客流预测模型讲稿
客流预测的方法范文
客流预测的方法范文
一、客流预测的定义
客流预测是指通过分析历史数据，根据市场消费趋势预测未来客流量变化的一种方法。
客流预测是一个复杂的技术，在行业中有广泛的应用，它为行业管理者提供了重要的决策依据，有助于提高企业的运营效率。
二、客流预测的方法
1、静态相关法
静态相关法是预测客流量最常用的方法，它使用的数据仅反映了过去几个月的客流情况，即历史数据和现状数据，根据反映的数据对预测的客流量进行处理，从而分析出未来客流的趋势及其变化。
通过这种方法，可以根据历史状态及变化特征，不断优化预测结果。
2、动态回归法
动态回归法是基于历史数据的客流预测方法，它以时间为维度，以建模历史数据的特征，从而预测未来的客流情况，动态回归法不仅能更准确地反映出预测未来客流量的趋势，而且能够更精确地预测出未来的客流规模。
3、层次分析法
层次分析法是根据历史客流量数据，分析不同的客流指标，找出影响客流量变化的因素，并对因素进行层次分析，构建客流量预测模型，对未来客流量进行预测。
该方法能够从不同的维度准确反映出客流量变化的趋势，并可以精确地预测出客流量的大小。
三、客流预测的应用。
基于大数据分析的客流预测模型研究与应用
基于大数据分析的客流预测模型研究与应用客流预测模型是一种通过分析大量的数据来预测人流量变化的工具。
随着科技的进步和数据的快速增长，基于大数据分析的客流预测模型在各个领域中的应用逐渐扩大。
本文将探讨基于大数据分析的客流预测模型的研究与应用。
首先，我们将介绍客流预测模型的意义和背景。
随着城市发展和人口增加，人口流动性越来越强，因此对于公共交通、商业和旅游等领域来说，预测客流量变化具有重要的意义。
通过客流预测模型，可以提前了解到人流量的变化趋势，从而合理调配资源和制定相应的决策，提高服务效率和满意度。
其次，我们将介绍基于大数据分析的客流预测模型的研究方法。
大数据分析是通过收集、存储和分析大量的数据来发现潜在的模式和趋势。
在客流预测模型中，我们可以利用多种数据源，包括历史客流数据、天气数据、节假日数据等，进行分析和建模。
通过对这些数据的综合分析，可以提取出影响客流量的关键因素，并构建客流预测模型。
客流预测模型可以采用多种算法和技术，如时间序列分析、回归分析、神经网络、机器学习等。
这些方法在各个领域中已经得到广泛应用，并取得了一定的成果。
例如，在公共交通领域中，可以利用历史客流数据和天气数据，通过时间序列分析和回归分析方法来预测公交车站的客流量。
在商业领域中，可以利用历史销售数据和促销活动数据，通过神经网络和机器学习方法来预测商场或超市的客流量。
同时，我们将介绍基于大数据分析的客流预测模型的应用案例。
大数据分析的客流预测模型已经在多个领域中得到了应用。
例如，在城市交通管理中，可以利用公交车和地铁的智能卡数据，通过大数据分析和客流预测模型来实现优化调度和减少拥堵。
在商业领域中，可以利用消费者的购物数据和社交媒体数据，通过大数据分析和客流预测模型来优化商品陈列和促销策略。
在旅游领域中，可以利用游客的行为数据和旅游景点的历史数据，通过大数据分析和客流预测模型来优化景区的管理和服务。
最后，我们将总结基于大数据分析的客流预测模型的研究与应用，并展望其未来的发展方向。
城市轨道交通客流预测和分析 ppt课件
客流调查
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客流预测的主要内容及预测程序
• 主要预测内容 • 预测基本程序
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不同阶段客流预测工作的要点
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客流分析
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轨道交通线网方案 常规公交线网方案
重做交通方式划分 得到全公交OD矩阵
交通分配 指标计算
轨道交通线网比选方案客流预测模型流程图
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预测理论
• 1、土地利用决定交通需求 • 1）土地使用决定了交通源 • 2）土地使用决定了交通空间分布 • 3）土地使用决定了方式选择 • 2、客流转移理论 • 3、客流规划理论
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德尔菲法的工作流程
• 在德尔菲法的实施过程中，始终有两方面 的人在活动，一是预测的组织者，二是被 选出来的专家。首先应注意的是德尔菲法 中的调查表与通常的调查表有所不同，它 除了有通常调查表向被调查者提出问题， 要求回答的内容外，还兼有向被调查者提 供信息的责任。它是专家们交流思想的工 具。
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四阶段法:
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昆明城市总体规划
各项社会经济发展预测
远景年城市发展状况的推定
各小区用地、人口、岗位的预测
出行量的生成预测
出行分布
初级全方式OD矩阵
第六章 客流预测与分析
-1-
为交通高峰时期，中午前后有 l～2 段低谷时期。 （4）政策决定性 轨道交通受城市人口政策和城市机动车政策等因素的影响。 城市交通的运输方式，除了轨道交通一类的地下铁道、轻轨铁路，独轨铁路 和地面有孰电车等外，公共汽车，出租汽车。专线车，区间车以及助动车，自行 车等均受城市交通政策的左右。 在市场竞争机制法则的影响下，其发展呈不均衡 发展态势， 在国内外的大城市， 这种态度表现结果时差异达到令人惊讶， 村程度， 以各类城市占主导的交通工具发展的巨大差异看是显面易见的。 城市轨道交通的发展受下述因素的约束： （1）运输方式规模与能力，通常的经济发展规律是交通应先行，一定程度 的交通网络，对城市交通的发展会起到促进作用。相反，设施规模小，与运量不 成比侧，则阻碍交通发展。 （2）运行速度。运行速度的高低与运价，乘坐舒适度密切相关，在城市轨 道交通领域，它有着一定的优越性，这是由于它的大运量、低成本和较膏的运营 速度所决定的。 （3）城市轨道交通的客流量。以断面客流量表示时，它是指单位时间内， 通过轨道线路某一点的客流量。这儿的单位时间一般指 1h 或 24h。面通过某— 点的客流量就是通过该断面所在区间的客流量。 断面客流量户的计算见下式： pi+1=pi－px+ps 式中： pi+1—— 第 i+1 个断面客流量(人)， pi——第 i 个断面客流量(人) px——在车站下车人数(人)， ps——在车站上车人数(人)， 断面客流量又可分为上行和下行断面客流量．在单位时间内，通过各个断面 的客流量是不相等的．其中，单向断面客流量大的断面称为最大客流断面，最大 客流断面的客流量称为最大断面客流量． 上下行的最大客流断面—般不在同一断 面上。
餐饮业中的客流分析和预测
提高客流预测准确性的策略实施案例
总结词
采用多种策略和技术提高预测准确性
详细描述
某大型连锁餐厅为了提高客流预测准确性，采取了多种 策略和技术。首先，他们收集了尽可能多的历史数据， 包括天气、节假日、促销活动等与客流量相关的因素。 其次，他们采用了多种机器学习算法进行交叉验证，选 择最佳模型进行预测。此外，他们还定期对模型进行更 新和调整，以适应市场变化和顾客需求变化。这些措施 显著提高了客流预测的准确性和可靠性，为餐厅的运营 决策提供了有力支持。
收集销售数据
记录餐厅每天的销售额、 菜品销售量等数据。
数据分析
趋势分析
分析客流量和销售额的变 化趋势，了解餐厅的经营 状况。
顾客行为分析
通过分析顾客的消费习惯 和偏好，了解顾客的需求 和喜好。
竞争情况分析
了解竞争对手的客流量和 销售额，评估自身在市场 中的竞争力。
数据可视化
图表展示
数据报告
使用柱状图、折线图等图表展示客流 量、销售额等数据，便于理解和分析 。
例如，ARIMA模型、指数平滑等方法可以用来分析历史客流 数据，并预测未来的客流量。
机器学习模型
机器学习模型利用人工智能技术进行预测，通过训练大量 的数据来学习客流量的规律和趋势。常见的机器学习模型 包括线性回归、决策树、随机森林等。
这些模型可以处理非线性关系和复杂的模式，提供更准确 的预测结果。在餐饮业中，机器学习模型可以基于历史客 流数据、天气、节假日等因素进行预测。
反馈机制
建立有效的反馈机制，收集一线员工的意见和建 议，不断完善客流预测体系。
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案例分析
某知名连锁餐厅的客流分析案例
总结词
通过数据分析，优化餐厅布局和菜单
客流预测分析
客流预测分析在当今社会，无论是商业运营、交通运输，还是城市规划和旅游管理等领域，客流预测分析都扮演着至关重要的角色。
它就像是一个神奇的“水晶球”，能够帮助我们提前洞察人群流动的趋势和规律，为决策提供有力的依据。
想象一下，一个商场如果能准确预测未来一段时间内的客流量，就可以合理安排员工的工作时间、优化商品的库存管理，甚至可以提前策划吸引人的促销活动，从而提高销售额和顾客满意度。
对于交通运输部门来说，了解不同时间段、不同线路的客流情况，能够更科学地调配车辆资源，减少拥堵，提高运输效率，为乘客提供更好的出行体验。
在城市规划方面，通过对客流的分析，可以合理布局公共设施，比如公园、医院、学校等，让城市的发展更加有序和人性化。
而对于旅游景区，精准的客流预测能够提前做好接待准备，保障游客的游玩质量，同时也有利于保护景区的生态环境和文化遗产。
那么，客流预测到底是怎么进行的呢？这可不是一件简单的事情，需要综合考虑多个因素。
首先，历史数据是客流预测的重要基础。
过去的客流量、时间、季节、天气等信息都被记录下来，通过对这些数据的深入分析，可以发现一些潜在的规律。
比如，在某个旅游城市，每年的五一假期和国庆假期，客流量都会大幅增加；在某个商场，周末的客流量通常比工作日要高；在某个地铁站，早高峰和晚高峰的客流量明显高于其他时间段。
这些历史规律为预测未来的客流提供了宝贵的参考。
然而，仅仅依靠历史数据是不够的，因为现实情况总是在不断变化。
比如，突然出现的极端天气、新的商业活动、重大节假日的调整等，都可能打破原有的客流模式。
因此，我们还需要考虑当前的实时信息和周边的环境因素。
实时信息包括当前的天气状况、交通状况、突发事件等。
比如，如果天气预报显示未来几天将有暴雨，那么人们可能会减少外出，商场和景区的客流量可能会受到影响；如果某个路段发生了交通事故导致交通拥堵，附近地铁站的客流量可能会突然增加。
周边环境因素则包括新的商业设施的开业、竞争对手的活动、城市建设等。
城市轨道交通客流预测与分析
城市轨道交通客流预测与分析引言随着城市化进程的不断加速，城市人口的持续增长导致了城市交通拥堵问题的日益严重。
在这一背景下，城市轨道交通系统作为一种高效、快速、环保的交通工具，受到了越来越多城市的重视和投资。
然而，在现代化城市轨道交通系统中，面临着如何合理规划车站位置、如何预测并优化客流管理等问题。
因此，城市轨道交通客流预测与分析显得尤为重要。
本文将介绍城市轨道交通客流预测与分析的技术方法和应用。
首先，我们将介绍城市轨道交通客流预测的意义和目标。
然后，我们将介绍一些常用的客流预测模型，包括时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。
接着，我们将讨论城市轨道交通客流分析的方法和技术。
最后，我们将通过实例分析展示这些技术方法的应用。
城市轨道交通客流预测的意义和目标城市轨道交通客流预测是指根据历史数据和相关特征，利用数学、统计和机器学习等方法，对未来一段时间内的客流量进行预测。
它的意义在于帮助城市轨道交通系统能够更好地进行规划和管理，提高客流运营的效率和质量。
其主要目标包括：1.提高车站和线路的规划能力：通过客流预测，可以帮助决策者更准确地评估不同车站和线路的需求，从而优化设计和规划方案。
2.优化列车运行计划：通过客流预测，可以合理安排列车的运行频率和时刻表，提高整个轨道交通网络的运行效率。
3.优化客流管理和调度：通过客流预测，可以根据实际需求进行客流调度，提供更好的服务和满足乘客的出行需求。
4.提高安全和应急管理能力：通过客流预测，可以更好地评估不同情况下的安全和应急管理需求，为应急决策提供依据。
常用的客流预测模型时间序列模型时间序列模型是一种常用的客流预测模型，它基于历史数据中的时间序列关系，利用统计和计量方法进行预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和VAR模型等。
ARIMA模型（自回归移动平均模型）是一种广泛应用于时序数据预测的模型。
它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性，通过拟合历史数据来预测未来的客流量。
客流调查与预测 ppt课件
用最小二乘法计算出a,b,c。
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平均速度趋势外推法
❖将历年客运量发展的速度平均化，并按平均 发展速度推算未来若干年客运量。
x_ n an 1
a0
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x_ 16 783.86 1 0.0313
466.70 a1994 466.70 (1 0.0313)24 977.74百万人次 30
❖举例说明：某公共汽车公司2000年全市的客远景 预测值为12亿人次，2000年全年实际客运量为 11.82亿人次；依此预测2001年客运量(取α=0.3)。
________
y2001 0.311.82 (1 0.3)12 11.946人次
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城市常住人 口总数
公共汽车 客运量
相关分析法
❖个人信息：
年龄、性别、职业、工作地点等。
❖出行信息：
每次出行的目的、时间、交通方式、路径等。
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相关链接：厦门
❖ 2009.3.29~4.1，居民出行调查，抽样家庭约3万户，调查人口 约8万人，平均抽样率为3%。
❖ 调查范围覆盖厦门六区，对象为本市6岁以上的居民，包括户籍 人口和暂住人口（居住1个月以上）。
时间序列法：1992、1993、1994…… 因果分析法：经济、人口、面积…… 经验估计法
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时间序列法
直线趋 势法
曲线趋 势法
平均速度趋 势外推法
指数平 滑法
❖ 假设预测变量的变化会同样延续到未来。
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直线趋势法
曲线趋势法
min D min (y y')2 最小二乘法
max max yi' yi
指数平滑法
❖是对平均速度增长法的改进，应用较为广泛。
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1 1.4.3 轨道交通客流预测模型与算法(摘自《城市轨道交通规划的研究与实践》) 1. 概述 (1) 客流预测的意义和目的 轨道交通客流预测是指在一定的社会经济发展条件下科学预测城市各目标年限轨道交通线路的断面流量、站点乘降量以及站间OD、平均运距等反映轨道交通客流需求特征的指标。轨道交通线路客流量是城市快速轨道交通可行性研究和设计的重要依据。 在规划线网时，不同的轨道交通线网方案的客流分析结果是进行线网优选的主要内容，如发现有不当之处，要重新调整布线方案，并重作客流分析，如此反复直至满意为止； 在工程可行性研究阶段，客流量是工程修建必要性和可行性的主要依据； 在工程设计中，其系统运输能力、车辆选型及编组、设备容量及数量、车站规模以及工程投资和经济效益分析等，都要依据预测客流量的大小来确定。 因此，轨道交通客流预测在城市轨道交通规划中占据相当重要的地位。 轨道交通客流预测应提交以下预测和分析结果： 1) 规划年居民全方式出行OD。 2) 规划年居民全方式出行期望路线图。 3) 规划年居民公交方式出行OD。 4) 规划年居民公交方式出行期望路线图。 5) 规划年各线路全日站点乘降量及断面客流量表。 6) 规划年各线路早晚高峰站点乘降量及断面客流量表。 7) 规划年各线路的全日站间OD表。 8) 规划年换乘站各方向的客流换乘量表。 9) 规划年各线路的平均运距，线路平均负荷强度，直达率与一次换乘率，规划年各线路客运量占公交客运量比例，各线路客运量的年递增率等分析结果。
（2）客流预测的基本方法和工作流程 ① 客流预测年限 预测年限也就是设计年限，是控制工程规模和投资的重要因素，其合理与否，将直接影响工程建成后的效率和效益。 按照《城市快速轨道交通工程项目建设标准（试行本）》的规定，客流预测年限分为初期、近期和远期。初期为建成通车后的第3年，近期为交付运营后的第10年，远期为交付运营后的第25年。 ② 轨道交通客流预测的基本方法 城市交通需求预测起源于美国，并且在全世界范围内得到了迅速发展。60年代称为 2
“Chicago Area Transportation Study”的芝加哥都市圈交通规划开发了包括交通方式划分在内的四阶段交通需求预测法，开了城市综合交通需求预测的先河。 四阶段预测法按照交通生成预测、交通分布预测、交通方式划分和交通分配四阶段来分析城市现状和未来的交通状况，是目前交通规划领域应用最广的方法。 虽然近几十年来，对四阶段中预测模型的研究不断深入，也出现了将两个或几个阶段合并进行预测的方法，但从宏观的角度把握城市居民的出行特点，然后分阶段预测分析的思路仍是一致的。 国内外轨道交通客流预测通常采用四阶段法。运用该法进行客流预测时，首先要对研究对象城市划分交通小区，进行城市人口、就业、土地利用等资料的调查和居民出行调查，在此基础上进行居民出行产生预测、出行分布预测、交通方式划分预测和交通分配，以获得所需的轨道交通需求数据。 利用非集计模型（Discrete Choice Model）进行居民出行的分析和预测是继四阶段法后出现的构造交通需求预测模型的新方法。它以出行者个人而非交通小区作为研究对象，以随机效用理论（Random Utility Theory，Manski 1977）、出行效用最大化理论为研究基础，避免了四阶段法数据利用率低、无法探讨众多的影响因素、预测精度差等缺点，曾一度成为交通规划领域的研究热点，目前国内非集计模型的研究和使用还未系统展开。国外的研究始于70年代，此后研究开发了MNL、MNP、HL、NL等一系列模型，代表人物有Ben-Akiva，Lerman，Manheim等。但非集计方法的研究成果还无法使其在工程界完全取代四阶段法，目前非集计模型多应用于方式划分领域。四阶段法仍是使用最为普遍的交通需求预测方法。 在本节中，结合轨道交通客流预测的技术需求，对四阶段法的各个阶段即交通产生阶段、交通分布阶段的方法和模型作基本介绍，并编写了相应的算法。对技术复杂和现存问题较多的方式划分阶段和线网分配阶段的模型和算法进行了研究和探讨，重点探究和介绍了交通方式划分方法，以及方式划分和线网分配联合模型在轨道交通客流预测中的应用。 此外，还有土地利用法等一些其他方法，在本节的最后，简要介绍土地利用法。 ③ 轨道客流预测工作流程 建议城市轨道客流预测按图1.4.3.1所示的流程进行。 2. 交通发生和吸引的模型研究和算法实现 发生交通量和吸引交通量的预测是四阶段交通需求预测法的第一阶段，也是交通需求分析工作中最基本的组成部分。所谓发生或吸引交通量是指研究对象地区内由各交通小区发生（Trip Generation）或吸引（Trip Attraction）的交通量。 目前国内交通发生和吸引的预测技术已趋成熟，工作中所受的限制主要在于基础资料积累不足，影响了预测的精度。下面对较常用的几个模型和相应的算法作简要介绍。
（1）增长率法（Growth－Factor Modeling） 3
① 模型说明 这种方法就是把现在的不同分区的发生（或吸引）交通量iT与到预测时点的增长率iF相乘，从而求得各分区的发生（或吸引）交通量iT'，即
iiiTFT' （1.4.3.1）
这种方法的关键问题是如何确定iF。通常可以用表示各分区活动的指标的增长率作为发生（或吸引）交通量的增长率。例如：
城市总体规划 城市道路、常规公交及轨道规划线网 城市人口、就业及土地利用资料 居民出行调查
居民出行发生预测 一阶段方式规划 居民出行分布预测 流动人口出行发生预测 流动人口出行分布预测 居民出行方式规划 流动人口出行方式规划
步行OD 自行车OD 公共交通OD 其它OD 早晚高峰小时系数 全日及高峰小时公共交通OD 方式划分与路网分配的联合模型 路网分配模型
常规公交全日及早晚高峰OD 轨道交通全日及早晚高峰OD 轨道各站全日及早晚高峰乘降量和断面客流量
换乘站各方向换乘量、平均运距及其它结果分析
图1.4.3.1轨道交通客流预测流程 4
iiiF （1.4.3.2） 的人口基准年度区域的推定人口目标年度区域iii
台数的每人平均拥有自行车基准年度区域推定台数的每人平均拥有自行车目标年度区域iii 式中：i、i分别是人口增加率，每人平均拥有自行车数的增长率。 （2）原单位法 ① 模型说明 原单位有用居住人口或就业人口员每人平均的交通发生（或吸引）量来进行推算的个人原单位法，和以不同用途的土地面积或工作面积单位面积平均发生（或吸引）的交通量来预测的面积原单位法。
pipiiZEP i：第i个小区 （1.4.3.3）
式中：iP为第i小区的交通发生（或吸引）量；piE为个人发生（或吸引）原单位（或面积发生（或吸引）原单位）；piZ为第i小区的总人口数（或总面积）。
（3）函数模型法 ① 模型说明 这种方法是分区的发生、吸引交通量预测上最常用的方法。由于绝大部分研究是采用多元回归分析模型，故也有时直接被称为多元回归分析法（Regression analysis）。 作为模型公式，多采用以下三个模型： kikkiXFFP
0 （1.4.3.4）
kikkiXFFP
0 （1.4.3.5）
kikkiXFFPexp
0 （1.4.3.6）
式中：Pi为第i小区的交通发生（或吸引）量；Fi（j = l ～ k ）为第j个变量的发生（或吸引）影响因子；Xij（i= 1 … N， j = 1 … K）为对应第i小区，第j个变量的取值，大多是表示分区的活动的人口指标，如常住人口、各行业的就业人口等。 国外的研究表明，综合预测精度、简单、方便等多方面因素，多元一次函数式（1.4.3.4）是较为理想的模型。关系式中的回归系数0F、1F、…、kF通常用最小二乘法算出。
3. 交通分布的模型研究和算法实现 在交通发生阶段，主要是预测各交通小区的发生和吸引交通量。在交通分布阶段，则要 5
预测这些吸引、发生交通从哪里来，到哪里去，即在给定发生交通量iG和吸引交通量iA（i，j为交通小区号码）下，对全部OD推求i，j 间的交通分布量ijt。
目前在国内的交通规划领域，交通分布阶段遇到的问题主要在于参数的标定，这一方面是由于规划者的标定技术研究还有待提高，另一方面是由于居民出行调查等基础资料搜集有欠缺，不能正确反映城市居民出行OD的结构，给标定带来困难，从而影响了预测精度。 分布交通量的预测方法，可以分为两大类：增长率法和构造模型法。下面分别加以介绍。 （1）增长率法 此法假定要预测的OD交通量的分布形式和现在已有的OD表的分布形式相同，在此假定基础上预测研究对象区域目标年的OD表。增长率法的优点是操作简单，缺点是无法考虑城市布局、城市基础设施建设改变等对城市出行OD的影响，而且现状年OD调查中存在的问题也会带入预测中。
（2）构造模型法 构造模型法是从分布交通量的实态分析中，剖析OD交通量的分布规律，并将此规律用数学模型来表现，然后用实测数据标定模型中的各系数，最后根据所标定的模型预测分布交通量。 由上可知，增长率法的应用前提是要求被预测地区有完整的现状OD表。但对于构造模型法来说，如果模型已经标定好了的话，就不需要现状OD了。但模型参数的标定要用研究对象区域的实际数据，也就是说OD表仍是十分重要的基础数据。只是即使没有完整的OD表也可以进行模型系数的标定。 同增长率法相比，构造模型法有更广阔的应用范围，同时构造模型法可以考虑更多城市布局等因素对出行OD的影响作用。 作为构造模型法，最主要的有重力模型法（Gravity Model）和机会模型法（Intervening Opportunity Model）法，其他还有熵（商）最大化模型和概率模型等。其中重力模型法应用研究广，有各种各样的修正模型和发展模型，工程可操作性强。
4. 交通方式划分的模型研究和算法实现 （1）交通方式划分概述 我们让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叫做交通方式的分担，或简称为方式分担（Modal Split）。其中每个交通方式所分担的量叫做该交通方式的分担交通量。 客运交通一般区分为两种方式：公共交通和个体交通。公共交通一般指公共电汽车和轨道交通；个体交通，国外主要是小汽车，而国内目前自行车交通和步行交通在居民出行中占据相当大的比重。 在做方式分担分析时，对于两种以上的方式被使用的话，从工程的惯例可按铁道——公