（交通运输规划与管理专业论文）贵阳市道路网交叉口流量反推研究.pdf

中文摘要 摘要 近年来，我国各大城市都在进行不同规模的城市交通规划，因此，交通调查 成为当今诸多调查项目中的个重要方面，而交叉口作为制约道路交通畅通的瓶 颈，对其流量和流向特征的调查精度的要求较高。鉴于交叉口流量人工调查的繁 琐性和低效性，本研究以“贵阳市交通能力建设”项目为依托，借助贵阳市交通调 查的相关数据，建立贵阳市道路网交叉口流量反推模型，力求总结出一套高效、 实用而又精确的获取道路网交叉口流量的方法，最终实现通过对某一区域道路网 中部分路段流量的调查，推算路网中交叉口流量的目的。 本研究将贵阳市中心城区内部分交叉口的分配流量和实际观测流量作为人 工神经网络学习训练的输入输出因子构建交叉口流量反推模型，最终实现通过 简单的交通调查( 包括道路网结构调查和部分路段交通量调查) 推算出道路网中 其他未调查交叉口的实际流量。 本文首先概述了交通调查的相关内容并对贵阳市交通调查的方法做了介绍， 同时对调查数据进行了整理分析；其次，鉴于交通分析小区划分不合理所导致的 区内出行交通量过大的问题，介绍了交通分析小区重新划分及o d 矩阵再算的基 本原理和方法，完成了贵阳交通小区的重新划分及o d 矩阵再算；再次，在明确 交通分析小区o d 矩阵反推原理的前提下完成了贵阳市交通小区o d 矩阵的反推 预测，得出了重新分区后较为符合实际的小区o d 矩阵，将o d 矩阵再分配，得 到并统计了贵阳道路网中各交叉口的分配流量；最后，以贵阳市中心城区道路网 交叉口的分配流量与观测流量为输入输出因子，建立了基于b p 神经网络的贵阳 交叉口流量反推预测模型，并对该模型进行了精度检验和实际运用。 关键词：交叉口流量；交通小区：o d 再算；神经网络 英文摘要 a b s t r a c t i nr e c e n ty e a r s ，m o s tc i t i e si nc h i n ah a v ed o n el o t so ft r a n s p o r tp l a n n i n gi n d i f f e r e n ts c a l e s ，t h e r e f o r e ，t h et r a f f i cs u r v e y sb e c o m ea l li m p o r t a n ta s p e c ti nm a n y i n v e s t i g a t i o n s b e c a u s et h ei n t e r s e c t i o na st h eb o a l e n e c kc o n s t r a i n i n gf o ras m o o t h t r a f f i cf l o w , t h ei n v e s t i g a t i o nf o rf l o wa n df l o wc h a r a c t e r i s t i c si sr e q u i r e dah i g h e r a c c u r a c y i nv i e wo ft h ec o m p l i c a t e da n di n e f f i c i e n c yf o ra r t i f i c i a li n t e r s e c t i o nt r a f f i c s u r v e y , i nt h i ss t u d y , w er e l yo nt h ep r o j e c t so f t r a f f i cc a p a c i t yb u i l d i n gi ng u i y a n g ” a n dm a k eu s eo ft h ed a t ao fg u i y a n gt r a f f i cs u r v e yt os e tu pt h ea n t i - p u s hm o d e lo f t r a f f i cf l o wi ni n t e r s e c t i o no fg u i y a n g t r yt of i n das e to fe f f i c i e n t , p r a c t i c a la n d a c c u r a t em e t h o d st og e tt h ed a t ao fr o a dt r a f f i cf l o wa n dt h e nr e a l i z et h ep u r p o s eo f e s t i m a t i n gi n t e r s e c t i o nt r a f f i cf l o wo n l yt h r o u g ht h et r a f f i cs u r v e yo fap a r t i c u l a r s e c t i o no ft h er e g i o n a lr o a d i nt h i ss t u d y , w et a k et h et r a f f i cf l o wo fs o m ei n t e r s e c t i o n sw i t h i nt h ed o w n t o w n o fg u i y a n gc i t ya n dt h eo b s e r v e dd i s t r i b u t i o no ft r a f f i ca u si n p u t o u t p u tf a c t o ro ft h e a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kt m i n i n gt oc o n s t r u c ta n t i - p u s hm o d e lo fi n t e r s e c t i o n , e v e n t u a l l y , r e a l i z i n gc a l c u l a t et h eo t h e rt r a f f i cf l o wi nr o a dn e t w o r kb yas i m p l et r a f f i c s u r v e y ( i n c l u d i n gt h es u r v e yo fr o a dn e t w o r ks t r u c t u r ea n dt h et r a f f i cf l o wi ns o m e s e c t i o n s ) f i r s t l yt h i sp a p e ro u t l i n e ss o m er e l e v a n tc o n t e n ta n dd e s c r i b e dt h em e t h o d so f t r a f f i ci n v e s t i g a t i o ni ng u i y a n g ；m e a n w h i l e ，t h es u r v e yd a t aw e r ea n a l y z e d s e c o n d ， i nv i e wo ft h eh e a v yt r a f f i cp r o b l e m sc a u s e db yu n r e a s o n a b l ed i v i s i o n , w ei n t r o d u c e d s o m eb a s i cp r i n c i p l e sa n dm e t h o d so fc e l ld i v i s i o na n dt h eo dm a t r i x t h e nw e c o m p l e t e dt h er e d i v i s i o no fg u i y a n gt r a f f i cz o n ea n dt h er e c o u n to fo dm a t r i x t h i r d l y ，u n d e rac l e a ra n a l y s i so ft h ep r i n c i p l eo fb a c ks t e p p i n go dt r a f f i cm a t r i xw e c o m p l e t et h ei n v e r s ep r e d i c t i o no fg u i y a n gt r a n s p o r ta r e ao dm a t r i x ，o b t a i n e da m o r er e a l i s t i co dm a t r i xa f t e rt h er e z o n i n gd i s t r i c t , a n dt h e nr e d i s t r i b u t i o no ft h eo d m a t r i xt oo b t a i n e dt h es t a t i s t i c so ft h er o a dn e t w o r ki ng u i y a n g f i n a l l y , t a k et r a f f i c f l o wi nt h ed o w n t o w no fg u i y a n gc i t ya n do b s e r v e dd i s t r i b u t i o no ft r a f f i ca sm p u t o u t p u tf a c t o r st oe s t a b l i s ht h eb a c ks t e p p i n gt r a f f i cf o r e c a s t i n gm o d e lo fi n t e r s e c t i o n 英文摘要 t h a ti sb a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k t h e nt e s t i n gt h ep r e c i s i o no ft h em o d e la n dp u ti t i n t oa p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：i n t e r s e c t i o nt r a f f i cf l o w ；t r a f f i cz o n e ；r e c o u n to fo dm a t r i x ； n e u r a ln e t w o r k 大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果， 撰写成硕士学位论文：量圈直道路圈銮墨旦逾量厦推硒究：。除论文中已经注明 引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方 式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未 公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。 学位论文作者签名： 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学 位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论 文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本 学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到中国优秀博硕士 学位论文全文数据库( 中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社) 、中国学位论文 全文数据库( 中国科学技术信息研究所) 等数据库中，并以电子出版物形式出 版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。 本学位论文属于：保密口在 年解密后适用本授权书。 不保密口( 请在以上方框内打叫”) 日期：砂7 僻：月 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 第1 章绪论 1 1 背景介绍 ，交通运输业的发展水平是国家兴旺发达的重要标志之一。交通运输业的高速 发展，一方面促进了物资交流和人们的往来，大大的缩短了出行时间，提高了工 作效率；另一方面也带来了许多弊端，特别是汽车交通运输。近半个世纪以来， 交通拥挤、道路阻塞和交通事故频繁发生正越来越严重的困扰着世界各国的大城 市，特别是我国的交通问题尤为严重【l 】。鉴于诸多交通问题往往突出表现在交叉 口上，因此，能够合理、精确的把握城市道路网交叉口的交通流量是解决城市诸 多交通问题的必要前提和关键，这对我国城市道路交通规划和运营管理的有效进 行具有指导意义。 出于交通规划与管理的需要，人们通常采用检测器获取相关的交通信息，然 而，随着城市道路网规模不断扩大，路网不断变密，要想实现对密度如此大的道 路交通的宏观管理，就必须获得路网中绝大多数节点的交通流信息，但在我国城 市中，埋设检测器的交叉口数量还达不到全部交叉口的十分之一，其它交叉口流 量只能通过传统的人工调查法粗略获取，其弊端显而易见【2 1 。 我国各大城市都在进行不同规模的城市交通规划，交通调查成为当今诸多调 查项目中的一个重要方面，而交叉口作为制约道路交通畅通的瓶颈，对其流量和 流向特征的调查精度的要求较高。鉴于交叉口流量人工调查的繁琐性和低效性， 本研究以“贵阳市交通能力建设项目为依托，借助贵阳市交通调查相关数据， 建立贵阳市道路网交叉口流量反推模型，力求总结出一套高效、实用而又精确的 获取路网交叉口流量的方法，最终实现通过对某一区域道路网中部分路段流量的 调查，推算路网中交叉口流量的目的。 1 2 研究的目的、内容及意义 1 2 1 研究目的 本研究的主要目标是打破传统的交叉口流量人工调查方法的弊端和局限性， 总结出一套高效、实用而又精确的获取城市道路网交叉口流量的方法，用于更好 的服务城市道路交通规划与管理。本文旨在通过简单的交通调查( 包括道路网结 构调查，部分路段交通量调查和部分交叉口流量调查) ，构建出城市道路网交叉 第1 章绪论 口流量反推模型，从而推算出道路网中其他未调查交叉口的实际流量。 1 2 2 研究内容 ( 1 ) 对贵阳市划分不合理的交通分析小区重新划分并进行o d 矩阵再算，有 效解决交通小区区内出行交通量过大的问题； ( 2 ) 通过基于t r a n s c a d 交通量分配的小区o d 矩阵反推，提高小区重分后 o d 矩阵的精度，并对贵阳市道路网中交叉口的分配流量进行统计； ( 3 ) 构建基于b p 神经网络的贵阳市道路网交叉口流量反推模型。 1 2 3 研究意义 ( 1 ) 研究交通分析小区的重新划分及o d 矩阵再算的方法，为解决城市交通 规划中交通小区重分问题提供一种有效的方法论； ( 2 ) 对贵阳市交通小区o d 矩阵反推后再分配，可以直观的了解制约城市交 通的瓶颈所在，这有利于城市道路交通状况分析及管理组织方案的研究； ( 3 ) 总结一套精确实用的获取城市道路网交叉口流量的方法，可以有效避免 通过人工调查法对城市道路网中各个交叉口依次调查的繁琐性和低效性，可以更 好的服务于城市道路交通规划与管理。 1 3 国内外研究现状综述 在交通信息估计与预测的研究领域，世界各国的学者做了长期不懈的努力， 提出了很多研究方法。较早的方法主要有自回归滑动平均模型( a i 凇) 、自回归 模型( a r ) 、滑动平均模型( m a ) 和历史平均模型( h a ) 等等，这些线性预测模 型考虑的因素都较为简单，参数一般都用最小二乘法( l s ) 估计，具有计算简便， 易于实施更新数据，便于大规模应用的特点。但是，由于这些模型未能反映交通 流过程的不确定性及非线性特点，无法克服随机干扰因素对交通流量的影响。为 了适应交通流量变化的非线性特性，一种改良的具有变形参数九的回归分析模型 ( 又称b o x - c o x 法) 被应用到该领域，该模型由于增强了回归分析对非线性系统 的适应能力，所以对交通流量的预测效果有所改善，但并没从根本上解决问题【3 1 。 随着交通流预测理论研究的不断深入，学者们又提出了一批更为复杂、精度 相对更高的预测方法，大致包括非参数回归、k a r i m a 算法、谱分析法、状态空 间重构模型、小波网络、基于多维分形法、基于小波分解与重构法以及多种与神 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 经网络相关的复合预测模型等【3 一。于国强、胡建明等人给出了一种基于马尔可 夫链的交通流预测方法；宫晓燕等人提出了一种基于数据挖掘的交通流预测的方 法【7 】；c h r o b o k ，j 和w a h l e ，j 等人给出了一种基于仿真的预测方法1 8 1 。以上研 究均取得了一定的效果。 交叉口作为道路网的交通瓶颈，能够对其进行合理且精确的预测对整个路网 的交通控制和管理具有重要的意义。目前关于它的预测方法有很多，如主成分分 析法、聚类分析法、逐步回归分析法等【9 】。另外，考虑到道路网中各交叉口流量 之间存在某种复杂的非线性关系，符合人工神经网络的拟合特征。进几年的研究 表明，在交通流预测方面，人工神经网络优于k a l m a n 滤波、凇以及a r i m a 等模 型【l o l ，具有较好的适应性和稳定性，已成为交通流预测领域的常用技术被人们普 遍研究和应用，然而预测之前的数据准备往往是影响预测模型精度的关键，而目 前的相关相关研究都是集中在对神经网络的深入优化方面上，忽略了模型建立前 的数据准备过程的重要性，因此，在城市道路网交叉口流量反推研究中如何获取 用于神经网络预测阶段学习训练的较为符合实际的交叉口流量数据是本文研究 的重点。 1 。4 研究技术路线及章节安排 1 4 1 技术路线 本研究以“贵阳市交通能力建设 项目为依托，从贵阳市交通调查出发，以 m a p l n f o 、t r a n s c a d 和m a t l a b 三种软件平台为技术手段，提出一套关于城市路 网交叉口流量反推的较为实用的新方法。本文的技术路线如下图所示： 第1 章绪论 图1 1 文章结构流程图 f i g 1 1t h ef l o wc h a r to f p a p e r 1 4 2 章节安排 第一章绪论 本章节首先对研究的背景做了介绍，阐述了本文的研究目的、内容及意义， 回顾了国内外研究现状，完成了文献综述，最后给出了文章研究的技术路线及章 节安排。 第二章贵阳市交通调查与分析 本章首先概述了交通调查的基本内容，包括交通调查的目的、内容、交通分 析小区划分原理、抽样扩样方法等。然后，本文以贵阳市道路交通为对象，分别 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 阐述了贵阳市居民出行调查( p t 调查) 、贵阳市中心城区路段交通量调查以及贵 阳市中心城区交叉口流量调查的目的和实施方法，并对调查数据做了整理分析。 为下面章节的分析做好了充足的数据准备。 第三章交通分析小区的重新划分及o d 再算 ， 鉴于交通分析小区的区内出行交通量较大时会导致道路分配结果与实际交 通量之间的差距。( 在交通量分配中，区内出行交通量往往因为无法分配的道路 网上而被忽略。) 本章提出对划分不合理的交通小区进行重新划分及o d 再算原 理和方法：首先，阐述了交通分析小区分割( 包括小区空间分割和属性数据分割 两部分) 的理论方法；其次，根据贵阳市交通小区的实际划分情况及区内出行状 况，制定了贵阳市现有交通分析小区重新划分的原则，并完成了贵阳市交通小区 的空间分割及属性数据分割；最后，借助a c c e s s 数据库平台，通过v b a 语言程 序实现了o d 矩阵再算的求解。 第四章基于t r a n s c a d 交通量分配的交通小区o d 矩阵反推及交叉口的分 配流量统计 考虑到交通分析小区重新划分后o d 再算结果可能与实际情况之间存在较 大的误差，为了尽可能的削弱误差，本章利用t r a n s c a d 对o d 矩阵进行反推， 从而达到获取更精准o d 矩阵的目的。本章首先对t r a n s c a d 交通分析软件做了 简要描述，紧接着介绍了借助t r a n s c a d 进行o d 矩阵反推的流程及方法，最后 以上一章节中再算后的o d 矩阵作为初始种子矩阵完成了对贵阳市交通分析小 区的o d 矩阵的反推，并进行了精度检验。并将反推后o d 矩阵再分配，得出了 贵阳道路网中各交叉口的流量和流向特征，为下一章中反推模型的建立做好了数 据准备。 第五章基于神经网络的贵阳市道路网交叉口流量反推模型 本章节是整个研究的核心内容，作者以贵阳市中心城区道路网交叉口的分配 流量与观测流量为输入输出因子，建立了基于神经网络的贵阳交叉口流量反推 模型，并对该模型进行了精度检验和实际运用。 第六章总结与展望 本章作为本篇研究的最后部分，对文章的研究成果进行了整理、归纳，提出 了未来深入研究的几点设想。 第2 章贵阳市交通调查与分析 第2 章贵阳市交通调查与分析 2 1 交通调查概述 交通调查是指利用客观的手段，对道路交通流及有关的交通现象进行调查， 并且对调查资料进行分析与判断，从而了解掌握交通状况及有关的交通现象规律 的工作过程。交通调查是进行交通规划的前提和基础，主要是为制定交通规划体 统全面、系统而又真实可靠的实际参考资料和基础数据【2 1 。 2 1 1 交通调查的内容 交通调查包括交通流要素调查( 包括交通量、车速、密度以及与其有关的车 头时距、交叉口延误调查等) 、交通需求调查( 包括p t 调查、车辆o d 调查及货 流o d 调查) 、交通事故调查和交通环境调查四个方面。下面对路段交通量调查、 交叉口交通量调查和p t 调查分别介绍如下： ( 1 ) 路段交通量调查 路段交通量调查的目的是掌握路段交通量的时间、空间分布状态。通过收集 主要道路路段的基本信息，调查现状交通量数据，为道路通行能力计算、道路交 通状况评价提供基础数据。 其常用的调查方法有人工观测法、浮动车法、车辆感应器测定法及摄影法等。 人工观测法 在选定的地点及时间，按规定的测时时段有调查员记录通过实测断面的车辆 数。测定时要分行车方向、车辆类型进行测量。 人工观测法简便、易行，但需要较多的人力。且在长时间观测时由于工作单 调易于疲劳，故很难保证实测质量。 浮动车法 该方法是通过在测定区间内驾车反复行驶测量，求得区间内断面平均交通 量的有效方法。调查时需要一辆测试车( 应尽量避免使用警车等有特殊标志的车 辆) 保持适当的速度匀速行驶在测定区间内，车中有四名调查员分别记录行程中 的会车数( m ) 、超车数( 0 ) 、被超车数( p ) 和单程行驶时间( t ) ( r a i n ) ，则该测定区 间两行驶方向的交通量可由以下公式计算。( 其中，e 和w 表示两行驶方向) 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 ，= 塑霉等 型( 辆h ) ( 2 1 ) f 卞缈 浮动车法测量时，要求反复进行8 1 2 次，然后求取平均值作为测量值， 通常用于人力较少的情况。 车辆感应器测定法 车辆感应器是应用磁感应或超声波反射感应等方式感知车辆的通过，并可以 根据感知时间和范围同时测定车种和车辆通行速度。用车辆感应器测定交通量一 般都可实现自动记录。 使用车辆感应器测定交通量安全可靠，且适用于常年连续观测。但购置仪器 费用较高，而且需对仪器经常进行检验、维修，对测试人员技术水平的要求也较 人工观测时高【l l 】。 摄影法 在拟测定断面处的路面上作标记后，对其作定时摄影，然后对照片进行处理 即可得到交通量值。该方法成本高，其资料处理工作量大，但实测精度好，且可 节省现场实测人数。 ( 2 ) 交叉口交通量调查 交叉口交通量调查的目的是为了获得交叉口通行能力、交通变化以及高峰小 时交通量和交通组成等资料，因此调查时间应选择在高峰小时流量最大的时刻。 跟路段交通量调查比较，交叉口交通流量比较复杂，要同时记录车辆的流量 和流向，所以通常由人工记录和观测，以入口引道的停车线为观测断面。在各进 口道出分别安排调查员记录进入交叉口车辆的流向及流量2 1 。 对于大型的环形交叉口，其调查方案与十字交叉口略有不同，需要单独制定 调查方案，除了在进口道处设置观测点外，还需要在环道上设置观测断面，并统 计经过各断面的车辆数。最后，根据以上所测数据可以计算出个进口道直行、左 转车辆数。 另外，对于多路相交的交叉口或畸形交叉口，按照正常的观测方法般难以 观测得到车辆流向，因此需要调查各进口道车辆的车型和牌照号码，然后编制计 算机程序，计算出各种车型的流量和流向。 ( 3 ) p t 调查 p t 调查即居民出行调查，它是城市交通规划中最基础也是最重要的调查工 第2 章贵阳市交通调查与分析 作，是以掌握一天中城市居民的个体出行特征、了解城市交通主体和人的出行活 动规律为主要目的的调查活动，能将人的出行活动视作交通形成的细胞，据此研 究交通的产生和分布【1 2 1 。 p t 调查的内容一般包括出行者的个人情况、家庭情况及其一天内所有的交 通出行的情况。记录的出行特征包括出行的起点、终点、由起点到终点所利用的 交通方式、出发n 达时刻、出行的目的等。通过居民出行调查，我们可以宏观 地掌握城市居民出行的基本特征和流动规律，为研究城市交通，解决存在的交通 问题提供科学的依据。 常采用的p t 调查方式是家庭访问调查法，即在调查区域对抽样对象实行家 庭走访，有调查员当面了解全体家庭成员的日常出行情况。这种方法调查内容相 对真实可靠，回收率高，是p t 调查普遍采用的方法。 2 1 2 交通小区的划分原则 调查区域确定后，要将调查区域分为若干调查小区，这是交通研究的最小分 析区。确定交通小区的目的是确定出行起讫点的空间位置，并且是分析交通特征 的基础单元。交通小区划分一般可遵循如下六大原则【2 】： ( 1 ) 同质性。区内的土地利用、经济、社会等特性应尽量一致。 ( 2 ) 以铁路、河流等天然屏障作为分区的界限，不但资料准确，且易于核对。 ( 3 ) 尽量配合行政区的划分，这样可以最大限度的利用政府的统计资料。 ( 4 ) 分区的过程中要充分考虑城市道路网。 ( 5 ) 保持分区的完整，避免同一用途的土地被分开。 ( 6 ) 分区越小，计算数据越多，成果就越细，但工作量也越大。反之，工作 量小，但有可能掩盖该范围内的交通特点。通常交通量分散的郊区分区可以大些， 交通量集中的市区分区划分可以小些。 2 1 3 交通调查的抽样及扩样方法 鉴于现实调查中调查对象往往规模庞大，要对其进行全面调查不仅需要大量 的人力，而且要求有数目巨大的经费作支撑，因此，交通调查中往往涉及抽样调 查的概念。抽样调查是从调查对象的总体中随机抽取一部分进行调查，并且据所 获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而达到对总体 的正确把握和认识的一种有效调查办法 2 1 。 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 交通调查中所选取的样本量的大小是影响调查精度的关键因素，如果样本量 太大，达到预定研究目标和精度的费用较高；相反，样本量较小，调查结果很难 有代表性，将严重影响全样本的精度。 居民出行调查是典型的简单随机抽样调查，其样本量的大小通常取决于城市 规模和预期精度两个方面。我们常采用美国交通部给出的交通调查抽样率推荐 值，如表2 1 所示【1 3 】。 表2 1美国交通部推荐交通调查抽样率 t a b 2 1t h es a m p l i n gr a t eo f t r a f f i cs u r v e yr e c o m m e n d e db yu s d e p a r t m e n to f t r a n s p o r t a t i o n 抽样调查的关键在于通过对样本量特征进行扩样，恢复总体对象特征。具体 来讲，对每一个小区的调查结果乘以相应的拓展系数即可，拓展系数计算如下： 0 【= 丽t ( 2 2 )0 【= l z z ) s 一口一6 其中， 仪一书展系数 r 一一总体数量 s 一一样本量 口一一实际调查中不合格的样本数 b 一一样本中无回收数 2 2 贵阳市居民出行调查 2 2 1 调查范围和调查对象的界定 ( 1 ) 调查范围 本次居民出行调查的范围为贵阳市行政区，包括贵阳市中心城区( 南明区、 第2 章贵阳市交通调查与分析 云岩区、白云区、花溪区、乌当区、小河区) 、息烽县、开阳县、修文县和清镇 市( 俗称三县一市) 。 ( 2 ) 调查对象 本次居民出行调查的对象为调查区域内居住的常住人口( 含暂住人口) 和流 动人口( 这部分调查在旅馆、工地和客运交通枢纽内实施) 。 常住居民出行调查采用随机抽取被调查家庭，然后由调查人员以家访的形式 调查该家庭6 岁以上成员全天的出行情况，调查表格见附录。 2 2 2 交通小区的划分及抽样情况 ( 1 ) 交通小区的划分 本次调查包括贵阳中心城区内的6 个行政区以及息烽县、开阳县、修文县和 清镇市等三县一市的城关镇和主要乡镇。由于“三县一市 与中心城区空间距离 较大，因此调查时采用了按地区划分交通小区的方法。即在中心城区实施居民出 行调查时，将中心城区划分为7 9 个小区( d 编号1 7 4 ，8 1 8 5 ) ，而将息烽县、 开阳县、清镇市、修文县分别设为7 5 、7 6 、7 7 和7 8 号小区，具体情况如图2 1 所示。 贵阳市道路网交叉1 2 1 流量反推研究 图2 1 贵阳中心城区的交通小区划分情况 f i g 2 1d i v i s i o no f t r a i i cz o n ei nt h ec e n t e ro f g u i y a n g ( 2 ) 抽样情况 本次居民出行调查是严格按照城区抽样率2 、其他地区抽样率1 5 执行 的。中心城市( 南明、云岩、乌当、小河、花溪、自云) 出现总体抽样率平均值 介于1 5 到2 之间的原因是上述6 个行政区中有部分农村社区。在针对这些农村 社区实施调查时，我们和社区干部都认为农村社区的居民较为分散，且出行特征 相似，因此将部分农村社区的抽样率改为1 5 。“三县一市 的抽样率为城关 第2 章贵阳市交通调查与分析 镇2 ，其他的主要乡镇的抽样率为1 5 。因为篇幅的原因，各社区的详细抽样 清单( 包括所属小区编号、社区名称、社区总人口数、社区总户数、社区抽样户 数等) 在这里不一一陈列，对数据初步处理后所得到的以各个交通小区为单位的 抽样率如表2 2 所示。 计算公式如下： s q 0 l ，= 土= 一1 0 0 ( 2 3 ) i m 一。一 f l 式中： 仅，一一编号为i d , 区的抽样率 s 仉一一小区中口社区的抽样户数( 或人i ：1 数) z 一- i d , 区中总户数( 或人1 2 数) 表2 2 贵阳市交通小区抽样情况 t a b 2 2 s a m p l i n gr a t i oo ft r a f f i cs u r v e yi ng u i y a n g 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 2 2 3 调查数据分析 ( 1 ) 出行的时间特征 贵阳市不同时间段的出行次数分布如表2 3 、图2 2 所示，可以明显地看出 中心城区、清镇市、开阳县、修文县的出行具有早高峰和晚高峰两个明显的峰值。 早高峰出行的比例差别不大，基本在1 5 4 7 1 6 3 2 ，而晚高峰出行比例的差别 较大，晚高峰出行比例最大的是中心城区，占全天出行的1 4 2 8 ，开阳县较小， 占全天出行的1 0 7 6 。息烽县的出行具有明显的早高峰，但晚高峰不明显。根 据出行时间分布可知，若以小时为统计单位，贵阳市的全方式出行的早高峰为 7 ：0 0 8 ：0 0 ，晚高峰为1 7 ：0 0 分1 8 ：0 0 。 表2 3 不同时间段的出行数量 t a b 2 3t r a v e l sq u a n t i t ya td i f f e r e n tt i m e 第2 章贵阳市交通调查与分析 1 4 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 ， l o _ j b 修文具1 i 1 5 | 刃 1 2 $ a 一 9 毒 6 | | 3 r k 心p 心p 心pp 毋ppp 心p 夕户夕夕夕夕。夕夕卢户夕夕夕夕夕夕夕。夕夕夕。少夕 、爹爹爹爹爹爹妒妒梦爹 图2 2 不同时间段的出行次数分布情况 f i g 2 2d i s t r i b u t i o no ft r a v e lt i m e sa td i f f e r e n tt i m er a n g e s ( 2 ) 不同时间出行的出行目的 本次调查将居民的出行目的分为上班、上学、回家、公务、回单位、 娱乐、探亲访友、旅游、 表2 4 所示，可以看出早 看病、其他等1 1 种。高峰小时的出行目的分布 高峰时段的出行目的以上班、上学为主，晚高峰 出行目的几乎都是回家。( 占到了全部出行的9 5 左右) 购物、 情况如 时段的 第2 章贵阳市交通调查与分析 表2 4 高峰小时的出行目的分布 t a b 2 4t h ed i s t r i b u t i o no f t r a v e lp u r p o s e sa tt h ep e a k - h o u ri ng u i y a n g 早晚高峰小时出行目的分布( ) 出行目的 中心城区息烽县清镇市开阳县修文县 早高峰晚高峰早高峰晚高峰早高峰晚高峰早高峰晚高峰早高峰晚高峰 ( 3 ) 晚高峰小时时段各小区之间出行方式分担率 本次调查中将居民的出行方式划分为步行、自行车、摩托车、公共汽车、单 位班车、出租车、小汽车和其他( 主要包括货车) 共八类，为了能够了解晚高峰 小时时段各小区对之间出行方式的分担率状况，作者完成了各o d 点对之间在晚 高峰小时的出行方式分担率，参见表2 6 所示。 ( 4 ) 晚高峰小时各交通小区间机动车o d 分布 晚高峰小时机动车样本o d 分布 调查中各出行方式对应标准小汽车换算系数采用表2 5 所示。 表2 5 标准车( p c u ) 换算系数表 t a b 2 5 t h ec o n v e r s i o nf a c t o rt a b l eo fc a ru n i t ( p c l d 该处所指的机动车包括出租车、小汽车和其他三类，由于公共汽车与单位班 车的走行路线是固定不变的，不适用于交通分配过程，因此将二者在机动车的统 贵阳市道路网交叉口流量反推研究 计中剔除。 注：下文中所说的机动车均指出租车、小汽车和其他三类。且以下均是对晚 高峰小时时段内交通特征进行分析。 晚高峰小时各交通小区间机动车样本o d 分布计算如下： d d 曷= o p s 叫仉a 叫屯( p c u p h ) ( 2 4 ) 艉 f 式中： c 咙一一剔除公共汽车、单位班车和其他类车型后，由f 至眇小区的机动车样本o d 例呒，一一晚高峰小时由f 至妙小区的全方式样本量 ，7 二，一一晚高峰小时由i y ：u j d , 区第a 种出行方式的分担率 无一一第a 种出行方式对标准小汽车的换算系数 m 一一机动车出行方式集合 据此计算结果如表2 6 所示，鉴于整个数据表占用文章篇幅太大，此处仅陈 列了部分内容以供参考。 剞椒懈8 皿星嗣 丑越霉 ooo oo oo ooooo oo o oo o d_hdhdd hv - o _ hh h h hh nn 普举赣上蠹圈星孥罐上豁v 。一 o n o 0o o o o o o o o o 0 o o o n on 嶂o 0 o o o o o o o o o 0 o o o o o o o o o oo o o o - oo o o o oo o o o 0o o o 0o卜o in io卜 o o 0o o oo o 0o o oo o 0o o oo o oo o oo o oo o 0o o oo o oo o oo 一oo o 0n 甘0o o 0呻n 0 o o 0o o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo o 0o o oo o oo o oo o oh o 0o o 0一o oo o oo o o o n 0o oo o oo o - oo n 0ooo o oo o oo o oo o oo o oo o o曲曲oo 甘io 【 n o h oo oo o oo o oo n - 000o o oo o oo o 0o o oo o oo o - 0卜o 0i oo o o_ n 0o 0 o o oo o 0o o oo o 0o o 0o o oo o 0o o 0o o 0o o oo o 0o o oo o oh oo o oo o oo n oo o 0 o o oo o 0o o 0 o o oo o 0o o oo o oo o 0o o oo o 0o o oo o 0o o 0n o oo o 0o o 0o o 0o o o n o 一 o o 0卜崎0o o 0o 0o h oo o o- on 0o o oo o oo o o卜田o 卜一 o o o甘0 o o 一 n 卜 o 0 o o 0卜h oo o 0o 甘0o o oo o oo o三1 oo o oo o 0o o 00寸【0o o 0n o 0n h 0n o 0 o 一 。一n卜n zo i o o峨甘0卜0卜o崎0 一一 n h o 卜。卜旧o o 一n o o i 寸9 【 o 寸0一一o 卜o oo 0o 寸0o n oo0o o卜口oo曲卜0卜o 0旧oo【on h o卜o 0 o o 0 o o oo o oo o 0o o 0【o 0h oo o oo o oo o 0o o oo o 0o o o【0o o 0卜一oo o oo o o o o o 0o o 0o o oo o oo 0n 0o o oo o 0o o oo o oo o oo o oo o oo o oo oo o o【o 0 o o o o o oo o oo o oo o 0o o oo o oo o 0 o o 0 o o oo o oo o 0o o 0o o oo o on o oo on o 0 o o 0o o oo o oo o oo o oo o 0o o 0o o 0o o oo o oo o oo o oo o oo o oo o oo oo o o o o o n oo 02 oo n oo o 0o n 0o o o卜h oo一i o卜h 0n oo o 0o 0oo 0卜叶0卜0 n n n 【 一一一一 【 一 【 一 。一 卜n 一 n o o甘一。 卜曲曲n 曲一甘 。竹门 o 【 旧一呻一 卜寸 一 i山joqvqo 咖口。抖蒋暴 害、f，髫恒磐 醑 _ f 太 瓣 罩焱 醑 晕太 路 鼋太 鼯 晕众 辞 早太 醑 晕焱 醑 晕太 。式 o 【 卜一 卜【 呻0 n 0 o o 晕球 f 妊幕署 宰蛩 妊船 o 戢 p 荟逞斟 妊故愈 繇垛激辎flu(i国斛翠条幅恹e i f l o c )i四oq比cco oli_：l四qqi_ii爵oulloio_oe k o 一。 删恬求qo将棼*臀窭苔、f警惺晷式样 “q 月卜 嚣求奸祀零圈愀悟医敲 褂n 扶 量阳市道路舟交叉口流造反推研究 晚高峰小时样本o d 扩样 由高峰小时出行目的分布分析( 表24 ) 可知，贵用市晚高峰小时对段由9 5 左右的出行是以回家为目的，园此，在对样本o d 进行扩样时应以吸引小区的抽 样率韵倒数作为相应的拓展系数计算。扩样公式如下： 。喝= o 噶吉 25 ) 其中： o 口= 一一从压时小区全机动车0 d 量 o d 墨一一从r 至崎小区机动车样本o d 量 a 一一j 小区的抽样率 交通小区的区间出行的空间分布特征 贵阳市晚高峰小时时段机动车出行期望线( 流量 3 0 车次) 如图2 3 所示， 由图可以清楚的看出，晚高峰小时内三县一市与市中心区域之间几乎没有交通发 生吸引( 均在3 0 车次p h 阱下) 。 图2 3 贵阳市晚高峰小时机动车出行期望线( 流量 3 0 车次) f i 9 23 t h ed e s i r e l i n e o f v e h i c l e i r i p sa te v e n i n g p e a kh o u r i n g u i y a n g ( f l o w 3 0 ) - 1 9 一 第2 章贵阳市交通调查与分析 交通小区的区内出行特征 通过统计容易得到贵阳市各交通小区在晚高峰小时内的区内出行( 机动车) 交通量，如表2 7 和图2 5 所示： 表2 7 贵阳市交通小区抽样调查的区内出行交通量 t a b 2 7 t r i pt r a f f i cv o l u m eo fi n z o n ei ng u i y a n g 一量堕翌壅墅旦奎墨旦堕量垦苎塑塞 图2 4 贵阳市晚高峰小时内区内出行( 机动车) 交通量点密度图 f i 9 2 4 t h ed i a g r a mo f d o t d e n s i t yo f v e h i c l e