交通需求预测模型与方法

国内物流需求预测方法文献综述

国内物流需求预测方法文献综述 (河北工程大学管理科学与工程阮俊虎） 物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、半成品和成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物在空间、时间和费用方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[1]。物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。实物量意义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量，如货运量、库存量、加工量、配送量等；价值量意义上的物流需求是所有物流环节全部服务价值构成的综合反映，如物流成本、物流收入、供应链增值等[2]。 物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和模型，对物流需求的变化及发展趋势进行预测。国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究，提出不同的预测方法和手段。物流预测方法可以分为定性预测方法（如德尔菲法和业务人员评估法等）和定量预测方法，但多数是定量预测方法，因此，本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述，归为时间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。 1．时间序列预测方法综述 时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律，以此作为预测依据。常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。 增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大，或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。刘劲等[3]（2002）在利用增长率系数法对百色地区港口货运量进行了逐一分析。 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。根据预测时使用的各元素的权重不同，移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。杨荣英等[4]（2001）在讨论移动平均值的基础上，提出了移动平均线方法，并介绍了运用移动平均线进行物流预测的方法。李海建等[5]（2003）利用二次移动平均线模型对芜湖市物流业发展的规模进行了预测。 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。韦司滢等[6]（1999）将指数平滑法等其他多种方法应用在三峡移民工程建材配送决策支持系统中。黄荣富等[7]（2003）、

交通流分配模型综述

华中科技大学 研究生课程考试答题本 考生菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10 日 交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，

并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状

中国证券市场股票价格预测模型综述

中国证券市场股票价格预测模型综述 王 浩 (洛阳理工学院工程管理系,洛阳 471023)* 摘 要:中国金融市场的证券价格存在着可预测成分。现有的各种统计预测方法基本都可以归纳为时间关系模型和因果关系模型两大类,详细分析了各种模型的实现方法并总结了其特点。 关键词:预测;股票价格;统计模型;综述do:i 10.3969/j .issn .1000-5757.2009.07.058 中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1000-5757(2009)07-0058-03 一、证券市场可预测性 有效市场理论指出,证券价格呈现随机游走特征,因此技术分析和掷骰子选出的股票,最终表现相差无几。大量分析却发现中国股票价格波动具有长期记忆性,拒绝了随机游走假设,即股市涨跌存在自身的规律,无论长期和短期都存在着可预测的成分,因而技术分析是有用的,通过采用 相应策略,投资者可以获得超常利润。[1] 中国证券市场呈 现弱有效性的原因可能在于,作为一个新兴市场,法制、监管等因素造成市场信息传递效率低下,投资者在博弈中存在严重的信息和资金实力不对称,而且这种不对称状态并不能在市场中迅速消除,因此F a m a 所描述的概率上的/瞬时性0还无法达到,而这种市场结构的特点,使得某些/技术分析0成为信息挖掘的成本。 由于股票指数序列呈现高度的非线性,经典计量经济模型和时间序列模型的有效性受到了挑战。现代预测理论和统计学、信息技术、优化算法紧密结合,向复杂化和智能化方向发展。至少目前在我国,各种预测技术方兴未艾,投资者按照自己的经验采用各不相同的指标作为决策依据,在市场上低买高卖,获得了成功,也经历过失败。 二、主要预测模型1.神经网络模型 神经网络是一种大规模并行处理系统,具有良好的自学习能力、抗干扰能力和强大的非线性映射能力,能够从大量历史数据中进行聚类和学习,自动提取样本隐含的特征和规则,进而找到某些行为变化规律,可以实现任何复杂的因果关系。BP (反向传播)和RBF (径向基函数)神经网络是最常见的股市预测模型。崔建福等发现BP 模型普遍显著优于 GARCH (广义自回归条件异方差)模型,从而认为对股票价格这样波动频繁的时间序列,从非线性系统角度建模略胜于 从非平稳时间序列角度建模。[2] 由于传统算法收敛速度慢且 全局寻优能力差,更多研究将精力放在对神经网络结构和参数的改进上。丁雪梅等发现改进后BP 算法的预测结果比 回归预测、指数平滑预测和灰色预测都要好。 [3]神经网络预测方法的应用有两个明显特点。一方面,统计模式识别和数字信号处理等领域的特征选择和提取方法,如小波包最优分解方法、混沌吸引子理论、K a l m an 滤波算法、主成分分析、灰色系统理论,广泛用于神经网络输入参数的甄别。另一方面,新的网络模型不断被应用于证券预测实践以提高映射效率,如模糊神经网络和小波神经网络。预测结果明显优于普通神经网络模型。 神经网络的缺陷在于,网络结构只能事先指定或应用启发式算法在训练过程中寻找,需要在充分了解待解决问题的基础上,主要依靠个人经验来确定,没有统一的规范,往往需要通过反复改进和试验,最终才能选出一个相对较好的设计方案,并且网络训练过程易陷入局部极小点。不过,神经网络最致命缺点在于,无法表达和分析预测系统的输入输出之间的关系,难以解释系统输出结果。 2.灰色系统和随机过程模型 灰色预测普遍采用灰色系统模型,经由累加过程削弱原始数据的随机干扰,突出系统所蕴涵的内在规律,然后建立动态预测模型。马尔可夫过程是无后效性的随机过程,是一种应用极为广泛的传统方法。灰色系统GM (1,1)模型的解为指数型曲线,几何图形较为平滑,比较适用于具有增长趋势的问题,而对随机性波动较大的数据进行预测,会 58 第25卷 第7期V o.l 25 四川教育学院学报 J OURNAL OF S I CHUAN C O LLEG E OF EDU CAT I ON 2009年7月 Ju.l 2009 * 收稿日期:2009-02-23 作者简介:王浩(1973)),男,河南西峡人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展理论与数量分析。

TransCAD四阶段法交通流分配

建小区，填属性，画小区，填小区属性数据， 建路网，填属性，画路网，填路网属性数据， 进入小区层建立联系:在小区层tools-map editing-connect点OK。(作用：将路的节点与形心联系起来) 补全路网数据。 建立距离矩阵：在小区层tools-geographic analysis-distance matrix点OK起名保存 期望线：在小区层tools-geographic analysis-desire lines起名后点OK 建立网络将所的联系起来：networks/paths-create将other link fields和other node fields中的全部选中。起名后保存。 用重力模型生成OD分布矩阵：在小区层planning-tripdistribution-grarity application在datdview栏选小区层，productions选生成量attractions 选吸引量，constraint type选doubly双重力模型点OK保存。 选点层数据加属性：dataview-modify table点addfield加属性起名后点OK。将小区号填到对应的点好后面。然后点tools下的selection将填上小区号的行选中。 将OD矩阵的小区行列号ID转换成为小区质心节点行列号ID 在交通分布matrix中右键Indices→Add indices 出现对话框：

点击Add Index，完成以下设置 point点层index点层数据中新增的属性点击OK，再次回到索引对话框，选择新索引即可。 将rowids改为new行列号转换完成。

交通规划四阶段法

前言 (3) 第一章课程设计要求 (4) 1.1、设计题目 (4) 1.2、课程设计的目的意义 (4) 1.3、设计的时间及分组 (4) 1.4、课程设计内容 (4) 1.4.1掌握交通规划四阶段交通需求预测的原理方法 (4) 1.4.2学习交通规划软件TransCAD的操作方法 (5) 1.4.3对研究区域提出交通改善策略 (5) 第二章小组成员及任务分配 (6) 第三章四阶段中各阶段做法及成果展示 (6) 3.1 相关资料收集 (6) 3.2 交通发生和吸引预测及平衡 (6) 3.2.1交通区划分原则及划分结果 (6) 3.2.2交通生成预测 (7) 3.2.3 预测结果 (8) 3.3 交通分布预测 (8) 3.4 交通方式划分 (10) 3.5 交通分配预测 (11) 3.6 交通分配评价 (13) 3.7 对我校道路网分析及建议 (14) 3.7.1道路网规划 (14) 3.7.2慢行交通系统设计 (14) 3.7.3道路横断面设计 (15) 3.7.4总结 (15) 第四章 transcad中交通规划四阶段法具体操作 (15) 4.1生成初始路网图 (15) 4.1.1 生成路网前准备 (15) 4.1.2 新建路网层（线层） (16)

4.2 生成小区图 (17) 4.3 在路网与交通区层填入数据并进行人口预测 (18) 4.4 生成小区质心 (19) 4.5 创建网络 (21) 4.6 生成阻抗矩阵 (22) 4.7 对未来年限小区发生与吸引量进行平衡 (23) 4.8 用重力模型进行交通分布预测 (24) 4.9 进行交通分配并查看结果 (25) 4.10 绘制小区质心间的期望线 (27) 4.11 交通方式划分 (27) 第五章总结 (28)

动态交通流分配浅析

动态交通流分配浅析 摘要：实现交通分配理论的交通分配模型可分为两大类：静态交通分配模型和动态交通分配模型，它们都有各自的优缺点。静态交通分配模型假设交通需求和路段行程时间为常数或仅依赖于本路段上的交通流量，这对于交通量比较平稳、路段行驶时间受交通负荷影响较小的城市间长距离非拥挤的城市交通特性分析和路网规划是比较可行的。而对于存在拥挤现象的城市交通网络,交通需求在一天之中变化甚大。使得网络交通流的时空分布规律具有时变特性，从而导致路段行驶时间大大依赖于交通负荷的变化。因此，在城市交通控制与管理中更需要考察路网中，交通流状态随空间与时间的演化过程，针对可能出现的拥挤和阻塞及时采取有效措施．确保城市交通系统平稳、高效地运行。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。 关键词：动态交通流分配定义现状意义存在问题 The shallow analysis of Dynamic Traffic Assignment Abstract: the traffic assignment model of Traffic assignment theory can be divided into two categories: static and dynamic traffic assignment model for traffic assignment models, both of which have their own advantages and disadvantages. Static traffic assignment models assuming that traffic demand and link travel time is constant or only dependent on the traffic flow on this road, which is relatively stable for the traffic, roads and the traffic load less affected by the time the inter-city long distance non-urban traffic congestion characterization and network planning is more feasible. However, for there is congestion in the urban transport network., changes in traffic demand in the day are great, which makes the network traffic flow varies with time-varying spatial and temporal distribution of properties, resulting in roads and the time relied heavily on the traffic load changes. Thus, in urban traffic control and management of road, it is more significant to examine how traffic flow varies with space and tempo while studying the road network, and thus timely and effective measures can be taking for the congestion and obstruction., and that ensure that urban transport system operate smoothly and effectively. Dynamic traffic assignment included traffic demand changes over time and travel costs with the changing nature of traffic load, moreover, it can give an instant flow of traffic distribution. Key words: dynamic traffic assignment, definition, status quo, meaning, problems ·0引言 动态交通分配的这种功能使其在城市交通流诱导系统及智能运输系统的研究中具有举足轻重的作用。因而，研究动态交通分配理论．并将其应用于交通控制与管理是十分必要的。同时，动态交通分配为交通流管理与控制动态路径诱导等提供了依据，也是智能交通系统的重要理论基础。

交通流元胞自动机模型综述

第23卷　第1期2006年1月 公　路　交　通　科　技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23　No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述 郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学　交通管理工程系,北京　102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。 关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0　引言 交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模 型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智 能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。 交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分 为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。

交通规划课程设计21424

一、实验目的及要求 （1）掌握交通规划四阶段交通需求预测的原理方法。 包括出行生成、出行分布、方式划分和出行分配的基本原理方法。（2）学习交通规划软件TransCAD的操作方法 了解交通规划软件的作用；了解TransCAD的软件结果与主要功能；熟悉TransCAD的工作模式。 学习使用TransCAD进行交通网络编辑的基本方法，主要包括节点、路段和小区等的处理方法、属性数据描述等。 掌握使用TransCAD进行交通生成、交通分布预测和交通流分配的方法，了解使用TransCAD进行交通方式划分预测的方法。 掌握对交通需求结果进行分析的基本方法，以及TransCAD数据保存与转换方法等。 （3）对研究区域提出交通改善策略 从道路网、交通设施、交通管理、静态交通、公共交通、慢行交通等方面进行调查，初步提出交通规划改善方案策略。 二、交通规划原理 交通规划的四阶段：交通发生与吸引、交通分布、交通方式划分和交通分配。 交通生成预测的目的主要是：未来年各小区的发生和吸引交通量，需要的基础数据有：现状的各小区的发生于吸引交通量，社会经济与土地利用基础资料，常用的方法有：原单位法，交叉分类法，回

归分析法。 交通分布预测主要是为了预测未来年各小区之间的出行分布量，需要准备的基础数据：现状年各小区之间的出行分布量，小区间的费用矩阵，常用的方法：增长系数法和重力模型。 交通方式划分主要运用概率模型与将各小区间的全方式的分布量划分为方式的分布量。需要准备的基础数据：未来年各小区的全方式交通分布量，小区各种交通方式的距离，方式选择的样本数据。 交通分配，将各种方式的分布量分配到交通网络上，求出个路段上的交通流量，使用用户平衡模型。 三、实验主要内容 3.1基础资料

交通流预测模型综述

交通流预测模型综述 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。为了缓解交通压力，交通专家也提出了各种不同的方法。在交通网络越来越复杂的今天，交通流预测在智能交通系统中是个热门的研究领域，因为正确的交通流预测，可以进行实时交通信号控制，交通分配、路径诱导、自动导航，事故检测等。本文从交通流短期预测模型出发，分析常见预测模型的优缺点，得出综合模型进行预测将是交通流预测领域的发展趋势。 关键字：交通流预测，智能交通系统，综合模型 Traffic flow predictive models review Abstract: With the development of society, traffic accidents, traffic jams, environmental pollution and energy consumption problems become more and more serious. In order to alleviate traffic pressure, traffic experts also puts forward all kinds of different methods. In the traffic network is more and more complex today, traffic flow predictive in intelligent transportation system is a hot research fields, because the correct traffic flow predictive, can real-time traffic signal control, traffic distribution, route guidance, automatic navigation, accident detection, etc. This article from short-term prediction model of traffic flow, analyzes the advantages and disadvantages of common prediction model, it is concluded that predict comprehensive model will be traffic flow predictive areas of development trend. Keywords:Traffic flow predictive, Intelligent transportation system, integrated model 引言 目前，有关交通流预测方面的研究已取得大量的成果，建立了多种实时交通量预测的方法，其预测精度也达到了较高水平。本文先是通过研究分析不同交通流短期预测模型的优缺点，然后对具有优势的基于神经网络的综合模型进行模型的构建。 一、交通流预测概述 （一）交通流预测的必要性 随着人们生活水平的提高，私家车的数量、人们出行的次数等越来越多，使得交通事故、交通堵塞、环境污染和能源消耗等问题日趋严重。很多城市也陷入了“拥有最宽阔的马路，也拥有最宽阔的…停车场?”的困境，严重影响了城市的运转效率，客观上阻碍了社会、经济的快速发展。多年来，世界各国的城市交通专家提出各种不同的方法，试图通过先进的智能交通手段来缓解交通拥堵问题。而实现这些系统或方法的关键，不仅要有实时的道路检测数据，更重要的是，要获得实时、可靠、准确的预测信息。再利用动态路径诱导和交通信息系统为出行者提供实时有效的道路信息，实现动态路径诱导，达到节约出行者旅行时间，缓解道路拥堵，减少污染、节省能源等的目的。因此，准确、可靠的交通预测信息是动态路径诱导系统的基础和关键。

(完整版)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。

城市交通规划四阶段法课程设计报告

河南城建学院 《城市交通规划》课程设计说明书 课程名称： _____________ 城市交通规划___________________ 题目：城市交通规划四阶段法课程设计_________ 专业： _____________ 交通工程____________________ 学生姓名: _______________________________________________ 学号： _________ 0______________________________ 指导教师: ______________ 李爱增、吴冰花、张蕾 ____________ 设计教室: ____________ 10#B504、505 _____________________ 开始时间:2016 年06月3日 完成时间:2016年06月3日 课程设计成绩:

指导教师签名: 年—月—日1.交通生成预测 (1) 1.1交通生成总量的预测 (1) 1.1.1理论知识 (1) 1.1.2分部计算过程 (1) 1.2发生与吸引预测 (6) 1.2.1理论知识 (6) 1.2.2分部计算过程 (6) 2.................................................................................................................................................. 交通分布预测 (9) 2.1理论知识 (9) 2.2计算过程 (10) 3.交通方式划分 (14) 3.1换算基础资料 (14) 3.2分部计算过程 (17) 4.交通分配 (17) 4.1理论知识 (17) 4.2分布计算过程 (18) 4.3预测结果 (19) 5.设计小结 (20) 5.1设计过程中遇到的问题及解决办法 (20) 5.2对城市交通规划及交通需求预测的认识及看法 (20) 5.3设计收获及感想体会 (21)

交通流分配模型综述

华中科技大学研究生课程考试答题本 考生姓名陈菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10日

交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。 交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足

交通规划课程设计——四阶段需求预测

交通规划课程设计——四阶段需求预测 《交通规划》课程设计 ———四阶段法交通需求预测 姓名：专业：班级：学号：指导教师： 邯郸市某道路网络如图所示。交通节点1、3、7、9分别为A、B、C、D四 个交通区的作用点，边线上的数据为路段行驶时间。各条道路均为设有中央分隔带和机非分隔带的双向两车道道路。 A 4 1 4 4 4 2 4 3 6 B 4 2 5 2 4 4 C 7 4 8 9 D 1.交通生成预测 不同月收入的家庭出行率经过调查见下表： 收入分类出行率 0～600 600～1200 1200～1800 1800以上现状及目标年各小区家庭数以及不同收入家庭的比例。 小区现状家庭数目标年家庭数0-600 600-1200 比例 1200-1800 1800以上 A 9000 10100 B 8000 9100 C 9500 11100 D 8500 9900 使用交叉分类法，计算现状及目标年各小区的交通生成量。

现状交通生成量： 交通小区A：9000××+9000××+9000××+9000××=27810 交通小区B：8000××+8000××+8000××+8000××=24152 交通小区C：11100××+11100××+11100××+11100××=28842 交通小区D：8500××+8500××+8500××+8500××=25772 目标年交通生成量： 交通小区A：10100××+10100××+10100××+10100××=31209 交通小区B：9100××+9100××+9100××+9100××= 交通小区C：9500××+9500××+9500××+9500××= 交通小区D：9900××+9900××+9900××+9900××= 2.交通分布预测 已知现状交通分布的OD矩阵为： O D A 0 6180 6180 15450 B 6180 0 15450 3090 C 6180 15450 0 7725 D 15450 3090 7725 0 A B C D 使用增长系数法计算目标年的OD矩阵。计算过程如下： A B C D A 0 6180 6180 15450 27810 B 6180 0 15450 3090 24720 C 6180 15450 0 7725 29355 D 15450 3090 7725 0 26265 合计 27810 24720 29355 26265 108150 预测值31209 合计 求各小区的发生增长系数 FOA=UA/OA =31209/27810= FOB=UB/OB =/24720=

交通规划及需求预测

交通规划及需求预测 规划，即是确定目标与设计、达到目标的策略和行动的过程。而现代规划的概念有两层独立的含义：1、战略规划：通常是长期的反映规划的经济及商务方面内容，涉及高层管理者或企业的管理层；2、战术规划：反映设施的技术层面，涉及技术管理层，他们负责具体设施管理，以及与高层管理者或企业的管理层协调后在战略规划范围内进行未来扩展的事物。 一、交通规划的基本原则 交通规划是指经过调查分析、预测未来的道路交通需求，规划道理网络，并加以实施和修正的全过程。通常分为城市道路网规划及公路网规划两部分。 1、城市道路网规划的原则 （1）一般原则 满足人流、客货车流的安全畅通，同时反映出城市风貌、历史和文化传统，为地上地下工程管线和其它设施提供空间，并满足城市日照通风与城市救灾避难要求。 满足城市交通运输要求是道路网络系统的首要目标，为达到此目标，规划的道路网络系统必须“功能分清，系统分明”，为组成一个合理的交通运输网络创造条件，使城市各交通区之间有“方便、迅速、安全、经济”的交通联系。 按道路在城市中的地位、作用、交通性质、交通速度及交通流量等指标，可将道路分为快速路、主干路、次干路及支路。快速路及主干路为交通性干道，次干路兼交通性和生活性两重功能，并以交通功能为主，支路一般为生活性道路。 （2）各种城市道路规划原则 道路网规划首先应规划以通行机动车为主的城市快速路和主干路系统，构成城市道路网的骨架，在此基础上规划次干路、支路等其它道路。 ①快速路：为高速、行程长的汽车交通连续通行设置的重要道路，一般在大城市、带状城市或组团城市内设置，并与城市出入口道路和市际高等级公路有便捷的联系。应设置中央分隔带以分离对向车流，并限制非机动车进入，部分控制快速路两侧出入。快速路出入道路的间距以不小于1.5km为宜。快速路与快速

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。

(完整版)交通规划课程设计——四阶段需求预测.docx

《交通规划》课程设计———四阶段法交通需求预测 姓名： 专业： 班级： 学号： 指导教师：

邯郸市某道路网络如图所示。交通节点1、3、7、9 分别为 A 、 B、C、D 四个交通区的作用点，边线上的数据为路段行驶时间（单位min）。各条道路均为设有中央分隔带和机非分隔带的双向两车道道路。 144 B A23 4 3.64 422 56 4 3.64 744 C89D 1.交通生成预测 不同月收入的家庭出行率经过调查见下表： 收入分类（元/月）0～ 600600～ 12001200～ 18001800 以上出行率（人次/天） 2.5 2.8 3.0 3.2 现状及目标年各小区家庭数以及不同收入家庭的比例。 小区A B C D 现状家庭数9000800095008500 目标年家庭数101009100111009900 0-6000.020.030.10.02比例 600-12000.130.240.110.21 1200-18000.220.320.250.35 1800 以上0.630.410.540.42 使用交叉分类法，计算现状及目标年各小区的交通生成量。 现状交通生成量： 交通小区 A ： 9000×0.02 ×2.5+9000× 0.13 ×2.8+9000× 0.22 ×3.0+9000×0.63 ×3.2= 27810交通小区 B ： 8000×0.03 ×2.5+8000× 0.24 ×2.8+8000× 0.32 ×3.0+8000×0.41 ×3.2=24152交通小区 C： 11100×0.1 ×2.5+11100×0.11 ×2.8+11100×0.25 ×3.0+11100×0.54 ×3.2=28842交通小区 D ： 8500×0.02 ×2.5+8500× 0.21 ×2.8+8500× 0.35 ×3.0+8500×0.42 ×3.2=25772目标年交通生成量： 交通小区 A ：10100×0.02 ×2.5+10100× 0.13 ×2.8+10100× 0.22 ×3.0+10100× 0.63 ×3.2=31209