考虑可达性的交通生成预测模型
城市交通可达性分析技术
城市交通可达性分析技术一、引言城市交通可达性是指城市内任意两点间的交通便捷程度，是评价城市发展水平的重要指标之一。
随着城市化进程的加快，交通问题也在不断加剧，因此，提高城市交通可达性已成为当前重要的研究方向之一。
二、城市交通可达性分析技术1.网络分析法网络分析法是使用数学模型对城市交通网络进行分析的方法。
这一方法将城市道路网络看作一个图形，通过节点和边的连接关系描述交通网络的结构。
通过节点之间的连接情况以及道路长度、宽度、速度等信息，可以计算出任意两点间的最短路径。
这种方法的优点是计算简单、直观易懂，但缺点是只能分析静态交通网络，无法考虑实时交通状况。
2.交通模拟法交通模拟法是一种基于计算机仿真技术的城市交通可达性分析方法。
该方法通过建立虚拟的交通模型，在其中加入交通流、车辆行驶、信号控制等交通要素，模拟城市交通网络的运行情况。
通过模拟交通流量的变化以及不同交通组织方案的影响，可以评估城市交通可达性水平。
该方法可以考虑实时交通状况，但计算复杂度较大，需要大量数据和计算资源支持。
3.地理信息系统分析法地理信息系统（GIS）分析法是基于GIS技术的城市交通可达性分析方法。
该方法将城市道路网络、土地利用、人口分布等数据整合到地图上，通过数据挖掘和空间分析技术，研究城市交通可达性的影响因素和空间分布规律。
该方法可以较全面地描述城市交通可达性，但需要大量的数据和技术支持，数据质量对结果影响较大。
4.交通大数据分析法交通大数据分析法是基于大数据技术的城市交通可达性分析方法。
该方法利用交通采集设备、无人机遥感技术等手段，采集城市交通数据，并利用数据挖掘和机器学习算法分析数据，评估城市交通可达性水平。
该方法可以考虑实时交通状况，数据来源丰富，但需要大量的计算资源支持，模型更新和维护成本高。
三、城市交通可达性分析应用案例1.北京市交通可达性分析北京市交通可达性分析研究采用了地理信息系统方法，将数据整合到地图上，采用交通耗时和交通距离两个指标，对城市交通可达性进行评估。
道路可达性模型构建与路径规划算法研究
道路可达性模型构建与路径规划算法研究随着社会的发展，交通系统的建设和完善日渐重要。
而路径规划作为交通系统的重要组成部分，对于城市的交通管理和设计都有着重要的意义。
道路可达性模型构建与路径规划算法研究就是对于城市交通规划方案以及实施过程中的方便性和效率性进行规划和优化的一个研究。
1. 道路可达性模型构建道路可达性是通往有价值的地方的容易程度的度量。
道路可达性数据描述了从一个起点到其他地方需要的时间或距离。
道路可达性模型构建，就是利用道路可达性数据来描述城市的交通网络，通过建立这样一个模型，可以分析交通流量以及规划城市的交通系统。
在进行道路可达性模型构建时，需要考虑道路拓扑结构、交通流量、道路等级、路况等数据。
可以使用基于网络的分析方法，其中包括最短路径算法、最小权重生成树等算法。
结合地理信息系统（GIS）技术，可以将这些算法与地图数据相结合，使得模型更加直观和易于理解。
2. 路径规划算法研究路径规划算法是路线规划和导航系统的核心，可以对于城市中的路径进行展示和规划，为路线选择提供有力的支持。
路径规划算法的研究涉及到图论、数学和计算机等多个领域，其中最常用的算法包括最短路径算法、最优路径算法等。
最短路径算法是指寻找图中两点之间最短路径的算法。
Dijkstra算法和A*算法就是最常见的最短路径算法。
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，他会通过逐步扩展距离最近的节点，并标记距离来寻找最短路径。
而A*算法则是一种启发式算法，它基于每个点到终点的距离进行扩展节点选择，优化了Dijkstra算法中的逐步扩展的缺点。
最优路径算法则是指寻找图中多个点之间最优路径的算法。
比如，在多个起点和终点之间寻找最优路径，就可以使用最优路径算法。
最优路径算法的常见实现包括Floyd算法和多目标Dijkstra算法。
Floyd算法可以在O(N^3)的时间内计算出任意两点之间的最短距离。
而多目标Dijkstra算法则可以同时考虑多个目标节点，寻找多个节点之间的最优路径。
交通运输规划中的可达性分析与模型建立
交通运输规划中的可达性分析与模型建立对于一个城市的交通规划来说，可达性是一个至关重要的因素。
可达性指的是人们可以以多快的速度和方便性到达目的地的程度。
而要对可达性进行分析，就需要建立相应的模型来评估不同交通工具和路线的效率。
可达性分析的第一步是收集和整理相关的数据。
首先需要获取地图数据，包括道路网络、公交线路、地铁/轻轨线路等。
同时，还需要了解人口分布和工作地点的分布情况，以及人们通勤的时间和方式等信息。
这些数据对于建立可达性模型和分析交通状况都至关重要。
在具体的可达性分析中，常用的指标包括出行时间、出行距离、路段运行速度等。
其中，出行时间是最为关键的指标，可以更直观地表示出人们到达目的地所需的时间。
除了直接测量，还可以通过交通流模型进行模拟和预测。
交通流模型可以根据历史数据和实时数据来估计不同道路的通行速度，从而计算出从源地到目的地的出行时间。
这种模型的建立需要依赖大量的数据，并且需要不断地进行参数的校准和调整。
除了出行时间，可达性分析中还可以考虑其他的因素，如出行距离。
出行距离对交通规划来说也非常重要，因为通常情况下，人们更愿意选择距离更近的交通方式。
通过分析不同路线的距离和出行时间，可以进一步优化公共交通线路的设置和调整，以提高可达性。
在可达性分析中，还可以考虑不同人群的特殊需求。
比如，老年人、残疾人和儿童等特殊群体对交通的需求可能与一般人有所不同。
他们可能更需要便捷的交通工具和特殊的出行设施。
因此，在交通规划中需要考虑到这些特殊群体的需求，提供跨领域、多模式的综合交通服务。
除了可达性分析，模型的建立也是交通规划过程中必不可少的一部分。
建立一个准确的交通模型可以帮助规划者更好地理解交通网络，优化交通设施的布局，并进行交通预测和评估等工作。
交通模型可以分为四个层次，分别是微观模型、宏观模型、物理模型和行为模型。
微观模型主要关注车辆和行人的行为和交互，可以用来模拟交通流动过程。
宏观模型则更注重整体交通状况的分析和预测，以及对道路通行能力和瓶颈的评估。
交通拥堵预测与优化模型设计
交通拥堵预测与优化模型设计一、绪论随着城市的发展和人口的增长，交通拥堵已经成为城市面临的严峻问题之一。
交通拥堵不仅引发公众不满，也会带来环境污染和经济损失，因此，如何实现交通拥堵的预测和优化模型的设计成为了重要的研究领域。
本文将探讨交通拥堵预测和优化模型设计的实现方法和相关研究。
二、交通拥堵预测模型交通拥堵预测模型是建立在温度、天气、旅游等多种因素的基础上，通过分析历史数据和实时数据，对未来的交通拥堵情况进行预测。
目前常用的交通拥堵预测模型包括机器学习、时间序列和神经网络等方法。
1. 机器学习方法机器学习方法是一种基于样本数据的模式识别技术，它是通过对样本数据进行学习，然后通过对新数据的分析和预测，来生成预测结果的一种方法。
目前常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树和随机森林等。
支持向量机的基本思想是利用非线性映射将样本数据从低维空间映射到高维空间，然后利用核函数对高维空间的特征进行分类和回归；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它是通过根据样本数据进行递归分析，得出判断结果的一种方法；随机森林是基于决策树的一种集成方法，它是通过将多颗不同的决策树组合在一起，提高模型的预测准确率的方法。
2. 时间序列方法时间序列方法是将一系列随时间变化的数据视作一个时间序列，然后利用时间序列模型对未来数据进行预测的一种方法。
目前常用的时间序列方法包括ARIMA、SARIMA和VAR等。
ARIMA是一种常用的时间序列方法，它是通过对时间序列进行差分、白噪声检验和模型拟合等方法，来对未来数据进行预测的一种方法；SARIMA是ARIMA的升级版，它是一种基于季节性差分的时间序列方法，它可以更好地对季节性数据进行预测；VAR是一种基于向量自回归模型的时间序列方法，它是通过对多个时间序列进行联合建模，来对未来数据进行预测的一种方法。
3. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络模型的情况识别技术，它是模仿人类神经系统的结构和功能，利用多层感知器对实验数据进行自适应处理和建模的一种方法。
基于地理信息技术的城市交通可达性评价模型
基于地理信息技术的城市交通可达性评价模型一、绪论城市交通是城市运行的重要组成部分，而城市交通可达性则是交通系统评价的重要指标之一。
随着城市化进程的加快，城市交通可达性评价逐渐成为研究热点，不同类型的城市针对不同需求的交通可达性评价模型也在不断发展。
近年来，随着地理信息技术的迅速发展，基于地理信息技术的交通可达性评价模型备受关注。
二、交通可达性评价模型分类基于交通网络的评价模型该模型通过构建完整的路网，分析路网上的服务设施，通过路径分析的方式，计算服务设施与人口间的距离和交通可达性等指标。
该模型适用于交通网络完整、数据可靠的城市，如发达国家的城市。
基于交通产业链的评价模型该模型分为交通供给侧分析和交通需求侧分析。
交通供给侧分析主要研究交通运输企业在不同交通模式下的服务、成本、流量等方面的影响；交通需求侧分析则主要从交通出行需求、经济社会发展水平等角度出发，综合分析评估各项指标。
该模型适用于资源密集型城市、新兴市场经济体和发展中国家的城市。
基于多场所网络的评价模型该模型以多场所网络为基础，通过对网络中的设施点和区域的交通可达性计算，构建服务网络，从而分析服务区域的空间范围。
该模型适用于服务网络较为分散、不同类型的服务设施需求不同的城市。
三、地理信息技术在城市交通可达性评价中的应用地理信息技术在城市交通可达性评价中可以发挥以下作用：1.空间数据的可视化地理信息技术可以将交通路网和服务点等空间数据可视化，直观的展示空间关系和数据分布，便于交通系统评价。
2.交通网络分析通过GIS技术对交通线路进行分析，提取网络特征和交通规律。
通过分析交通网络的连通性和路径长度等指标，评价交通系统的可达性。
3.交通需求分析地理信息技术结合社会经济数据、交通调查数据等多种数据，对城市交通需求进行分析，挖掘城市交通潜在需求，为城市交通规划提供科学的依据。
4.空间插值分析地理信息技术在交通可达性评价中可以通过空间插值分析方法，将采取的交通服务设施及其服务范围的地理数据，结合人口分布和交通设施的服务范围分析，推断城市其他区域的交通可达性。
城市交通规划方案的交通拥堵预测模型
城市交通规划方案的交通拥堵预测模型城市交通拥堵一直是城市发展中不可忽视的问题。
随着城市化进程的加速，人口和车辆数量的快速增长，交通拥堵问题变得越来越严重。
为了有效地缓解交通拥堵，提高城市交通运行的效率，交通规划方案的制定变得尤为重要。
而交通拥堵预测模型作为交通规划的重要工具，可以帮助决策者更好地了解交通拥堵的发展趋势，从而制定出更加科学合理的交通规划方案。
交通拥堵预测模型的建立需要考虑多个因素，如交通流量、道路状况、人口分布等。
首先，交通流量是影响交通拥堵的重要因素之一。
通过收集历史交通流量数据，可以对未来的交通流量进行预测。
这可以通过统计学方法，如时间序列分析、回归分析等来实现。
通过分析交通流量的历史数据，可以发现一些规律和趋势，从而预测未来的交通流量。
同时，还可以结合城市发展规划、人口增长等因素，对交通流量进行更加准确的预测。
其次，道路状况也是影响交通拥堵的重要因素之一。
道路的设计和建设对交通拥堵有着直接的影响。
通过收集道路状况的数据，如道路长度、车道数、交通信号灯等，可以对道路的通行能力进行评估。
同时，还可以通过交通模拟软件，如VISSIM、TRANSIMS等，模拟不同交通规划方案下的道路通行情况。
通过这些模拟结果，可以评估不同交通规划方案对交通拥堵的影响，并选择最优的方案。
此外，人口分布也是交通拥堵预测模型中需要考虑的因素之一。
人口的分布对交通需求有着直接的影响。
通过收集人口分布的数据，可以对未来的人口增长进行预测。
同时，还可以结合人口增长和交通流量的关系，对未来的交通需求进行预测。
通过这些预测结果，可以为交通规划提供科学依据，从而合理规划道路和交通设施的建设。
除了以上几个因素，还有一些其他的因素也需要考虑，如交通出行方式、交通政策等。
交通出行方式的选择和交通政策的制定对交通拥堵有着重要的影响。
通过收集交通出行方式的数据，可以了解不同出行方式的分布情况，从而预测未来的交通需求。
同时，还可以通过制定合理的交通政策，如限行措施、公共交通优先等，来缓解交通拥堵问题。
交通运输系统可达性分析模型
交通运输系统可达性分析模型交通运输系统可达性是指人们能够方便快捷地到达目的地的程度，对于城市规划和交通设计来说，这是一个非常重要的指标。
可达性分析模型可以帮助我们量化和评估交通网络的效率和便利性，从而为城市交通规划和政策制定提供科学依据。
一、可达性分析模型的意义交通可达性是城市可持续发展的重要组成部分。
一个便利、高效的交通网络将有助于提高居民的生活质量和工作效率，减少交通拥堵和环境污染，促进城市经济的繁荣。
因此，通过分析和评估交通可达性，我们可以发现交通系统中的瓶颈和薄弱环节，并提出相应的改进措施。
二、可达性分析模型的构建可达性分析模型的构建需要考虑两个要素：交通网络的容量（即交通工具的运载能力）和交通出行的需求。
容量可以通过测量交通网络的道路、轨道或水路的长度和宽度来确定。
而需求则需要考虑人口分布、出行意向和出行时间等因素。
在构建可达性分析模型时，可以采用基于图论的方法。
首先，将交通网络抽象成一个图，节点表示交通站点或目的地，边表示交通路径。
然后，通过计算从一个节点到其他节点的最短路径，可以得出每个节点的可达性指数。
三、交通运输系统可达性分析模型的应用可达性分析模型在实际应用中有着广泛的用途。
首先，它可以帮助城市规划者评估不同区域的交通可达性，以确定适宜的土地用途和开发策略。
例如，在城市规划中，通过可达性分析可以确定宜居区域的位置，从而改善居民的出行体验和生活质量。
其次，可达性分析模型可以用于评估交通设施的布局和投资效益。
通过分析不同交通设施（如高速公路、地铁、公交等）对可达性的影响，可以确定最佳的投资方向和投入方式。
例如，通过可达性分析可以发现某个地区的道路拥堵情况严重，那么可以考虑增加公交车频次或者建设地铁线路来改善可达性。
另外，可达性分析模型还可以用于评估交通政策的效果。
例如，通过比较不同政策对可达性的影响，可以确定哪种政策更能提高交通网络的效率和可靠性。
这对于政府部门在制定交通规划和出行政策时具有重要的指导意义。
城市交通规划中的可达性分析与优化
城市交通规划中的可达性分析与优化随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益凸显。
如何合理规划城市交通，提高交通系统的可达性，成为了城市规划者和交通专家们共同关注的焦点。
本文将从可达性的概念入手，探讨城市交通规划中的可达性分析与优化方法。
一、可达性的概念与意义可达性是指人们在城市中进行各类活动所需的时间和成本。
它是衡量城市交通系统效率和便利程度的重要指标。
高可达性意味着人们能够更快速、更低成本地到达目的地，从而提高城市的吸引力和竞争力。
城市交通系统的可达性不仅影响着居民的生活质量，也对城市的经济发展和社会进步起到重要作用。
例如，高可达性的交通网络可以促进人们的就业机会，提供更多的商业机会，增加城市的经济活力。
同时，可达性还与环境保护和可持续发展密切相关。
通过合理规划交通系统，减少交通拥堵和尾气排放，可以改善城市环境质量，促进可持续发展。
二、可达性分析方法1. 交通网络分析交通网络分析是可达性分析的基础。
通过对城市交通网络进行建模和分析，可以评估不同区域的交通连接性和可达性水平。
常用的交通网络分析方法包括节点分析、路径分析和区域分析等。
节点分析主要关注交通网络中的节点（如交叉口、公交站等），通过计算节点的度中心性和介数中心性等指标，评估节点的重要性和影响力。
路径分析则关注交通网络中的路径选择，通过计算最短路径、最快路径等指标，评估不同路径的可达性水平。
区域分析则将城市划分为不同的区域，通过计算区域间的距离和连接性等指标，评估不同区域的可达性水平。
2. 交通需求模型交通需求模型是一种定量分析方法，用于预测未来的交通需求和交通流量。
通过建立交通需求模型，可以评估不同交通规划方案对可达性的影响，并优化交通系统的设计。
常用的交通需求模型包括四步法模型和交通微观模拟模型等。
四步法模型是一种传统的交通需求模型，包括出行生成、出行分配、交通模式选择和交通流分配四个步骤。
通过对人口、就业和交通网络等因素进行建模和分析，可以预测未来的交通需求和交通流量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
所以 ，城 市交通 生成和土地 利用紧密相 关 ，土地和交通
交通 的产 生与 吸引是交通规划四阶段 的第一 阶段 ，其准
是相 互联 系 ，相互作用 ，相 互影响的关系。
摘
要 ：基于土地利用的交通生成预测方法是交通规划实 际项 目中的常 用方法 ，根据 以往 的科 研成 果表 明 ：土地 性
质 、规模 、开发强度是影响交通生成的重要 因素 。本文在此成功经验 的基础上 ，考虑 了交通小 区可达性对于 交通 量 生成的影响 ， 选取 了合适 的可达性评价模型 ，利用交通 规划软件 Ｅ ｍｍｅ测算 了某些指标 ，并通 过算例进 行了分析 验
收稿 日期 ：２ ０ ｌ ５ — ０ ３ — ２ ５
水 域和 其他
作者简介 ：曲同庆 （ １ ９ ８ ８ 一 ） ，男 ，汉族 ，山东聊城人 ，硕 士 ，上海理工大学 ，研究方 向为交通运输规划与管理 。
基金项 目： 上海市教 委科研创新重点项 目 （ 批号 ： １ ２ Ｚ Ｚ １ ３ ７ ） ， 项目 名称 ： 面 向智慧道路的无线通信网络若干关键技术研究。
证。
关键词：交通 生成预 测 ；可达 性模 型 ；土地 利用
中图 分 类 号 ：Ｕ ４ ９ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ６ — ７ ９ ７ ３（ ２ ０ １ ５ ）０ ５ — ０ ０ ６ ７ — 成总量 ，其次量化评价每个交通小 区的土地 吸引权重 ， 开发强度 ，规模 ，可达 性。综合上述 因素通过运 算得到各个 交通小 区的吸引权 重 ，然后将城市总 交通 生成 量分配到各个 小区 ，得到规划年各交通小 区的吸引量。
三、计算过程
１ ． 确 定 城 市 日出行 总 量
Ｇ ＝ ＸＫ ＋ ＸＫ ｔ
ｃ
随着改革开放 以来 我国城市化水平快速发展 ，城 市规模
不断扩大 ，旧城 的空间 日趋饱和 ，城市 的空间增 长主要通过
内涵式增长和 外延式拓展来 实现【 １ ｊ 。其 中，内涵式 的增长主 要体现在通过 土地 的置换 和调整 ，原有 的第 二产业类用地等
第 １ ５卷 第 ５期
２ ０１ ５生
中 国
水
运
Ｖ ｏＩ ． １ ５
Ｍａ ｙ
Ｎｏ． ５
２０１ ５
５月
Ｃ ｈ ｉ ｎａ Ｗａ ｒｅｒ Ｔｒ ａ ｎｓ ｐｏｒ ｔ
考虑可达性的交通生成预测模型
曲 同庆 ，严 凌
（ 上 海 理 工 大 学 管理 学 院 ，上 海 ２ ０ ０ ０ ９ ３ ）
Ｒ 居 住 用地 公 共 设施 用地 工 业用 地
开 了原本 的先收集大量数据 （ 包括劳动力资源数 ，小区人 口 数 ，学生数 ，就业 岗位 数等） ，然后再进行预测 的传统过程 ， 而是 使得交通 的发 生直接和 土地 利用相关 ，克服 了资料 难以 搜集 和及 时更新的弱点 。科 研成 果表 明：土地性质 ，开发强 度 ，规 模是影响交通 生成的重要 因素［ ３ － ４ ］ ，但 是根据 近些年的 研究 ，交通可达性从多个 角度反 映了交通 的便利性 ，在 交通
领域对于 可达性的评价和应 用越 来越 受到重视 。因此在 交通 预测 阶段应 当考虑 交通可达性对于交通 生成 的影响作 用。
仓 储 用地 对 外 交通 用地 道 路 广场 用地 市政 公 用设施 用地
绿地
特 殊 用地
本文 以交通 吸引预测为例 ，首先确 定规划年 的城市 日交
确性 将直接影 响到 后面 三个阶段的预测精度 ，针对 当前 城市 土地 利用性质 的快速 发展变化 ，原有 的预测 方法也 面临着诸
多挑 战， 所以基于土地利用的预测方法应运而生 ， 该 方法避
（ ＧＢ Ｊ１ ３ ７ － ９ ０ ） ，我 国的城市 用地可 以分为 １ ０类 ，如表 １
所示 。 表 １ 我 国城 市 用 地 分 类
０ ８
中 国 水 运
ｓｍ ｓｃ Ｓ 们 Ｓｗ ｉ ， ｓｔ ， Ｓ Ｓ ｍ， ｓ ， Ｓ Ｓ
第１ ５卷
对于 搜 到 的建 成 区 资料 ，建 立 方程 Ｃ＝ ＳＸ Ｄ ，其 中
数可 以根 据现 状 出行 和对 于规 划年 社会 经济 的发 展预 测得 到 。城市 的 Ｅ ｌ 出行 总量等于城市 的 日出行 产生总量 ，也等于 城市 的日出行吸引总量 。
２ ． 曰 归分 析 确 定各 类 用地 的 出行 吸 引权 重
结合 城市土地利 用性质 的变化来看交通特征 的变化会 发
城市土地利用 的性质快速 发生变化 ，与此 同时，城 市的交通 特征 相 比原来也发 生了明显 的变化 ，表现 为不 同分区高峰时
段出行需求的加剧 集中以及明显 的潮汐式特征 。 二、交通需求预测模型概述
的数量 ； ． 为规划年流动人 １ ３的人均 Ｅ ｌ出行次数 。规划年人
口数量可 以从城 市总体规划 中取得 ，规划 年的人均 Ｅ ｌ出行次
逐 渐被第三产业替代 ，强化 了中心城 区的商办，居住 ，娱乐 休闲 的功能 。外延 式拓展表现为 以居住功能和高新 产业 ，科 研工业为主 的城 市新 区 。城市组 团的分 区功能越来越 明显 ，
式 中， Ｇ 为 日出行总量 ； 为规划 年城市常住人 口；
为规划年常住人 １ ３ 的人均 Ｉ ｔ出行次数 ； 为规划年流动人 １ ３
现 ，土地利 用的形态决 定了交通 的产 生和 吸引，决 定了交通
的分布 ，并在一定程度 上决 定 了交通结构 ，而交通 的规 划和 建设 对于 城市 的发展 方 向和土地 利 用具 有 引导 和 改变作 用
】
。
不 同性质 的土地 其单位面积 的出行 吸引量 是不 同的 。所 以利用建成 区的土地 性质资料 以及较为详 细的调查数据 ，利