000162.55)()(ε≥=-∑∈a a A

a a a h c h h

2001/)(max ε≥∞=-a a a h h h

显然，收敛条件得不到满足。返回（2）继续修正计算。

（5）这时的最短径路为径路1。所以，继续用全有全无分配法求解，得：

0,0,200131211===y y y

0.120)6.1230(0291.06.1230

.80)4.76200(0291.04.762221=-+==-+=h h

023=h

2200075.00150.1200125.00.120100.8005.00.805?+?+?+?+?+?=Z 0.21000.1801200320400=+++=

综上所述，均衡分配法的效果最好，得到的目标函数最小，即车辆受到的总阻抗最小；由全由全无分配法得到的解围非均衡解，故得到的目标函数值最大；增量分配法算法简单而且效果相对较好，仅次于均衡分配法。

DTA动态交通分配

( 2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题：算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit 的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性；算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit 模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit 模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。交通分配：(2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination) 对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop 用户最优(UO, User Optimum) 准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA( Dynamic Traffic Assignment ) 所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。交通需求状况：在每时刻产生的出行需求及其分布。动态交通分配的意义建立在动态的交通流模型基础上的动态交通分配模型为解决交通控制与诱导问题提供了思路。

(完整版)《交通规划原理》习题一(1-6章)作业

《交通规划原理》第1-6章练习题第一章绪论 1.交通规划的定义是什么?它的构成要素是什么？答：交通规划是有计划地引导交通的一系列行动，即规划者如何提示各种目标，又如何将提示的目标付诸实施的方法。交通规划的构成要素分为：需求要素、供给要素和市场要素三部分。 2.交通规划与土地利用之间有什么关系? 答：交通与土地利用之间有着不可分割的关系。通常，交通设施的建设使得两地间和区域的机动性提高，人们愿意在交通设施附近或沿线购买房屋、建立公司或厂房，从而拉动土地利用的发展；相反，某种用途的土地利用又会要求和促进交通设施的规划与建设。交通与土地利用研究土地利用的变化及其产生的交通量，同时研究交通设施的建设对土地利用的作用。 3.试叙述交通规划的发展阶段。答：第一阶段（1930 年～1950 年）。该阶段交通规划的目的是由新的代替道路的规划缓和政策或消除交通拥挤。采用的技术方法是道路交通量调查，以机动车保有量为基础的交通量成长预测，基于经验方法的交通量分配。第二阶段（1950 年～1960 年）。该阶段交通规划的目的是主要解决市内汽车交通急剧增加带来的交通阻塞，为汽车交通的道路交通规划。其特点是以高通行能力道路为对象的长期性道路规划。采用的技术特征方法是家庭访问调查、道路交通量调查，以道路交通为对象的三阶段预测法。使用的社会经济技术参数为个人收入、社会人口结构、汽车保有量。第三阶段（1960 年～1970 年）。该阶段的道路交通状况是美国汽车保有量激增，在市中心高峰时必须进行汽车通行限制，刘易斯·曼福特对当时的道路的交通状态进行了精辟总结，即“美国人都为汽车教信徒，美国是靠高速公路发展起来的”。本阶段交通规划的目的是通过综合交通规划，合理分配交通投资（私人交通对公共交通），征收停车费，进行长期性交通规划。采用的技术方法特征为四节段预测法，分析单位由车辆至人；交通方式划分阶段被导入到了交通需求预测之中；一般化费用开始使用和个人选择模型的提出也是其特征。第四阶段（1970 年～1980 年）。该阶段交通规划的条件是交通问题开始多样化，例如，大气污染、噪音、拥挤、停车难、交通事故、公共交通衰退、交通弱者问题，变更工作时间，规划过程中的住民参加，公共交通问题等。因此，当时交通规划的目的是强调局部性，注重短期性规划，低成本交通营运政策。采用的技术方法特征是研究趋于多样化，主要表现在：a．集计模型的精炼化和简化；b．非集计模型的出台和应用；c．渐增规划、反应规划等。第五阶段（1980 年～1990 年）。该阶段的交通规划条件是城市环境问题恶化，交通事故、堵车、交通弱者问题受到重视。交通规划的目的变为强调微观性和局部性。采用的技术方法特征是将计算机等尖端科技用于交通规划。主要有：①计算机的急速发展导致了仿真技术；②静态到动态；③ ITS等高科技（行驶线路导向、GPS 、GIS 、ETC 等）的研制；④非集计模型的重视；⑤四阶段法的静态问题向动态方向发展。第六阶段（ 1990 年～现在）。该阶段的交通规划条件是环境问题、交通事故、交通阻塞等。因此，本阶段交通规划的目的是环境保护、复苏城市公共交通。采用的技术方法特征是：① ITS 的重视及产品化；②动态预测技术与方法；③重视老年人与伤残人；④重视交通环境；⑤路面电车、轻轨的复苏；⑥重视研究旅游交通。

关于交通分配方法作业

题目：设图示交通网络的OD 交通需求量为t=200辆，各径路的交通阻抗函数分别为： 1110.05h c +=，22025.010h c +=，33015.015h c += 试用全有全无分配法、增量分配法（二等分）和均衡分配法（迭代步长分别取0.618和0.0291）求出分配结果，并进行比较。设目标函数表示车辆受到的总阻抗，即令交通阻抗函数对h 求积分，函数如下： 2332222110075.0150125.01005.05h h h h h h Z +++++= 1.全有全无分配法 1.1方法介绍全有全无分配法是将OD 交通需求沿最短经路一次分配到路网上去的方法，也被称为交通需求分配。顾名思义，全有（all ）指将OD 交通需求一次性地全部分配到最短径路上。全无（nothing ）指对最短径路以外的径路不分配交通需求量。全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中，首次获得应用。另外，后述增量分配法和均衡分配法中频繁使用。 1.2 解：由路段费用函数可知，在路段交通量为零时，径路1最短。利用该方法的以下结果： 15,10,2520010.05,0,200321321===?+====c c c h h h 因为，25,13 2=

交通流预测方法

交通流预测方法随着社会经济和交通运输业的不断发展，交通拥挤等交通问题越来越凸现出来，成了全球共同关注的问题。那么对于交通流的预测不仅是城市交通控制与诱导的基础，还是解决道路拥堵问题的关键。如果能精确的预测交通网中各个支路上的汽车流量，那么我们可以运用规划方法对交通流进行合理的优化，从而使得道路的利用率达到最大，也可以解决部分拥堵问题。在新建道路的前期也需要对兴建道路的车流量进行一个长期的交通预测，从而对道路的经济效益进行评估，对论证道路修建的可行性研究提供依据。由此可见，对交通流的预测是必要的，在本课题中我对四公里立交车流作一个最优函数估计，旨在对四公里立交的车流进行精确预测。交通流理论是研究交通随时间和空间变化规律的模型和方法体系。多年来交通流理论有了较快的发展，众多学者在这一研究方向做出了许多优秀的成果，将交通流理论运用于交通运输工程的许多研究领域，如交通规划、交通控制、道路与交通设施设计等。预测方法从大体上可分为定性预测与定量预测。定性预测中主要有相关类比法、德尔菲法等；定性预测则分为因果分析、趋势分析智能模型。因果分析主要方法有线性回归、非线性回归等模型；趋势分析主要有时间序列模型、趋势回归模型等；智能模型主要包括神经网络模型和非参数回归模型。短期交通流的预测方法较早期的有：自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）、历史平均模型（HA）和Box-Cox法等，随着该领域的发展，预测方法不断趋于精确，在大批学者的共同努力下出现了许多更加复杂、精度更高的预测模型。大体来说可分为两类：一类是以数理统计和微积分等传统的数学方法为基础的预测模型，主要包括：时间序列模型、卡尔曼滤波模型、参数回归模型等；第二类是以现代科学技术和方法（如模拟技术、神经网络、模拟技术）为主要研究手段而形成的短期预测模型，该种方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，更加重视与现实交通流量的拟合接近程度，该种方法主要包括非参数回归模型、KARIMA算法、基于小波理论的方法、谱分析和多种与神经网络相关的复合预测模型等。现阶段广泛应用的主要有以下四种模型。历史平均模型Stepehanedes于1981年将此方法应用于城市交通控制系统中。其特点有算法简单，参数可用最小二乘法进行估计，操作简单，速度快，但其由于它是一种静态的预测方法，不能反映动态交通流基本的不确定性和非线性性，无法克服随即干扰因素的影响。时间序列-ARIMA模型由Ahmed和Cook于1979年首次在交通领域提出。在大量连续数据的基础上，此模型没有较好的预测精度，但需要复杂的参数估计，且其对历史数据的依赖性较高，成本较高。该方法技术比较成熟，特别适用于稳定的交通流。该模型只是单纯从时间序列分析的角度进行预测，没有考虑上下游路段之间的流量关系。神经网络模型人工神经网络诞生于20世纪40年代，Schin 于1992年用之于长期的交通预测，1993年1994年Dougherty 和Clark 分别将其应用于短期交通预测。该方法在一定程度上摆脱了建立精确数学模型的困扰，为研究工作开辟了新的思路。应用较广泛的有BP神经网络-误差反传神经网络模型、单元神经网络模型、基于谱分析的神经网络模型、高阶神经网络模型和模糊神经网络模型等方法非参数回归模型，由Davis和Smith于1991年应用到交通预测领域，该预测方法是一种适合不确定性、非线性的动态系统的非参数建模方法。无需先验知识，只需足够的历史数据。鉴于道路交通系统的非线性、复杂性和不确定性等特征，许多无模型的预测方法被应用到短期的交通流预测当中，且取得了良好的效果，研究发现，考虑上下游道路流量的关系的预测方法更能反映实际情况，比起单纯的时间序列预测方法更加贴合实际，有更大的发展空间。

交通分配方法作业

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】

交通预测模型【对各种交通流预测模型的简要分析】摘要:随着社会的发展，交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图缓解交通拥堵问题。交通流预测在智能交通系统中一直是一个热门的研究领域，几十年来，专家和学者们用各种方法建立了许多相对精确的预测模型。本文在提出交通流短期预测模型应具备的特性的基础上，讨论了几类主要模型的结果和精确度。关键词:交通流预测;模型;展望 20世纪80年代，我国公路建设项目交通量预测研究尚处于探索成长阶段，交通量预测主要采用个别推算法，又可分为直接法和间接法。直接法是直接以路段交通量作为研究对象；间接法则是以运输量作为研究对象，最后转换为路段交通量。进入90年代后，我国的公路建设项目，特别是高速公路建设项目的交通量分析预测多采用“四阶段”预测，该法以机动车出行起讫点调查为基础，包括交通量的生成、交通分布、交通方式选择和交通量分配四个阶段。

几十年来，世界各国的专家和学者利用各学科领域的方法开发出了各种预测模型用于短时交通流预测，总结起来，大概可以分为六类模型：基于统计方法的模型、动态交通分配模型、交通仿真模型、非参数回归模型、神经网络模型、基于混沌理论的模型、综合模型等。这些模型各有优缺点，下面分别进行分析与评价。一、基于统计方法的模型这类模型是用数理统计的方法处理交通历史数据。一般来说统计模型使用历史数据进行预测，它假设未来预测的数据与过去的数据有相同的特性。研究较早的历史平均模型方法简单，但精度较差，虽然可以在一定程度内解决不同时间、不同时段里的交通流变化问题，但静态的预测有其先天性的不足，因为它不能解决非常规和突发的交通状况。线性回归模型方法比较成熟，用于交通流预测，所需的检测设备比较简单，数量较少，而且价格低廉，但缺点也很明显，主要是适用性差、实时性不强，单纯依据预先确定的回归方程，由测得的影响交通流的因素进行预测，只适用于特定路段的特定流量范围，且不能及时修正误差。当实际情况与参数标定时的交通状态相差较远时，

第三章_道路规划及交通量预测

第三章道路规划及交通量预测第一节道路路网现状及道路服务水平评价庐山区道路主要由十里大道、长江大道、外环路、学府路、学府二路，前进东路，并与周边的城市外围主干道长虹大道、庐山大道、芳兰大道、金凤路，九莲南路联系。由于现有主要道路兼有区内交通、对外交通、以及生活性、交通性多重功能，虽在目前区域交通量并非十分巨大，但作为XX市区的规划范围，随着土地开发利用，规划道路应按城市道路“人车分离、机非分离”的原则规划设计。随着土地的开发利用，对道路运输能力也提出了更高的要求，但路网的不完善，将制约了经济的发展，现状道路的服务水平将无法满足经济发展的需要。第二节区域路网规划一、交通运输规划调查道路系统历来被称为城镇的动脉和骨架，是一个城市能否规划合理的重要因素。因此道路的布局合理与否，直接关系到城镇能不能经济合理的发展。道路规划本着“快速、顺畅、通达”的原则，合理调整布局，合理布置集镇道路网络。规划道路等级分为三级，即主干道、次干道和支路。主干道间距大于500米，红线30—60米；次干道间距为250—500米，红线宽度为20—40米；支路间距150—250米，红线宽度为9—20米以下。二、路网规划

项目建设区域道路等级分为主干道、次干道和支路三个等级。其中主干道有十里大道、庐山大道、濂溪大道、芳兰大道、长江大道、欣荣路、外环路，道路宽度为30—50m；次干道学府路、学府二路，前进东路，道路宽度20—30 m；支路道路宽度15—20 m。三、道路新建必要性论证交通建设对土地利用有导向作用，土地的开发利用，必须以道路的修建为基础。濂溪大道为XX市庐山区道路骨架中最重要的一条主干道，本工程（濂溪大道延伸线）是濂溪大道的一部分。它的建设是城区土地资源使用开发的前提和必要条件。随着城市化水平的不断提高，城市经济发展对加强人居环境的开发建设提出了更高的要求。良好的居住环境离不开道路等基础设施的建设。城市基础设施的建设也将直接服务于经济建设。为了能更好地改善XX市投资环境，改善人居生活环境，提高经济发展水平，不断加快基础设施的建设开发就成为必然。道路建设不可避免地征集土地，拆迁房屋，造成建设区人口动迁，劳动力重新安置等社会问题。对农村居民而言，由于道路建设占用一定农田，菜地等耕地，由此会使农民的生存和生活最基本的生产资料受到影响；且对农民的劳作带来不便。但随着城镇建设发展，农民也将从务农为主转变成服务、务工、务商为主，故由此所造成的社会影响是在可承受范围内的。从长远来看，道路的建设有利于提高居民的生活质量，有利于推进XX的城市化建设进程。本次工程沿线地势较起伏，因土地、规划部门工作到位，全线道

3-交通量分析及预测(新)

第三章交通量分析及预测交通量分析和预测是公路建设项目前期工作的重要内容，本章首先在交通量观测及其他交通调查的基础上，分析本项目相关线路及其影响区域的公路交通发展水平和特征，然后结合社会、经济、技术调查与分析，使用公路可行性研究通用的预测技术和方法，分析预测远景年交通量发展规模和水平，为确定本项目的技术等级、工程设施标准规模和经济评价等提供重要的依据。 3.1公路交通调查与分析本项目采用交通量观测为交通调查方法。 3.1.1 调查综述调查的目的、方法及内容：公路交通调查是公路项目可行性研究的重要环节，为全面了解项目所在地区公路交通量的特性和构成，掌握公路交通流量流向、车辆构成、货物种类等资料，为未来拟建公路交通量预测提供基础数据，本项目公路交通调查主要包括相关公路观测交通量、汽车保有量、交通事故等方面内容，调查范围主要是针对拟改建项目所属区域及沿线所经区域进行调查。 3.1.2 调查资料的分析 1.历年相关公路交通量表3-1 正镶白旗杨白音敖包嘎查测站历年交通量

2.交通量观测调查车辆构成分析通过资料整理，可以得到各调查点断面交通量情况。详见下表。 3.2 预测思路与方法 3.2.1预测思路交通量预测是公路建设项目可行性研究的重要内容之一，是确定项目技术等级、建设规模及标准的依据，也是项目经济评价的基础。根据研究项目白旗伊克淖苏木白音敖包嘎查至乌兰胡吉尔浩特至陶苏图浩特公路周边地区的公路项目，路段历史交通量能反映该路段上交通量的发展趋势。因此，可以利用周围路段的历史交通量用基于运输通道的交通量预测法来进行预测。基于运输通道的交通量预测法的大致思路如下：（1）获取项目所在运输通道内各条道路的历史交通量；（2）根据运输通道历史交通量找出其发展趋势，运用相关趋势模型求出运输通道交通量的增长率，并计算出运输通道未来年总交通量；（3）根据项目运输通道内各条道路的历史交通量发展趋势，结合相关各条道路在未来年的等级、车道数和通行能力等因素，采用Lgoti概率模型来确定未来年各条道路在运输通道内所分担的交通量比例，最后计算出本项目未来年的交通量。 3.2.2 交通量预测方法及步骤该项目为正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路，是白旗通往外界的重要通道之一，由于公路交通是白旗唯一交通方式，因此本项目具有重要的地位和作用。通过对正镶白旗明安图镇三面井嘎查敦廷高勒浩特至白生图浩特公路线上的观测点交通量调查分析得出，现有道路的交通量比较大，由于省道的服务水平、道路路况等影响，在未来年单一的通道已经无法满足交通量的需求。交通量预测：主要是在现状交通量观测调查的基础上，依据项目区未来年经济发展及项目所属通道运输方式发展趋势，测算公路通道的运输量，利用合理的预测方法进行

交通分配及其算法

V 为网络节点集，即：道路交叉点；A 为路段集，即：道路交通量—人的个数—OD 矩阵 ,a C a A ∈：路段a 的通行能力 ()a a t x ：路段a 的阻抗，a x 为流量，通常以时间记，假设仅与路段a 有关系统最优是系统规划者所期望得到的一种平衡状态，其前提是所有网络用户必须互相协作，遵从网络管理者的统一调度，所以是计划指向型分配准则。出行者的出行决策过程是相互独立的，路网上的交通流的状态是出行者独立选择的结果。出行者必然转向费用较小的路径.其结果，路网上的交通量分布最终必然趋于用户平衡状态。所以，用户平衡状态最接近实际的交通状态。 Wardrop 准则的提出标志着网络流平衡分配概念从描述转为严格刻画，不但假设司机都力图选择阻抗最小的路径，而且还假设司机随时掌握整个网络的状态，精确计算每条路径的阻抗，还假设了司机的计算能力与水平是相同的。在这些假设条件下进行的配流被称为确定性配流，得到的用户平衡条件被称为确定性平衡条件，简称UE 条件。User Equilibrium System Optimal rs k rs a f q ∑=且0rs k f ≥（rs k f —O-D 对r-s 之间路径k 上的流量）rs q 等于连接rs 之间各路径上的路段的交通量的总和。 ,rs rs a k a k r s k x f σ=∑∑∑（,rs a k σ—如果弧a 在连接O-D 对r-s 的路径k 上，其值为1，否则为0）路段a 上的流量等于通过a 的路径上分配到a 上的交通量的总和。 1. 目标函数本身并没有什么直观的经济含义或行为含义。 2. 没必要直接求解用户平衡条件方程组，平衡状态可以由求解等价都极小值问题得到。 3. 模型的解关于路段流量唯一，关于路径流不唯一 4. 等价性与唯一性证明略

交通量分析与预测

第三章交通量分析及预测 3.1现状交通调查及分析 3.1.1项目影响区的确定项目影响区根据对项目的影响程度，分为直接影响区和间接影响区，一般按行政区域划分。根据对各地区经济和交通的影响程度以及区域内物流和车流集散的特点，结合各地区社会经济、交通运输现状和路网状况，本项目直接影响区为彭山区，间接影响区包括眉山市、新津县等。 3.1.2交通现状分析 1、交通现状随着城市建设用地的变化及产业结构的调整，步行和自行车出行仍然是居民的主要交通方式，但重要性有所下降，两轮电动车的出行比例已上升至10.1%，汽车出行增长较快，达到12.5%，公交车比例仅为14.7%。彭山区私家车发展势头强劲，将成为未来城市机动车增长的主要因素。 2、项目影响区交通现状及规划条件城市交通状况的恶化和城市规模不断扩大、人口不断增加关系十分密切，当然这也是城市发展过程中必然会遇到的问题。当前我们正处在快速城市化和快速机动化交织的历史时期，城市交通压力急剧增加，过去五年彭山区机动车每年以10.8%的速度增长，而同期道路的增长速度远低于此。彭山区城范围内现状主次干道路网密度2.44公里/平方公里，城市支路路网密度更低，而城市主干道和支路的平均容积率要达到规划水平，还存在有很大差距。因此加大路网建设力度仍然是解决城市交通问题的重要途径。 3.2 交通量预测方法交通量预测分析的目的是通过对片区路网的分析，研究项目建设给片区经济发展所带来的交通影响及其程度，判断在当前这种交通路网的承载能力下的影响，能否在可接受的范围内，并确定合理的项目出入口位置。道路断面的设置形式是否合理，满足交通功能的要求是最基本的条件。设计通行能力低于设计交通量的道路形式是不合适的，因为它容易造成片区路网的交通拥挤，甚至发生交通堵塞，要求设计通行能力必须大于设计交通量。另一方面，通行能力也不能过大，否则使道路资源不能充分利用，必然造成大量的浪费。

TransCAD交通分配方法介绍

交通分配方法 The following are traffic assignment methods encountered in transportation planning practice, all of which are available in TransCAD: All-or-Nothing Assignment (AON) 全有全无分配法 Under All-or-Nothing Assignment, all traffic flows between O-D pairs are assigned to the shortest paths connecting the origins and destinations. This model is unrealistic in that only one path between every O-D pair is used, even if there is another path with the same or nearly the same travel time or cost. Also, traffic on links is assigned without considering whether or not there is adequate capacity or heavy congestion; travel time is a fixed input and does not vary depending on the congestion on a link. 在全有全无分配模型中，OD点之间的交通量全部分配到起讫点之间的最短路上。这个模型是不切实际的，因为每个OD对的数值只分配到一条路径上，即使存在另外一条时间、成本相同或相近的路线。同样，交通量分配的时候没有考虑是否有足够的通行能力，即使已经出现严重的拥堵；路线的运行时间为一个输入的固定值，它不因为路线的拥堵而变化。 STOCH Assignment STOCH分配法 STOCH Assignment distributes trips between O-D pairs among multiple alternative paths that connect the O-D pairs. The proportion of trips that is assigned to a particular path equals the choice probability for that path, which is calculated by a logit route choice model. Generally speaking, the smaller the travel time of a path, compared with the travel times of the other paths, the higher its choice probability would be. STOCH Assignment, however, does not assign trips to all the alternative paths, but only to paths containing links that are considered "reasonable." A reasonable link is one that takes the traveler farther away from the origin and/or closer to the destination. The link travel time in STOCH Assignment is a fixed input and is not dependent on link volume. Consequently, the method is not an equilibrium method. STOCH分配法将交通量分配到OD点对之间的多条路径上。各条路线的分配比例根据路线的选择概率确定，而此概率用一个logit路线选择模型来计算。一般而言，运行时间更短的线路被选择的概率就更高。事实上，STOCH分配模型并不是将交通量分配到所有可供选择的路线上，而只分配到包含“可行路段”的路径上。一个合理的路段应该让旅行者离起点更远，而且/或者离终点更近。在STOCH分配模型中，路段运行时间是一个输入的固定值，与交通量无关。因此，这种方法不是一个平衡的方法。 Incremental Assignment增量分配法 Incremental Assignment is a process in which fractions of traffic volumes are assigned in steps. In each

短时交通流预测方法综述_高慧

第22卷第1期2008年1月济南大学学报(自然科学版) J OURNAL OF UN I VERSITY O F JI NAN (Sc.i &T ech ) Vo.l 22 No .1 Jan.2008 文章编号:1671-3559(2008)01-0088-07 收稿日期:2007-05-21 基金项目:国家自然科学基金(60674062);济南大学博士基金 (B0608);济南大学科研基金(Y0601)。作者简介:高慧(1982-),女,山东德州人,硕士生;赵建玉 (1966-),女,山东临沂人,副教授,硕士生导师。短时交通流预测方法综述高慧1 ,赵建玉1 ,贾磊 2 (1.济南大学控制科学与工程学院,山东济南250022;2.山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061) 摘要:以交通流预测研究的步骤为主线,对短时交通流预测的方法进行研究。对现存预测方法进行了分类分析:基于统计理论的方法、基于神经网络的方法、基于非线性理论的方法以及基于新兴技术的预测方法。将人工神经网络模型与其他领域的研究相结合的综合预测模型要比单一神经网络预测模型、常规预测模型的预测效果好;基于非线性理论的预测方法有较好的发展前景。关键词:智能交通;数据采集;数据预处理;交通流预测中图分类号:U 491.112 文献标识码:A 交通系统 [1] 是支持社会经济发展的基础设施和循环系统 ,在社会经济系统中占有重要的地位。交通问题解决的好与坏,直接影响着国民经济的发展与人民生活质量的提高。当今世界各国的大城市无不存在着交通拥挤问题。交通问题在一定程度上已经成为制约经济、社会稳定发展的瓶颈问题。然而有限的土地和经济制约等使得道路建设不可能达到相对满意的里程数,所以就需要在不扩张路网规模的前提下,综合运用现代信息与通讯技术等手段来提高交通运输的效率,以提高交通路网的通行能力。于是,运用各种高新技术系统地解决道路交通问题的思想就应运而生了,这就是智能交通系统I TS(intelligent transport syste m ) [2-3] 。交通控制与诱导系统是I T S 研究的热门核心课题,而实现交通流诱导系统的关键问题是实时准确的交通流量预测,即如何有效地利用实时交通数据信息去滚动预测未来几分钟内的交通状况。其结果可以直接送到先进的交通信息系统(ATIS)和先进的交通管理系统(ATM S)当中,给出行者提供实时有效的信息,帮助他们更好地进行路径选择,实现路径诱导,以缩减出行时间,减少交通拥挤。这种预测称为短期预测(short-ter m forecasting),它是微观意义上的,与中观和宏观意义上的以小时、天、月甚至是年计算的基于交通规划的战略预测(strateg ic fore -casting)是有本质区别的 [4-5] 。 1 数据采集最初的交通参数信息采集方法都是非自动的人工采集方法,包括人工观测法和摄影法等。自20世纪30年代美国研制出声控式感应式交通信号控制机以来,交通量检测器技术得到了迅速发展,特别是近20年来出现了大量的新型交通量检测器。交通量检测器的种类很多,主要有:环形线圈检测器,超声波检测器,磁感应式检测器,光辐射式检测器,雷达检测器,视频检测器等。目前应用较多的是环形线圈检测器、超声波检测器和视频检测器。1.1 环形线圈检测器方法环形线圈检测器 [6] 出现于20世纪60年代,是目前交通控制中应用最广的交通量检测器。该检测器是一种基于电磁感应原理的车辆检测器,它的传感器是一个埋设在路面下、通有一定交变电流的环形线圈。当车辆通过线圈或停在线圈上时,车辆引起线圈回路电感量的变化,检测器可检测出该变化,基于此原理采集交通量。1.2 超声波检测器方法超声波检测器 [1] 是通过接收由超声波探头发出并经过车辆反射的超声波来检测车辆的。超声波检测器的工作原理可分为两种:传播时间差法和多普勒法。传播时间差法,超声波检测器的探头向路面发射超声波然后接受其反射波,当有车辆时,超声波会经车辆反射提前返回。多普勒法,超声波探头向空间发射超声波同时接收信号,如果有移动物体,那么接收到的反射波信号就会呈现多普勒效应。

简述交通量分析预测方法

简述交通量预测方法与步骤一、交通调查与分析 1.调查综述道路交通量与项目影响区的交通出行分布是交通量预测的基础资料。为了对公路建设项目未来年的交通量发展情况进行预测，需要调查了解项目影响区交通发展状况，相关路网交通现状，各类车辆的起讫点分布，交通组成等基础数据资料。交通调查的内容包括两个方面，一是相关公路的道路状况和交通状况调查，另一方面是车辆出行分布调查，据此分析项目影响区的车辆出行分布状况。相关公路道路与交通状况调查主要包括相关公路历史流量发展分析，交通组成分析，用于分析项目影响区交通发展规律；车辆出行分布调查主要调查车辆出行的起讫点，即OD调查，用于分析项目影响区及相关路网车辆的空间、时间分布特征，掌握交通现状。 2、交通量OD调查及分析 OD调查和交通量观测主要是为了全面掌握项目影响区内各方向公路运输通道的交通流量、流向、车型构成等交通特性，为拟建项目所在通道的运输需求特点分析和交通量预测工作提供了可靠的基础数据。 OD调查点位置布设原则为: ⑴在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下，尽量减少OD调查点个数，以节省人力、物力和财力； ⑵OD点应尽量远离城区（一般为10公里左右）； ⑶为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充，在不影响调查目的的前提下，调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近。以OD调查和交通量观测数据为基础，按照调查所采用的抽样率，根据主要相关公路历年交通量计算得到的月不均匀系数和周日不均匀系数将每个调查点的OD交通量进行扩大、修正，形成单点年平均日OD交通量（AADT），并得到单点OD表。交通量换算采用小客车为标准，各代表车型和车辆折算系数规定如下表所示。各汽车代表车型与车辆折算系数

交通分配方法作业

题目：设图示交通网络的OD 交通需求量为t=200辆，各径路的交通阻抗函数分别为： 1110.05h c +=，22025.010h c +=，33015.015h c += 试用全有全无分配法、增量分配法（二等分）和均衡分配法（迭代步长分别取0.618和 0.0291）求出分配结果，并进行比较。设目标函数表示车辆受到的总阻抗，即令交通阻抗函数对h 求积分，函数如下： 2332222110075.0150125.01005.05h h h h h h Z +++++= 1.全有全无分配法 1.1方法介绍全有全无分配法是将OD 交通需求沿最短经路一次分配到路网上去的方法，也被称为交通需求分配。顾名思义，全有（all ）指将OD 交通需求一次性地全部分配到最短径路上。全无（nothing ）指对最短径路以外的径路不分配交通需求量。全有全无分配法应用于没有通行能力限制的网络交通交通量分配等场合。在美国芝加哥城交通解析中，首次获得应用。另外，后述增量分配法和均衡分配法中频繁使用。 1.2 解：由路段费用函数可知，在路段交通量为零时，径路1最短。利用该方法的以下结果： 15,10,2520010.05,0,200321321===?+====c c c h h h 因为，25,13 2=

交通量需求预测方法

在可行性研究阶段，预测交通需求量有多种方法，例如趋势类推法、弹性分析法、OD调查法、专家调查法以及四阶段模型系统法（出行生成模型、交通分布模型、方式分担模型、交通量分配模型）。本报告主要在介绍建设建立在区域经济学分区理论基础上，预测精度较高，技术难度较大的四阶段模型系统法。一、出行生成模型出行生成模型作为交通需求预测的第一步，其主要任务是对研究地区的每个分区的出行量进行估计。首先将研究区域进行分区，并对每个分区的社会经济性质、土地利用特点进行研究，建立以分区为基础的联合出行生成模型，从而导出研究区域的交通出行生成总量。由于每个分区及时出行的起始点，优势出行的目的地，因此出行生成由出行产生和出行吸引两部分组成。相应的就是出行产生量O i 和出行吸引量D j两种度量方法。二者的影响因素是不同的。出行产生的主要影响因素是交通用户（出行者）的社会经济性质，如人口、收入、小汽车拥有量等；出行吸引的主要影响因素是地区的土地利用性质，如土地利用类型（商业企业、工业区等）、土地利用密度、就业水平、可达性等。由于出行产生和出行吸引二者的影响因素不同，一般情况下应分别建立模型进行分析。出行生成通常采用两种传统的模型方法：回归模型和分类模型。 ①回归模型回归模型是计量经济学中重要的方法之一，它以社会经济作为分析基础，属于经验性定量模型，在交通需求预测中有广泛的应用。出

行生成回归模型的一般表达公式为： Y=a0+a1X1+a2X2+?+a k X k+u 式中：Y——地区出行生成量； X1、X k——地区出行生成主要影响因素； a0、a k——回归系数； U——随机变量。出行生成回归模型的输入是地区影响因素的量化值和出行生成量的时间序列历史数据。模型建立以后，利用常见的最小二乘等参数估计方法对模型进行标定。单元回归模型的标定过程比较简单，多远回归模型的最小二乘计算公式要通过解k+1个联立方程得出，比较复杂，但现在有许多方便的计算机软件可供使用。当完成对模型标定并通过检验后，即可用于预测未来年度出行生成的变化趋势。回归模型所需数据均为地区性的总量数据或平均数据，分析方法比较完善和简单易行，应用比较广泛。回归模型的缺点是使用这种方法要有严格的前提条件，即模型必须满足一系列统计基本架设，因而是模型的应用受到一定的局限性。而且，模型中所使用的地区性总量数据，可能会使某些突出的社会经济特点变得模糊。比如，某地区家庭收入的特点是贫富不均，模型采用平均收入指标后，地区的这种收入特点被中和淡化，无法反映到出行生成预测中去，影响力估计结果的真实性。

高速公路交通量预测方法研究

高速公路交通量预测方法研究发表时间：2018-05-18T11:18:01.283Z 来源：《基层建设》2018年第3期作者：杨芳1 丛啸2 [导读] 摘要：本文简要阐述目前国内外高速公路交通量预测方法研究现状，并介绍了基于非集计模型的交通量预测方法，以及对未来研究的简要展望。云南省交通规划设计研究院摘要：本文简要阐述目前国内外高速公路交通量预测方法研究现状，并介绍了基于非集计模型的交通量预测方法，以及对未来研究的简要展望。关键词：高速公路；交通量预测；非集计模型 0引言随改革开放以来，我国基础建设大力发展，高速公路不断修建，人们对道路的要求也越来越高，尤其是在接受国外时间就是金钱的观念后。因此人们不论是在出行还是网上购物都希望速度能越快越好，对交通运输的方式也更倾向于高速的航空、高铁以及高速路等。而随着现代社会经济不断发展，国内车辆数不断增长，交通堵塞问题日益凸显，例如北上广大城市早已要求单双号出行，对此做好相关合理的交通规划是首要解决方案，而对于高速公路段在高速行驶下更需要做好交通规划。其中，作为交通规划建设项目的首要研究内容，交通量预测直接影响到高速公路的一系列建设，其是确定道路建设技术等级、道路等级、工程规模以及经济评价的最主要和最基础指标，是对修建道路的交通状况评价、全方面考虑分析具体道路项目修建的必要性和可行性的前提，准确的交通量预测将直接影响项目方案的科学合理性。目前国内外应用最多的交通量预测方法为四阶段法，但随着实际工程的不断应用，其设计上的缺陷不断凸显，其中主要问题有：数据采集中的总计数不准确、需要大量的处理调查数据完成精确预测以及小区域划分不明确等。在此背景下，对高速公路的交通量预测方法的研究十分必要，也迫在眉睫。 1国内外研究现状国外专家学者主要研究了高速公路交通量预测的方法和具体应用办法，Park，Bunky在《模糊神经网络在短期高速公路交通量预测中的应用》研究中将模糊神经网络模型分为RBF神经网络和FCM方法，与以前的动态线性模型比较，采用此种模型方法可较好的解决预测时间后滞问题；Iskander，Wafik在《美国高速公路交通量预测》中提出将聚类分析与多元线性回归方法相结合，且其模型中将社会经济学因素考虑其中；之后最具有代表意义的非集计模型在上世纪60年代被开发出来，其模型的提出主要参考经济学理论基础，十年后美国麻省理工学院Mcfdden等人将其改进，并将改进非集计模型的研究推向具体工程实践阶段，其应用十分广泛（表1），包括：车辆使用寿命问题、城市间货运需求预测、车辆需求预测、城市公共客运方式、交通方式选择等。表1 美日对非集计模型应用领域国内对高速公路交通量预测方法也进行了大量研究，李峰等人针对国内复杂的铁路、高速公路、低等级道路、山区道路，在《高速公路需求预测方法》中预测了我国未来公路交通交通量以及提出相应方法；赵朋宾等人针对高速公路的自身特点，应用区域经济学分区理论方法，研究了其在具体建设项目中的可行性；罗莉采用风险分析方法，通过识别并分类交通量的风险因素，具体解释交通量风险产生的原因以及特征，并估计各类风险的发生概率，为今后高速公路建设规模的合理计算与制定投资决策提供可靠依据；最近几年，随着国外对非集计模型的大量研究，其作为集计模型的代替及补充者，在国内也已开始大量应用。关宏志在其书《非集计模型交通行为分析的工具》中主要介绍非集计模型的基础理论以及相应的应用方法。 2基于非集计模型的交通量预测方法非集计模型又叫非集计行为模型、个人选择模型或离散模型，主要为强调其与集计模型的不同而命名。集计模型采用交通小区将个体的交通活动范围进行数据统计计算并分析而得到相应模型；非集计模型则以个体的实际交通活动为单位，不采用交通小区建模。具体差别如表2。表2 非集计模型与集计模型差别比较通过以上比较得非集计模型优点如下：（1）具有明确的行为假说基础，且逻辑性较强；（2）在较少的样本下就可计算出模型系数，并可检验参数所用统计学方法；（3）允许以与个人决策相关性的多个因素作为自变量，以便于对多种类型的交通规划、交通政策进行效果评价；（4）具有较好的地区、时间转移性；（5）使用者对项目评价方便快捷。