交通生成预测
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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
第3章交通需求预测
造成出行量不同的 主要原因之一，各国的居民出行数据都表明了这一 点。
汽车司机、采购员、推销员、业务员的平均出行多 ，工人、学生、教师、行政管理人员的平均出行少 。
七、企业规模、性质
企业大、业务量大，外出率也就越高。
八、家庭收入
家庭收入也是影响出行，尤其是弹性出行的 主要因素之一。
2. 交叉分类法
交叉分类法必须服从的假定：
一定时期内出行率是稳定的。 家庭规模的变化很小。 收入与车辆拥有量总是增长的。 每种类型内的家庭数量，可用相应于该家庭
收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出 的数学分布方法来估计。
2. 交叉分类法
构造交叉分类模型的步骤：
①有关家庭的横向分类。 ②把每个家庭定位到横向类别。 ③对其所分的每一类，计算其平均出行率。 ④计算各小区的出行发生。
平均每人的出行次数；Ti 表示i小区各类居民 的总出行数；Ni 为i小区的居民总数；aij 为 i 小区的 j 类居民的百分率。则 i 小区的出行发 生量为：
T i N i aij t j
j
3. 个人分类方法
与基于家庭的类别分析法相比具有如下优点：
同经典的交通需求模型的其他部分完全兼容。 也可采用交叉分类方法。 建立模型所需要的样本数比基于家庭模型少几倍。 很容易考虑人口统计的变化。 个人分类较家庭分类预测起来更容易。
生成原单位的将来值确定：
直接使用现状调查中得到的原单位数据。 将现状调查得到的原单位乘以其它指标的增
长率来推算，即增长率法。 最常用的也是最主要的为函数法。通常按不
同的出行目的来预测不同出行目的的原单位。 函数的影响因素（或称自变量）多采用性别、 年龄等指标。
【例3-1】
在某对象区域常住人口平均出行次数不变的情况下， 采用单位出行次数预测其将来的出行生成量。
汽车司机、采购员、推销员、业务员的平均出行多 ，工人、学生、教师、行政管理人员的平均出行少 。
七、企业规模、性质
企业大、业务量大，外出率也就越高。
八、家庭收入
家庭收入也是影响出行，尤其是弹性出行的 主要因素之一。
2. 交叉分类法
交叉分类法必须服从的假定：
一定时期内出行率是稳定的。 家庭规模的变化很小。 收入与车辆拥有量总是增长的。 每种类型内的家庭数量，可用相应于该家庭
收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出 的数学分布方法来估计。
2. 交叉分类法
构造交叉分类模型的步骤：
①有关家庭的横向分类。 ②把每个家庭定位到横向类别。 ③对其所分的每一类，计算其平均出行率。 ④计算各小区的出行发生。
平均每人的出行次数；Ti 表示i小区各类居民 的总出行数；Ni 为i小区的居民总数；aij 为 i 小区的 j 类居民的百分率。则 i 小区的出行发 生量为：
T i N i aij t j
j
3. 个人分类方法
与基于家庭的类别分析法相比具有如下优点：
同经典的交通需求模型的其他部分完全兼容。 也可采用交叉分类方法。 建立模型所需要的样本数比基于家庭模型少几倍。 很容易考虑人口统计的变化。 个人分类较家庭分类预测起来更容易。
生成原单位的将来值确定：
直接使用现状调查中得到的原单位数据。 将现状调查得到的原单位乘以其它指标的增
长率来推算，即增长率法。 最常用的也是最主要的为函数法。通常按不
同的出行目的来预测不同出行目的的原单位。 函数的影响因素（或称自变量）多采用性别、 年龄等指标。
【例3-1】
在某对象区域常住人口平均出行次数不变的情况下， 采用单位出行次数预测其将来的出行生成量。
3-1第三章 交通生成预测
上学出行吸引量
Yi= a + b Xi Xi--- i小区就学岗位数
无锡市居民上学出行吸引模型
Y= 27.00 + 1.281 X
20000 15000 10000 5000 0
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 1000 1100 1200 1300 1400 0 0 0 0 0
问题与讨论：
• 1、 • 2、 • 3、 • 4、 • 5、
• ……
(R=.9061)
作业：
1、篇，了解中国不同用地生成率的研究
2、搜索美国ITE trip generation的有关资料， 对美国不同土地利用出行生成率要点进行总结 3、查找统计分析的有关参考书，熟悉回归分析 法原理和判断回归好坏的检验方法
（1）现状出行量
（2）增长系数（按汽车保有率）
（3）未来出行量
交叉分类法
产生背景：发生率和吸引率需要进行市场细分 假设规划调查区的土地利用特性如表3-9 所示，以小区1 为抽 样点，在不同小汽车占有的情况下，上班出行1h 的原单位计 算如表3-10。以小区1 为抽样点，得到上班出行1h 内，出行 吸引量与职位数的关系如表3-11，计算出行的发生与吸引量。 （1）计算发生率与吸引率 （2）计算发生量与吸引量 （3）总量平衡（计算调整系数） （4）修正吸引量
两种原单位： 居住人口或就业人口人均交通生成量的
个人原单位法（一般针对不同出行目的进行）
不同用途的土地面积或单位办公面积平均发 生的交通量的面积原单位法
面积原单位
如：某交通区规划有10000人，根据现状居民 出行调查资料统计，人均出行次数为2.53次， 则采用个人原单位（生成率）法计算，规划 期的交通产生量为25300次。
交通需求预测四阶段法概述
基础数据： 基础数据：
未来年各小区间的全方式交通分布量； 未来年各小区间的全方式交通分布量； 小区间各种交通方式的距离、费用矩阵。 小区间各种交通方式的距离、费用矩阵。 方式选择的样本数据（标定模型参数用） 方式选择的样本数据（标定模型参数用）
常用方法： 常用方法：
转移曲线法 概率模型
P = e / ∑e
现状年各小区的发生与吸引交通量； 现状年各小区的发生与吸引交通量； 社会经济与土地利用基础资料。 社会经济与土地利用基础资料。
常用方法： 常用方法：
s ∑ Oi = ∑ D j 原单位法 i =1 j =1 D j = ∑ cs x js 交叉分类法 s 回归分析法 Y = a + m a X ∑ i i 0
交通需求预测四阶段法
石家庄铁道大学 交通运输学院 闫小勇 kaiseryxy@
提纲
1 2 3 4 5 交通生成预测 交通分布预测 交通方式划分 交通分配 总结
1 交通生成预测
预测目的： 预测目的：
未来年各小区的发生与吸引交通量。 未来年各小区的发生与吸引讲到此结束
谢谢各位网友！ 谢谢各位网友！
k ij k
Vijk
Vijk
Vijk = α ⋅ Tijk + β ⋅ Fijk + γ k
4 交通分配
预测目的： 预测目的：
将各种方式的分布量分配到交通网络上， 将各种方式的分布量分配到交通网络上，求出各路 段上的交通流量等。 段上的交通流量等。
基础数据： 基础数据：
未来年各小区间某种交通方式的分布量； 未来年各小区间某种交通方式的分布量； 交通网络拓扑结构与阻抗函数； 交通网络拓扑结构与阻抗函数； 现状年路段观测流量（标定模型参数用） 现状年路段观测流量（标定模型参数用）
交通生成预测
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习题－1
n 发生、吸引交通量预测 §规划年发生吸引平衡
§将来的发生总量：∑O=57.45+165.06+51.1=273.61（万次/日） §将来的吸引总量：∑D=57.45+162.36+53.2=273.01（万次/日） §由交通生成总量预测知：将来的生成交通量X=270.6（万次/日）
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习题－1
n 发生、吸引交通量预测
§发生交通量预测 §现状小区1的发生原单位：38.3/10.0=3.83（次/(日·人)） §现状小区2的发生原单位：91.7/20.0=4.59（次/(日·人)） §现状小区3的发生原单位：36.5/10.0=3.65（次/(日·人)） §规划年小区1的发生交通量：15.0×3.83=57.45（万次/日） §规划年小区2的发生交通量：36.0×4.585=165.06（万次/日） §规划年小区3的发生交通量：14.0×3.65=51.1（万次/日）
平均增长系数法
n 第一次迭代OD表 D O 1 2 3 合计 将来值 1 8 4 6 18 16 2 4 16 12 32 28 3 6 12 16 34 40 合计 18 32 34 84 84 将来值 16 28 40
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习题课
交通生成预测 交通分布预测
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交通生成总量预测
n 交通生成预测： § 求得各个对象地区的交通需求总量，即交通生 成量（Trip Generation) ； § 在生成总量的约束下，求出各交通小区的发生 （Trip Production）与吸引交通量（Trip Attraction）。
交通生成量预测简介
就业状况
就业状况包括就业人口数量、就业类型、就业地点等，这些因素都会影响交通生 成量。例如，就业类型中，工业和服务业的比重不同，交通生成量也会有所不同 。
经济发展水平
地区生产总值
地区生产总值是衡量一个地区经 济发展水平的重要指标，通常与 交通生成量呈正相关关系。
人均收入
人均收入水平越高，人们对出行 方式、频率和距离等方面的需求 也会发生变化，从而影响交通生 成量。
主成分分析
01
主成分分析是一种统计学方法，通过分析多个变量之间的 关系来提取出主要的特征和因素。在交通生成量预测中， 主成分分析可以用来提取出影响交通生成量的主要因素。
02
主成分分析的主要方法包括标准化处理、计算协方差矩阵 、计算特征值和特征向量、选择主成分等。这些步骤可以 用来提取出影响交通生成量的主要因素，并利用这些因素 来预测未来的交通生成量。
03
主成分分析在交通生成量预测中的应用主要集中在城市交 通生成量预测、交通需求预测等方面。通过分析历史交通 生成量数据和其他相关因素数据，可以提取出影响交通生 成量的主要因素，并利用这些因素来预测未来的交通生成 量。
04
基于机器学习的交通生成量预测
神经网络
要点一
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，能 够根据历史数据学习并预测未来的交通生成量。
重要性
交通生成量预测是城市规划、交通工程和交通管理等领域的重要基础，对于制 定合理的交通政策和措施、优化交通网络布局和运输效率具有重要意义。
预测方法与技术
基于历史数据的回归分析
利用历史交通数据，采用回归分析方法，建立交通生成量与影响因素之间的数学模型，从而预测未来交通生成量。
基于调查数据的分析
就业状况包括就业人口数量、就业类型、就业地点等，这些因素都会影响交通生 成量。例如，就业类型中，工业和服务业的比重不同，交通生成量也会有所不同 。
经济发展水平
地区生产总值
地区生产总值是衡量一个地区经 济发展水平的重要指标，通常与 交通生成量呈正相关关系。
人均收入
人均收入水平越高，人们对出行 方式、频率和距离等方面的需求 也会发生变化，从而影响交通生 成量。
主成分分析
01
主成分分析是一种统计学方法，通过分析多个变量之间的 关系来提取出主要的特征和因素。在交通生成量预测中， 主成分分析可以用来提取出影响交通生成量的主要因素。
02
主成分分析的主要方法包括标准化处理、计算协方差矩阵 、计算特征值和特征向量、选择主成分等。这些步骤可以 用来提取出影响交通生成量的主要因素，并利用这些因素 来预测未来的交通生成量。
03
主成分分析在交通生成量预测中的应用主要集中在城市交 通生成量预测、交通需求预测等方面。通过分析历史交通 生成量数据和其他相关因素数据，可以提取出影响交通生 成量的主要因素，并利用这些因素来预测未来的交通生成 量。
04
基于机器学习的交通生成量预测
神经网络
要点一
总结词
神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，能 够根据历史数据学习并预测未来的交通生成量。
重要性
交通生成量预测是城市规划、交通工程和交通管理等领域的重要基础，对于制 定合理的交通政策和措施、优化交通网络布局和运输效率具有重要意义。
预测方法与技术
基于历史数据的回归分析
利用历史交通数据，采用回归分析方法，建立交通生成量与影响因素之间的数学模型，从而预测未来交通生成量。
基于调查数据的分析
交通生成量预测简介
对城市轨道交通运营来说,如果客流预测结果偏大、客流不足,将造成运营费用和维 修费用得不合理且居高不下,使运营企业长期处于亏损状态,需要政府财政得巨额补贴;如 果预测得客流偏小,则导致拥挤,服务质量下降。客流预测就是城市轨道交通建设必要性、 规模选择、经济效益分析和各项专业设计得基础和依据。
16
二、出行生成预测
14
一、城市轨道交通客流预测得必要性
1、从城市轨道交通得建设、运营考虑
轨道交通得地位和作用,以及其明显得交通优势,越来越受到人们得青睐。因此引入轨 道交通系统作为城市交通系统一个不可分割得部分,对于完善整个城市客运综合交通体系,使 城市交通结构趋于合理化等方面都有着积极得促进作用。
①从建设性质考虑 城市轨道交通就是城市建设史上最大得公益性基础性设施,就是一项投资大、工期长、涉
影响。
7
近几年来,我国公路建设突飞猛 进,公路等级和路网整体水平不断提高,高速公 路得里程不断增长,公路运输网络功能日益强 大,公路建设经济效益越来越明显。高等级公 路得建设,不仅与国家和区域得公路网络发展 规划、战略有关,而且还与每条公路(线路)在路
网中得地位和作用及其具体交通需求等因素 有关,其中交通量预测就是一个重要得环节。
定量预测法。定量预测就是指利用成序列得原始数据,借助数学手段,在对原始数 据进行整理、加工、分析、模拟得基础上建立数学模型,最后利用这个数学模型进行预测。 定量预测方法又可分为时间序列法、因果关系分析法、产运销平衡法以及一些辅助方法 等。
预测得时间序列法。又称时间序列预测法,就是收集和整理过去得交通量资料,从 中找出交通量随时间而变化得规律,并用数学模型来表示这种规律,然后按此模型进行预测。 具体模型包括移动平均、指数平滑、趋势外推、灰色系统模型等。
16
二、出行生成预测
14
一、城市轨道交通客流预测得必要性
1、从城市轨道交通得建设、运营考虑
轨道交通得地位和作用,以及其明显得交通优势,越来越受到人们得青睐。因此引入轨 道交通系统作为城市交通系统一个不可分割得部分,对于完善整个城市客运综合交通体系,使 城市交通结构趋于合理化等方面都有着积极得促进作用。
①从建设性质考虑 城市轨道交通就是城市建设史上最大得公益性基础性设施,就是一项投资大、工期长、涉
影响。
7
近几年来,我国公路建设突飞猛 进,公路等级和路网整体水平不断提高,高速公 路得里程不断增长,公路运输网络功能日益强 大,公路建设经济效益越来越明显。高等级公 路得建设,不仅与国家和区域得公路网络发展 规划、战略有关,而且还与每条公路(线路)在路
网中得地位和作用及其具体交通需求等因素 有关,其中交通量预测就是一个重要得环节。
定量预测法。定量预测就是指利用成序列得原始数据,借助数学手段,在对原始数 据进行整理、加工、分析、模拟得基础上建立数学模型,最后利用这个数学模型进行预测。 定量预测方法又可分为时间序列法、因果关系分析法、产运销平衡法以及一些辅助方法 等。
预测得时间序列法。又称时间序列预测法,就是收集和整理过去得交通量资料,从 中找出交通量随时间而变化得规律,并用数学模型来表示这种规律,然后按此模型进行预测。 具体模型包括移动平均、指数平滑、趋势外推、灰色系统模型等。
交通规划与组织-陈版第三章第二节交通生成量预测
样本号 i
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
工业总产值 （亿元）
X1
20.5 21.2 22.8 18.2 20.3 21.8 25.2 30.7 36.1 44.3
农业总产值 （亿元）
X2
19.8 20.4 21.1 23.6 24.9 26.7 28.9 31.3 35.8 38.2
基建投资量 （亿元）
其内容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）和交通流分 配（第四阶段）。从交通的生成到交通流分配的过程， 因为有4个阶段，所以通常被称为“四阶段预测法”
§3-2 交通生成预测
§ 3-2-1 交通生成总量预测
一、交通生成总量预测——原单位法
二、交通生成总量预测——交叉分类
因此，系数为：
B
b1
(X
'
X
) 1
X
'Y
12.33
b2
b3
25.67 65.78
回归模型为： Y =67.28 + 12.33X1 + 25.67X2- 65.78X3 各系数的t统计量为： (1.468) (2.979) (8.407) (-0.500)
各检验统计量为：S=24.229, R=0.99738, F=380.3，μ=0.9231
Hale Waihona Puke P=b0+b1X 1+b2X 2+…+bnX n+
式中：P——是某分区的出行产生量；
bk （k=0，1，…，n）——是待定的系数（偏回
归系数）；
Xk （k=1，…，n）——是被选出的自变量；
ε——残差项，是一个随机变量，表示其它影响因
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原单位法
计算公式：
∑ T = as Ns
式中：
s
T——交通生成量；
as——第s类出行的生成率；
Ns——第s类出行的人口数。
5.2 交通生成总量预测
原单位法（生成率法） 基本原理
①某类出行的生成量与某种社会经济指标（如人口 等）成正比，二者的比例称为出行生成率（或称原 单位） ；
1
O1
发
2
O2
生
…...
…...
交
i
…...
Oi
…...
通 量
m
Om
合计 D1 D2 …... Di …... Dn T
吸引交通量
生成交通量
5.1.3 交通生成量的影响因素
1.土地利用 2.家庭规模和人员的构成 3.年龄、性别 4.汽车保有率 5.自由时间 6.职业和工种 7.外出率 8.企业规模、性质 9.家庭收入 10.其他
Oi' =
T
n
⋅ Oi
∑ Oi
i =1
D
' j
=
T
n
⋅ Dj
∑ Dj
j =1
例题5-4
假设例题5-1~5-3中的规划对象为同一区域，试对出行 生成预测结果进行整理。
解： 预测出行生成总量： T=2580 预测出行产生总量： O= 855+630+1030=2515 产生量调整系数 ： fo =2580÷2515≈1.0258
式中：
ห้องสมุดไป่ตู้
s
Oi、Dj——交通发生、吸引量；
x——某类属性变量（用地面积、职位数、人口、家庭等）；
bs——第s类属性变量的平均发生率（出行数/日人）；
cs——第s类属性变量的平均吸引率（出行数/日人）；
发生量预测—— 基于家庭的出行发生率法
基本假设：
出行发生率在某一时期对于某一类家庭来说是相对 稳定的，因而可以通过预测未来各类家庭数量来预 测出行发生量。
②这种出行生成率能够通过对象地区的历史或现状 数据推算出，或者可以从其他类似地区移植；
③假定出行生成率在一定时期内是稳定的，则可通 过预测未来年相应社会经济指标的变化，来预测未 来年的出行生成量。
例题5-1
某地现状年人口数为800人，交通规划调查统 计的现状日出行总次数为2064次。已知未来年 该地区预测人口为1000人，试预测未来年该地 区的日出行生成总量。
调整后的各小区出行产生量为： O1=855×1.0258≈877 ；O2=630×1.0258≈646 ；
O3=1030×1.0258≈1057 预测出行吸引总量： D=800+790+1030=2620 吸引量调整系数： fd= 2580÷2620=0.9847
调整后的各小区出行吸引量为： D1=800×0.9847≈788 ；D2=790×0.9847≈778 ；
第一阶段：交通生成 第二阶段：交通分布 第三阶段：方式划分 第四阶段：交通分配
1
5.1.2 交通生成预测基本概念
交通生成预测是交通需求预测四阶段法的第一 阶段，任务是求出对象地区的交通需求总量， 即生成交通量 ，然后在此量的约束下，求出 各个交通小区的发生与吸引交通量。
O D 1 2 …... j …... n 合计
其他方法——函数法（回归分析）
基本公式： 举例：
m
∑ Y = a0 + ai X i i =1
步骤：建立模型、参数估计、模型检验、实施预测
作业
1、已知某地区三个交通小区的出行发生、吸引特征值及生成率
（原单位）如下表所示，请计算各小区的出行发生量与吸引量。 （P.51）
交通小区
不同小汽车拥有量的家庭数
对象区域的出行生成总量相等，即下式严格成
立：
n
n
∑ Oi = ∑ Dj = T
i =1
j =1
但实际预测过程中，各交通小区出行量的误差 是不可避免的，从而造成其总和的误差量。此 时必须采用一定方法对其进行调整。
3
总量控制法
一般认为，基于人均出行率预测得到的出行生成总量 T更为可靠，因为该值的预测不受对象区域小区划分 的影响。因此，可以其为依据对各个小区的产生、吸 引量进行校正，公式如下：
基本步骤：
①对研究对象区域内的家庭进行交叉分类。（小汽 车拥有量、家庭规模和家庭收入等）；②把每个家 庭定位到各类别中；③计算每类家庭的平均出行 率；④预测各分区每类家庭的数量；⑤预测各分区 的出行产生量。
例题5-2
某地在交通规划调查中，将区域内家庭按机动车拥有量和收入进行交 叉分类，共划分为六种类型（见表1），各类家庭的平均出行次数分别 为：
解： 该地区现状年的人均出行次数为： a=2064÷800=2.58（次/日） 假设未来年人均出行次数不变，则未来年该地区的日 出行生成总量为： T=2.58×1000=2580 （次）
2
5.3 发生与吸引交通量的预测
类型分析法（聚类分析）：
∑ Oi = bs xis
s
∑ D j = cs x js
D3=1030×0.9847≈1014
调整系数法
在没有进行出行生成总量预测的情况下，可以用出行 产生量和吸引量二者中可靠性高的一方对另一方进行 校正。一般认为出行产生量的预测更为可靠，这是因 为该部分模型中往往包含一些可解释性较强的变量 （如基于家访调查的数据），因此多数情况下是用产 生总量来校正吸引量，公式如下：
0
1
2
3
1
500
200
300
50
2
400
300
200 100
3
300
400
100 150
生成率（次/个） 2.5
3.0
4.0 6.0
就业岗位数
基础工业 服务行业
500
600
400
800
900
800
2.25
2.75
2、思考题：交通生成预测中，未来年的人口、各类家庭数量、用 地面积、就业岗位等数据如何得到？
a类家庭：12次/户·日；b类家庭：10次/户·日；c类家庭：6次/户·日；
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。
家庭 类型
有机 动车
无机 动车
高收 中等 入 收入 a类 b类
商业用地（雇员数） 80 90 130
解： 小区1出行吸引量：D1=120×2+80×7=800 （次） 小区2出行吸引量：D2=80×2+90×7=790 （次） 小区3出行吸引量：D3=60×2+130×7=1030 （次）
发生与吸引交通量的平衡★
在出行生成预测阶段，要求预测得到的所有小
区的出行产生总量要等于出行吸引总量，并与
第五讲 交通生成预测
第五讲 交通生成预测
5.1 概述 5.2 交通生成总量预测 5.3 发生与吸引交通量的预测
重点问题
1、类型分析法的基本原理与计算步骤。 2、发生量与吸引量平衡的方法。
5.1 概述
5.1.1 交通需求分析概述 5.1.2 交通生成预测基本概念 5.1.3 交通生成量的影响因素
吸引量预测—— 基于土地利用的出行吸引率法
基本假设：城市中土地利用类型和强度的不同，导致 人们的出行活动的强度和规律有所不同。可以通过调 查收集资料，按照用地类型、用地规模指标、所处城 市区位等因素，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。
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本讲小结
1、类型分析法的基本原理与计算步骤。
分类型用原单位法计算
2、发生量与吸引量平衡的方法。
总量控制法 调整系数法
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5.1.1 交通需求分析概述
＝
土地 利用
社会 活动
交通 需求
交通 网络
交通 流量
交通需求的分析过程
1.土地利用性质与强度 →交通需求的强度 2.土地利用布局→交通需求的空间分布 3.不同交通方式的特征→交通需求的分担方式 4.交通网络的特征→交通需求的作用结果（交通流量）
交通需求分析的“四阶段法”
d类 e类
低收 入 c类
f类
小区
1 2 3
a类 家庭 25 20 30
b类 c类 家庭 家庭 30 5 25 0 40 5
d类 家庭 5 5 0
e类 f类 家庭 家庭 15 15 10 5 20 20
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） 小区3出行产生量：O3=30×12+40×10+5×6+0×9+20×7+20×5=1030 （次）
常用指标：职员数量、用地面积等
例题5-3
某区域由三个交通小区构成，各小区未来年的土地利用特征如下
表所示。在现状抽样调查基础上，计算得到该区域工业用地的出 行吸引率为2次/雇员·日，商业用地的出行吸引率为7次/雇员·日。 试根据以上数据预测未来年各小区出行吸引量。
小区编号 1 2 3