交通需求模型关键技术
交通需求预测的基本过程
交通需求预测的基本过程一、数据采集数据采集是交通需求预测的第一步，也是非常重要的一步。
数据的质量和数量直接影响到预测结果的准确性和可靠性。
数据采集的主要包括以下几个方面：1.交通流量数据：交通流量数据是交通需求预测的基础，通过收集不同道路、交叉口和路段的交通流量数据，可以分析交通需求的空间分布和时段特征。
2.人口数据：人口是交通需求的主要驱动因素之一，通过收集人口的数量、结构、分布等数据，可以对未来交通需求进行合理预测。
3.经济数据：经济发展水平直接影响到交通需求的增长，因此，收集相关的经济数据对交通需求预测也非常重要。
4.调查问卷数据：调查问卷是获取出行行为和交通需求信息的重要途径，通过对不同群体的出行习惯和需求进行问卷调查，可以更好地理解未来交通需求的特点和趋势。
以上数据通过不同的途径和手段进行采集，如交通监控系统、人口普查数据、统计年鉴资料、调查问卷等，确保数据的全面性和准确性。
二、需求分析需求分析是交通需求预测的核心环节，主要包括以下几个方面：1.出行模式分析：根据不同群体的出行目的、时间、距离等特点，对出行模式进行分析，确定各类出行需求的特点和规律。
2.出行目的分析：出行的目的直接影响到交通需求的数量和分布，通过对不同出行目的的分析，可以为交通需求预测提供依据。
3.出行距离分析：出行距离是交通需求增长的一个重要特征，长距离出行需求对交通基础设施的需求不同于短距离出行，因此需要进行距离分析。
4.时段需求分析：交通需求随着时间的变化呈现出不同的规律，通过时段需求分析，可以为交通网络设计和管理提供参考。
通过以上需求分析，可以对未来交通需求的特点和规律有一个清晰的认识，为后续建模和预测提供基础。
三、模型建立模型建立是交通需求预测的关键环节，通过建立适合实际情况的预测模型，可以对未来交通需求进行有效预测。
常用的交通需求预测模型主要包括以下几种：1.传统模型：如四阶段模型、交通引力模型、产生吸引模型等，这些模型是基于经验和统计方法建立的，适用于不同规模和层次的需求预测。
大模型在交通领域的应用
未来出行：大模型在交通领域的革命性应用随着智能交通技术的不断发展，大模型逐渐成为了交通领域中不可或缺的一部分。
大模型是指完整、细致、全面、真实的交通网络模型，包括城市道路、公交、地铁、出租车、共享车、自行车、步行等各种出行方式，它可以全面融合交通信息，快速响应交通事件，提升城市出行效率。
大模型应用于交通领域主要有以下几个方面：
1.城市交通规划：大模型可以帮助实现城市交通规划的可行性研究，通过模拟不同的交通建设方案，评估交通系统的运行状况和对城市开发的影响，从而为城市交通规划提供科学依据。
2.交通控制与管理：基于大模型，可以开发智能交通系统，实现多模态出行的智能化，通过对交通流量进行预测、识别瓶颈，实现信号配时优化、拥堵缓解，保障出行至关重要的时间效率和安全性。
3.交通运行监测：大模型可以集成多种交通数据，如路网状况、车辆轨迹、公交站点、换乘节点等信息，以实时、高精度的方式监测城市交通状态，发现和纠正交通问题，缩短应急处理时间。
4.交通模拟和预测：大模型可以对交通流、交通时空格局等做出准确预测，帮助交通管理者做出更科学的决策，如合理拟定拥堵区域的交通疏导路线；建立公共交通优先体系等，从而更好地满足居民出行需求。
未来，随着5G、物联网等新技术的广泛应用，大模型将会更加强大，将更好的服务于人们的生活。
同时，我们也需要深入了解和掌握大模型技术，发挥其优势，为城市出行的现代化和智能化铺平道路。
城市交通规划中的交通模型构建指南
城市交通规划中的交通模型构建指南城市交通规划是一个复杂而重要的领域，以合理的交通模型为基础进行规划是确保城市交通系统高效运作的关键。
本文将为您提供一份交通模型构建的指南，以帮助您更好地规划城市交通。
第一部分：数据收集与处理1. 收集基础数据：收集关于城市人口、道路网络、公共交通系统、出行行为等的基础数据。
这些数据可以通过城市的统计机构、交通部门、相关研究机构等来源获得。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理。
确保数据的准确性和一致性，并将其保存在适当的数据格式中，以供后续的模型构建使用。
3. 数据建模：根据收集到的数据，构建适当的数据模型。
常用的数据建模方法包括多元线性回归、Logit模型等。
根据实际情况选择合适的模型方法。
第二部分：出行需求估计1. 居民出行需求：根据城市的人口分布、就业情况和日常活动模式，估计不同区域的居民出行需求。
这可以通过分析历史出行调查数据、实地调查、特定群体调查等方法进行。
2. 交通需求预测：基于居民出行需求，使用交通需求预测模型对未来的交通需求进行估计。
这可以基于城市的发展趋势、经济增长率、人口变化等因素进行预测。
第三部分：交通流模拟与分析1. 道路网络建模：根据实际情况，将道路网络划分为合适的区域单元，并建立道路网络拓扑结构。
这涉及到道路等级、速度限制、路段长度等参数的设定。
2. 交通流模拟：使用交通流模拟软件，对城市道路网络中的交通流动进行模拟。
这可以帮助您了解道路网络的瓶颈、拥堵情况以及交通流量的变化规律。
3. 交通流分析：通过交通流分析，评估交通系统的运行状况，寻找瓶颈和改进的空间。
例如，可以使用交通流量、速度、延误等指标进行分析，为优化交通规划提供依据。
第四部分：交通规划优化1. 设计交通方案：根据交通模型和分析结果，提出合理的交通规划方案。
这包括改善交通瓶颈、调整道路网络结构、优化公共交通线路等措施。
2. 交通规划评估：对交通规划方案进行评估，包括交通效益评估、环境影响评估、经济成本评估等。
第三章 交通需求预测-重力模型
l 基本假设为：交通区i到交通区j的出行分布
1、无约束重力模型
l
万有引力模型
模型为：
F = K⋅
l
量与i区的出行发生量、j区的出行吸引量成正 比，与i区和j区之间的交通阻抗成反比。 根据对约束情况的不同分类，重力模型有三种 形式：无约束重力模型、单约束重力模型和双 约束重力模型。
X ij = k ⋅
可采用先考虑宏观因素预测其总比例，再考 虑微观因素预测各交通区间出行方式的分担率的 方法。 出行总比例预测 条件类方式：根据车辆拥有量进行预测。
l
竞争类方式 取决于需求的出行方式其总比例预测可根据有关的社 会经济发展目标，结合其发展实际状况，通过综合分 析求得。如出租车等。 取决于有关政策的出行方式其总比例预测可按照有关 的发展策略，根据已有基础进行规划确定，如公交车 出行等。 各交通区间的出行比例预测 各交通区间某种出行方式的出行比例取决于该出行方 式的总比例、出行目的结构和出行距离，通过前述模 型以及根据出行调查等资料统计分析拟合建立的现状 关系曲线进行预测。
其中, ｃ:汽车(car)；ｂ:公共汽车(bus)
l
∑∑ A
j m
其中Tijm——从交通区i到交通j，第 m种交通方 式的交通量；
4、 回归模型法——产生分担组合模型
l
二、交通方式的分类
l l l l l l l
该模型是通过建立交通方式分担率与其相关因素 间的回归方程，作为预测交通方式模型。
可分为：自由类、条件类和竞争类。 1、自由类交通方式 主要指步行交通，影响因素（内在因素）包括： 出行目的、出行距离、气候条件等 2、条件类交通方式 主要指单位小汽车、单位大客车、私人小汽车、摩托 车等交通方式 影响因素（外在因素）包括：有关政策、社会、经济 的发展水平。 影响因素（内在因素）包括：车辆拥有量、出行目的、 出行距离等。
中观交通仿真建模关键问题分析及应用研究
Ｇａ ｅ ｓｎ ｅ Ｉ ｍ ｓｕ ｉ ｇ ｔ ＮＴＥ ｈ ＧＲＡＴＩ ｎ ａｙ ６ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｆｔ ｅ ｒ ａ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｔｒｔ ｅ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｅ ｎ Ｏｌ ｍｐ ｃ Ｌａ ｅ ｄ ＯＮ ａ ｄ ａ ｌ ｚ ｓ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｏ ｏ ｄ ｎ ｔ ｒ ｆｅ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｆＧｒ ｅ ｙ ｉ ｎ ｓａ ｎ ｈ ｏ ｎ ｔａ ｅ ｅ ｎ ｏ ｔｏ ． ｒ ｖ ｌ ｍａ ｄ ｃ ｎ ｒ １ ｄ
模型在城市交通管理方面的应用效果 。 ［ 关键词１ 交通仿 真建模 ； 中观仿 真 ； Ｔ Ｇ Ａ Ｉ Ｎ Ｄ Ｎ Ｓ Ａ Ｔ Ｄ ｎＭ Ｔ 奥运会 开幕式 Ｉ Ｅ Ｒ ＴＯ ； Ｙ Ａ Ｍ Ｒ ；ｙａ Ｉ； Ｎ 『 中图分类号１２ ４０Ｆ ９ Ｆ ２ ．；２ ４ ［ 文献标 识码］ Ａ ［ 文章编号］０ ５ １ ２ （ ０ ９ ０ — ０ ９ ０ １０ — ５ Ｘ ２ ０ ）５ ０ ３ — ４ Ａｎａ ｙ ｉ ｎ Ｋｅ ｏｂｌｍ ｓｏ ｅ ｏ ｃ ｐｉ ａ ｃ Ｓ ｍ ｕｌ ｔｏ Ｍ ｏ ｌｎｇ ａ ｌ ｓｓｏ ｙ Ｐｒ ｅ ｆＭ ｓ ｓ ｏ ｃＴｒ ｆ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｄｅｉ ｎｄ ｔ ｉｓＡｐｐｌｃ ｉ ｉａｔｏｎ
道路交通运输规划模型的建立与应用
道路交通运输规划模型的建立与应用随着城市化的不断发展，道路交通成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，城市的不断扩张和交通繁忙也带来了交通拥堵等问题。
为了提高城市交通的运行效率，规划和管理城市交通就变得尤为重要。
道路交通运输规划模型的建立和应用，成为了管理城市交通和控制交通拥堵的重要手段。
一、道路交通运输规划模型的概念与种类道路交通运输规划模型是指对于城市道路交通运输状况进行性质分析，并结合交通规划的需求，以数理统计方法为基础，构建适当的城市交通规划模型。
道路交通运输规划模型包括了三个方面的内容：交通需求预测模型、交通网络设计模型和交通流模型。
交通需求预测模型主要是对城市内不同时间段的交通需求量进行预测和评估。
交通网络设计模型则是对城市内的交通道路网络进行规划和设计，以提高交通道路的效率和互通性。
交通流模型则是对城市内交通流量进行建模和分析，从而了解交通拥堵的状况和原因。
二、道路交通运输规划模型的应用道路交通运输规划模型的应用，为城市交通规划和管理提供了科学依据。
具体来说，道路交通运输规划模型的应用呈现以下几个方面：1.合理指导城市交通管理道路交通运输规划模型的建立可以帮助城市交通部门更好地掌握城市交通状况，并根据需求规划出合理的道路交通管理措施，从而提高城市交通的安全性和运行效率。
2.为城市交通设施的建设提供科学依据通过道路交通运输规划模型的建立，可以更准确地预测未来的道路交通需求，为城市交通设施的建设提供科学依据，以扩建和优化城市交通网络，提高城市交通的互通性和运行效率。
3.提高管理效率道路交通运输规划模型可以帮助交通管理部门及时获取城市交通数据，进而进行交通状况的监视和预测，从而提高管理效率。
4.预测交通拥堵通过道路交通运输规划模型的分析，可以预测城市交通道路的流量，从而预测交通拥堵的状况。
对于交通拥堵较为严重的交通段，交通部门可以采取有针对性的交通疏导措施，缓解交通拥堵。
三、道路交通运输规划模型存在的难点和挑战道路交通运输规划模型的建立和应用，具有难度和挑战性。
交通需求预测
其基本思想不是基于分析某一时间的交通状况，而是 基于分析某一历史过程的交通状况，对将来的交通状 况进行预测。
交通生成预测
交通生成预测是交通需求四阶段预测中的第一阶段，是交通需 求分析工作中最基本的部分之一，目标是求得各个对象地区的 交通需求总量，即交通生成量，进而在总量的约束下，求出各 交通小区的发生与吸引交通量。出行的发生、吸引与土地利用 性质和设施规模有着密切的关系。发生与吸引交通量预测精度 将直接影响后续预测阶段乃至整个预测过程的精度。
交通生成预测的影响因素
1、土地利用 2、家庭规模和家庭成员的构成 3、年龄和性别 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
土地利用
① 住宅用地是交通的主要发生源和居民出行的主要起讫点。该用地的 发生与吸引交通量通常用居住面积、住户数、人口、住户平均人数等 指标表示。与住宅用地相关的出行有通勤出行（上班、上学）、弹性 出行（购物、娱乐、探亲访友等）和回程等。
交通生成总量的预测方法主要有原单位法、增长率法、 交叉分类法和函数法。除此之外，还有利用研究对象 地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析 等方法。
出行生成包括出行产生与出行吸引。由于两者的影 响因素不同，前者以社会经济特性为主，后者以土 地利用的形态为主，故有些方法需将出行产生和出 行吸引分别进行预测，以求其精确，也利于下一阶 段出行分布预测的工作。
（2）以土地利用或经济指标为基准的原单位， 即以单位用地面积或单位经济指标为基准对原 单位进行预测。
单位出行次数预测法
在居民出行预测中经常采用单位出行次数为原 单位，预测未来的居民出行量，所以也称为单 位出行次数预测法。
单位出行次数为人均或家庭平均每天的出行次 数，它由居民出行调查结果统计得出。因为人 口单位出行次数比较稳定，所以人口单位出行 次数预测法是进行生成交通量预测时最常用的 方法之一。
路网规划中的交通流模型分析方法
路网规划中的交通流模型分析方法路网规划是城市发展中的重要组成部分，它直接关系到交通系统的效率和城市居民的出行体验。
在路网规划过程中，交通流模型分析方法是一项关键工具，它可以帮助规划者预测和评估不同交通方案的效果，从而指导决策和优化交通网络。
本文将介绍几种常用的交通流模型分析方法，并探讨它们在路网规划中的应用。
一、静态交通流模型静态交通流模型是最基本的交通流模型之一，它假设道路网络中的交通流量是稳定的，不随时间变化。
在静态交通流模型中，常用的分析方法包括交通量调查、交通分布模型和交通容量计算。
交通量调查是通过实地观测和数据收集来获取道路上的交通流量信息。
这可以通过安装交通流量监测器、使用交通摄像头或进行人工调查等方式实现。
交通量调查的结果可以提供给交通分布模型进行分析和预测。
交通分布模型是用来描述交通流量在路网中的分布情况。
常用的交通分布模型包括四阶段交通模型和重力模型。
四阶段交通模型将交通流量分为出行生成、出行分配、路线选择和交通量分配四个阶段，通过数学模型计算交通流量在不同路段的分布情况。
重力模型则基于物理学中的引力原理，将交通流量看作是两个地点之间的吸引力和距离的函数，从而预测交通流量的分布。
交通容量计算是用来评估道路网络的通行能力。
通过考虑道路的几何形状、交叉口的设计和信号灯的控制等因素，交通容量计算可以估计道路上的最大交通流量。
这对于规划者来说非常重要，因为它可以帮助他们确定道路的瓶颈和改善措施。
二、动态交通流模型与静态交通流模型相比，动态交通流模型更加细致和真实。
它考虑了交通流量随时间的变化和交通拥堵的产生。
在动态交通流模型中，常用的分析方法包括微观仿真模型和宏观交通流模型。
微观仿真模型是一种基于个体行为的交通流模拟方法。
它通过模拟每辆车的行为和决策来预测整个路网的交通流量和拥堵情况。
微观仿真模型可以考虑诸如车辆加速度、车辆间距、车辆换道等因素，从而提供更加准确的交通流分析结果。
宏观交通流模型是一种基于整体平均值的交通流模拟方法。
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。
道路交通仿真模型与方法_图文
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微观仿真软件能够描述的交通现象
交通现象 排队 路傍停车 交织运行 行人约束 突发事件 天气条件 车辆类别 发动机模型 环岛 停车场搜索 公共交通 自行车/摩托车 交通镇静措施
描述方法 通过可利用空间约束、跟车及换道刻画； 通过特定节点、路段上车辆的状态来刻画；
五是交通出行的技术性能指标，如费用与燃料 消耗。
21
仿真评价指标
目标
效率
安全
指标
速度 出行时间 拥挤 出行时间变化率 排队长度 公交管制 方式选择 车头时距 超车 事故数量 事故/速度严重性 离碰撞时的时间间隔 行人作用
提供率
87% 87% 71% 68% 65% 26% 16% 42% 26% 16% 16% 16% 16%
基本的仿真技术
几乎所有的仿真软件均采用面向对象的编程技术 ．绝大部分采用了时间扫描的描述方式．且多为 微观仿真。
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4交通仿真系统的结构
以微观交通仿真系统为例，其结构一般包
括3个主要模块：
一是道路网络描述模块，包括交叉口，路
段，小区等；
二是车路间的信息通信模块，涉及交通流
诱导等问题；
三是车辆动态运行模块。
(3)车辆特性差异大 我国道路上行驶车辆种类繁多，性
能差异很大。性能较差的车辆增加了道路突发事件概率 。
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要解决的技术关键
(1)建立非机动车与机动车之间的影响模型，包括 在交叉口、有隔离路段及无隔离路段的相互作 用模型；
(2)研究我国国情下道路交通管理计划的计算机描 述模型，重点是城市道路交叉口信号配时对机 动车与非机动车行驶的描述；
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研究目标：
通过构建轨道交通全寿命周期生态成本计算模型，对轨道交通绿色建造评价，
研究节能型轨道交通线路和绿色建材，进行低碳化施工，并研究轨道交通建设中
地貌和植被的保护与复原技术。
考核指标：
（1）总结轨道交通全寿命周期生态计算模型相关的各类基础数据，形成轨道交
通绿色建造基础信息数据库；
（2）建立轨道交通绿色建造评价体系
（3）基于项目所提的建立节能型轨道交通线路研究，完成一项线路的设计
课题预期成果：
(1)轨道交通全寿命基础信息库
(2)生态成本计算模型
(3)线路设计示范项目一项
(4)发表文章6-8篇
(5)培养博士硕士研究生3~5人
(6)地貌和植被的保护与复原技术
研究目标：
通过构建铁路轨道全寿命周期生态成本计算模型，对高耐久性轨道结构和低振动
轨道结构设计研究，将绿色建材应用其中，并对铁路轨道进行低碳化施工技术研
究
考核指标：
（1）总结铁路轨道全寿命周期生态成本计算模型相关的各类基础数据，形成轨
道基础信息数据库；
（2）建立高耐久性轨道结构、. 低振动轨道结构
（3）基于项目所提的建立铁路轨道低碳化施工技术研究，完成一项技术的设计
课题预期成果：
(1)铁路轨道全寿命周期生态成本基础信息库
(2)生态成本计算模型
(3低碳化施工设计示范项目一项
(4)发表文章6-8篇
(5)培养博士硕士研究生3~5人
(6)铁路轨道绿色建材研究与应用研究