无约束重力模型
重力模型PPT演示课件

qi1j
qi0j
*
(
F0 Oi
F0 Dj
)/2
计算结果如下面表所示
11
O/D 1 2 3
合计
增长系数
用平均增长系数法第一次迭代计算OD表
1 19.046 17.755
4.453 41.254
2 16.992 60.7 11.933
19.804 36.241
合计 40.541 90.405 35.554
166.500
增长系数 0.9521 1.0165 1.0125
0.9526
1.0145
1.0182
12
O/D 1 2 3
FO12 U 2 / O2 91.9 / 359.619 0.2555 FD02 V2 / D2 90.3 / 354.302 0.2549
FO13 U 3 / O3 36.0 / 138.771 0.2594 FD03 V3 / D3 36.9 / 141.152 0.2614
合计 增长系数
用平均增长系数法第三次迭代计算OD表
1 17.823 17.127
4.276
2 16.684 62.318 11.544
3 4.438 12.291 20.310
合计 38.946 91.736 36.130
q PiPj
ij
d
2 ij
Pi Pj 分别表示i小区和j小区的人口(用出行人数代替了总人数)
dij 表示i,j小区之间的距离 (用出行费用函数 f (cij ) 来表示)
长沙理工大学交通规划名词解释及简答题答案

二、问答题:
第一章
交通规划的主要目的是什么?
通过预测未来的交通需求,选择适当的交通方式来承担交通,并协调好各种运输方式之间的关系,在可能的资金和资源条件下,对道路交通系统的布局、建设、运营等方面整体上作出最佳安排,以适应社会、政治和经济发展的需要。
(2)对象地区发生大规模变化时,该方法不适用。
(3)交通小区之间的交通量值较小时,存在问题。
(4)预测结果因方法的不同而异,需要比较预测精度。
(5)将来交通量仅用一个增长系数表示缺乏合理性
无约束重力模型 如何标定及使用,存在哪些缺陷?
缺陷:
根据约束条件的不同,重力模型可以分为哪几类,有什么不同?
无约束重力模型、单约束重力模型、双约束重力模型
在一定交通条件下,商业区的发展规模是有上限的,存在所谓的均衡商业规模。一般地,当交通条件限制了人流的增加,阻碍了商业的进一步繁荣时,就会改善交通条件,使之能容纳更多的人流和物流,从而使商业规模继续扩大,均衡商业规模不断提高。但是要注意的是交通条件的改善是有上限的。
汉森模型的基本思想
以一个分区到城市里其它分区的交通可达性(Accessibility)、该分区本身可用于住宅开发的土地量作为自变量,将整个城市规划年新增居民住户数向该分区进行分配的模型。
第五章
交通生成:从土地利用到出行这一过程中的一种过渡产物,包括出行产生和出行吸引。
原单位:通过OD调查得到的每人或每户日平均产生的交通量。
出行平衡:在出行产生过程中,出行产生量和吸引量分别采用不同的模型预测得到,这必然会导致一个地区的出行产生量和吸引量有差别。为了确保所得出行结果的一致性,我们使用出行平衡方法来保证出行吸引量和产生量相等。
5-重力模型法

束,则可得到双约束重力模型(过程略):
( ) qij = ai ⋅ bj ⋅ Oi ⋅ Dj ⋅ f cij
∑ ( )
−1
ai
=
j
bj ⋅ Dj ⋅ f
cij
∑ ( )
−1
bj = i ai ⋅ Oi ⋅ f cij
双约束重力模型可以同时满足行列约束条件,是目前使
用较多的一种重力模型。
表1 现状OD矩阵及未来发生、吸引量
1 2 3 Oi` Oi 1 4 2 2 8 16
2 2 8 4 14 28
3 2 4 4 10 40
Dj` 8 14 10 32
Dj 16 28 40
84
表2 各区之间的行程时间
123 1244 2412 3422
美国联邦公路局重力模型
模型形式为:
∑ ( ( ) ) qij = Oi ⋅
5.5 重力模型的优缺点
优点:
模型形式直观,可解释性强,易被规划人员理解和 接 受; 能比较敏感地反映交通设施变化对出行的影响,适 用于中长期需求预测; 不需要完整的基年OD矩阵,如果有可信赖的模型参 数,甚至不需要基年OD矩阵; 特定交通小区(如新开发区)之间的分布量为零时, 也能进行预测。 能比较敏感地反映交通小区之间行驶时间变化的情况。
双约束重力模型的标定
双约束重力模型中的ai与bj是在计算过程中产生的,不是固 定的参数,因而对于双约束重力模型只有阻抗函数中的参数需 要标定。在取指数型阻抗函数时,需要标定的就是参数β。
如果参数β的取值能使得由重力模型计算结果中得到的出行
长度分布,与实际调查得到的出行长度分布最大程度地吻合, 则该值就作为模型参数标定的最优值。因此重力模型的标定问 题就转化为一个方程求根的问题。可以用牛顿法等数值方法求
重力模型

tij
两边取对数,得
( Oi D j )
cij
ln tij ln ln( Oi D j ) ln( cij )
t ij
令:
Oi D j
c ij 已知数据
待标定参数
y ln tij
则:
a 0 ln
a1
a 2
x1 ln(Oi D j )
K ij 的计算方法为:
首先令 K ij =1,根据现状OD表标定模型,计算 。
将现状数据代入模型,计算出OD分布。
根据上面的公式计算 K ij 。
假定 K ij 的值在将来不发生变化,预测时不做任何修改而 直接使用。 标定 的方法与乌尔希斯重力模型 相同。
Oi 这两种模型均能满足出行产生约束条件,即: 此都称为单约束重力模型。
以幂指数交通阻抗函数 f (cij ) cij 为例介绍其计算方法:
第1步:令m=0,m为迭代次数;
第2步:给出
m
(可以用最小二乘法求出);
bm j 1/
第3步:令 ai 1 ,求出 b m ( j
m 1 第4步:求出 a i 和 b
m 1 j
a
i
m i Oi cij
38.6 91.9 36.0 166.5
表5
现状行驶时间
1 7.0 2 17.0 3 22.0
表6
将来行驶时间
1 4.0 2 9.0 3 11.0
c ij
1
c ij
1
2
3
17.0
22.0
15.0
23.0
23.0
7.0
2
3
重力模型标定方法及分析

以幂 函数双约束 重力模 型的标 定为例 :
^
=
由于重力模型是从万有引力 的定律 抽象而来 , 因此 用于交通 分析时必然存在 一定 的弊端 。首 先模 型的物 理意义是 揭示 人 的 活动的社会现象 , 又没有 完全立 足于人 的 出行规 律。其次 , 但 对
收 稿 日期 :0 20 —0 2 1 -21 作者 简 介 : 季 凯 (9 7 , , 士 , 程 师 17 .) 男 硕 工
其中 , A 为小 区 的交通吸引总量 ; I P 为小 区 i 的交通发生总
第 0 12年 1 期 8卷 1 23 第 4 月
季
凯: 重力模型标定方法及分析
K P /C 。 ; ; A
J
K :[ i ∑ AC] 。 /  ̄~
=
于阻抗 函数而言 , 出行距 离的 系数 为 常数 的假 设不 符合 实际 , 对 对于距离太小 的情 况 , 有时 预测值 过高 , 导致 与实 际值 的误 差 较 大 。此外 , 小区内出行时 间较难 确定 , 使得 小 区内交通 量预 测结
, c )= ep f 。 ( x ( C ) l 4 多项式 函数 : )
广义费进行 测度 。 常用的阻抗 函数形式包括 以下 5类 :
1 幂 函数 : )
, C )=c 。 (
1 1 重力模 型分 类 .
随着交通研究者 的不 断努 力开 发 , 重力模 型在 表达 形式 、 参 数标定 与检验 方法上 已有多种 形式 。按 照表达形 式 的不 同可 分
第 3 卷 第 1 期 8 1
・
1 ・ 8
20 12 年 4 月
山 西 建 筑
交通规划设计之重力模型法

)
C -n ij
exp(
Cij)
二、重力模型参数标定
在 现 状 OD 表 已 知 的 条 件 下 , Oi, Dj, Cij 和 tij 已 知 , k,α,,可以用最小二乘法求得。对(7.3.1)式取对数:
tij
k
Oi
D
j
Cij
(7.3.1)
ln tij ln k ln Oi ln Dj ln Cij
1,
1 bmj 1 /ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱbmj 1
第三步,将求得参数代入,用现状OD值求现 状理论分布表{ tˆij }
第四步,计算现状实际OD分布表的平均交通
阻抗 R 1 ti
tij Rij
j
,再计算理论分布表中的平均
交通阻抗: Rˆ 1 ti
tij Rij
j
,求两者相对误差。
第五步,如果 满足要求(<3%),则接受γ 的求解,否则: ①若 Rˆ R ,则理论分布量小于实际, 应减 少γ的值,可令γ= γ/2; ②若 ,则理论分布量大于实际,应增 大γ的值,令γ=2 γ; ③返回第一步,重新计算。
j
S.t.
t ij Oi
j
Kij为调整系数,采用试算法确定。当Kij =1时,
即为乌尔希斯重力模型。
Kij (1 Yij )ij /(1 Yijij )
• λij—i小区到j小区的实际分布交通量与计算分布交 通量之比,λij=tij/t’ij; • Yij—i小区到j小区的实际分布交通量与i小区的出 行产生量之比,Yij=tij/Oi。
R 1503 100 2 505 4003 1005 200 4 3.4 1000
Rˆ 147.63 95.7 2 56.75 402.43 104.35 193.3 4 1000
重力模型标定方法及比较分析.kdh

最小二乘法、多元线性回归法、试算法分别标定不同的重力模型, 可得出针对于不同重力模型的标定方法。
关键词: 重力模型; 标定; 比较; 分析
中图分类号: U491.1
文献标识码: A
文章编号: 1002- 4786( 2008) 08- 0017- 04
Calibr ation Method and Compar ison of Gr avity Model
设y=lnqij, b0=lnk, b1=α, b2=β, b3=- γ, lnOi=
αβ
x1, lnDj=x2, cij=x3, 则 公 式 qij=kOi Dj f( cij) 可 以 转
单约束重力模型需要标定的参数很少, 而双约束重 化为:
力模型需要标定的参数有一定的规律, 故适合采用
y=b0+b1x1+b2x2+b3x3
于样本观测值以外的范围, 主要可以通过两种方法
合计
40.827 3 33.868 0 31.653 8 106.349 1
来实现: 采用扩大后的样本重新估计参数和比较不 包括在样本内的实际值与同期预测值。 3 算例分析
下面结合具体算例对不同重力模型进行标定, 即根据表3- 1、表3- 2所示数据, 采用重力模型求 出OD表。
试算法进行参数标定。
此方程为三元线性回归方程, 其中b0、b1、b2、b3为
2.3 重力模型的检验
待标定系数, 采用最小二乘法标定这些数据, 得出:
一个模型是否合理, 必须通过检验来判定。检
b0=2.1813, b1=1.303, b2=1.0089, b3=- 2.1
验的方法有: a) 经验检验 是较粗略的检验方法, 即看标定
XIE Xiang- jun
论述交通量预测的增长率法和重力模型法

论述交通量预测的增长率法和重力模型法0、引言所谓的交通量分布就是区与区之间的交通流,现状的区与区之间的交通分布已经从OD表中体现出来了。
交通量分布预算的目的就是根据现状OD分布量及各区因经济增长、土地开发等形成的交通量增长来推算各区之间将来的交通分布。
交通量预测主要有增长率法和重力模型法两种方法。
1、增长率法预测分布交通量增长率法是从已知的现有OD调查表和发生、吸引交通量的增长率求出OD 分布交通量的近似值,其次对、就、进行收敛计算,从而求得将来的分布交通量。
增长率法包括平均增长率法、底特律法和弗雷特法。
1.1平均增长率法1.1.1平均增长率法计算步骤①根据计算公式计算将来出行量式中:—区到区的将来出行量;—区到区的现在出行量;—区出行发生的增长系数;—区出行吸引的增长系数②检验吸引量和发生量是否与推算的交通量相符合,是否满足(为判定值),如符合计算完成;如不符合需要在第一轮的基础上重新计算增长系数,并重复步骤①,直到满足上述要求为止。
1.1.2平均增长率法算例【例1】已知1、2、3区的出行、增长系数及现状分布,如表2.1-1所示,求将来的出行分布。
(取)表1.1-1 出行、增长系数及现状分布解:求间的交通量于是有,,,,,,,,得到第一轮计算结果,如表1.1-2所示。
表1.1-2 第一轮计算结果因第一轮计算结果中新的调整系数不能满足的要求,因此需要进行第二轮计算,直到满足要求为止。
本例共需要进行四轮计算,才可得到最终结果。
1.2底特律法此方法假定区到区间的交通量同和成比例增加。
1.2.1底特律法计算步骤①根据计算公式计算将来出行量式中:其中—未来发生量合计;—未来吸引量合计②检验吸引量和发生量是否与推算的交通量相符合,是否满足(为判定值),如符合计算完成;如不符合需要在第一轮的基础上重新计算增长系数,并重复步骤①,直到满足上述要求为止。
1.3弗雷特法该方法假设,小区之间OD交通量的增长系数不仅与小区的发生增长系数和小区的吸引增长系数有关,还与整个规划区域的其他交通小区的增长系数有关。
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3 4.504 11.933
19.804 36.241
合计 40.541 90.405 35.554
166.500
增长系数 0.9521 1.0165 1.0125
0.9526
1.0145
1.0182
O/D 1 2 3
合计 增长系数
用平均增长系数法第三次迭代计算OD表
1 17.823 17.127
4.276
2 16.684 62.318 11.544
3 4.438 12.291 20.310
合计 38.946 91.736 36.130
增长系数 0.9911 1.0018 0.9964
39.226
90.546
37.040
166.812
1.0019
0.9973
0.9962
重力计算步骤
(1)根据现状OD调查资料,利用最小二乘法确定参数,将确 定的参数代入模型,得到标定的重力模型——参数标定。(还有 很多其他参数标定的方法)。
17
1.9459
38
51
50 2550
15
3.6376
6
51
27 1377
23
1.7918
4
26
28
728
22
1.3863
5
26
50 1300
23
1.6094
17
26
27
702
7
2.8332
() 6.6644 7.2442 6.6280 7.2640 7.8438 7.2277 6.5903 7.1701 6.5539
分别表示i小区和j小区的人口(用出行人数代替了总人数)
表示i,j小区之间的距离 (用出行费用函数 表示参数
来表示)
模型本身不满足交通守恒约 束条件:
改进的重力模型可表示为:
常见的交通阻抗函数有以下几种形式:
幂函数: 指数函数: 组合函数:
为参数,根据现状OD调查资料,利用最小二乘法 确定。
例:按例3中表3和表4给出的现状OD表和将来发生与吸引交通 量,以及表5和表6给出的现状和将来行驶时间,试利用重力模 型和平均增长系数法,求出将来OD表。设定收敛标准为
先假定一个 值,利用现状OD统计资料所得的 , 以及 代入 模型中进行计算,所得出的计算交通分布称为GM分布。GM分布的 平均行程时间采用下式计算:
GM分布与现状分布的每次运行的平均行程时间之间的相对误差为 。当交通按GM分布与按实际分布每次运行的平均相对误
差不大于某一限定值(常用3%)时,计算即可结束;当误差超过限 定值时需改动待定系数 ,进行下一轮计算。调整方法为:如果 GM分布的 大于现状分布 ,可增大 值;反之,则减小 值。
Ui为表4最后一列的值;Vj为表4最后一行的值 Oi为每次计算得到的OD表每一行的合计值; Dj为每次计算得到的OD表 每一列的合计值
计算结果如下面表所示
O/D 1 2 3
合计
增长系数
用平均增长系数法第一次迭代计算OD表
1 19.046 17.755
4.453 41.254
2 16.992 60.717 11.297 89.005
2. 美国公路局重力模型(B.P.R.模型)
式中, 为调整系数(也叫地域间结合度),其计算公式为:
其中, 表示i小区到j小区的实际分布交通量与计算分布交通量之 比; 表示i小区到j小区的实际分布交通量与i小区的出行发生量 之比。
的计算方法为:
首先令 =1,根据现状OD表标定模型,计算 。 将现状数据代入模型,计算出OD分布。 根据上面的公式计算 。 假定 的值在将来不发生变化,预测时不做任何修改而 直接使用。
重力模型法 (Gravity Method)
模拟物理学中的牛顿的万有引力定律
基本假定:交通区i到交通区j的交通分布量 与交通区i的交通量、交通区j的交通吸引量 成正比,与交通区i和j之间的交通阻抗参数 ,如两区中心间交通的距离、时间或费用 等成反比。
无约束重力模型
Casey在1955年提出了如下重力模型,该模型也是最早出现的 重力模型:
表3 现状OD表(单位:万次)O/D来自123
合计
1
17.0
7.0
4.0
28.0
2
7.0 38.0
6.0
51.0
3
4.0
5.0 17.0
26.0
合计
28.0 50.0 27.0 105.0
表4 将来的发生与吸引交通量
O/D
1
2
3
合计
1
38.6
2
91.9
3
36.0
合计
39.3 90.3 36.9 166.5
表5 现状行驶时间
1
2
3
1
7.0 17.0 22.0
2
17.0 15.0 23.0
3
22.0 23.0 7.0
表6 将来行驶时间
1
2
3
1
4.0 9.0 11.0
2
9.0 8.0 12.0
3
11.0 12.0 4.0
解:(1)用下面的无约束重力模型:
两边取对数,得
令:
已知数据 待标定参数
则:
a0,a1,a2为待定系数
2 72.458 237.912 43.932 354.302
3 18.940 46.164 76.048 141.152
合计 180.260 359.619 138.771 678.650
(3)通过无约束重力模型计算得到的OD表不满足出行分布的 约束条件,因此还要用其它方法继续进行迭代,这里采用平均 增长系数法进行迭代计算。重新计算 和
() 1.9459 2.8332 3.0910 2.8332 2.7081 3.1355 3.0910 3.1355 1.9459
采用最小二乘法对这9个样本数据进行标定,得出
=-2.084
=1.173
=-1.455
标定的重力模型为
(2) 第一次计算得到的OD表
O/D 1 2 3
合计
1 88.862 75.542 18.791 183.195
(2)利用标定的重力模型计算得到OD表。 (3)无约束重力模型计算得到的OD表不满足出行分布的 约束条件,因此还要用其它方法继续进行迭代。(例如:增长系 数法等) (4)迭代完成后得到最终的OD表。
修正重力模型
1. 乌尔希斯重力模型
为交通阻抗函数, 一般形式:
待定系数 根据现状OD调查资料拟和确定,一般可采用 试算法等数值方式,以某一指标作为控制目标,通过用模 型计算和实际调查所得指标的误差比较确定。 的计算过 程如下:
样本点 i=1,j=1 i=1,j=2 i=1,j=3 i=2,j=1 i=2,j=2 i=2,j=3 i=3,j=1 i=3,j=2 i=3,j=3
通过表3和表5获取9个样本数据
()
17
28
28
784
7
2.8332
7
28
50 1400
17
1.9459
4
28
27
756
22
1.3863
7
51
28 1428