工可交通量预测
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究随着城市化进程的发展，交通拥堵和交通事故愈发成为人们关注的焦点。
针对道路工程交通量的预测研究，成为了道路规划、交通管理和交通安全的重要内容。
在道路建设、改造和规划中，准确预测道路交通量可以帮助决策者合理安排交通资源，避免交通拥堵，提高通行效率，保障交通安全，降低交通事故率。
对于道路工程交通量预测研究的深入探讨和成果应用，不仅有助于改善城市交通状况，还可以提高人民生活水平。
道路工程交通量预测研究可以从理论、方法和应用三个方面展开。
在理论方面，需要对交通流理论和影响交通量的因素进行深入研究。
在方法方面，需要建立一套完整的交通量预测模型，结合实际情况来选择合适的模型和算法。
在应用方面，需要将研究成果具体应用到道路规划、交通管理和交通安全领域，为交通决策者提供科学依据。
交通量预测模型的建立是道路工程交通量预测研究的核心。
在建模过程中，需要考虑到多种因素对交通量的影响，比如道路基本属性、周边环境、交通规划等。
并且，需要选取合适的数据源，进行数据预处理和特征提取，最后结合机器学习、统计学、数据挖掘等方法来构建预测模型。
可以使用神经网络、支持向量机、回归分析等算法来建立交通量预测模型，通过大量的历史数据来学习出模型的参数，从而实现对未来交通量的预测。
交通量预测模型的评估是保证预测准确性的关键。
在建立好模型之后，需要进行模型的评估和验证，以验证其对未来交通量的准确性和稳定性。
评估方法可以包括均方误差、平均绝对误差、决定系数等指标进行评价。
通过不断地调整模型参数和算法，提高模型的预测准确性，使得模型能够更好地适应不同的交通场景，提高其普适性和稳定性。
基于交通量预测模型的应用是道路工程交通量预测研究的落地实践。
通过将预测模型应用到实际的道路规划、交通管理和交通安全领域，可以为交通决策者提供理论指导和科学依据。
在道路规划中，可以利用交通量预测模型来评估新建道路或道路改造工程的交通量需求，合理安排道路资源，减少交通拥堵；在交通管理中，可以利用预测模型来预测不同时段和不同区域的交通量变化，优化信号灯控制、路口规划等，提高通行效率；在交通安全中，可以利用模型来预测事故易发区域和时段，加强交通巡逻和安全警示，降低交通事故率。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究随着经济的快速发展和城市化进程加快，交通问题成为影响城市发展和居民生活质量的重要因素之一。
作为交通基础设施的核心部分，道路工程的建设和改造一直备受关注。
如何合理预测道路交通量，成为道路工程规划和设计的关键问题之一。
本文将对道路工程交通量预测研究进行分析和探讨。
一、道路工程交通量预测的重要性道路工程交通量预测对于道路规划和设计至关重要，它直接影响到道路的承载能力、道路设施的设计标准和交通组织方式的选择。
准确的交通量预测可以为交通管理部门提供科学依据，保障道路交通运行的安全和顺畅。
在道路工程规划和设计中，合理的交通量预测可以帮助工程师们确定道路的宽度、弯道的半径、坡度等设计参数，从而使得设计合理、经济并符合规范。
道路工程的投资与收益也直接关系到预测精度，过高或者过低的预测都会导致资源浪费和投资回报不合理。
二、道路工程交通量预测的研究方法道路工程交通量的预测是一个复杂而又具有很强实践指导意义的问题，为了提高预测的准确度和可靠性，学者们提出了多种方法和模型。
1. 统计模型统计模型是最经典的交通量预测方法之一，通过历史数据的统计分析，建立数学模型来预测未来交通量的变化。
常见的统计模型包括线性回归模型、时间序列模型、ARIMA模型等。
该方法简单易行，适用于短期交通量预测。
2. 计算机模拟模型计算机模拟模型是一种基于计算机仿真的方法，通过建立交通流动态模型，模拟道路交通量的变化过程。
这种方法可以考虑到更多的因素，如交通信号灯、道路限制条件、车辆行为等，因此在长期交通量预测中具有一定的优势。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的方法，通过对大量的历史数据进行训练和学习，建立一个可以自适应调整的模型，以实现对未来交通量的预测。
这种模型能够较好地捕捉到交通量的复杂非线性关系，因而在交通量预测中具有一定的优势。
以上三种方法各有优劣，适用于不同的交通量预测场景。
还有其他一些方法，如遗传算法模型、模糊逻辑模型等，在实际工程中也有一定的应用。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究随着城市化进程的加快和交通网络的不断完善，交通拥堵问题越来越突出。
而精确的交通量预测是解决这个问题的重要手段之一。
道路工程交通量预测研究就是在此背景下应运而生的，它是一种通过对历史数据的统计分析和模型计算，预测未来某一段时间内道路上车辆的数量、速度、流量、密度等交通状况的方法。
本文将介绍道路工程交通量预测研究的主要内容、方法和应用。
一、主要内容道路工程交通量预测研究主要包括两个方面：交通现场调查和交通量预测。
其中交通现场调查是获取相关数据的前提和基础，包括车流量、车速、车道利用率等数据的采集；而交通量预测则是对收集到的数据进行分析和预测的过程，主要包括：1. 历史数据的分析历史数据的分析是交通量预测的第一步，通过对历史数据的分析，可以了解道路交通的变化规律和趋势，比如周末、节假日或者特定时间段的车流量是否会有明显变化等。
2. 数学模型的建立在历史数据的基础上，可以通过建立数学模型，对未来的道路交通情况进行预测。
目前常用的数学模型有传统的回归分析、灰色系统模型和人工神经网络模型等。
3. 模型的验证和评估建立好数学模型后，需要对模型进行验证和评估。
常用的评价指标包括准确率、平均绝对误差、均方根误差等。
二、主要方法道路工程交通量预测研究的主要方法包括统计分析法、模型预测法和混合模型法。
1. 统计分析法统计分析法是指利用统计方法对历史数据进行分析，从而得出未来交通状况的方法。
具体分析方法包括时间序列分析、周期分析、趋势分析、相关分析等。
2. 模型预测法模型预测法是通过建立数学模型，对未来的交通状况进行预测。
常用模型包括回归模型、ARIMA模型、BP神经网络模型等。
混合模型法是将统计分析法和数学模型预测法进行结合，既考虑历史数据的规律，又考虑模型的准确度和可靠性。
三、应用道路工程交通量预测研究的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 交通管理通过交通量预测，可以制定更加科学的交通管理策略，如路网优化、路口优化等，从而加快通行速度，减少拥堵。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究【摘要】本文旨在探讨道路工程交通量预测研究的相关内容。
首先介绍了研究背景和研究意义，随后对道路工程交通量预测方法进行了综述，包括传统预测模型分析、基于机器学习的交通量预测和基于深度学习的交通量预测。
接着讨论了多源数据融合在道路交通量预测中的应用。
在展望了道路工程交通量预测研究的发展方向，总结了结论，并提出了研究局限性和未来研究的方向。
本文对道路工程交通量预测的方法和技术进行了全面的探讨，有望为相关领域的研究人员提供参考和借鉴。
【关键词】道路工程、交通量预测、研究背景、研究意义、道路工程交通量预测方法、传统预测模型、机器学习、深度学习、多源数据融合、研究展望、结论总结、局限性、未来方向。
1. 引言1.1 研究背景道路交通量预测是道路工程领域的一个重要研究方向，它对于提高道路交通管理效率、减少交通拥堵、改善城市交通环境具有重要意义。
随着城市化进程的加快和交通需求的增加，道路交通量预测成为了一个迫切需要解决的问题。
在过去的研究中，传统的交通量预测方法主要依靠统计模型和数学模型，如时间序列分析、回归分析等。
这些方法在处理复杂的交通数据和多变的环境因素时存在一定局限性，难以满足实际需求。
为了解决传统方法的局限性，近年来越来越多的研究开始关注基于机器学习和深度学习的交通量预测方法。
这些方法能够通过学习大量的数据特征，自动地发现数据中的规律和模式，实现更精准的交通量预测。
在道路交通量预测中，数据的多样性和复杂性也是一个挑战。
多源数据融合在道路交通量预测中的应用也成为了研究的热点之一。
通过整合来自不同数据源的信息，可以提高预测模型的精度和鲁棒性，为交通管理提供更好的决策支持。
1.2 研究意义道路工程交通量预测研究是一个重要的研究领域，具有重要的理论意义和实际应用价值。
准确地预测道路交通量对于交通规划、交通管理和道路设计具有关键作用。
道路工程交通量预测可以为城市交通规划提供科学依据，指导城市交通资源的合理配置和交通网络的优化布局，进而提高道路通行效率，缓解交通拥堵，改善城市交通环境。
交通量预测工作建议
交通量预测工作建议
1.收集历史数据：对于交通量预测工作来说，历史数据是非常重要的。
建议收集过去一段时间内的交通数据，包括交通流量、出行方式、交通拥堵情况等，以便进行分析和预测。
2.运用数据分析工具：在分析历史数据时，可以运用数据分析工具进行数据挖掘和数据分析，以发现交通量的规律和趋势。
同时，可以运用机器学习等技术进行模型训练和预测。
3.考虑重要因素：交通量预测受到多种因素的影响，如季节、天气、节假日、活动等。
因此，在进行预测时，需要考虑这些因素，并进行相应的调整。
4.建立有效的预测模型：根据历史数据和分析结果，建立有效的预测模型，可以较准确地预测未来的交通量。
同时，需要对模型进行不断的调整和优化，以提高预测的准确性。
5.进行实时监测和调整：交通量预测是一个动态的工作，需要进行实时监测和调整。
如果预测结果与实际情况不符，需要及时调整模型和预测方法。
6.提高应用价值：交通量预测不仅可以用于道路交通管理和规划，还可以应用于出行服务、智慧城市建设等领域，提高预测的应用价值。
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道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究道路工程交通量预测是指通过对道路交通流量进行分析和建模，预测未来一段时间内道路上的交通流量。
这是道路规划、交通管理和交通设施设计的重要依据之一。
准确的交通量预测可以帮助交通部门和道路管理者合理规划交通流量，优化路网布局，提高道路运输效率。
道路工程交通量预测研究的重点主要包括数据收集与分析、模型建立与评估以及交通量预测和验证。
数据收集与分析是交通量预测的基础。
交通量数据可以通过交通计数器、监控摄像头、卫星导航系统等设备进行采集。
这些数据可以用于分析交通量的特征和规律，包括交通高峰时段、交通拥堵情况等。
还可以引入一些社会经济数据和气象数据，如人口流动情况、产业结构、天气状况等，以更全面的考虑因素。
模型建立与评估是确定合适的交通量预测模型的主要任务。
常用的模型包括时间序列分析模型、回归模型、神经网络模型和机器学习模型等。
模型的选择应根据实际情况考虑，例如数据的可获得性、数据的特点、预测的时间范围等。
模型的评估要进行模型拟合程度、预测准确度、模型稳定性等方面的评估，以确定模型的适用性和可靠性。
交通量预测是基于建立的模型对未来一段时间内的交通量进行预测。
预测结果可作为规划和决策的科学依据。
交通量预测可以分为短期预测和长期预测。
短期预测主要用于交通管理和控制，如交通信号控制和拥堵指数的预测；长期预测主要用于道路规划和交通设施的设计，如新建道路和立交桥的规划和设计。
交通量预测的准确度是评估预测效果的主要指标。
预测结果应与实际观测值进行对比和验证，以评估预测的准确度和误差。
如果预测结果与实际观测值相差过大，需要重新对模型进行调整和优化。
道路工程交通量预测研究
道路工程交通量预测研究【摘要】本文主要围绕道路工程交通量预测展开研究，包括研究背景、意义和目的，以及相关研究综述、数据采集与处理、预测模型建立、模型验证与结果分析以及影响因素分析等内容。
通过对现有研究的总结和分析，探讨道路交通量预测的方法和模型，为道路工程规划和交通管理提供科学依据。
在研究总结中，将对于研究成果进行归纳总结，并展望未来研究方向。
本研究旨在提高道路工程交通量预测的准确性和可靠性，为交通规划和管理决策提供科学依据，促进城市交通发展和道路安全。
【关键词】关键词：道路工程、交通量预测、数据采集、预测模型、影响因素、研究总结、研究展望。
1. 引言1.1 研究背景【道路工程交通量预测研究】研究背景：道路工程交通量预测研究是交通运输领域中的重要课题之一。
随着社会经济的不断发展和交通运输需求的增加，道路交通量的准确预测对于交通规划、道路建设以及交通管理具有重要意义。
在城市化进程加快的今天，道路交通量的变化和流量管理问题日益突出，因此进行相关研究具有迫切的需求。
道路工程交通量预测研究旨在通过对历史数据和影响因素的分析，建立可靠的预测模型，对未来的交通量进行预测。
这样可以为相关部门提供科学依据，帮助他们做出更有效的决策，提高道路交通运输的效率和便利性。
交通量预测研究也可以优化交通资源配置，减少交通拥堵，促进城市交通系统的健康发展。
在这样一个新的交通形势下，道路工程交通量预测研究的重要性不言而喻。
通过深入研究交通规划和管理领域，探讨新的交通量预测方法和技术的应用，可以不断提升道路交通系统的运行效率，为人们提供更便捷、安全的出行体验。
1.2 研究意义【道路工程交通量预测研究】道路工程交通量预测研究的意义在于具有重要的理论和实践意义。
随着城市化进程的不断推进，交通拥堵和交通事故频发成为城市发展的主要障碍之一。
准确预测道路交通量能够帮助交通部门有效规划道路建设和交通管理，提高道路通行效率，减少交通拥堵，降低交通事故发生率，提升交通运输效益，促进城市可持续发展。
交通量分析及预测
交通量分析及预测交通量分析及预测是交通规划和交通管理的重要组成部分，通过对历史交通数据的分析，可以了解交通流量的变化规律，并为未来交通规划提供决策参考。
本文将从交通量分析的必要性、常用的分析方法以及交通量预测的方法进行探讨。
首先，交通量分析是为了了解城市交通系统的状况、交通流量的变化规律和交通问题的发生原因，对于制定有效的交通管理措施和交通规划具有重要意义。
通过交通量数据的分析，可以了解交通流量的高峰期、拥堵路段、交通事故多发地点等情况，从而有针对性地制定相应的交通疏导措施和交通信号优化方案。
此外，交通量分析还可以发现交通问题的根源，比如交通规划不合理、道路设施不完善等，为改善交通状况提供参考。
其次，常用的交通量分析方法有多种。
最简单的方法是直接观察和人工计数法，通过人工站点观测和手动计数来获得交通量数据。
然而，这种方法在数据的收集工作量和精确度方面存在问题。
因此，现代交通量分析方法主要使用传感器技术和自动化监测设备，如交通流量监测器、摄像头和车辆感应器等。
这些设备可以实时采集交通数据，并通过计算机系统进行数据处理，提高数据收集的准确性和效率。
同时，可以采用数据挖掘和统计分析技术，对交通量数据进行分析，如平均交通速度、车流密度和交通流量等指标。
最后，交通量预测是基于历史数据和相关变量来预测未来交通流量的趋势和变化。
交通量预测的目的是为了规划者和决策者提供准确的交通信息，以便有效地制定适应未来交通需求的交通规划和管理措施。
常用的交通量预测方法包括时间序列分析、机器学习和模型模拟等。
时间序列分析方法通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来交通量的趋势和季节性变化。
机器学习方法基于大量的历史数据，训练模型预测未来交通量，并根据实时数据进行实时调整。
模型模拟方法是建立交通量模型，模拟交通网络中的交通流动以及交通流量的变化，根据模型输出进行预测和分析。
总之，交通量分析及预测是交通规划和交通管理中不可或缺的工具。
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第3章交通量分析及预测3.1 公路交通量调查与分析本项目公路交通量调查主要分为两部分，即区域内相关公路历年交通量、增长情况调查和公路交通量OD调查。
3.1.1 历年交通量本项目影响区域内与之相关的高速公路历年交通量如下表所示。
表3-1相关公路历年交通量由上面表格可知，项目影响区内的高速公路在近年来交通量一直保持较快增长，**高速和**高速路段交通量在2018年分别达到了， 2010年~2018年间的平均增长率分别为。
高速公路交通量持续增长的主要原因一是区域内的交通处于快速发展期，二是全省高速公路网不断延伸、覆盖区域不断扩大。
3.1.2 公路交通量OD调查为了全面的了解区域内公路的交通流量、流向状况，本项目进行了相应的交通量调查。
数据包括以下两部分：①.本项目搜集到的**省高速公路OD数据。
这部分数据是本项目所用OD数据的主要来源，数据详细说明见下文。
②. 部分国省道路段OD调查数据。
1、高速公路OD数据来源**省高速公路网联网系统的统计数据具有完备、全面、获取便捷的特点。
本报告以**省高速公路网的联网数据为基础，分析预测未来交通量。
具体是将高速公路各互通服务区域虚拟为OD小区，将互通的出入交通视同互通服务区域的发生集中量，从而建立覆盖全省及周边的交通量OD数据。
本报告以**省高速公路网的联网数据（2019年）为补充OD资料，根据历史数据确定扩大系数（1.021），推算2019年基年OD，同时剔除直接影响区外的小区区内交通量。
2、国省道OD数据调查点的确定项目组研究人员2019年在**市交通运输局的协助下进行了交通量调查，交通调查包括OD调查和流量观测两部分。
①.和本项目平行或有可能竞争的公路上布点。
②.和本项目相交并有可能分流时在距交叉口一定距离设点。
③.调查点要远离城镇，避免城镇内部交通的影响。
OD调查点布置调查点分布情况见下表。
表3-2OD调查点分布情况表图3-1 OD调查点布置图OD调查点断面交通量观测结果见下表。
表3-3OD调查点交通量调查结果表车型比例表3-4车辆类型构成表由表可知，调查点**客车比例均大于货车比例，客车主要以小客车为主。
3.1.3 基年OD表1、基年年平均日交通量（AADT）的推算交通量预测所依赖的基础数据是年平均日交通量。
为此，以OD调查数据为基础，根据月不均匀系数，推算出基年年平均日交通量，具体如下：Q i.j.k = q i.j.k *γi *δi *βi——i地点、j方向、k类车的年平均日交通量；式中：Qi.j.k——i地点、j方向、k类车的观测交通量；qi.j.k——i地点交通量的昼夜比（取1）；βiγ——i地点交通量的月不均匀系数；i——i地点交通量的周日不均匀系数（取1）。
δi2、基年OD表根据推算出的2019年高速公路网全年OD数据，并补充相关公路的交通量补充调查数据，生成基年OD表。
由于全省交通小区的表格量太大，为了出表的方便，将根据本项目的实际情况进行适当的合并，实际计算仍采用全省448个小区。
出表合并后的小区见下表。
表3-5合并交通小区图3-2 小区分布图表3-6基年全车型OD表( pcu/d )图3-3 基年期望图由基年OD数据，可知区域路网具有以下特征：直接影响区内部出行交通量：直接影响区对外出行交通量：过境交通量：3.2 与综合运输系统的关系1、与水运的关系**水运主要是**，另还有*条**的重要支流具备一定通航功能。
通过修建水电设施，河道的通航条件有较大的改善，但由于在修建电站没有同时对通航设施进行配套建设。
2、与铁路的关系铁路是**市重要的运输方式之一。
国家铁路主干线湘桂铁路穿越**市，途径**县区，营运里程**公里。
铁路在**境内有14个火车站，是客流乘运铁路的主要出口。
**市另有*条工矿企业专用线，用于就地装卸原材料和大宗货物。
3、与航空的关系**机场现为军民两用机场，已开通飞抵**等航班。
**机场按规划将搬迁至**，未来计划将提高航班密度，开通飞往**等主要城市直线航班。
由于本项目主要是完善区域内的高速公路网，里程较短，与其它运输方式之间更多的是联运而不是竞争的关系。
3.3 预测思路与方法3.3.1 交通量预测的总体思路根据区域公路网的交通量调查数据，考虑本项目远景交通量的特点，结合经济分析预测，采用通用的预测方法进行交通量预测。
远景交通量由以下几部分组成：1、趋势型交通量：现有道路上的交通量按其固有的发展规律自然增长的交通量。
2、诱增交通量：是指本项目通车后，由于时空距离的变化，导致区内产业结构的调整及相互依赖关系变化而诱发的交通量。
3、转移交通量：是指本项目通车后，从其他运输方式转移过来的交通量。
3.3.2 交通量预测方法及步骤概述本报告采用四阶段预测法，其预测过程为：1、社会经济预测：即对与交通量产生密切相关的OD小区的经济社会指标进行分析预测。
2、交通量生成预测：即根据现状OD表及未来OD小区交通增长率预测小区未来特征年度的交通发生、吸引量。
3、交通量分布预测：即依据预测的发生、吸引量，采用一定的预测模型，推算未来特征年度的OD量，生成未来OD表。
4、交通量分配预测：即依据未来特征年度的OD 表和公路网，将OD量分配到路网之中，转化为路段交通量。
5、诱增交通量预测：诱增交通量主要考虑项目建设的影响而诱增的交通量。
6、转移交通量预测：主要考虑其它运输方式和本项目的关系而相互转移的交通量。
3.4 交通量预测3.4.1 特征年本项目计划于2020年底-2024年底建设，以调查年2019年为基年，以2025年（通车初年）、2030年、2035年、2040年、2044年、2054年为预测特征年。
3.4.2 未来路网1、现状路网本项目影响区现状公路网见下图。
*图3-4 项目区域现状路网图从现状公路网可以看出，本项目直接影响区内主要有**高速和**高速，以及**（主要服务**方向的车辆）。
2、未来路网未来路网以《**省高速公路网规划》为基础，详见下图。
图3-5 未来高速公路图从未来路网可以看出，**省将形成以“**”为核心，覆盖全省，连通相邻省市区的方格网状高速公路网，**市境内的高速路网也将更为完善。
在图中，**高速公路为展望线（绿色虚线）。
根据相关资料，该展望线预计可于2030年前建成通车。
图3-6通道对比示意图本项目与**高速形成新的**通道，可有效地分流该段**和**高速的交通。
表3-7通道里程对比由上表看，本项目所在的通道比**通道里程缩短约2公里，在里程上存在竞争优势，可对原二广通道产生分流作用。
同时，由于**方向的交通需要经过原**通道的**枢纽（**高速与**速交汇）转换，导致**枢纽交通量较大，属于全省高速堵点之一，故本项目通道能有效地解决***枢纽拥堵的问题。
3.4.3 交通生成交通量生成预测以区域经济社会和交通运输系统现状分析和预测为基础。
交通量生成预测采用增长率法，增长率由交通量弹性系数确定，弹性系数依据区域内运输指标与经济指标的弹性关系决定。
1、弹性系数交通运输与经济发展息息相关，运输弹性系数反映了运输量相对经济变动而变化的程度，计算公式为：弹性系数＝运输变化率/经济变化率根据发达国家的经验，运输弹性系数的发展规律是：在经济发展初期或快速发展时期，交通运输量快速增长，其增长速度一般要高于经济增长速度，运输弹性大于1；随着经济的快速发展，经济发展水平达到一定程度，交通运输的增长速度减缓，运输弹性小于1。
目前我国仍处于发展中国家之列，项目影响区的经济社会在未来相当长的时期内仍将处于一个较快发展阶段，运输弹性将保持较高水平。
为了尽可能的弥补各项运输指标因统计口径不同而造成的不确定性，未来运输弹性系数必须按定性与定量相结合的方法确定，根据各项指标与OD调查数据的相关程度加权计算平均弹性系数，作为定量确定未来交通量（发生、集中量）弹性系数的参考。
综上所述，依据项目影响区内运输弹性系数的发展情况和未来经济社会的发展预测，同时参考国内多个项目的研究成果，综合确定影响区内未来客、货车交通量（发生、集中量）的弹性系数。
表3-8交通量弹性系数2、发生、吸引量预测根据各交通小区经济发展预测及未来交通量增长的弹性系数，依据下列模型可以计算未来各特征年小区的客、货车发生、吸引量的增长倍数。
I k =（ 1 + R * D k）nI h =（ 1 + R * D h）n式中：I k、I h—客、货车发生、吸引量的增长倍数；R—小区经济增长率；D k、D h—客、货车交通量的弹性系数；n—预测年数。
根据未来各特征年小区的客、货车发生、吸引量的增长倍数，可计算各小区的客、货车发生、吸引量，计算模型如下：P k = P/k * I kP h = P/h * I h式中：P k、P h—第n年小区客、货车发生、吸引交通量；P/k、P/h—基年小区客、货车发生、吸引交通量；I k、I h—同上。
表3-9小区未来特征年客车发生吸引总量单位：pcu/d3.4.4交通量分布交通量分布预测的目的是推算未来OD表。
预测采用弗雷特法。
图3-7 Fratar法计算流程图经过上述计算方法的多次收敛迭代计算，并满足给定的收敛精度（0.03），预测拟建项目各特征年交通量分布结果如下表所示。
表3-102025年全车型OD表( pcu/d )表3-112030年全车型OD表( pcu/d )表3-132040年全车型OD表( pcu/d )表3-152054年全车型OD表( pcu/d )3.4.5 交通量分配✧ 模型选定本报告在考虑广义路阻的前提下，选择随机用户平衡模型（Stochastic User Equilibrium method ）进行交通量分配。
模型表示如下：Ω∈∈∀≥Ω∈∀=-Ω∈∈∀≥=Ω∈∈∀=>∑∈rs K k h rs t h rs K k c c h rs K k c c h rs rs k rs Kk rs k rs rs rs k rs k rs rs rsk rs k rs,,0,0,,,0,,,0式中：rs k h 为OD 对rs 间第k 条径路的交通量，rs k c 为OD 对rs 间第k 条径路的出行成本，rs c 为OD 对间最短径路的出行成本，rs t 为OD 对间的总出行量。
✧ 分配过程本报告交通量分配采用美国专业地理信息系统软件TransCAD 进行，在TransCAD 软件中，采用了MSA 法对SUE 模型进行求解。
根据研究区域路网特性，本项目“广义路阻”主要包含路段运行时间和路段车辆通行费两项。
两者的换算主要根据各预测年份人均GDP 值、车辆载运情况及人年工作时间进行。
根据未来分布交通量预测结果，采用TransCAD 中的用户平衡分配法预测得拟建公路未来路段交通量。