交通需求预测(成都都市区为例)
区域交通运输需求预测与分析
区域交通运输需求预测与分析随着城市化进程的不断加快和交通工具的发展，区域交通运输需求成为一个备受关注的话题。
预测和分析这一需求，对于合理规划和管理交通系统、提高交通效率具有重要意义。
本文将从不同角度探讨区域交通运输需求预测与分析的方法、挑战和应用。
一、数据基础在进行交通运输需求预测与分析之前，我们首先需要收集足够的数据。
其中包括人口数据、就业数据、城市规模、公共交通线路、交通流量等。
这些数据可以通过各种途径获取，如政府统计数据、移动互联网数据和传感器监测等。
数据的准确性和时效性对于预测结果的准确性至关重要。
二、传统预测方法1. 基于历史数据的统计方法这是一种常见的交通运输需求预测方法。
通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来的交通需求。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析和灰色系统模型等。
然而，这些方法无法考虑到新的因素和突发事件对交通需求的影响，预测结果可能存在一定的误差。
2. 基于交通模型的仿真方法交通模型可以模拟和预测交通系统的运行情况，是一种基于仿真的预测方法。
常用的交通模型包括四步法模型、离散选择模型和微观仿真模型等。
这些模型可以考虑到各种因素的影响，如道路网络、交通流量、出行特征等，提供更为精确的预测结果。
但是，模型的建立和参数选择需要大量时间和成本，并且对数据的要求较高。
三、新兴技术在预测中的应用随着人工智能和大数据技术的不断发展，新兴技术在交通运输需求预测与分析中发挥着越来越重要的作用。
例如，利用移动互联网数据和GPS定位数据，可以实时获取出行信息和交通状况，从而更准确地预测交通需求。
同时，人工智能算法可以通过对大数据的分析，发现隐藏的规律和趋势，提供更为精确的预测结果。
四、挑战与应对在进行区域交通运输需求预测与分析时，我们面临着一些挑战。
首先，传统的预测方法往往无法应对新的因素和突发事件的影响，预测结果可能存在一定的误差。
其次，数据的获取和处理需要大量的时间和成本，数据的准确性和时效性也是一个难题。
城市交通需求预测与预测模型研究
城市交通需求预测与预测模型研究随着城市化进程的加速推进，城市人口数量不断增加，城市交通问题也越来越突出。
如何准确预测城市交通需求，并针对这些需求制定合理的规划和措施，成为了城市规划者和交通部门的重要任务。
本文将探讨城市交通需求预测的意义，并简要介绍一些常见的预测模型。
城市交通需求预测的意义城市交通需求预测是指通过对已有数据的分析和对未来发展趋势的研究，预测出未来一段时间内城市交通的需求情况。
这对于城市规划和交通规划至关重要。
首先，准确的交通需求预测可以帮助城市规划者制定科学合理的交通规划。
通过预测得出的数据，可以确定新的道路建设需求，确定公共交通线路以及站点的合理设置，以及制定拥堵缓解措施等。
如果没有准确的预测数据，城市规划者很难制定出针对未来交通需求的有效规划。
另外，交通需求预测也对交通部门运行和管理具有指导作用。
通过预测数据，交通部门可以合理调配交通资源，提前做好交通组织和管理准备，以应对未来可能出现的交通瓶颈和压力。
这对于缓解交通拥堵、提高交通效率至关重要。
常见的交通需求预测模型1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是通过分析历史交通数据的趋势和周期性规律，预测未来的交通需求。
这种模型适用于预测短期和中期交通需求，且数据量较大的情况下效果较好。
例如，通过对历史一周内交通流量的数据进行时间序列分析，可以推测未来一周内交通流量的变化趋势。
2. 回归分析模型回归分析模型是通过分析交通需求与各种影响因素之间的关系，建立数学模型，从而预测未来的交通需求。
这种模型适用于多变量影响的情况下，可以将多个相关因素考虑在内。
例如，通过分析城市人口数量、经济发展水平和用地规划等因素，建立回归模型，预测未来交通需求的增长趋势。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种通过模拟人脑神经网络的工作原理，预测未来交通需求的模型。
这种模型适用于非线性关系比较复杂的情况下，能够学习和发现隐含在数据中的规律。
例如，通过输入历史交通流量、道路容量等数据，训练神经网络模型，预测未来交通需求的变化。
交通需求预测
本次交通需求预测包括两个部分：背景交通需求预测和项目交通需求预测。
根据建设单位项目进度安排，预计2025年新建项目投入使用，综合判断为：选取投用后第 5 年，区域交通量趋于稳定，交通规律基本形成。
因此，本次交通影响评价确定以地块投用 5 年后即 2030 年的稳定期作为项目分析年限。
背景交通一般由两部分组成：通过性交通和到达性交通，通过性交通主要取决于研究区域的区位特点，到达性交通则与研究区域的建设开发情况直接相关。
➢年增长率法预测模型如下：Qd = Q(1+ K)n式中：Q d——目标年 (2029 年) 交通量；Q0—基年(2024 年)交通量；K ——年增长率；n——预测目标年相对于基年的年数。
➢通行能力反算法适用于道路通行能力趋于饱和或现状流量较少(或无现状流量) 、而将来可能发生突变的情况。
通行能力反算法是根据道路的通行能力、道路的功能等级、在城市中的区位、道路两侧开发建设情况等综合确定道路的背景饱和度。
考虑到本项目地块位于下中坝片区，区域内现状道路除主干路外交通量较小，区域交通运行状况良好；区域土地利用强度的增大和现有住宅的入驻强度加大，区域路网未来的交通量将会有一定的增加。
因此，结合各条道路的实际情况，采用年增长率法和通行能力反算法对背景流量进行预测。
考虑到区域城市建设不断加快，区域主要道路将承担更大量的到发交通和过境交通，作为商业功能区，该区域的交通高峰期将会与现有城市高峰期基本一致。
综合考虑上述情况，并根据道路服务求的土地利用开发强度、道路功能和性质，以及南充市近年不同道路的交通流量增长的统计规律，确定区域道路背景流量增长规律。
背景增长率确定主要依据项目区域土地利用现状、路网现状流量、嘉陵区土地利用规划，并结合《南充市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》、《南充市“十四五”综合交通规划》确定。
四川南充市公安局交警支队发布，截至2023年6月，南充市机动车保有量1222937辆, 位于成都、绵阳之后，居全省第三。
城市中心商务区（CBD）交通需求预测研究讲解
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得丞洼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：黄久熙签字日期：枇年，月矿日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解丞洼王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。
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同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。
（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：寰欠熙导师签名：鞒铆（＝乙４签字日期：弘Ｉ｛年／月ｒ日签字日期：伊俜年ｆ月∥日学位论文的主要创新点一、通过对城市中心商务区的交通特性以及对各种交通需求预测模型的研究分析，初步尝试了运用“四阶段”预测法预测ＣＢＤ的交通需求量。
二、结合交通规划软件ＴｒａｎｓＣＡＤ，对应“四阶段”预测法中的每个步骤，实现了数据电算化的过程。
三、根据所建模型以天津市滨江道中心商务区为例，进行了实例应用研究。
对滨江道中心商务区做交通调查并结合已有的数据资料，根据上文建立的模型，进行滨江道中心商务区的交通需求预测，为相关部门进行交通规划和管理提供参考依据。
随着我国经济的高速发展，城市用地和人口规模不断壮大，城市中心商务区（ＣＢＤ）的地位越来越重要。
ＣＢＤ区域商业商务活动日益频繁，用地开发强度进一步加大，同时伴随着城市机动化水平的日益提高，我国大城市ｃＢＤ也已经成为城市交通堵塞的重灾区，严重影响着ＣＢＤ职能的发挥。
如何保证ＣＢＤ周围以及其区域内的交通运行流畅是一个摆在城市交通管理者面前一个需要解决的难题。
基于此，本文对ＣＢＤ交通需求预测进行了研究，并结合交通规划软件ＴｍｓＣＡＤ建立了ＣＢＤ交通需求预测模型。
城市交通规划中的交通需求预测方法研究
城市交通规划中的交通需求预测方法研究引言：在城市化进程不断加速的今天，城市交通规划成为了一个重要的议题。
准确预测交通需求是制定合理交通规划的基础，因此交通需求预测方法的研究显得尤为重要。
本文将探讨城市交通规划中的交通需求预测方法，并分析其应用和发展趋势。
一、交通需求预测的重要性交通需求预测是城市交通规划的基础，它直接关系到城市道路、公共交通等交通设施的规划与建设。
准确的交通需求预测可以提高交通系统的效率，减少交通拥堵，提升城市居民的出行体验。
因此，交通需求预测的研究对于城市可持续发展具有重要意义。
二、交通需求预测的方法1. 传统方法传统的交通需求预测方法主要依赖于历史数据和统计分析。
通过收集和分析过去的交通数据，预测未来的交通需求。
这种方法的优点是简单易行，但是受限于数据的可靠性和准确性。
此外，传统方法忽视了城市发展的动态性，无法准确预测未来的交通需求。
2. 统计模型方法统计模型方法通过建立数学模型，利用统计学原理对交通需求进行预测。
常用的统计模型包括回归分析、时间序列分析等。
这种方法可以充分利用历史数据和相关因素，提高预测的准确性。
然而，统计模型方法假设了交通需求与各个因素之间存在线性关系，忽略了非线性因素的影响。
3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于交通需求预测中。
人工智能方法可以通过机器学习算法对大量数据进行分析和学习，从而提高预测的准确性。
例如，基于神经网络的方法可以模拟人脑的学习能力，对交通需求进行预测。
人工智能方法的优势在于可以处理大规模、高维度的数据，但是其可解释性较差，难以解释预测结果的原因。
三、交通需求预测方法的应用交通需求预测方法在城市交通规划中得到了广泛的应用。
首先，交通需求预测可以为城市道路和公共交通的规划提供依据。
通过预测未来的交通需求，可以合理规划道路网和公共交通线路，提高交通系统的运行效率。
其次，交通需求预测可以为交通拥堵的缓解提供参考。
基于城市规划-土地开发和交通规划的交通需求预测
基于城市规划\土地开发和交通规划的交通需求预测摘要：通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析，合理划定交通需求预测范围和交通小区，建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型，并以成都市龙泉驿区为例，结合的TransCAD软件进行交通需求预测，为把城市规划、土地开发和交通规划应用于交通需求预测提供了一种思路。
关键词：城市规划；土地开发；交通规划；需求预测在我国的一些城市，近几年大规模建筑项目的上马和大量人口的涌入，扩大了交通需求的增长速度。
各大城市在过去的几年中修建了大量的道路用于满足运输需求，但是自2000年以后，城市土地资源的紧缺让人们清楚地认识到仅靠修建道路根本无法解决城市交通问题，城市规划、土地开发和交通规划存在着深刻的内在联系和互动关系。
交通设施的建设和改善将促进该地区的土地开发利用，土地利用开发又创造出新的交通需求。
在进行交通需求预测时，必须考虑到这种相互影响关系的存在，通过对研究区域现状调查与分析、区域规划分析，合理划定交通需求预测范围和交通小区，建立基于城市规划、土地开发和交通规划的交通需求预测模型，采用四阶段预测方法对研究区域进行交通需求预测。
1研究区域现状调查与分析交通需求预测的核心之一是必须对研究区域内城市规划、现状土地利用与交通规划掌握的非常清楚，包括区域社会经济、土地利用、交通设施与交通量、居民出行等。
调查内容包括以下几项：①现状土地利用调查。
详细调查研究区域内不同用地性质的分布状况、占地面积和建筑规模。
可开发用地面积及位置。
②交通设施与流量。
现状道路设施、公共交通设施及主要道路交通流量。
③居民出行。
主要包括两部分内容：“出行调查”和“出行意愿”。
“出行调查”内容包括家庭特征（住址、人口数、家庭年收入、拥有交通工具情况）、个人特征（性别、年龄、职业等）和个人一日出行特征（出行次数、出发地、出发时间、出行目的、交通方式、到达地、到达时间），“出行意愿”则包括对研究区域交通服务的意见和建议。
城市规划中的交通流量预测
城市规划中的交通流量预测城市的发展离不开交通运输，而交通的发展水平又极大地影响了城市的可持续发展。
在城市规划中，交通流量预测显得十分重要。
交通流量预测是指在某个时间段内，交通流量的大小和分布情况的预测。
在城市规划中，交通流量预测对于合理规划道路、优化红绿灯时序、缓解交通拥堵等方面起着关键作用。
交通流量的预测方法多种多样，下面将介绍几种主要的预测方法。
一、传统方法——人工统计法人工统计法是目前最为常用的预测方法。
通过统计分析历史数据，来预测未来的交通流量。
这种方法分为两种：一是手动收集历史数据，然后通过数学统计和模型算法进行预测；二是通过软件直接分析历史数据，得出预测结果，如高鹰快速（VISSIM）等软件。
但是，这种方法需要大量的人工投入，而且难以应对城市交通模式快速变化的情况。
二、模型预测法模型预测法主要是运用交通流量模型，将道路、交叉口、车辆等各种交通因素进行建模，并且根据历史数据进行参数拟合和模型训练，最终得到预测结果。
模型预测法的优点是可以较好地应对城市交通模式的变化，但是，建模的复杂性也使其实施难度大。
三、移动互联网时代的预测方法——数据挖掘法近年来，移动互联网时代的到来，大量的交通数据变得轻松获得。
数据挖掘法是利用数据挖掘技术，对这些交通数据进行分析和预测。
数据挖掘法主要是从历史数据中挖掘规律，通过机器学习和人工智能等算法，对未来的交通流量进行预测。
这种方法的前提是需要大量的数据。
在实际应用中，可以利用手机APP、摄像头等设备搜集交通数据，进而进行交通模式的识别、拥堵路段的检测和预测。
城市交通的流量预测，关键在于精准的预测，以便做出精准的规划和决策。
近年来，各种新兴技术如大数据、人工智能等的出现，将为城市交通的流量预测带来更好的效果，同时也能为城市规划提供更多更好的参考依据。
交通决定论：全域成都的骨与脉
拥 堵 为 核 心 ．实施 交通 需 求管 理 ， 制 小 汽车 过 快 增 长 限 优先 发 展公 共 交通 ， 全 系统 建 设 ． 倡 绿 色 环保 出 行 ，完 善慢 行 系 统和 静 态 交 通 提 系统 ， 在 中心 城 区 则 将 建成 由 轨 道 交通 快 速 公 交 、常 规 公交 、支线 公 交
结 合产 业 功 能 区建 没 ．加快 与
以 缓 解城 市交 通
这个骨架混乱或者确实， 社会将会畸形生长和瘫软，在这
个 平 台之 上 的 基 础 设 施 内 保 证 了信 息 流 和 现 代 配 套 的 设 施 ， 像 血 脉 和 经络 ， 此 建 设 公共 交 通 系 统 ， 有 效 引 就 因 可 识 ，引导 发 展 外
卫 星城 。
以 在 当天 多次 换乘 其 他 线路 的公 盔 车 。 在成 都 市 向 南向 东发 展的 战略 规 划 下 ，城 东的 加 速发 展 使 得它 的 交 通有 点 力 不从 心 。为 了 更好 地 适 应城 东 发展 需 求 ．致公 党 四 Ｊｌ Ｉ 省委 、 城 乡规 划设 计 研 究院 副 总 工程 省 师 陈 懿在 提 议 中 建议 ： 将 蜀都 大 道 东 延 至三 环 路 ．像改 应 造 人 民 南路 ～样 重新 规 竞Ⅱ 个 城 东 的交 通 体 系 。这 样 ～ 整 来 ，蜀都 大 道 东 延 线 就 将把 “ 新客 站 、东部 新 域 、 环 三 路 网 串在 一 起 ．形 成贯 通 大 成 都 东 西 方 向的 “ 动 脉 ” 大 让 新增 的 二三 十万 人 流量 能 够 ｌ 嘲 通 行 ，避免 城 东 交通 堵
作 为
展 的模 式 和经 验 ． 值 得成 借 ．建设 出的 成都 不 仅 是
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路阻函数
模型检验
将现状机动车 OD 矩阵模拟分配到现状路网上， 经比较查核线的模型计算流量与调查值基本吻合， 两者差值都在 16％以内，分式出行量 2875 万人次/ 日，出行强度 2.59 次/日。其中，中心城出行量 2120 万人次/日，出行强度 2.65 次/日；外围组团 总出行量 755 万人次/日，平均出行强度 2.45 次/ 日。 中心城区的出行量、出行密度依旧处于首位，外 围组团的发展没有改变中心城的核心区地位，反 映出规划期主城区的出行仍然具有“向心”特征。
总体结构框图
增长系数模型 交通生成 回归分析模型 增长系数模型 四 阶 段 法 理 论 交通分布 重力模型
具体实例
TransCAD
二元选择模型
方式划分 多元选择模型 平衡分配模型 交通分配 非平衡模型
交通生成预测
交通出行生成模型综合考虑了社会经济特性和人 口岗位分布，即采用双变量分类回归分析法。
方式划分预测结果
随着成都市的经济发展，居民收入增加，出行距离 拉长，出行机动化程度将提高。受道路资源有限 性约束以及大力发展公共交通政策的实施，公共 交通将是未来成都市居民的主要出行方式。同时， 成都地势平坦，步行和自行车将是居民出行的重 要交通方式。
机动车出行分配预测
模型基本原理： 每位出行者都要寻找适合出行的最短路径；当某 一路径由于所经路段上的流量增加而导致行驶时 间增加，就会有一部分出行者去寻找新的最短路， 而产生路径之间的流量转移。当所有出行者都使 用最短路时，流量的转移就会停止，此时所有出 行者得到的出行时间最短，路网系统的总出行时 间也达到最小，出行者与路网系统之间达到平衡。
LOGO
交通需求预测
——以成都都市区2020年需求预测为例
交通需求量预测的技术路线
交通需求预测是交通规划的核心内容之一，是决定 网络规模、断面结构等的依据。 需求预测是在综合分析现状人口、机动车出行特征 与人口、岗位分布、土地利用布局之间关系的基 础上，结合规划年土地利用布局，采用“四阶段 法”分别对主城区的中心城区和各外围组团进行 预测，得到规划年人口出行和机动车出行的相关 预测结果。
预测结果分析
主城区人口出行量主要集中于中心城三环路以内 和外围组团的主城区，占总出行量的 78.4％。 2020 年，二环出行密度已经接近现状一环的水平， 三环路以外区域有相当程度的发展。 主城区各个方向交通分布呈现出较为明显的南北 和东西轴向发展趋势，且南北轴向的交通量略大 于东西轴向。
交通出行预测结果
2020 年主城区全人口全方式出行量为 2875 万人次/ 日（包括流动），出行强度为 2.59 次/日。其中， 中心城区全人口全方式出行量为 2120 万人次/日 （包括流动），出行强度为 2.65 次/日。外围六 个组团的总出行量为 755 万人次/日（包括流动）， 平均出行强度为 2.45 次/日。
交通出行分布预测
出行分布预测使用的是双约束重力模型。假定 起点小区和终点小区的出行分别与起点小区的发 生量以及终点小区吸引量成正比，与起点小区和 终点小区之间的阻抗成反比。考虑居民出行选择 的影响因素，将交通时间作为交通阻抗参数较为 合适。
出行方式划分
成都市居民出行采用的交通方式包括步行、自行 车、公交车、出租车、私人小汽车、单位车、摩 托车等。比较各种方式的出行特征，分别对步行、 自行车、公共交通（包括常规公交、快速公交和 轨道交通）和自用车（包括私家车、单位车、摩 托车）等出行方式进行预测。
预测结果分析
各外围组团的对外出行量以到中心城为主，占组 团整个对外出行量的 69.1％，中心城与新青组团 之间的客流交换量最大，其次是郫县，温江最小。 各个外围组团的出行量主要分布于该组团的行政 中心和大的城镇以及组团靠近中心城的一侧。