运输系统规划与设计课程设计报告材料

南通大学交通学院

学生课程设计报告

实验课程名称运输系统规划与设计课程设计

学院交通学院专业班交通运输年级121 学生姓名李前程学号1226032044 课程老师陶怀仁、毛霖

开课时间2014 至2015 学年第 1 学期

一、课程设计目的和意义

运输系统规划与设计课程设计是交通运输专业的学科基础必修课，学生在掌握运输系统规划与设计的理论知识之后，在本课程设计中进行模拟规划训练，初步掌握运输系统规划与设计的基本方法和实施步骤。

二、课程设计时间

本课程设计时间为第19个教学周，共历时1周。

三、课程设计的基本任务

课程设计的基本任务：采用运输系统规划与设计理论中较成熟的“四阶段法”（运输需求预测、运输需求分布、运输方式选择，交通网络分配），以某地区的运输系统规划与设计为载体，进行简单的运输系统规划与设计设计，以达到熟练应用相关理论进行规划的目的。

四、课程设计的设计步骤与具体过程

本次课程设计对某地区以2013年为基年，2020年为规划年，对2020年道路网规划进行规划。根据理论与实践相结合的原理，将该地区划分为7个交通小区如图1所示，基年的道路网分布如图2所示。

图1 某地区的交通小区划分示意图

图2 基年某地区的道路网分布图（比例尺1：500,000）

（一）社会经济预测

已知该地区的经济发展和人口规模的历史数据如表1；

表1 该区经济发展与人口规模历史数据

根据表格数据绘制出该地区已知各年份的GDP与人口数据折线趋势图，如图3.图4。

图4 某地区各年份人口增长折线趋势图

根据两幅折线趋势图可以看出该地区各年份的GDP 及人口的大致增长趋势，再根据表格中的数据计算出各年的增长率，处理后的数据如表2。

表2 该区经济发展与人口规模历史数据处理表格

由处理后的数据表可以得出该地区的GDP 平均增长率为17%，人口增长率为4%，通过公式

1*(1)N N N P P ?-=+

N------年份

P ------GDP 或人口 ?------增长率 可以得出：

202020132014201520162017201820192020772013()*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)601.5*1.171805.25P GDP P P ????????=+++++++≈+=≈（亿元）

202020132014201520162017201820192020772013()*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)90.9*1.04119.62P P P ????????=+++++++≈+=≈人口（万人）

根据2002年-2013年该地区的GDP 与人口平均增长率，通过计算可预测出2020年该地区的GDP 大约为1805.25亿元，人口大约为119.62万人。

（二）出行生成预测

调查得出该地区现状OD 分布矩阵如表3，采用增长率法预测每个交通小区的出行产生量和出行吸引量。

.

思想方法：交通生成预测市交通需求四阶段预测中的第一阶段，是交通需求

分析工作中最基本的部分之一，其目标是求得各个对象地区的交通需求总量，即交通生成量，进而在总量的约束下，求个小区的发生与吸引交通量。交通生成总量的预测方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。除此之外还有利用研究对象地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。

利用各小区发生量/总发生量的比例系数和2020年预测人口/2013年预测人口的比例系数的加权比例对未来各小区的人数进行预测，并用总量控制法进行调整。利用各小区吸引量/总吸引量的比例系数和2020年GDP/2013年GDP 的比例系数的加权比例对未来各小区的GDP 总值进行预测，并用总量控制法进行调整。

增长率法是用其他指标的增长率乘以原单位求出将来生成交通量的方法。

i i i =F *N O O

式中 i F ------发生于吸引交通量的增长率，其计算公式为：

i i i =*F αβ

其中

i i =

i α目标年度小区的预测人口

基准年度小区的人口

i i =

i β目标年度小区的人均GDP

基准年度小区的人均GDP

联系公式，由表二数据可得119.62=

1.3290.9α≈，1805.25601.5

=/ 2.28119.6290.9

β≈ * 1.32*2.28 3.01i F αβ==≈

再根据公式

i i i =F *N O O

得到表4

表4 预测OD 分布矩阵

（三）交通分布预测

采用增长函数法和重力模型法对2020年各小区之间的交通分布进行预测。各小区之间的交通阻抗采用各小区重心之间的直线距。

1.思想方法：交通分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间OD 量，即OD 矩阵。本报告中对交通分布的预测采用增长系数法中的平均增长系数法。在交通分布预测中，增长系数法的原理是，假设在现状交通分布量给定的情况下，

预测将来的交通分布量。

利用平均增长系数法对2020年各小区之间的交通分布进行预测：

2.计算过程：

（1）求发生交通量增长系数F0Oi和吸引交通量增长系数F0Dj F0O1=U1/O01=22756/7560=3.0101 F0D1=V1/D01=23887/7936=3.0100 F0O1=U2/O02=3.1509 F0D1=V2/D02=3.1426

F0O1=U3/O03=3.0686 F0D1=V3/D03=3.1368

F0O1=U4/O04=3.0267 F0D1=V4/D04=3.1140

F0O1=U5/O05=3.1782 F0D1=V5/D05=3.1124

F0O1=U6/O06=3.1041 F0D1=V6/D06=3.1336

F0O1=U7/O07=3.0617 F0D1=V7/D07=3.1302

(2)第一次近似：q

ij 1=q

ij

0*（F0Oi+F0Dj）/2 如表5所示：表5 第一次近似OD分布矩阵

（3）重新计算F1Oi和F1Dj

F1O1=U1/O11=26958/27199=0.9911 F1D1=V1/D11=28859/28858=1.000035 F1O1=U2/O12=1.0035 F1D1=V2/D12=0.999989

F1O1=U3/O13=0.9911 F1D1=V3/D13=1.000000

F1O1=U4/O14=0.9855 F1D1=V4/D14=1.000000

F1O1=U5/O15=1.0053 F1D1=V5/D15=0.999989

F1O1=U6/O16=0.9975 F1D1=V6/D16=0.999981

F1O1=U7/O17=0.9908 F1D1=V7/D17=1.000000

（4）收敛判定

由于F1Oi和F1Dj系数均小于3%的误差，因此不需要继续迭代。上表即位平均增长系数法所求2020分布交通量。

（四）交通方式选择

换算基础资料：交通方式划分是四阶段法中的第三个阶段。所谓交通方式划分就是出行者出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或交通服务水平等条件变化时交通方式间交通需求的变化。

表6 车型分类及车辆折算系数

注：交通量换算采用小客车为标准车型。

各小区之间交通分布见表7。

按照提供的出行比例等相关数据将出行转化为标准交通量，就是用总的出行次数乘以某种出行方式占总出行方式的百分比，除以单车载客量和满载率，然后乘以其车辆折算系数，将不同出行方式折算后的结果求和，即可得到转化后的标准交通量。

公交车这算结果：40.1%×1.5/50/80%=0.01510万次/日

出租车折算结果：2.9%×1.0/4/75%=0.0097万次/日

城市快轨折算结果：2.4%×1.5/30/80%=0.0015万次/日

单位班车折算结果：6.4%×1.5/40/51%=0.0047万次/日

单位小汽车折算结果：2.4%×1.0/4/40%=0.015万次/日

私家车折算结果：12.1%×1.0/4/36%=0.084万次/日

对各出行方式折算结果求和：

0.0118+0.01510+0.0097+0.0015+0.0047+0.015+0.084=0.13万次/日

划分结果：

对不同小区之间的交通量进行折算，得到结果如下表所示：

（五）交通分配

2020年道路网规划图，将各交叉口进行标号，对交通网络进行抽象：

图5 基年某地区的道路网分布图（比例尺1：500,000）

图6 各小区之间的距离

表9 邻接矩阵

表10 邻接目录表

表11 阻抗矩阵（阻抗见表13）

表12 道路通行费用

表13 各路段车速及长度

道路交通阻抗函数（简称路阻函数）是指路段行驶时间（交叉口延误）与路段（交叉口）交通负荷之间的函数关系，是交通网络分析的基础。本报告中采用美国联邦公路局路阻函数模型对该区域内道路交通阻抗进行计算。

其函数模型为： ()[]

β

αC V t t /10+=

式中：

t ——两交叉口之间的路段行驶时间（min ）；

0t ——交通量为0时，两交叉口之间的路段行驶时间（min ）； V ——路段机动车交通量（辆/h ）； C ——路段实用通行能力（辆/h ）； α、β——参数，建议取15.0=α，4=β。

根据已知条件对区域内路网路阻进行计算，得到结果如下表所示。

表14 区域内路网路阻

容量限制法交通分配

在图6所示的交通网络中，路段行驶见表13。预测OD 矩阵见表5。 各OD 量作用点之间的最短路线可用寻找最短路的各种方法确定，在本报告中，最短路线如表6.9所示。

计算各路段的行驶时间。由所给表格可得第一级时间参数初始路阻0t ，如下图所示：

图7 第一级时间参数初始路阻

确定最短路线。根据图7计算各OD 量作用点间的最短路线可用寻找最短路的各种方法确定，最短路线如表15所示：

表15 最短路线表

采用最短路径（全有全无）分配方式在个OD点对最短路径上分布，累加结果如下图：

图8 最短路径分布累加结果

五、课程设计总结

这次课程设计我通过对交通状况的研究，对交通运输规划交通分配有了更多的理解，掌握了交通分配的主要知识和方法。让我明白了交通网络的概念对一个交通运输系统进行科学合理的交通分配有利于合理配置当地的交通网络，才能使交通运输系统与地区的经济社会等其他系统协调发展，从而获得最佳的经济效益、社会效益和生态效益，为当地广大人民群众的生产和生活创造最有利的交通运输环境。

这次课程设计增加了我的专业知识的同时也丰富了我的生活阅历。在此任务中也遇到一些问题和困难，但通过老师和朋友的帮助终于顺利完成任务，在此我

体会到团队力量的伟大，也明白了只有努力才能成功。最后通过这次设计同时也让我发现了自己在这些方面存在很多不足的地方，我要继续努力学好这方面的知识。

一个星期的课程设计终于结束了，过程曲折，可谓一言难尽。在此期间我失落过，也曾一度热情高涨，其中的点点滴滴令我无比回味。通过这次课程设计，加强了我的动手、思考和解决问题的能力。在设计过程中，经常会遇到这样那样的情况，就是心里想老着这样的做法可不可以行得通，但实际实现不了。我觉得做课程设计同时也是对课本知识的巩固和加强，

由于课本上的知识太多，平时课间的学习并不能很好的理解和运用，而且考试内容有限，所以在这次课程设计过程中，我们了解了很多并且对于设施规划在实际中的使用有了更多的认识。平时看课本时，有时问题老是弄不懂，做完课程设计，那些问题就迎刃而解了。而且还可以记住很多东西。认识来源于实践，实践是认识的动力和最终目的，实践是检验真理的唯一标准。所以这次课程设计对我们的作用是非常大的。

生活就是这样，汗水预示着结果也见证着收获。劳动是人类生存生活永恒不变的话题。我想说，设计确实有些辛苦，但苦中也有乐，在如今单一的理论学习中，很少有机会能有实践的机会，但我们可以，而且设计也是一个团队的任务，一起的工作可以让我们有说有笑，相互帮助，配合默契，多少人间欢乐在这里洒下，大学里四年的相处还赶不上这六七天的合作，我感觉我和同学们之间的距离更加近了；我想说，确实很累，但当我们看到自己所做的成果时，心中也不免产生兴奋；正所谓“三百六十行，行行出状元”。我们同样可以为社会作出我们应该做的一切，这有什么不好？我们不断的反问自己。也许有人不喜欢这类的工作，也许有人认为设计的工作有些枯燥，但我们认为无论干什么，只要人生活的有意义就可。社会需要我们，我们也可以为社会而工作。既然如此，那还有什么必要失落呢？于是我们决定沿着自己的路，执着的走下去。同时我认为我们的工作是一个团队的工作，团队需要个人，个人也离不开团队，必须发扬团结协作的精神。某个人的离群都可能导致导致整项工作的失败。实习中只有一个人知道原理是远远不够的，必须让每个人都知道，否则一个人的错误，就有可能导致整个工作失败。团结协作是我们实习成功的一项非常重要的保证。而这次实习也正好锻炼我们这一点，这也是非常宝贵的。