出行生成计算数据(练习1)
4 四步骤交通需求预测模型(1)概述与出行生成预测
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
“四阶段”模型内容描述（2）
出行分布（Trip Distribution）
对每个交通小区，它所产生的这 些出行量究竟到那个分区去了？ 它所吸引的这些出行量又究竟 来自哪里？出行分布也就是要 预测未来规划年各个分区之间 出行的交换量
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
根据以上划分可以看出，伦敦1963年规划把家庭 划分为6×6×3=108类
1 出行生成预测：相关基本概念
（4）出行生成的两种量化表达
出行产生量（Trip Generation）
单位时间内某一个交通小区的出行产生量等于家 庭端点在这个分区的由家出行数，与起点在这个 分区的非由家出行和货物出行的出行数之和
出行吸引量（Trip Attraction）
单位时间内某一个交通小区的出行吸引量等于非 家庭端点在这个分区的由家出行数，与终点在这 个分区的非由家出行数和货物出行数之和
起讫点与产生吸引点的区别
A B 公司和饭店
家
C 客户
1 出行生成预测：相关基本概念
（3）区分出行产生点、吸引点与出行起讫点的意义 由于一个交通小区的交通出行发生量主要是由这 个小区的土地利用形态决定的，而起讫点的概念 与用地形态没有关系 例如：居住用地，其既可以是出行的起点（去上 班），也可以是出行的讫点（下班回家） 从起讫点的概念出发，无法由交通小区未来的用 地模式预测该小区的交通出行发生量
将各交通小区之间出行分布量分 配到交通网络的各条边上去的过 程，预测交通需求PA分布各组成 部分流量具体在道路交通网络上 的交通流量
出行生成 出行分布 方式划分
交通分配
“四阶段”模型功能说明
“四阶段”模型用于进行交通需 求预测，以用地和社会经济等 相关数据作为输入，通过“四 阶段”模型进行处理，得到未 来年每个路段的交通流量数据， 以预测的未来年路段交通流量 数据为基础进行新建道路或者 道路拓宽等交通设施建设依据
交通规划知识点整理2020
章节篇第一章1.根据交通规划涉及的交通系统性质及行业特征，往往可将交通规划分为区域交通系统规划与城市交通系统规划两类。
2.交通规划原则（1）交通系统建设服务于经济发展原则（2）综合运输协调发展原则（3）局部服从整体原则（4）近期与远期相结合原则（5）需要与可能相结合原则（6）理论与实践相结合原则3.交通规划的期限交通规划一般分近期、中期、远期三个阶段，近期以距基准年1~5年为宜，最长不超过10年；中期以距基准年5~15年为宜，最长不超过20年；远期以距基准年15~30年为宜，最长不超过50年；第二章1.交通出行5大目的：上班、上学、回家、业务、自由出行。
2.起讫点调查（OD调查）：一般分为人的出行OD调查、机动车出行OD调查和货流OD调查。
3.境界线内OD调查包括客流OD调查、货流OD调查、机动车出行OD调查三类。
4.城市居民出行OD调查所采用的方法有：家访调查法、电话询问法、明信片调查法、工作出行调查法、职工询问法、月票调查法、利用手机信息的居民出行调查法。
5.城市道路交通量调查方法有：人工采集，机、电、声、磁、光等非人工采集、视频采集。
第三章1.“四阶段预测法”包括：交通的发生与吸引（第一阶段）、交通分布（第二阶段）、交通方式划分（第三阶段）和交通分配（第四阶段）。
2.原单位法计算、总量控制法！！！（重要）3.交通分布预测的方法一般可以分为两类：一类是增长系数法，一类是综合法。
增长系数法包括常增长系数法、平均增长系数法、底特律法、福莱特法、佛尼斯法。
增长系数法和重力模型法最主要区别：重力模型法不需要完整的现状OD表。
4.增长系数法特点：优点：（1）结构简单、实用，不需要交通小区之间的距离和时间（2）可以适用于小时交通量或日交通量等的预测，也可以获得各种交通目的的OD交通量。
（3）对于变化较小的OD表预测非常有效。
（4）预测铁路车站间的OD分布非常有效。
缺点：（1）必须有所有小区的OD交通量。
2020年智慧树知道网课《交通规划案例——带你从了解到专业》课后章节测试满分答案
第一章测试1【多选题】(1分)对于出租车良好运行的建议中，哪些建议是值得采纳的？A.改善出租车车内卫生状况B.出租车司机选择拒绝搭载目的地位于偏远地区的乘客C.提高乘客安全意识D.加强出租车司机专业、安全知识培训2【判断题】(1分)在与公交或地铁换乘的最后一公里时，出租车是一种弥补其他公共交通方式短距离衔接不足的良好选择。
A.对B.错3【多选题】(1分)大数据的特征包括哪些？A.速度快（Velocity）B.规模大（Volume）C.种类多（Variety）D.价值密度低（Value）4【判断题】(1分)交通大数据在时间和空间两个维度具有移动性，为了全面深入理解交通大数据，运用空间自相关方法探讨交通状态空间相关性及其空间演化特征，是一种全新的交通状态分析方法。
A.错B.对5【单选题】(1分)在应对处理大数据的各种技术挑战中，以下的哪个问题不值得重视？A.适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境B.高效率高成本的大数据存储C.大数据的去冗降噪技术D.大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术6【单选题】(1分)下列那种现象属于交通的范畴A.刮风B.驾车兜风C.流水D.下雨7【单选题】(1分)当人们购买家庭轿车的比例趋于平均化后，职业对交通方式选择的影响逐渐()A.减弱B.不变C.增强D.无法确定8【判断题】(1分)交通规划：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。
A.对B.错9【判断题】(1分)城市交通系统规划对于中小城市来说是：城市综合交通系统规划；对于大城市特大城市是：城市综合交通规划、专项交通规划。
A.对B.错10【单选题】(1分)“通过规划为生产、生活出行提供方便、快捷、安全、环保、经济的交通系统。
”体现的是交通规划的那种目的和任务？A.服务国防B.服务环境C.服务经济D.服务人民第二章测试1【判断题】(1分)交通小区划分和道路网络构建是交通模型构建的基础。
基于微信数据的出行生成率分析——以广州市为例艾冠韬张科
基于微信数据的出行生成率分析 ——以广州市为例艾冠韬张科发布时间：2021-08-19T07:56:19.470Z 来源：《基层建设》2021年第16期作者：艾冠韬张科[导读] 为探索广州市不同用地类型建筑的交通人流出行生成率，采用基于腾讯微信数据的建筑物人流进出量数据广州市交通规划研究院广东广州 510030摘要：为探索广州市不同用地类型建筑的交通人流出行生成率，采用基于腾讯微信数据的建筑物人流进出量数据，对广州市246处调查点位数据进行统计分析和回归分析，重点分析居住、商务办公建筑人流生成数据，并与广州历史数据进行对比分析。
研究建立了广州市工作日高峰时段不同种类建筑人流生成率指标和回归分析方程；数据对比分析显示，广州市高峰时段建筑进出人流方向系数差异偏小，通勤相关建筑人流生成趋于活跃，生活性建筑人流生成呈现下降趋势。
关键词：出行生成；用地；居民出行；生成率0 引言城市交通与土地利用之间为双向互馈关系，土地利用的布局和开发强度对周边交通产生直接的影响，城市交通的功能效率影响土地的开发价值和规模。
城市交通运作和土地利用间最为直接的定量关系即为建设项目出行生成指标，该指标被广泛应用于城市交通承载力分析中，是进行城市内部各种形态交通分析的基本环节[1]。
完善的指标体系促进交通建设与土地开发的协同，推进城市交通的定量化品质建设。
部分发达国家对出行生成率指标的研究已经形成较为完善的体系，美国交通工程师协会（ITE）共编制了10版《Trip Generation Manual》（《出行生成手册》），以供全国交通工程师作为参考；得克萨斯州、佛蒙特州等编制了相应的出行生成手册[2，3]以作为补充。
国内目前尚未形成全国统一的交通出行率指标体系，仅有部分城市，如北京，开展了系统的交通生成率指标研究[4]。
出行生成率指标中最为关键的一环是对不同建筑的人流进出量进行统计，以往的研究[5，6]大多采用人工调查统计的方法，调查耗费大量人力物力，研究难以大规模开展。
交评四阶段法(结合实例操作)
绝对是干货，不是为了挣下载币我都不会摆出来适用人群范围：没交通背景人群1、关键参数道路的通行能力：4800 3000 1600车速：80 60 40总用地面积：约400公顷建设用地面积：约320公顷交通小区个数：14个，相当于每个交通小区37公顷（30-40公顷）2、具体操作已经画好的CAD图如何转入TC做交通四步法预测分析到底需要输入那些要素1、先导入路网，路网要检查连接性v1.0 可编辑可修改有了小区（面）跟道路（线）数据，需要将两者链接起来——质心线小区质心（面的重心）——打开面，工具，输出，选择以质心文件的形式输出链接小区质心与线——打开线（）需要的要素：控规方案的人口用地的布局（）上层交通规划道路干线（各级道路名称，宽度）好像主要干道才考虑，较为次级的没怎么考虑【】、准备好面要素（交评小区）、线要素（交评所涉及的道路路网），各条路网相应的属性，各交评小区的P/A、建立质心节点，使得道路网与交评小区链接上。
链接上的道路成为质心杆，质心杆被假设为承载量无限大，通行时间非常短；（这一步末尾选中新建的质心杆，不知道是为何用）、建立网络，将所有的线（Link）与节点（Node）都继承下来————至此，路网创建完成【交通分布阶段】、建立交通阻抗矩阵【交通分配阶段】自己的理解：在上一步计算得到OD交通分布之后（其实就是各个小区的PA生成量，成果是一个矩阵与一个柱状图），在此基础上，软件做了一部将矩阵的行列ID换为质心节点的ID号，其实质为将面状的交通生成量移植到线上，而这个移植的第一步为转到质心连杆上，而质心连杆跟质心是一一对应的。
利用实测车流量，反推OD，需要的参数有通行时间、道路通行能力、车流量重力模型推导OD分布1、Gravity Calibraion1、初始OD矩阵反推：通过车流量、通行时间、通行能力三个关键的参数，反推初始状态的OD 需要输入的参数：OD_base0初始矩阵、道路网数据至此得到的OD初始矩阵，即可得到现状的产生、吸引量2、产生量、吸引量预测：这一步需要三个参数：A、现状的产生、吸引量（即上述所求）B、现状的人口、GDP数据C、未来的人口、GDP数据OD反推的界面我们使用的反推方法是：User Equilibrium（用户平衡法）需要的条件：路网、网络、现状车流量数据其实就是从现状的车流量，反推出OD出行分布量OD矩阵，他的行列是交通小区，矩阵内容是小区之间的车流通量；得出来的现状OD矩阵，可以在下一阶段推测未来的OD矩阵视频里面是通过现状的PA以及现状的人口、经济数据回归拟合得出规划年份的PA，而实际计算的话就直接用规划方案来弄就好了。
第5讲 出行生成预测(30分钟)吴
X Zx
式中
Zx
X ——平均出行生成率；
——样本平均值的标准差； ——随要求可行度水平而变的系数。
第五讲 出行生成预测
标准差 公式为：
为以少数样本推算总体时产生的误差值，起计算
x
x
n
N n N
——住户出行生成率的样本标准差； n ——抽样数； N ——全体住户数。 在可靠区间 X Z 中 Zx 称为误差边界（d），则：
（1）有关各种家庭横向分类。澳大利亚根据其中西部的交通调查，规定 家庭大小与结构分为六类；家庭收入分六类及家庭拥有小车数分为三 类。我国的情况与其差别较大，应根据我国的实际情况进行分类。我 国可以考虑以住宅类型、家庭人口及家庭拥有自行车数作为分类项目 的出行产生模型。 （2）把每个家庭定位到相应的横向类别。就是对家庭房为调查资料进行 分类，把每个家庭都归入其可能类别的某一相应位置中。如澳大利亚 中西部地区可归入108（6*6*3）种的相应类别中。
第五讲 出行生成预测
西方国家的经验证明：有三个土地使用变量（小汽车
拥有量、家庭大小和家庭收入）影响家庭出行生成。根据 这些变量把家庭横向分类，并且由家庭访问调查资料计算 每一类的平均出行生成率。然后按下列步骤用此种模型计 算分区出行量： （1）用位于该区的各种类别的家庭数乘以相应类别的 平均出行率； （2）总计每种家庭类别的出行量。
无
1辆 ≥2辆
5.8a
7.2b
8.1a
11.8b
10.0a
12.9b
第五讲 出行生成预测
则我们可以从18个横向分类中找到这四类家庭相应的出行
产生率数字。所以此分区每日产生的出行数为：
（100×3.4）+（200 × 4.9）+（300 × 8.3）+（50 × 12.9）=4455次出行。
数量关系行程问题练习题
数量关系行程问题练习题数量关系行程问题练习题随着社会的发展和生活水平的提高，人们的出行需求也越来越多样化。
在日常生活中，我们经常会遇到一些数量关系行程问题，比如计算两地之间的距离、时间和速度，或者计算出行的费用等等。
这些问题不仅考验我们的数学能力，还能帮助我们更好地规划行程和理解数学在实际生活中的应用。
在本文中，我们将通过一些练习题来探讨数量关系行程问题。
1. 小明骑自行车从家到学校，全程8公里，平均速度为20公里/小时。
请问他骑了多长时间？解答：根据速度的定义，速度等于路程除以时间。
设小明骑自行车的时间为t 小时，则有20 = 8 / t。
通过移项可得t = 8 / 20 = 0.4小时，即24分钟。
所以小明骑了24分钟。
2. 假设小红开车从A市到B市的距离为120公里，她以每小时60公里的速度行驶，那么她需要多长时间才能到达B市？解答：同样根据速度的定义，设小红开车的时间为t小时，则有60 = 120 / t。
通过移项可得t = 120 / 60 = 2小时。
所以小红需要2小时才能到达B市。
3. 小王从家里步行到公司，全程5公里，他以每小时4公里的速度行走。
如果他中途休息了30分钟，那么他需要多长时间才能到达公司？解答：首先计算小王行走的时间，设为t小时，则有4 = 5 / t。
通过移项可得t = 5 / 4 = 1.25小时，即1小时15分钟。
因为他中途休息了30分钟，所以总共需要1小时15分钟 + 30分钟 = 1小时45分钟才能到达公司。
4. 假设小张开车从A市到B市的距离为200公里，他以每小时80公里的速度行驶。
如果他中途停车休息了1小时，那么他需要多长时间才能到达B市？解答：同样根据速度的定义，设小张开车的时间为t小时，则有80 = 200 / t。
通过移项可得t = 200 / 80 = 2.5小时，即2小时30分钟。
因为他中途停车休息了1小时，所以总共需要2小时30分钟 + 1小时 = 3小时30分钟才能到达B市。
第五讲交通生成预测
吸引量调整系数： fd= 2580÷2620=0.9847
调整后ห้องสมุดไป่ตู้各小区出行吸引量为：
D’1=800×0.9847≈788 ； D’2=790×0.9847≈778 ；
D’3=1030×0.9847≈1014
【出行产生和吸引量平衡调整前后对照表】
因素，进行统计分析，确定城市中各类用地的出行生成率。
城市中的土地利用类型繁多，反映不同类型用地规模
的指标各有不同。应用该方法需要首先对用地类型的详细
划分，选择反映各类用地规模的主要指标，并通过一定样
本量的调查与统计，确定相应的出行吸引率。
常用指标：职员数量、用地面积等
5.3 发生与吸引量的预测
d类家庭：9次/户·日；e类家庭：7次/户·日；f类家庭：5次/户·日。
预测该区域未来年各类家庭分布如表2所示。试根据以上数据预测未
来
年各小区出行产生量。
解：
小区1出行产生量：O1=25×12+30×10+5×6+5×9+15×7+15×5=855 （次）
小区2出行产生量：O2=20×12+25×10+0×6+5×9+10×7+5×5=630 （次）
5.3 发生与吸引量的预测
(三)其他方法——增长率法
基本公式：
应用这种方法的关键是确定增长系数Fi。通常可以用
各交通小区主要社会经济活动指标的增长率作为出行生
成量的增长率（如人口增长率等） 。
增长系数法的优点是所需基础资料少，模型计算比较
简单。一般采用增长系数法预测外部小区的出行生成量。