城市居民出行需求预测
_
扬州市居民出行需求预测
3.1 预测思路
扬州市交通需求预测采用了城市交通需求预测的传统方法，即四阶段法，通过“四阶段”模式，从全方式出行产生预测着手，至出行分布预测，再至出行的交通方式(通过我们组调查得到的扬州市居民出行调查数据，采用类比法及优势出行距离，进行交通方式划分预测)的协调发展及其它相关因素的影响，有利于整个交通系统的内部平衡以及交通系统与外部系统的协调发展。同时，在具体进行预测工作时，在保证大前提即交通需求预测结果准确性及可靠性的条件下，对具体方法作了一定的调整，旨在突出客运需求预测的特点。
3.2 交通分区
3.2.1交通分区的原则
1、交通区的划分应根据城市规划区域的用地规模、人口规模、土地利用性质和规划布局特点来确定；
2、一般以行政分区、人工构筑物及自然疆界（如河流、铁路、森林公园、山脊等）作为交通区界；
3、尽可能以主干道作为各区的中轴线，要求区界与主干道宜有相等的距离；
4、小区不宜横穿两条公共交通主干道；
3.2.2交通分区
现状居民出行调查时，根据行政区划范围为依据，将城区分17个内部交通中区，并按道路走向、中区的位置、包含的人口数，将17个交通中区细分为27个交通小区。如表3-1、图3-1所示。
现状交通分区编码表 表3-1
交通中区 交通小区 _
11 1101，1102,1103,1104,1105,1106,1107,1108，1109，1110，
12 1201,1202,1203,1204,1205,1206,1207,1208,1209,1210,1211,1212,1213,1214,1215,1216
13 1301,1302,1303,1304,1305,1306,1307,1308,1309,1310,1311,1312
21 2101,2102,2103,2104,2105,2106,2107,2108,2109,2110,2111,2112,2113,2114,2115
22 2201,2202,2203,2204,2205,2206,2207,2208,2209
31 3101,3102,3103,3104,3105,3106,3107,3108,3109,3110,3111,3112,3113,3114,3115
32 3201,3202,3203,3204,3205,3206,3207,3208,3209,3210
33 3301,3302,3303,3304,3305,3306,3307,3308,3309,3310,3311
41 4101,4102,4103,4104,4105,4106,4107,4108,4109,4110,4111,4112,4113,4114,4115,4116,4117
42 4201,4202,4203,4204,4205,4206,4207,4208,4209,4210,4211,4212
51 5101,5102,5103,5104,5105,5106,5107,5108,5109,5110
52 5201,5202,5203,5204,5205,5206,5207
53 5301,5302,5303,5304,5305,5305,5306,5307,5308
61 6101,6102,6103,6104,6104,6105,6106
62 6201,6202,6203,6204,6205,6206,6207,6208,6209,6210,6211,6212,6213,6214,6215,6216,6217
63 6301,6302,6303,6304,6305,6306,6307,6308 _
64 6401,6402,6403,6404,6405,6406,6407,6408,6409,6410,6411
图3-1交通小区划分图
3.2居民出行生成预测
居民出行产生预测的目的是建立中区居民出行发生量和吸引量与小区土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系，推算规划年各交通中区的居民出行发生量、吸引量。出行生成预测包括出行发生预测与出行吸引预测。城市土地利用是城市交通需求产生的根源。一般 _
来说，不同的土地利用布局、不同的土地利用性质和不同的土地利用强度，对应着不同的交通需求，从交通的角度看，合理的土地利用规划是解决城市交通问题的根本手段之一。
（1）居民出行产生量预测
根据居住用地布局情况和土地开发密度，讲居民总人口分配到各个交通小区内，考虑居住用地面积和区位，乘以规划人均出行次数，即可得到规划年各个交通小区内居民出行产生量。
（2）居民出行吸引量预测
根据居民出行调查资料，经统计计算出各个交通小区的居民出行吸引量，然后通过回归分析，求得各类用地对居民出行吸引量的权重值。根据各类用地的居民出行吸引权重值及其规划年规划面积、区位情况，计算特征年各个交通小区居民的出行吸引量。
本次课程设计采用交通中区作为分析对象，各交通中区的交通生成量如下表所示。
中区预测的产生量与吸引量
中区编号 预测出行量 预测吸引量
11 103179 161447
12 110023 80081
13 150824 77098
21 153011 113485
22 21272 2635
31 332051 589464
32 224728 420205
33 98350 38589
41 115555 36495 _
42 126392 80613
51 50719 25690
52 60899 44970
53 70825 32132
61 28298 2118
62 130654 83982
63 42726 31431
64 30656 34856
3.3居民出行分布预测
在获得各交通分布规划年的出行发生量和吸引量后，要进行居民出行分布预测。居民出行分布预测是将预测的各分区出行发生量、吸引量转换为未来交通分区之间的出行交换量的过程。预测方法大体有增长率法、概率模型法、重力模型法和系统平衡模型法。其中重力模型法是国内外交通规划中使用最广泛的模型，此法综合考虑了影响出行分布的地区社会经济增长因素和出行空间、时间阻碍因素，是一种借鉴万有引力定律的空间互动关系模拟分析方法。该模型结构简单，使用范围广，即使没有完整的现状OD表也能进行推算预测，缺点是对短距离出行估计偏大而引起误差。因此宜以交通小区为单位的集合水平上进行标定预测，并且交通小区的面积不宜划的过小。本规划选用双约束重力模型进行居民出行分布预测。
（1）模型简介
本研究采用双约束重力模型对各交通区间交换量进行预测，其模型具体形式
如下：
)(ijjijiijRfAPKKq _
1jj))(K(ijjiRfAK （i=1，……，n）
1))((iijiijRfPKK（j=1，……，n）
式中：
ijq—未来年i区与j区之间的交通量；
iP —经济区i的交通发生量；
A j—经济区j的交通吸引量；
f（R i j）—交通区间阻抗函数；
iK、 jK—分别为行约束系数、列约束系数。
常用的区间阻抗函数有幂函数，指数函数，Gamma函数，本研究采用幂函数， 其形式为f（R i j)=R i j -b，其中R i j为交通区间的出行距离，b为待定系数。
应用最短路方法，找出交通区间最短路矩阵，并通过最短路矩阵得到交通区间阻抗函数，将各交通区的预测发生集中量带入双约束重力模型中，经过多次迭代推算，得到各交通区间预测OD量。
(2)模型标定
根据现状OD表和阻抗矩阵，对参数b进行检验，进而得到符合精度要求的b值。具体标定过程如下：
第一步：给b一个初值，如b=1.
第二步：从jb--bijjijjiijRARAPqˆ模型算得现状出行量“理论值”ijqˆ（现状OD表中的q i j被称为“实际值”），得现状理论分布表。
第三步：计算现状实际OD分布表的平均交通阻抗ijijijRqQ1R；再计算理 _
论分布表的平均交通阻抗ijijijRqˆQ1Rˆ。求两者之间的相对误差：
100%RRRPAPAGM）（ 当<3%接受关于b的假设，否则执行下一步。
第四步：当<0即RRˆ时，说明理论分布量小于实际分布量，原因是参数b太大，应该减少b值，令b=b/2；反之增加b值，令b=2b。返回第二步，这样经过反复计算，得到符合精度要求的b值。
3.5 居民出行方式分担预测
3.5.1 预测方法
在进行居民出行方式分担预测时，一个普遍的趋势是定性和定量分析组合，与交通政策及相关城市的对比分析来对未来的交通结构做出估计，然后在此基础上来进行微观预测。影响居民出行方式结构的因素有很多，社会、经济、政策、城市布局、交通基础设施水平、地理环境及居民的出行行为心理、生活水平等均从不同的侧面来影响居民出行方式结构。其演变规律很难用单一的数学模型或表达式来描述，尤其是在泗洪县经济水平、居民的物质生活水平还相对落后，居民出行以非弹性出行为主，居民出行方式可选择的余地不大的情况下，单纯的转移曲线法或者概率选择法等难以适用。由于我们此次调查区域相对较小，且只是实践性调查，抽样人群较少，且不太符合抽样的原则。所以结合我们调查的数据我们采取类比法进行交通方式划分。泗洪现在的数据采用我们调查的。
3.5.2 居民出行方式分担率比例预测
目前，居民出行结构以自行车和助力车为主体，因此，仍然处于以非机动车为主的居民出行结构阶段。这种结构是由经济发展水平、城市布局形态、居民的出行习惯等综合作用的结果。随着经济的发展、人民生活水平的提高以及城市规模的扩大，这种客运交通结构将很 _
难稳定的存在下去，人们必将寻找一种容量更大、效率更高的新型客运交通结构取而代之。因此，从某种意义上说，泗洪县处在选择一种合理的客运交通结构的十字路口。
以下，将就泗洪县重要出行方式的发展区域进行分析论证：
（1）步行交通
步行交通方式是人们最基本的出行方式，在现代化的社会中依然不可替代。只要人们的身体条件许可，均可自由选择步行作为其出行方式。即使今后科技进一步发展，交通设施进一步现代化，步行作为上班等工作出行的比重可能会进一步下降，但其作为各种交通方式起端、终端与换乘的跳板与桥梁作用还是必不可少的。影响人们选择步行方式的因素主要是出行目的和出行距离等内在因素，出行距离的影响尤为突出。
（2）自行车交通
自行车出行的时空区域（即出行时耗和出行距离区间，简称出行时域和空域）是正确评价自行车在未来城市客运交通系统中地位和作用的重要依据。由于客运交通系统是一个由多种相互关联、相互影响的交通方式构成的综合体，因此确定自行车交通的优势出行区域也必须综合考虑城市其它出行方式的特征。这里主要考虑自行车和公交车之间相互竞争关系，通过测算自行车与公交出行的转换距离，来确定自行车出行的优势出行区域。
出行类别生成模型对某市客运出行生成量的预测
蠢霎Ⅵ渊鼎糕豢
出行类别生成模型对某市客运出行生成量的预测
余丹丹(湖北水利水电职业技术学院湖北武汉430070)
[摘要]提出一种按交通小区的类别建模的思路，即依据各交通区的土地使用性质及强度对其居民的吸引程度建立居民出行类别生成模型。用所建模型预测分析某市各特征年客运交通量O／D表，其结果表明该模型具有较好的适用性。[关键词]出行生成交通小区土地使用
中图分类号：TU98文献标识码：A文章编号：1671--7597(2008)1010130—01
一、概述
出行生成量预测是传统四阶段法的第一步，现行的居民出行生成预测模型主要有生成率模型、类别生成率模型、回归分析模型、类别回归分析
模型等。传统出行生成预测方法有其特有的优点，但也存在一些弊病。如：各种出行生成相关因素(劳动力、学生分布，就业岗位分布等)的预测
工作繁琐，需要的基础资料过多，在基础数据缺乏的情况下，预测精度不
高；而且不能充分反映各交通小区的特点，对于出行生成的重要影响因素土地利用强度等都缺乏相应的研究。
本文从实际应用的角度出发，在对传统的居民出行生成预测模型进行全面和深入的分析基础上，提出建立在城市土地使用性质及强度对其居民
的吸引程度的基础上的居民出行类别生成预测模型。探讨土地使用的性
质、强度、规模、及小区区位特征等对居民出行的影响，并引入出行生成基本权重、用地规模、土地利用强度系数等作为模型的基本参数。
二、基于土地使用状态的出行类别生成模型
(一)出行类别生成模型预测思路
居民出行生成量是指在某个确定的时间段内(如“日”或“高峰小时”)城市各交通小区的居民平均总出行次数。城市人们外出活动，由此
在城市道路上产生了交通量。在现代城市里，不同类型的活动场所，反映
着人们活动量的大小，例如：车站、码头，往往是人们出行的必进之路，在这样的地方产生的交通量就很大；在商业零售区人们活动量相应要小，
但其活动方式复杂；在工业区、居民区、院校、机关所在地，人们的活动
却有着一定规律。例如一个居住分区的就业人口就要到另一个就业分区的就业岗位上去工作，于是在居住分区与就业分区之间便产生了一种就业出
大数据环境下城市出行需求建模方法研究
大数据环境下城市出行需求建模方法研究
杨帆;徐光霁
【期刊名称】《市政技术》
【年(卷),期】2022(40)3
【摘 要】出行需求预测是交通规划活动中的重要环节,以往的出行需求建模方法依赖于传统的交通数据采集方法,效率低、成本高。笔者提出一种大数据环境下的城市出行需求建模方法,并以南京市为例进行了应用研究,利用移动社交网络数据和手机数据构建了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型。首先基于手机信令数据对城市常住居民和短期旅居人员的出行特征进行了分析,然后将移动社交网络的兴趣点(POI)数据按服务类型划分为不同的类别,将每个类别的POI数量按交通分析区域进行聚合,作为出行生成量和吸引量预测模型的解释变量,同时在解释变量中加入了区域面积、小区内的公路入口数量和公共交通站点数量等建成环境因素;采用探索性回归分析的方法对各种变量组合的性能进行检验,并确定了城市常住居民和短期旅居人员的出行生成量和吸引量预测模型的最佳模型。该研究成果可推广应用于国内大中型城市交通规划项目的出行需求预测环节。
【总页数】6页(P52-57)
【关键词】出行需求建模;手机数据;移动社交网络数据;城市交通规划
【作 者】杨帆;徐光霁
【作者单位】南京工程学院信息与通信工程学院;东南大学交通学院
【正文语种】中 文 【中图分类】U491
【相关文献】
1.城市建成环境对出租车出行需求影响研究--基于空间溢出效应的分析2.基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究3.基于多源城市交通出行数据的定制公交需求辨识方法研究4.基于大数据的共享单车出行需求分析方法和应用——以上海为例5.多源大数据视角下基于居民出行需求匹配的城市公交系统优化策略
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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。
1
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 Q0 1n
式中： Qd—— 目标年 (2029 年) 交通量；
Q0—基年(2024 年)交通量；
——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。
2
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。
重庆市居民出行特征分析及交通发展对策研究
重庆市居民出行特征分析及交通发展对策研究
发表时间：2020-12-23T02:56:10.325Z 来源：《防护工程》2020年26期 作者： 郭明瓒
[导读] 文章根据重庆市2019年城市居民出行调查数据，分析总结了重庆市城市居民的出行特征。
重庆交通大学 交通运输学院 重庆 400047
摘要：文章根据重庆市2019年城市居民出行调查数据，分析总结了重庆市城市居民的出行特征。针对存在的出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、机动车出行比例较高等特点，提出从增加公共交通供给、增加道路供给、实施交通需求管理等三个方面入手，改善
石家庄市的整体交通运行环境，缓解重庆市的交通拥堵状况。
关键词：交通调查；出行特征；交通拥堵
1引言
近年来，随着重庆市经济发展和快速城市化，城市规模逐步扩大，人口数量、汽车拥有量快速增加。机动化交通需求迅速猛增，交通需求大于现有供给的问题逐渐突显，中心城区已经出现高峰时段交通拥挤、车速下降的态势，停车问题日益突出。同时，随着旧城升级改
造、城中村改造，交通需求的时空分布也发生转变，城市交通分布变化较大且更加复杂，城市交通面临新的挑战。重庆市自2006年之后一
直没有组织过城市综合交通规划调查工作，调查数据十年未更新，严重阻碍了城市综合交通规划等专项规划、甚至城市总体规划的编制。
为全面了解重庆市的交通特征，掌握中心城区现状交通需求与供应信息，并以此为基础评价现有交通状况、预测未来交通需求发展、完善
交通组织管理措施，因此在2019年重庆市开展了新一轮的综合交通调查工作。
2.居民出行特征分析
出行次数主要反映居民出行能力和需要，出行总量是城市交通系统承受能力限度的基本量度指标[1]。本次调查人均出行次数为2.27次/人日。将出行目的为回家的出行归并其去程的出行目的后，出行目的比重较大的依次是上班、上学和购物餐饮，三者共占所有出行的
82.4%，特别是上班出行占重庆市出行总量的57.5%，这决定了重庆市早晚高峰较为显著的特点。从出行方式来看，电动车的出行量最大，其次是自行车，再次是步行。整体来看，非机动化的出行方式所占比例为65.3%，明显高于机动化的出行方式所占比例。从不同区域来看，
居民出行调查报告
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1 居民出行调查报告
篇一：北京市居民出行调查工作及主要结论
北京市第三次全市交通综合调查简介 北京市曾于1986、
XX年进行了两次全市性交通综合调查，为北京城市交通各项工作提供了良好的数据基础。此后5年，北京市交通状况新问题、新矛盾不断涌现。同时据新完成的《北京城市总体规划》和《北京交通发展纲要》所确定的城市和交通发展新思路，急需在现阶段开展新一轮全市性调查。
调查共包括八个专项，12个分项。其中规模最大的居民出行调查一项涉及了18个区县，150条街道，共858个居委会，家庭户数近10万户,被调查人口超过30万。调查组织实施机构由三级调查办公室组成，成员包括相关21个委办局及18个区县的主要领导和工作人员。
一、 居民出行调查
1、 调查背景
社会经济现代化建设、机动化和城市化进程的推进，使北京市城市发展日新月异的同时也出现了规划目标提前实现、城市发展空间饱和、大城市病逐渐突出、城乡发展不均衡等问题。其中，交通拥堵问题极其严重，影响了城市功能的正常发挥。北京市于1986年开展了第一次以居民出行调百度文库 - 让每个人平等地提升自我
2 查为重点的全市性综合交通调查。于XX年开展了第二次全市城市交通综合调查，居民出行调查也是其重点内容。这两次调查成果都为各阶段北京市城市交通规
划、建设、管理和运营工作提供了良好的数据基础，促进了定量分析工作，满足了大量的实际需求。此外，虽然市公安交通管理局大力建设智能交通应用系统过程中积累了大量的交通流检测数据，北京交通发展研究中心自成立以来坚持开展了一系列交通调查专项等，但这些调查成果都仅仅针对交通系统的某一子系统、某一分析方面或者城市区域的某一部分，因此从全市交通系统研究的角度，都无法代替居民出行调查的重要地位。
随着人民生活水平的提高，北京市步入家庭轿车普及期，居民出行特征发生根本性的变化，道路交通状况也显现出新的特征。自XX年至今的五年中，由于经济的飞速发展和改革开放的不断深入，城市面貌日新月异。特别是随着人民生活水平的提高，机动车保有量急剧增长，至XX年底，北京市机动车保有量已由XX年的132万辆发展至230余万辆，市区范围内保有量也已达150余万辆，车辆在居民出行中占据了重要位置。同时，与XX年相比较，城市交通拥堵日趋严重，城市交通问题也日趋突出，要解决好北京市目前的交通问题，陈旧的数据已不敷使用，迫切需要组织第三次居民百度文库 - 让每个人平等地提升自我
城市交通需求预测理现状发展论文
城市交通需求预测理论现状与发展浅析
【摘 要】城市交通需求预测是城市交通规划的基础，四阶段法是交通需求预测的经典方法，分为交通生成、交通分布、交通方式划分、交通量分配四个阶段。但是在使用过程中四阶段法也暴露出了自己的缺陷，本文分析了四阶段法的缺陷，并探讨了完善后的交通需求预测模型。
【关键词】交通需求预测；四阶段法模型；交通组合模型；非集计模型
城市化进程的加快和机动车拥有量的迅猛增加带来交通需求的快速膨胀，交通的压力越来越大，交通拥挤和堵塞在日常生活中随处可见，特别是上下班的高峰时间，这不仅浪费了出行者大量的时间，也极大地降低了交通的出行效率和运营质量。此时，合理的城市交通规划方案就显得尤为重要，而合理的交通规划方案必须建立在交通需求预测的基础之上。交通需求预测作为制定交通规划方案和交通管理措施的核心，已成为前期交通规划工作的一个重要步骤。多年的交通需求预测工作，在城市交通规划中起到了积极的作用，促进了城市建设快速发展的步伐，在城市基础设施的发展规模与布局，交通建设项目的投资序列方面提供了全面科学的信息，满足了决策者和决策过程的需要。四阶段法预测模型是现阶段交通需求预测中最常用的模型，这种预测方法思路清晰，易于理解，在实践中使用普遍。
一、四阶段法的步骤
四阶段法以居民出行调查为基础，由交通生成、交通分布、交通方式划分、交通量分配四个阶段组成。（1）交通生成。交通生成预测即研究未来年对象地区内发生的总出行量及各交通小区的发生、吸引交通量。（2）交通分布。交通分布预测是根据现状的od分布量、交通小区的经济特征、土地利用的发展变化，来找出未来各交通小区间的出行量。（3）交通方式划分。方式分担是指一个出行与一种交通方式相对应，一个地区的全部出行数中利用该种交通方式的人所占的比例。（4）交通量分配。交通量分配是指把各个交通小区之间的不同交通方式的出行分布量具体地分配到各条线路上的过程。
关于我国大城市居民通勤问题的分析
关于我国大城市居民通勤问题的分析
李颖潇 07241043
刘笑吟 07241045
王琳 07241018
孙嘉欣 07242077 2
目录
执行总结 ................................................................................................................................... 3
正文 ........................................................................................................................................... 4
1 引言 ....................................................................................................................................... 4
2 我国大城市居民通勤人口的总体特征分析 ....................................................................... 5
3我国大城市居民通勤活动行为的时间特征分析 ................................................................ 6
4 居民通勤活动行为的空间特征分析 ................................................................................... 8
5 结论 ..................................................................................................................................... 10
城市交通运输需求预测与规划
城市交通运输需求预测与规划
随着城市化进程的不断推进，城市交通运输的需求日益增长，为了更好地满足人们的出行需求，保障交通运输顺畅高效，城市交通运输需求的预测与规划成为了一个重要的议题。
首先，城市交通运输需求的预测是确保城市交通运输规划的科学性和可行性的基础。在当前城市交通运输系统中，数据的收集和分析变得越来越重要。通过对历史交通数据、GPS数据和移动智能终端数据的分析，可以准确地了解人们的交通出行习惯、出行模式和流动规律。同时，借助先进的交通模型和仿真技术，可以预测未来城市交通需求的变化趋势和规模。这样，城市交通运输管理部门就能更加科学地进行交通规划。例如，通过对出行热点区域的预测，可合理规划道路及公共交通设施的布局，提供更为便利的出行条件，提高交通网络的效率。
其次，城市交通运输需求的规划是为了促进可持续发展和资源优化利用。城市交通经常被诟病为拥堵、高能耗、高排放，给城市环境和居民生活带来了一系列问题。通过科学的交通运输需求规划，可以提高资源的利用效率，减少运输的负面影响。例如，根据城市居民交通需求和分布情况，规划公共交通线路和站点，提高公共交通的便利性，促进居民选择公共交通出行，从而减少汽车的使用，降低交通拥堵和尾气排放问题。此外，规划城市交通运输需求还可以优化城市空间结构，合理分布人口和功能区，减少交通出行需求，提高城市空间的效益。
第三，城市交通运输需求的预测与规划有助于提高交通服务质量和出行体验。城市交通是城市经济发展和居民生活的血脉，提供便捷、高效的交通服务对于吸引人才、推动经济繁荣具有重要作用。通过准确预测和科学规划，交通管理部门可以根据不同地区和时间段的需求，合理调配交通资源，提高交通线路的覆盖率和频次，延长服务时间，改善公共交通的运营质量。同时，结合现代技术手段，如智能交通信号灯、电子导航系统等，提供实时的交通信息和导航服务，为居民提供更为便捷和高效的出行体验。 为了实现城市交通运输需求的科学预测和规划，我们需要加强数据的收集和分析能力，推动交通信息技术的发展和应用。同时，政府部门要加大对交通规划和管理的投入，建立起科学的交通规划体系和决策机制。在城市交通建设过程中，要注重保护生态环境，提高公共交通设施的可达性，提倡绿色出行方式，以实现城市交通的可持续发展。
基于网约车OD数据的城市出行 热点区域识别及预测方法研究
118交通科技与管理智慧交通与信息技术
基于网约车OD数据的城市出行
热点区域识别及预测方法研究
李 伟
（四川省国土空间规划研究院,成都 610036）
摘 要：城市出行热点区域的识别对于提高政府对城市出行特征认识，优化设施选址，改造老旧城区等有着重要意义。同时，
随着互联网的发展，网约车数量快速增长，其背后的数据挖掘在城市规划，为政府提高决策数据支撑方面发挥着越来越重
要的作用。本文基于2017年5月1日—2017年10月31日海口市每日的滴滴订单数据，使用密度聚类（Dbscan）算法识别
网约车出行热点区域，并同时结合长短时记忆网络（LSTM）算法对网约车出行热点区域的出行需求进行了合理的识别与预测。
其结果显示海口市早高峰存在8个出行热点区域，午高峰存在6个出行热点区域，晚高峰存在10个出行热点区域。结果显
示海口市城区早高峰的平均预测误差为29.2%，午高峰预测的平均误差为24.8%，晚高峰预测的平均误差为22.8%，准确性
良好。关键词：密度聚类；长短时记忆网络；热点区域识别；需求预测
中图分类号：U491.1 文献标识码：A
0 引言
城市出行热点区域是指相对城市其他区域具有更多居民
活动的区域，意味着该区域具有更高出行需求与更高的交通
流量。通过对城市出行热点区域的识别，能够为城市公共设
施布置，商铺选址，土地价值评估，公交线网调整等提供数
据依据与支撑。随着网约车普及，网约车在居民城市出行方
式占比逐渐增加，网约车数据具有时间跨度长，空间范围广，
实时性高的特点，为识别城市出行热点区域提供新方向。
既有研究在载客热点区域研究方面，2018年，程智源[1]提出了基于LCSS时空相似性度量方法，对交通热点区域进
行了进一步的提取，并同时提出了基于子轨迹权值分析的热
点路径提取算法，最后使用成都市的出租车数据对成都市出
租车的热点区域与热点路径进行识别；2018年，王明[2]在传
统基于DBSCAN的热点区域识别的基础上，增加了出租车
城市居民出行OD调查实施方案
城市居民出行OD调查实施方案
学 院：林 学 院
专 业：城市规划一班
姓 名：段 慧 媛
学 号：100310604
指导老师：赵 红 霞
教师职称：讲 师
论文完成日期：二Ο一三年四月十一日 城市居民出行OD调查实施方案
一、调查目的：
城市居民出行是构成城市交通的主要部分通过居民出行OD调查了解某一地区居民出行规律并以此作为交通优化的数据条件之一进行城市道路交通系统分析、交通需求预测，进而改善城市交通设计、设置及规划。更大程度的方便居民出行。
二、调查组织机构：
OD调查是一项涉及面广、工作量大的工作，需要许多单位、许多部门相互协作、共同完成，因此需要设立一个专门的机构，统一负责指挥、协调工作。调查前需要与当地交通局、公路局、交通设计院及各级行政管理部门等协调工作，协作完成此次调查。
三、调查方法：
等距抽样，按门牌号将各小区内全部住户每隔10户抽一户进行调查。
四、调查地点：
呼和浩特市
五、调查表设计（如下）：
六、居民出行OD调查数据的处理技巧：
1原始数据的整理
将城市区域划分为n个交通小区，，居民出行调查回收的表格经整理可得到的OD矩阵。
2数据的后期处理
从抽样数据推导出整个调查区域的OD出行特征，就要对交通小区的产生量、吸引量以及OD矩阵进行扩算。
2.1产生量和吸引量的扩算