南宁报告二-交通模型报告.doc

专题报告之二专题报告之二 南宁市城市交通模型建立及应用南宁市城市交通模型建立及应用 上海市城市综合交通规划研究所 南 宁 市 城 市 规 划 设 计 研 究院 南 宁 市 公 安 局 交 通 工 程 科 研所 委托单位 委托单位 南宁市城市规划管理局 南宁市交通警察支队 编制单位 编制单位 上海市城市综合交通规划研究所 南宁市城市规划设计研究院 南宁市公安局交通工程科研所 参编单位 参编单位 南宁市交通局 南宁市建设局 南宁市公共汽车总公司 项目总负责人 项目总负责人 陈必壮 上海市城市综合交通规划研究所总工程师 高级工程师 上海市城市综合交通规划研究所上海市城市综合交通规划研究所 所长 陆锡明 总工程师 陈必壮 项目负责人 陈必壮 项目研究人员 吴元祥 杨立峰 周文毕 王 祥 赵鸥来 刘 伟 南宁市城市规划局南宁市城市规划局 局长 黄善武 项目研究协作人员 黄善武 朱 沫 廖 波 宁 茜 何 岩 阮明煜 梁奕卫 张 斌 南宁市交通警察支队南宁市交通警察支队 支队长 杨少康 项目研究协作人员 杨少康 李秋生 罗义学 肖 煌 李子龙 谭守义 南宁市城市规划设计研究院南宁市城市规划设计研究院 院长 封 宁 项目研究协作人员 朱炜宏项目研究协作人员 朱炜宏 李李 虹虹 涂海江涂海江 1 综合交通规划模型建立与检验综合交通规划模型建立与检验 1 1 人员出行模型建立及检验 1 1 1 模型框架 图 1 1 综合交通规划及模型框架图 1 1 2 交通分区说明 本次南宁市综合交通规划范围为三环公路以内区域 即南宁市总体规划界定的中心城区范围 区域面积 374 2 平方公里 目前城市用地面积 112 平方公里 依据交通小区划分原则 将所辖区域划分成 165 个交通小区 14 个交通大区 6 个地带 再考虑对外交通 另加 10 个道口点 共计 175 个交通小区 具体划分情况见现状分 析报告 为便于现状与规划对比 以及交通预测分析 我们在交通小区划分时 已将城市未来发展方向和用地 规划考虑进去 因此 现状交通小区与规划交通小区是一致的 大区是结合现状南宁市城区行政区划和城市总体规划分区划分的 1 6 个大区基本与目前城区各分区的名 称和范围一致 其中将新城区拆分成两个大区 即南湖分区和新城区 7 14 个大区基本属于目前郊区范围 按照南宁市总体规划分区划分界定的 如 7 大区为总体规划中沙井片区 8 为凤岭分区 为更显著反映不同区域出行特征 根据各地区地理位置和土地使用特征及开发强度 将南宁市区分成 6 个 地带 地带 1 为南宁市中心区 相当于中央商务区 CBD 商业和人口密集区 界域为邕江北一环内 地带 2 为邕江北仅次于中心区密集区 界域为邕江北一环与二环之间地区 地带 3 为邕江南中心区 界域为邕江南二 环以内地区 地带 4 为邕江北二环与三环间属于发展空间大的新区 地带 5 为邕江南二环与三环间发展区 地 带 6 为部分新区和郊区 界线为三环与高速公路环 间地区 包括邕宁县的大 沙田开发区 战略 目标 政策 中远期综合交通规划 道路网络系统规划 公共交通系统规划 对外交通系统规划 交通管理系统规划 停放车系统规划 交通预测模型 出行生成模型 出行分布模型 方式划分模型 车辆分配模型 客流分配模型 外部环境条件 社会经济发展规划 城市总体规划 有关发展政策规划 土地使用分布预测 用地特征分析 人口分布预测 岗位分布预测 现状基础资料 社会经济 人口岗位 车辆拥有 对外运输量 交通设施 交通管理 政策 法规 交通调查 居民出行调查 车辆出行调查 流动人口调查 公交客流调查 道路流量调查 吸引点调查 停放车调查 现状交通分析 居民出行特征 车辆出行特征 道路系统分析 公共交通系统分析 停放车系统分析 对外交通系统分析 国内外城市比较 交通政策 交通特征 交通系统发展状况 交通发展预测 车辆发展预测 道路交通需求预测 客流需求预测 对外交通需求预测 停放车需求预测 交通战略研究 交通战略目标 交通战略功能 交通战略措施 交通战略协调机制 战 略 调 整 交通评价系统 近期交通建设计划 道路改善 公共交通改善 交通管理改善 重大交通项目排序 近期交通政策研究 公共交通发展政策 车辆发展政策 合理交通结构 停车系统政策 交通与环境政策 模 型 应 用 外部影响 1 1 3 出行生成模型及检验 根据南宁市居民出行调查结果分析 南宁市和国内许多城市一样 基于家的出行占很大比例 同时 随着 社会经济发展 生活水平提高 非基于家活动将会较大增加 为此 将出行目的分为三类 即基于家的工作出 行 HBW 包括上学 HBWS 基于家的其它出行 HBO 和非基于家的出行 NHB 分别进行出行产生量和出行 吸引量的预测 1 1 3 1 出行产生模型及验证 出行产生量预测采用交叉分类中产生率法 具体公式见 1 1 根据 2000 年居民出行调查 得到现状居民 分目的出行情况 见表 1 1 出行模型现状检验情况 见表 1 2 Pi RikTik 1 1 式中 Pi i 区的出行产生量 Rik i 区第 k 种出行目的的出行率 Tik i 区第 k 种出行目的人口数 表 1 1 现状居民日出行发生率 人均出行发生率核心区 地带 1 一环与二环间二环与三环间三环外全市 基于家工作出行1 211 271 050 701 07 基于家的其他出行 包括上学 1 511 151 131 041 15 非基于家的出行0 430 190 170 120 19 全目的出行3 152 612 351 862 41 表 1 2 出行模型检验情况 绝对误差 分目的出行核心区 地带 1 一环与二环间二环与三环间三环外全市 基于家工作出行 包括上学 8 5 7 7 9 4 10 2 8 9 基于家的其他出行9 6 10 1 9 7 8 4 9 6 非基于家的出行11 3 12 1 12 8 11 9 12 0 从模型检验结果 见表 1 2 绝对误差在 8 13 范围内 达到交通预测精度要求 相对而言 非基于家 的出行预测误差较大些 主要与目前该出行样本少有关 另外 通过实际调查值与模拟值 进行回归分析表明 预测模型也达到检验标准要求 1 1 3 2 出行吸引模型及检验 根据居民出行特征和未来可能得到相关用地资料 将出行模型划分成如下三种出行目的 基于家的工作出行 基于家的其它出行 包括上学 非基于家的出行 对于出行吸引模型 我们采用多元回归方法 不同出行目的的吸引量 是与城市用地特征和工作岗位密切 相关 而不同区位 不同交通可达性 其相同用地性质和同样岗位数 出行吸引量有显著差异 为此 根据不 同区域用地和出行特征 进行相应回归分析 对回归变量 采用逐步回归和相关变量统计检验方法 进行组合 和筛选 最终得到分区位和分目的出行吸引模型 检验误差见表 1 3 1 地带 地带一 核心区 调查报告中地带 地带二 二环以内核心区以外区域 调查报告中地带 和地带 地带三 二环与三环之间区域 调查报告中地带 和地带 地带四 新区及郊区 调查报告中地带 2 居民出行吸引模型 基于家的工作出行 HBW 地带一 Y 2 09 商业用地 金融用地 医疗卫生 4 73 行政用地 科研用地 1 23 居住人口 R2 0 55 地带二 Y 0 99 工业岗位用地 仓储 市政用地 0 83 商业用地 金融用地 医疗卫生 3 33 行政用地 科研用地 0 78 居住人口 R2 0 69 地带三 Y 0 98 工业岗位用地 仓储 市政用地 0 09 商业用地 金融用地 医疗卫生 1 21 行政用地 科研用地 0 76 居住人口 R2 0 58 地带四 Y 0 29 工业岗位用地 仓储 市政用地 1 22 商业用地 金融用地 医疗卫生 0 47 行政用地 科研用地 0 36 居住人口 R2 0 58 基于家的其他出行 HBO 地带一 Y 2 15 商业用地 金融用地 科研教育用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 1 70 居住 人口 R2 0 57 地带二 Y 1 33 商业用地 金融用地 科研教育用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 81 居住 人口 R2 0 54 地带三 Y 0 04 商业用地 金融用地 科研教育用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 88 居住 人口 R2 0 55 地带四 Y 0 94 商业用地 金融用地 科研教育用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 60 居住 人口 R2 0 67 非基于家的出行 NHB 地带一 Y 0 38 行政用地 商业用地 金融用地 文化娱乐用地 医疗卫生用地 科研教育用地 0 22 居住 人口 R2 0 52 地带二 Y 0 19 行政用地 商业用地 金融用地 文化娱乐用地 医疗卫生用地 科研教育用地 0 14 居住 人口 R2 0 59 地带三 Y 0 001 行政用地 医疗卫生用地 科研教育用地 0 16 居住人口 R2 0 67 地带四 Y 0 41 行政用地 商业用地 金融用地 文化娱乐用地 医疗卫生用地 科研教育用地 0 06 居住 人口 R2 0 70 3 模型检验 表 1 3 出行吸引模型检验误差表 地带基于家工作 HBW 基于家其他 HBO 非基于家 NHB 地带一7 1 1 地带二3 1 1 地带三 4 10 4 地带四 6 1 3 合计1 3 1 1 1 4 出行分布模型建立及检验方法 1 1 4 1 出行分布模型基本原理 出行分布模型常用有增长系数法如 FRATA 法等和重力模型法 南宁是快速发展中城市 未来用地发展变 化很大 因此 分布模型宜采用重力模型法 出行分布模拟中各交通小区间出行时间 取各种方式中最少时间 值 而且 对自行车和摩托车及其他机动车考虑不同存取车的端点时间 重力分布模型函数形式见公式 1 2 1 2 F t A F t A P ijj ijj i j ij T 式中 Tij是 i 交通小区至 j 交通小区的出行量 Pi是起点小区 i 的出行产生量 Aj点小区 j 的出行吸引量 tij是小区 i 至小区 j 的出行时间 F tij 为阻抗函数 有各种函数形式 本模型采用 Gamma 函数 该函数具有可避免重力模型出现短距离出行 比重过大的优点 具体函数形式见式 1 3 1 3 ij ctb e ijij ta F t 式中 a b c 是需要标定的模型参数 1 1 4 2 HBW 出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了 HBW 的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 4 表 1 4 HBW 的 Gamma 函数中三个参数标定值 abC 223 24 2 632 0 0278 R2 0 985 模型检验除以上阻抗函数标定中回归分析检验外 还通过最终使模型计算 OD 表与调查 OD 表在平均出行 时间 出行时段频度分布 区内出行比例等指标差异度在可接受范围内为检验标准 表 1 5 为模型检验情况 表 1 5 HBW 分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值28210218 610 0 观测值43546918 310 2 1 1 4 3 HBO 出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了 HBO 的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 6 表 1 6 HBO 的 Gamma 函数中三个参数标定值 AbC 340 91 2 788 0 0334 R2 0 988 表 1 7 为模型检验情况 表 1 7 HBO 分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值33463218 210 0 观测值40218217 910 1 1 1 4 4 NHB 出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了 NHB 的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 8 表 1 8 NHB 的 Gamma 函数中三个参数标定值 AbC 24 1 1 941 0 0258 R2 0 966 表 1 9 为模型检验情况 表 1 9 NHB 分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值3452920 910 9 观测值4525020 711 0 1 1 5 出行方式模型 1 1 5 1 出行方式模型建立方法 方式划分预测难度相当高 国内外经验表明 应从宏观上进行总量把握 即从战略 政策上确定各种交通 方式发展方向及在城市交通中功能地位 微观上建立合理的方式模型 以确定交通单元间交通活动量方式分担 比例 最后结合宏观和微观综合分析 确定方式比例 本次预测中 方式划分分为步行 自行车 摩托车 公 交 出租车 客车六种方式 机动车方式 包括摩托车 出租车 客车 出行比例 还要从车辆发展趋势 政策 导向等因素 结合车辆交通预测模型 进行平衡匹配 以确定出行比例结构 其理由目前南宁机动车出行以公 务车为主 以居民用地出行比例还很低 单从人员出行得到机动车出行情况 特别是客车 往往准确程度相对 较低 出行方式模型建立是一项复杂技术 受出行者经济水平 年龄特征 各种交通方式出行成本和交通设施服 务水平以及交通政策等诸多因素影响 目前出行方式微观预测有多种方法很多 如转移曲线法 转移点法 马 尔柯夫概率转移 LOGIT 和距离曲线法 从 国内大量研究表明 采用距离曲线较符合我 国城市交通特征 即一般短距离出行以非机 动化方式为主 如步行 自行车 中等距离 以摩托车 出租车为主 长距离出行以客车 公交出行为主的特征 图 1 2 为南宁市区现 状各种方式距离分布曲线 本次方式划分采 用距离分布曲线 在预测中再结合政策分析 交通设施变化 出行成本费用及现状距离分布曲线进行应用和校核 表 1 10 不同距离分布下方式结构比例 距离分布公交客车出租车摩托车自行车步行小计 0 12 63 3 57 1 15 19 12 24 61 48 93 100 00 1 22 98 5 11 1 78 25 13 31 04 33 96 100 00 2 35 95 8 57 3 83 37 14 33 83 10 68 100 00 3 47 90 11 74 4 14 40 76 28 18 7 29 100 00 4 59 33 13 26 3 34 43 62 24 22 6 23 100 00 5 610 16 13 97 3 25 47 84 22 11 2 66 100 00 6 712 83 12 38 3 05 53 36 16 37 2 01 100 00 7 812 42 14 13 3 80 49 88 17 49 2 28 100 00 8 914 12 10 01 3 49 52 13 17 27 2 97 100 00 9 1019 94 20 62 5 28 42 74 8 57 2 85 100 00 10 1117 93 17 94 2 94 41 53 16 29 3 36 100 00 11 129 98 23 62 9 10 42 79 13 70 0 81 100 00 图1 2 各种方式在不同出行距离下比例结构 0 00 10 00 20 00 30 00 40 00 50 00 60 00 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 距离 公里 比例 公交 客车 出租车 摩托车 自行车 步行 1214 31 28 18 4 85 41 98 9 39 1 29 100 00 小计5 84 8 07 2 56 31 68 26 57 25 28 100 00 1 1 5 2 出行方式模型标定 模型基本函数形式如下 Pkij a exp b tij c 1 4 式中 Pkij表示 I 交通小区至 j 小区第 k 种方式承担比例 tij表示距离成本 a b c 参数 步行划分模型标定 标定结果如下 Pwij 0 727exp 0 49tij R2 0 77 自行车划分模型标定 标定结果如下 Pbij 0 192exp 0 089 tij 2 5 R2 0 69 摩托车划分模型标定 标定结果如下 Pmij 0 198exp 0 035 tij 3 R2 0 89 出租车划分模型标定 标定结果如下 Pxij 0 047exp 0 058 tij 3 5 R2 0 67 客车划分模型标定 标定结果如下 Pcij 0 085exp 0 125 tij 4 R2 0 59 公交划分模型标定 标定结果如下 Ptij 0 091exp 0 144 tij 5 R2 0 73 模型应用时 还必须对每一交通小区间方式比例进行归一化 因为按照模型计算得到的 比例总和可能不 等于 100 同时 规定出行距离都在 500 米以上 表 1 11 表 1 20 为主要交通方式划分检验情况 从表中可 见 模型计算值与调查值误差基本在 15 15 之间 但出租车 客车误差相对较大 需要结合车辆模型校 核使用 表 1 11 地带间自行车出行比重模拟值与计算值误差表 地带 P地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差 117 14 2 4 23 39 21 46 90 5 6 79 69 10 21 3 90 22 16 32 00 48 08 56 66 68 70 319 90 29 30 37 80 4 5 06 58 88 611 50 417 77 21 14 3 5 70 45 89 59 81 6 7 33 518 03 25 27 31 18 4 7 60 512 16 6 9 60 616 70 27 60 3 5 70 4 8 60 5 6 55 6 3 07 表 1 12 地带间公交出行比重模拟值与计算值误差表 地带 P地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差 117 14 2 4 23 39 40 49 21 56 90 69 10 21 3 90 22 16 38 70 42 00 58 08 68 70 319 90 29 30 310 20 47 80 5 5 06 611 50 417 77 21 14 312 40 4 5 70 55 89 6 7 33 518 03 25 27 3 3 70 41 18 5 7 60 6 9 60 616 70 27 60 39 80 4 5 70 5 8 60 6 3 07 表 1 13 地带间摩托车出行比重模拟值与计算值误差表 地带 P地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差 117 75 2 7 18 3 8 80 4 4 93 5 6 56 6 1 84 21 6 87 21 22 3 7 99 4 2 54 5 1 55 6 7 35 31 7 45 2 7 11 310 90 4 5 06 50 80 6 3 01 41 3 65 2 1 37 3 6 89 45 11 5 5 79 64 36 51 6 46 2 2 45 30 87 4 9 78 53 41 68 45 61 0 16 2 6 97 3 1 65 44 18 56 61 67 90 表 1 14 地带间出租车出行比重模拟值与计算值误差表 地带 P地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差 11 7 70 2 9 20 3 10 10 4 10 20 5 7 10 615 30 21 11 20 2 5 00 316 30 4 3 20 56 10 6 3 98 314 00 210 20 317 30 4 13 00 517 30 616 70 41 9 90 2 8 40 3 12 40 411 70 5 13 10 615 10 51 1 89 29 80 315 40 41 51 517 30 611 10 6118 20 2 2 90 34 80 412 30 517 90 616 80 表 1 15 地带间客车出行比重模拟值与计算值误差表 地带 P地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差地带 A误差 1110 50 2 9 86 3 8 50 46 75 512 60 67 40 21 10 69 211 20 3 12 70 4 12 11 54 59 6 8 85 31 13 20 2 11 50 314 50 48 31 5 10 70 6 12 90 410 56 2 6 80 36 50 44 14 513 70 62 79 5115 20 24 23 3 12 70 411 90 55 20 69 20 613 60 2 5 17 3 11 80 47 80 59 80 6 3 70 1 1 6 公交分配模型 1 1 6 1 公交分配模型 1 基本原理 国际上通用公交客流分配模型有动态多路径概率法和最优战略分配法 动态多路径概率法较适合车流分配 往往难以考虑诸如影响客流分配的上车 下车 候车和步行等时间因之综合因素 而且 其分配机理常与客流 路径选择有差异 因此 本项目中我们采用最优战略分配法 其基本原理概述如下 目标函数 MIN tlvl W Li Vi 1 10 式中 tl 路段上公交运行时间 vl 路段上断面客流量 W Li 线路节点 i 上乘客等待综合时间 Vi 线路节点 i 上客量 目标函数涵义即寻求线路上的总人小时和节点站台上的总候车人小时的总和最小的路径选择方案 算法分为寻找最佳乘车方案和分配乘客流量两部分 算法过程在此不作阐述 模型特点 1 采用加权的综合时间因子 包括候车 上下车 步行和乘车等多个因素 2 采用多线路概率计算 按乘客综合时间最少的原则选择可乘线路 按线路行车间隔等因素决定线路的优 先级别 3 公交站点上的上下客与公交车进出站的情况差别很大 可以区别大型集散点与一般站点 2 客流分配模型参数标定 主要分配参数标定如下 上车时间 从车站到车内的时间 0 1 分 上车时间权重 15 候车时间因子 0 5 即取实际行车间隔时间的 50 候车时间权重 1 2 步行时间权重 1 15 3 客流分配模型检验 为检验模型精度 我们选择越邕江的桥梁 跨铁路的道路及骨干道路部分断面的分配客流量和实测客流量 进行对比 结果见表 1 16 表 1 17 所示 从检验结果可见 分配模拟绝对误差基本在 10 以内 越江及跨铁路客流总误差仅为 2 19 道路断面客 流总误差为 3 33 满足客流模拟分配精度要求 另外 对主要支路也进行对照分析 其绝对误差也基本控制 在 10 以内 表 1 16 越邕江桥梁及跨铁路断面公交客流分配误差表 人次 桥名模拟值实测值误差 邕江大桥57656580020 60 邕江二桥715071990 69 白沙大桥72426460 10 80 北大路414954588510 58 新阳路1501813171 12 30 五一路1196310803 9 70 北爱路356563932610 29 北湖路1712416266 5 01 望州路619167619 21 合计1994952038732 19 表 1 17 骨干道路部分断面公交客流分配误差表 人次 范围模拟值实测值误差 民族大道 朝阳路 新民路 2032922112 8 06 东葛路 新民路 古城路 1464716212 9 65 古城路 建政路 东葛路 1119412537 10 71 园湖北路 建政路 东葛路 68867788 11 57 民主路 思贤路 园湖北路 2172122690 4 27 人民东路 民主路 友爱南路 3840240954 6 23 朝阳路 济南路 华东路 62391589325 87 中华路 朝阳路 友爱南路 40350388363 90 明秀东路 北湖北路 友爱南路 944110312 8 44 西乡塘路 西大大门 2866430641 6 45 江南路 平西路 福建路 3893542042 7 39 合计292960303056 3 33 1 2 车辆模型建立 1 2 1 车辆发生模型建立 1 地带 地带一 核心区 调查报告中地带 二环以内核心区以外区域 调查报告中地带 和地带 地带二 二环以外区域 调查报告中地带 4 5 6 2 车辆发生模型 1 大客车 全市 Y 0 0237 商业用地 金融用地 医疗卫生 0 0165 行政用地 科研用地 0 0237 居住人口 R2 0 52 误差 18 5 2 小客车 地带一 Y 0 0925 商业用地 金融用地 医疗卫生 0 487 行政用地 科研用地 0 0334 居住人口 R2 0 55 误差 6 2 地带二 Y 0 009 工业岗位用地 仓储 市政用地 对外交通用地 0 0274 商业用地 金融用地 医疗卫 生 0 194 行政用地 科研用地 0 013 居住人口 R2 0 51 误差 10 1 3 出租车 地带一 Y 0 3351 商业用地 金融用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 869 行政用地 科研 用地 0 0549 居住人口 R2 0 63 误差 2 1 地带二 Y 0 0575 商业用地 金融用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 0378 居民用地 R2 0 57 误差 1 3 4 摩托车 地带一 Y 0 846 商业用地 金融用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 4 258 行政用地 科研用 地 0 553 居民用地 R2 0 71 误差 6 3 地带二 Y 0 708 商业用地 金融用地 科研教育用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 473 工业岗位用地 仓储 市政用地 对外交通用地 0 285 行政用地 科研用地 0 25 居民 用地 R2 0 62 误差 8 7 5 大货车 全市 Y 0 0294 商业用地 金融用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 086 工业岗位用地 仓储 市政用地 对外交通用地 R2 0 49 误差 11 2 6 小货车 Y 0 0346 商业用地 金融用地 体育用地 医疗卫生用地 文化娱乐用地 0 0422 工业岗位用地 仓储 市政用地 对外交通用地 0 096 居住 R2 0 52 误差 8 3 1 2 2 车辆分布模型建立 分布模型函数形式与人员出行分布模型相同 1 2 2 1 大客车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了 HBW 的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 18 表 1 18 大客车的 Gamma 函数中三个参数标定值 AbC 3 935 1 231 0 0129 R2 0 58 模型检验除以上阻抗函数标定中回归分析检验外 还通过最终使模型计算 OD 表与调查 OD 表在平均出行 时间 出行时段频度分布 区内出行比例等指标差异度在可接受范围内为检验标准 表 1 19 为模型检验情况 表 1 19 大客车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值134426 012 5 观测值94827 112 6 1 2 2 2 小客车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了小客车的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 20 表 1 20 小客车的 Gamma 函数中三个参数标定值 AbC 3 917 1 541 0 006 R2 0 79 表 1 21 为模型检验情况 表 1 21 小客车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值328522 611 1 观测值377524 111 9 1 2 2 3 出租车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了出租车的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 22 表 1 22 出租车的 Gamma 函数中三个参数标定值 AbC 0 0689 0 354 0 0476 R2 0 90 表 1 22 为模型检验情况 表 1 22 出租车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值478420 17 8 观测值260820 17 5 1 2 2 4 摩托车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了摩托车的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 23 表 1 23 摩托车的 Gamma 函数中三个参数标定值 abC 1 536 0 923 0 032 R2 0 97 表 1 24 为模型检验情况 表 1 24 摩托车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值4650822 912 2 观测值7775323 212 1 1 2 2 5 大货车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了大货车的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 25 表 1 25 大货车的 Gamma 函数中三个参数标定值 abC 0 006 0 633 0 004 R2 0 62 表 1 26 为模型检验情况 表 1 26 大货车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值140941 226 2 观测值72144 425 8 1 2 2 6 小货车出行分布模型标定及检验 经迭代计算和回归分析 最终标定了小货车的 Gamma 函数中三个参数值 见表 1 27 表 1 27 小货车的 Gamma 函数中三个参数标定值 abC 0 0018 0 0264 0 017 R2 0 73 表 1 28 为模型检验情况 表 1 28 小货车分布模型的检验结果 指标区内出行量平均出行时间 分钟 有效出行区间 分钟 模拟值57538 021 2 观测值55240 722 3 1 2 3 车辆分配模型 1 2 3 1 分配技术 道路交通分配采用国际上最新的多车种平衡分配法 Multiclass Assignment 平衡分配法以 Wardrop 用户最 优原则 Use Optimal Principle 为基础 Wardrop 用户最优原则的核心为道路的使用者不会因改变行驶路径而缩短 出行时间 广义 因此 平衡分配的结果将使任意一对 OD 间在其所选择的可能路径上得到相同的出行时间 广 义 这样 当网络车流达到平衡状态时 每组 OD 对在各条被利用的路径具有相等而且最小的出行时间 没有 被利用的路径的所需出行时间应大于或至多等于最小出行时间 多车种平衡分配法是平衡分配法的一种发展 它解决了各种车辆在道路使用上干扰作用 并进行平衡优化 1 2 3 2 延误函数 Volum Delay Fuction 标定 道路延误函数定义为与距离 时间相关的车辆运行广义费用函数 包括车辆路段行驶出行时间 交叉口延 误函数 出行收费时间价值等 延误函数的表达式为 道路延误函数 车辆路段平均行程出行时间 交叉口平均延误时间 出行收费延误 时间价值 延误函数 见下 1 客车运行道路延误函数表 t functions init a fd1 60 length exp ul1 144000 40 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd2 60 length exp ul1 144000 35 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd3 60 length exp ul1 144000 26 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd4 60 length exp ul1 144000 16 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd5 60 length exp ul1 144000 45 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd6 60 length exp ul1 144000 40 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd7 60 length exp ul1 144000 30 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd8 60 length exp ul1 144000 20 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd9 60 length exp ul1 144000 50 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd10 60 length exp ul1 144000 45 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd11 60 length exp ul1 144000 35 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd12 60 length exp ul1 144000 22 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd13 60 length exp ul1 144000 65 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd14 60 length exp ul1 144000 55 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd15 60 length exp ul1 144000 40 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd16 60 length exp ul1 144000 25 1 3600 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 min 40 75 length min length 0 066667 a fd22 60 length 1 a fd25 9999 a fd32 length 60 177 978 2 022 exp 4 5 volau ul3 14400 lanes 75 length min 15 length a fd33 length 60 59 593 407 exp 5 volau ul3 12 1300 lanes 1 60 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 75 length 4 5 min 15 length a fd35 length 60 71 512 448 exp 5 ul3 volau 12 1300 lanes 1 60 5 exp 5 ul3 volau 900 lanes ul2 75 length min length 06667 a fd37 length 60 44 5 5 exp 4 5 1 0 volau ul3 18000 lanes 75 length length 133 1 5 min 6 length a fd40 length 60 35 5956 4044 exp 4 5 1 0 volau ul3 25000 lanes 75 length length 133 1 5 min 6 length 2 货车运行道路延误函数表 t functions init a fd1 60 length exp ul1 144000 30 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd2 60 length exp ul1 144000 26 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd3 60 length exp ul1 144000 24 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd4 60 length exp ul1 144000 16 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd5 60 length exp ul1 144000 36 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd6 60 length exp ul1 144000 32 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd7 60 length exp ul1 144000 30 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd8 60 length exp ul1 144000 20 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd9 60 length exp ul1 144000 40 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd10 60 length exp ul1 144000 35 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd11 60 length exp ul1 144000 32 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd12 60 length exp ul1 144000 25 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd13 60 length exp ul1 144000 50 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd14 60 length exp ul1 144000 40 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd15 60 length exp ul1 144000 35 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd16 60 length exp ul1 144000 20 1 3600 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min length 066667 a fd22 60 length 1 a fd25 9999 a fd32 length 60 177 978 2 022 exp 4 5 volau 1 5 ul3 14400 lanes 1 5 length min 6 length a fd35 length 60 78 915 1 085 exp 5 ul3 1 5 volau 12 1300 lanes 1 60 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length min 60 length 4 a fd33 length 60 71 512 448 exp 5 volau 1 5 ul3 12 1300 lanes 1 60 5 exp 5 ul3 1 5 volau 900 lanes ul2 1 5 length 4 5 min 15 length a fd37 length 60 59 326 674 exp 4 5 volau 1 5 ul3 18000 lanes 1 5 length length 4 1 5 min 6 length a fd40 length 60 44 5 5 exp 4 5 volau 1 5 ul3 25000 lanes 1 5 length length 4 1 5 min 6 length 1 2 3 3 车辆分配模型检验 利用模型得到的现状 OD 表在现状的道路网络进行分配 将分配的结果与现状观测流量进行比较 表 1 29 为校核线流量比较结果 从表中结果看 除校核线三的客车误差相对较大外 其他车种的绝对误差基本 在 10 以内 表明交通分配模型精度符合要求 表 1 29 各校核线的各车种流量模拟值与实测值比较 摩托车客车货车 观测值模拟值误差观测值模拟值误差观测值模拟值误差 校核线 1403228383890 4 8 1149031257139 4 32604335282 8 校核线 2274973271346 1 3 83755904738 0 36946380653 0 校核线 3136753132481 3 1 453965396618 9 177481986811 9 注 摩托车观测流量中扣除了外地摩托车 2 南宁市区车辆发展趋势和政策控制南宁市区车辆发展趋势和政策控制 2 1 车辆发展状况及受控因素分析 随着南宁社会经济快速发展 城市机动车拥有量随之迅速增加 居民出行机动