运输系统规划与设计课程设计-副本

1、南通大学交通学院学生课程设计报告实验课程名称运输系统规划与设计课程设计报告学院交通学院专业班交通运输 年级级学生姓名 学 号课程老师开课时间 2014 至 2015 学年第 2学期总成绩一.课程设计目的和意义运输系统规划与设计课程设计是交通工程专业的学科基础必修课， 学生在学 握运输系统规划与设计的理论知识之后， 在本课程设计中进行模拟规划训练， 初 步掌握运输系统规划与设计的基本方法和实施步骤。1 .通过运输系统规划与设计课程设计，能够系统全面地掌握运输系统规划与设计的一般方法和过程；2 .通过运输系统规划与设计课程设计，培养灵活运用理论知识的能力。二.课程设计时间序 号设计任务时间（天）1

2、布置任务，熟悉课题2完成人口和经济预测3预测出行生成4交通分布预测15交通方式选择6交通分配17修改整理说明书18课程设计答辩合计5三.课程设计的基本任务课程设计的基本任务：采用运输系统规划与设计理论中较成熟的“四阶段法” （运输需求预测、运输需求分布、运输方式选择，交通网络分配） ，以某地区的 运输系统规划与设计为载体，进行简单的运输系统规划与设计设计， 以达到熟练 应用相关理论进行规划的目的。四.课程设计的设计步骤与具体过程本次课程设计对某地区以 2013年为基年，2020年为规划年，对2020年道 路网规划进行规划。根据理论与实践相结合的原理，将该地区划分为7个交通小 区如图所示，基年的

3、道路网分布如图所示。前期调查的结果已汇总为各种表格列25入各步骤当中（一）社会经济预测已知该地区的经济发展和人口规模的历史数据如表1 ;采用适当的预测方法,对2020年该地区的GD对人口规模进行预测，并阐明理由。图某地区的交通小区划分示意图图 基年某地区的道路网分布图（比例尺 1: 500,000 ）表1 .1该区经济发展与人口规模历史数据200220032004200520062007200820092010201120122013GDP(亿 元)人口(万 人)以每班的学号开始的同学为基准，以表1中的数据为基础，依次将GD林口人 口两行的数据分别+1,即每人的课程设计基础数据各不相同， 例如

4、我的学号后两 位为6,那么该同学GDPffi人口的数据，为基础数据+6个单位；表 该区经济发展与人口规模修改历史数据200220032004200520062007200820092010201120122013GDP486人口1 .思想方法：(1)利用环比增长率法对2020年GDRS行预测：根据每年的GDPHS求出 逐年增长率，并据此求出平均增长率，然后根据这些数据对 2020年的GDR!行 预测。(2)利用函数拟合预测2020年人口。2 .模型建立及求解：图GDP变化趋势表图人口变化趋势表表GDP各年增长率表20022003200420052006200720082009201020112

5、0122013平均G4DP86增长率由处理后的数据表可以得出该地区的 GDW均增长率为17%通过公式PnPN 1*(1 n)N-年份P GDP增长率可以得出：P2o20(GDP) P2oi3*(12014)*(12015)*(12016)*(12017)*(12018)*(12019)*(12020)P2013*(1)7598.5*1.17= 1796.24(亿元)利用人口拟合关系公式，将2020年代入公式中X预测求得2020年交通小区人口为 y 2.8513x 5661.8 107.93(万人)3 .结论：年 份2020GDP1796 .24人口107 .93（二）出行生成预测调查得出该地区

6、现状 OD分布矩阵如表，采用增长率法预测每个交通小区的 出行产生量和出行吸引量。每个交通小区的出行产生量或出行吸引量与该区的经 济发展水平、人口规模两个因素中的一个或两个有某种增长关系。表现状OD分布矩阵123456710298684314523541237371793621986032162541665020561152253143104536580130275613054629356416834718201749312810925218998431653346086932030247546148756988332524334015271413176851768428881393922052

7、847560243007155121527661143065670878671.思想方法:交通生成预测市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，其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，求个小区的发生与吸引交通量。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。利用各小区发生量除以总发生量的比例系数和 2020年预测人口除以2013年 预测人口的比例系数的加权比例对未来各小区的人数进行预测，并用总量控制法进行调整。利用各小区

8、吸引量除以总吸引量的比例系数和2020年GDP/201科GDP勺比例系数的加权比例对未来各小区的 GDP总值进行预测，并用总量控制法 进行调整。4 .模型建立及求解：A各小区发生量现状出行生成量B 各小区吸引量，现状出行生成量2020年预测人口107.93 , ”B =1.23,2013年人口87.9D 0.1A 0.9C,202亦预测 GDP 1796.24E =3.00,2013 年 GDP598.5F 0.1B 0.9E。结果如表表权重值D123ABCDEF45672013年各小区的人数及GDP第i小区人数=2013年人口 *Ai第 i 小区 GDP=201布 GDP*B表基准年各小区人

9、口和 GDP小区1234567人口GDP2013年各小区的人数及GDP第i小区人数=2013年各小区人口 *Di第i小区GDP=201升各小区 GDP*Fi表修改后各小区人口和 GDP小 区1234567总 和人口GDP运用和总量控制法，先由个小区的人数和人数总和的比值确定人数调整系 数，同理求得GDPH整系数，再进行预测，结果如下：表调整系数小区1234567人口调整 系数GD刚整系数表各小区预测的人口和 GDP小区1234567人口GDP采用增长法预测未来各个小区的发生量与吸引量:目标年度小区i的预测人口基准年度小区i的人口器黑黑黑霓DP,发生于吸引交通量的增长率，其计算公式为Fi*i i

10、,最后计算出预测交通量，如表表交通量的增长率小区1234567民i3 iFi表预测交通量1234567EO 、D10113050888441329319902529311922700118862875409386645152523712133713045103471634618720399753397459136406573445399801802657736581203171907889178606808737865221298716305352291371668539655724661530525330195373124767429E2691254210452203248981394773

11、4372346036502(三)交通分布预测采用重力模型法对2020年各小区之间的交通分布进行预测并用福莱特法进 行修正。各小区之间的交通阻抗采用各小区重心之间的直线距离。(1)思想方法：交通分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间OD量，即OD矩阵。本报告中对交通分布的预测采用增长系数法中的平均增长系数法。在交通分布预测中，增长系数法的原理是，假设在现状交通分布量给定的情况下， 预测将来的交通分布量。利用平均增长系数法对 2020年各小区之间的交通分布 进行预测。(2)模型建立及求解：重力模型法出行预测考虑了两个交通小区的吸

12、引强度和它们之间的阻力，认为两个小同小区之间的出行吸引与两个交通小区的出行发生量与吸引量成正比， 而与交通小区之间的交通阻抗成反比。卜表所示为个小区之间的阻抗qj(OiDj)cj表12各小区之间的阻抗12345671020352015142732015015435010205141510021627097202190采用无约束重力模型两边取对数，得ln qjIn ln(Op) lncj式中qj , OiDj, cj已知常数;,代标定参数令 ylnqj,aoln 问，a2, % ln(O iD j), x?= In Cj ,则上式可转换为y aoaXi82X2a0 7.0636,a1 0.061

13、6,a20.233,则获得的二元线性回归方程为丽重力蟠科耳Hif0,可 瓯HL 00 01311川0756。7936 5的96160|：I1T.勺的7先132i=Lj=2为862第0。儆5 E,皿弼淋13.0T739& 3.11515309匕84371557936 5遇卿叩 6,罚幽骊 1T.S54T31 2.99£7322?4氏网 1215加6964224035 4,9 御3374216.0316643.555348061135舞回27661793621951769&32.5 7,7638712S8 19.206943 3.4SL2WE91

14、36f=L j=612.H3067底113532口648. S 7.12044431218. 547599 3/况 5637 犯137,Lj*: 3Tl5 瞅793644997120525 5M 飒63IT. 6221 的 3.960813171337=:1阕航02531419137384022.5 7,59387734519.0603.113515309139i=2.j =2 0225314 61513020002a2373451402/一13216715E25314 181121670：5 0.07589353 1 9.01«82J080K201K1t 三 L ； E涮12152

15、5314 51Q13.5 5,53/334267 IT. 241612 2.60266851 = 2J=5WWT 2?65125314欧210554僵口6549520.3K832 263905733172»班1灯06253K 362142084271.62E517627 1170754 3,295836866:网 5670253145 7,加 9254841 1SL 7 刈好 3.48124O0E9此i = 3 ； = 11 闸756Q怖 70731360206刖血1也伸版幽1站MJ"先贷 24300: 356 22735080015 E, 206

16、71829 19.2420052.70S050201r=3j=3Q71559358邮以期0IS. 01934血工J1301215版113675如22,5 4 66753445 182笈2巴3二1351_5就9149ii-A >f：=3J=5ZT56 276619356 2际79631615?. 92153563211371552 2.708050201150i' = 3j = 61306L4306猴 13384693&33.5 ?. 17396832 13.71220” 3.5115翡439151 = */= ?慨5刑9356 5304352035.56J35烟89117

17、册，1R 3,5695$2696152M/-l|168?560IDffi 325552035 5,1239639T9 15.926393 3.5553 第 061153t二H3 可243001092 2553560013.5 5.04932418 1T. 093998 2, 02689685Eg182?1551092 781326022.5 5/蛾6687 1S 871333 3.113515 觥1EEt = 4 3 = 4fl1七二"第 1野炉的A1 14值口抬由此方程为二元线性回归方程,a0,ai, a2为代标定系数，通过样本数据求得,数据参见附表O重力模型样本部分数据截图图如图

18、所示（详细采用最小二乘法对以上49个样本数据进行标定，得出y 7.0636 0.0616x1 0.233x2通 过ao In ,a1,a2, 得1168.64,0.0616,0.233,及标定的重力模型为qj1168.64(OiDj)0.06160.233q琮U1O10268982.7819671一 0U291139Fo207.881O2011564_0U325477Fo302.373O310738_0U44234FO400.419O40101120U5104372FO58.795O50118671-0U652346FO64.749。6°110230U720036露701.972。7

19、°20036_0V129392Fd103.049D19640求f(0和Hf 0F D2V2938218.130D2011540f0F D3V3346973.297D3010523f0F D4V439960.391D4010214f 0F D5V5907787.588D5011964f0D6V6D6052255102244.7400 FD7V7D19529102291.909利用已标定的重力模型求解分布交通量如下：表重力模型求解1234567合 计1018611801138217061503138796402186402070185522321852166711540317762038

20、01526203616321514105234139918751567020091811155310214517242252208620050203818601196461509185616621796202502177110247140016811550154918592189010229合计96711156410738101121186711023101597513571234567E1010：2831150：1732979256613706921052100 19514217l63870621244726797814579337130414612240015295896033139954

21、341432017792649157528651158836911018678159588254908150758364618437210465433104449686789433表第一次迭代后OD表1 求qij收敛判断由于FOi和fD0系数大于3%勺误差,因此需要用福莱特法进行迭代修正O求Li°和Lj 0010 _O1Li10Z-0q1j FDj00D1I =J100qi1F Oii0.2700.27110 _O0Li20-0q2j F Dj00 _D2Lj2 =0ZT0qi2F Oii0.8600.271,0 .O；Li 3=0Z0q3 jF Dj010 _ D3Lj3=0ZTg

22、qi3 F Oi i0.3180.2711 0-OGLi4=00q4j FDj01G =D-Lj40 匚。qi4 FOi i0.0370.27110=0；Li5 =00q5 j FDjL。=D0Lj50l 0qi 5FOii0.8410.270,0 .O；Li6=0ZQq6j F DjL。=D。Lj60匚 0qi6FOii0.4800.272l°7=-O750I 0 _D7Lj7 =0T0qi7F Oii0.18000q7j F Dj0.271000° i0qijF OiFDj (L Lj)716656378156926578064697022380E29261870342

23、76994822997655342521979323986求FOi和FDjFO1U1268980.919FD1V1293920.916O1129261D1132105F，U2911391.047FD2V2938211.071Fo 2O2187034D2187579FO3U3254770.920F1V3346970.846O3127699F D3D3140995FO4U442340.878FD4V439960.814O414822D414911FO5U51043721.046FD5V5907781.113O5199765D5181583此U6523460.980fD6V6522550.96006

24、153425D;54433FO7U7200360.912FD7V7195290.87307121979D7122380收敛判断由于FOi和F1j系数大于3%勺误差，因此需要迭代修正求Li1和Lj1,iO1Li产一i-r 0.977 ql j FDj,io2Li 2=-1r 1.008,q2 jF Dj,io3Li3 = -1T0.964q3 j F Dj1o4Li4=r 0.979 q4jF Dj1o5Li5 = -r5-r1.025q5j FDjLi6 =L；1Jj2 =L1j306T q6 jFDj0.976C7 =o71q7jFDj0.9791D1-prqi1F Oid2q：2 FOid

25、3q：3 FOi i0.9851.0080.98411111 q2qiJFOiF DJ (Li LJ )表第二次迭代后ODUD1234567E10102321044142948718897170368681298092148186193364335215672726438328110313491635249443430786760724251122301462191400397813325590439210206789070332244838268860640183762204052191684560109367367131581227139019121629007244673E2790254

26、10532013224868899328329410662674485id：L1 =二_r 0.989 JIIqi4 FOi iid5/ = - 1.011qi5 Fq iid6L：6=ri0.989qi6 F Oiiid7L7=r 0.988JIIqi7 FOi i22求Foi和FdjFO21U1O1226898272480.987封2U2O2291139906881.0052U325477Fo3O32259930.980叱U4O42423442830.989嚎U5O521043721029411.014前6U6O6252346530660.986F(27U7O7220036202670.9

27、892V129392Fd10.990D12296812V293821F D2_ 21.004D293438_ 2V334697Fd30.989D3235072f 2D4V439960.993D424025f 2F D5V5907781.010D5289860FD26V6D252255527360.991FD27V7D219529196730.993收敛判断由于FOi和FDj系数小于3%勺误差，因此不需要迭代修正。最终交通量如表（四）交通方式选择交通方式划分是四阶段法中的第三个阶段。所谓交通方式划分就是出行者出 行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的 交通方式选择

28、行为，建立模型从而预测基础设施或交通服务水平等条件变化时交 通方式间交通需求的变化。经调查得知：该地区居民出行方式的比例如表 15所示。车型分类及车辆折 算系数如表所示。求2020年的机动车O吩布矩阵。表某地区居民出行方式出行方式公 交车出 租车单位 班车单位小 汽车私 家车百分比（%）平均单人载客量（人）5044044满载率80%75%51%51%36%折算系数111按照提供的出行比例等相关数据将出行转化为标准交通量， 就是用总的出行 次数乘以某种出行方式占总出行方式的百分比， 除以单车载客量和满载率，然后 乘以其车辆折算系数，将不同出行方式折算后的结果求和，即可得到转化后的标 准交通量。公

29、交车折算结果:出租车折算结果:单位班车折算结果:41% 1.5=0.0150万次/日50 80% 2.9% 1.0 ,=0.0097万次/日4 75%6.4% 1.5一二=0.0047万次/日40 51%2 4% 1单包小汽车折算结果： 不=°.0118万次/日 121% 1私家车折算结果：1=0.0840万次/日4 36%对 各 出 行 方 式 折 算 结 果 求 和0.0150 0.0097 0.0047 0.0118 0.0840 0.1252万次/日。对不同小区之间的交通量进行折算，得到结果如表所示表不同小区之间的交通量1234567101313290361342551184

30、21231011571696029234576733541495042166662421043115530018578245112853881155181025528476503227546983276805057164728154258984940(五)交通分配经调查，各等级路段的通行费用如表 17所示。2020年道路网规划图如图3 所示。将规划年的机动车。吩布矩阵分别分配到现状道路网和规划道路网当中， 并分析比较。表道路通行费用道路类 型设计车速(km/h)通行能力(pcu/h)V/C行程车速(km/h)主干路>404000>34>26>15次干路>25200

31、0>20>14>9图2020年某地区的道路网规划图(1: 500,000 )为了预测交通网络的交通量，将实际或规划的交通网模型化是一件极其重要 的工作，以利于进行科学计算和直观显示。无论哪种结构，网络都是由点集和与此连接的线组成。我们将道路网络进行抽象简化，选取小区重心作为标志性交叉 口，以时间阻抗作为初始阻抗，得到路网简化图如图。1 .根据如上道路阻抗图，进行拓扑建模。0,无边连接(1)邻接矩阵)1,有边连接表邻接矩阵i/j123456710110000210110003110010040100110500110106000100170000110(2)邻接目录表邻接目录表

32、法采用两组数表示网络的邻接关系。一组是一维数组R(i),令一组为二维数组V(i ,j),表示与第i个节点相连的边数；另一组为二维数组V(i , j),表示与第i个节点相连的第j个节点的节点号，如表所示。表邻接目录表节点R(i)V(i , j)122.3231,3,4331,2,5432,5,6533,4,6624,7725,60,i j(3)阻抗矩阵d(i, j) , ij不相邻wj,相邻实际矩阵表阻抗矩阵i/j12345671020oooooooo2015oooooo320150OO15OOOO4OOOO010OO5OOOO1510021OO6OOOOOOOO097OOOOOOOO21902

33、 .交通分配考虑路段交通流量对阻抗的影响，根据道路阻抗的变化来调整路网交通量的 分配，我们采用增量分配法对路网交通量进行分配。根据以上计算，得到路网各条路径上的路阻影响因素如下表所示表路阻影响因素路段1-21323243545465767行程 车速342014262014342014设计 车速402525402525402525V/C路段 长度18161273 .计算路阻函数道路交通阻抗函数（简称路阻函数）是指路段行驶时间（交叉口延误）与路 段（交叉口）交通负荷之间的函数关系，是交通网络分析的基础。本报告中采用 美国联邦公路局路阻函数模型对该区域内道路交通阻抗进行计算。其函数模型为：t to

34、1V/C式中：t两交叉口之间白路段行驶时间（min）;to 交通量为0时，两交叉口之间的路段行驶时间（min）;V路段机动车交通量（辆/h ）;C 路段实用通行能力（辆/h）;、一一参数，取值 0.15,4计算得到表（时间阻抗作为初始阻抗）。表各路段阻抗路段1-21323243545465767阻抗 t(min)20151510219采用增量分配法，利用二等分，不断迭代寻找最短路径，最终，根据Wardrop 原理，各条路径的费用接近相等，路网接近平衡状态，结果接近于平衡解，确定 最短路径如表。表最短路径<D点对O 最短路线D点 对O 最短路线D点 对O 最短路线D点 对O 最短路线D点

35、对O 最短路线D点 对O 最短路线D点 对O 最短路线-211-2-122-1-133-1-144-2-1-155-3-1-166-4-2-1-177-6-4-2-1-311-3-322-3-233-2-244-2-255-4-2-266-4-2-277-6-4-2-411-2-4-422-4-433-5-4-344-5-3-355-3-366-4-5-3-377-5-3一-511-3-5-522-4-5-533-5-544-5-455-4-466-4-477-6-4-611-2-4-6-622-4-6-633-5-4-6-644-6-655-4-6-566-4-5-577-5-711-2-4

36、-6-7-722-4-6-7-733-5-7-744-6-7-755-7-766-7-677-6得到最终交通量分配如下图交通量分配图（六）课程设计总结通过这次的运输系统规划与设计课程设计， 对交通规划的“四阶段法”有新 的和进一步的了解，也使我更加扎实的掌握了有关道路交通规划方面的知识， 在 设计过程中时不时地遇到了一些问题， 但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。 通过与陶老师的交流也知道发现问题以及自己解决问题的重要性。所谓实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。首先在预测2020年GDP寸便出现了问题。本来打算通过函数拟合趋势来读 出2020年人口和GDP但在意料之外的，预测 GDP吉果偏离了实际情况，而且 拟合的函数我并不能理解，这就导致需要寻找另一种方法预测来预测GDP通过和同学的相互交流以及参考了设计模板，成果的解决了2020年的GDP®测。第一问的成功解决为接下来的设计树立了很大的自信心。在这样的设计中，我的excel及公式编辑器的使用又熟练了很多。 其中不是 自己对这两个软件用的有多好，而是在这过程中，发现我们班的同学都是通过手 按计算器计算的，最多的计算有 7*7=49个数据，我与我们班的很多同学分享了 如何使用，大大较少了计算量。