北京交通大学交通规划课程设计实验报告(最终版).docx

交通规划实验报告小组成员：XXXXXXXXXXXXXXXXX 指导老师：陈旭梅 王颖目录一、实验概述41、实验背景41.1 实验目的 41.2 实验任务 42、会议纪要 43、小组分工 5二、交通调查实验报告 51、RTMS介绍 51.1 RTMS概况 51.2 RTMS检测原理 61.3 RTMS工作性能 72、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析 82.1 传感器位置 82.2 对比分析 83、交通流三要素间关系的分析 103.1 车速与车流密度间的关系113.2 车流量与车流密度间的关系113.3 车速与车流量间的关系12三、交通规划实验报告 121.北下关简介122.交通量调查133.交通软件tranCAD使用143.1.软件概述143.2.在使用transCAD之前的准备工作143.3.建立地理文件，划分交通小区143.4.建立线地理文件，输入路网数据153.5.创建小区质心，并将质心连接至路网153.6.创立逻辑网络文件163.7.进行OD反推16 3.7.1创建初始矩阵16 3.7.2 进行OD反推操作173.8.发生与吸引交通量预测18 3.8.1 建立数据表，并输入数据18 3.8.2建立预测模型，估计回归模型参数19 3.8.3预测未来发生交通量20 3.8.4预测未来吸引交通量20 3.8.5将数据表文件和小区建立联系22 3.8.6平衡发生与吸引交通量22 3.8.7 画出发生与吸引交通量的柱形图233.9.出行分布量预测25 3.9.1生成小区间的出行阻抗矩阵253.9.2增长系数法273.9.3重力模型法293.10.交通分配32 3.10.1 矩阵的索引转换32 3.10.2进行分配323.10.3作出流量分配图334.总结与改进35四、实验心得35一、实验概述1、实验背景1.1 实验目的本实验是在交通流数据采集的基础上，指导学生完成对象区域的交通网络设计、社会经济指标、交通量的统计分析，交通需求预测、交通状态评估等任务。培养学生深入掌握交通规划的理论知识和技术方法，满足交通规划、路网设计、交通管理、智能交通等相关工程领域对学生具备交通数据采集和分析、交通需求预测及分析、交通网络制作、TransCAD专业软件操作或计算机编程等基本技能和素质要求，增强学生实践动手和自主创新能力，为将来投入该领域的研究和开发奠定一定的基础。1.2 实验任务本实验由交通调查和交通规划实验两部分组成。交通调查实验的内容具体为以北京交通大学周边区域的几个典型交叉口为调查对象，进行数据采集实验，应用交通流数据采集与分析的基本原理和方法，熟悉了解RTMS的工作原理和工作模式，并获得RTMS的数据进行分析，借助调查的数据，做交通量的统计分析，并分析交通流三要素流量、速度和密度之间的关系。交通规划实验部分的具体内容为以北下关为规划区域，调查要求路段的交通量、车速等数据，并借助transCAD划分规划区域的交通小区，同时进行基年的OD反推，得出小区之间的分布交通量；另一方面，借助软件中的各种模型预测将来的分布交通量并将其分配到道路网中。2、会议纪要5月26日，我们小组开了第一次实验会议。具体内容就是安排规划交通量调查实验的任务分工。我们计划在27号上午8:00-9:00在西门天桥以及29号下午3:30-4:30在东门天桥进行两次实际交通量的测量。7月1日，我们交通规划班的各位组长们开了一个短会，会议内容为安排合作测定北下关辖区各个路段的交通量。我们将辖区内各个路段分给每个小组，并统一在7月2日下午5:00-6:00进行交通量测量。7月4日，我们小组开了第三次会议，内容为具体商量两个实验的内容，并给每位成员安排任务（任务分工见下）。之后，我们小组每天下午2:00都会到学生活动中心三层按照任务分工完成实验内容。3、小组分工XXXX:担任组长，负责会议组织，参与路网数据收集分析及部分报告的编写，同时负责展示ppt；XXXX：参与路网数据收集分析，任务二部分主负责transCAD软件的的使用（XXX和XXXX参与进行），以及最后报告的修改和整合XXXX：参与路网数据收集分析，主要负责任务一RTMS的数据处理（XXXX和XXXX参与进行），以及任务一报告的撰写XXXX：参与路网数据收集分析，主要负责任务二部分报告的撰写XXXX：参与路网数据收集分析，主要负责ppt的制作和部分报告的撰写；XXXXX：参与路网数据收集分析，每次小组会议的记录员。在工作中并不是分离工作，某部分的工作都是在某一成员领导、其他成员协助的工作模式下完成的。同时，我们也在最后保证了每个小组成员都完整地使用过transCAD，进行了所有的软件操作过程。二、交通量调查实验报告1、RTMS介绍1.1 RTMS概况 RTMS（Remote Traffic Microwave Sensor 远程交通微波雷达检测器）是一种用于监测交通状况的再现式雷达装置。它可以测量微波投影区域内目标的距离，通过距离来实现对多车道的静止车辆和行驶车辆的检测。 RTMS在微波束的发射方向上以2米（7英尺）为一层面分层面探测物体，RTMS微波束的发射角为40度，方位角为15度。安装好以后，它向公路投影形成一个可以分为32个层面的椭圆形波束，这个椭圆的宽度取决于选择的工作方式，并因检测器安装角度和安装距离的不同稍有变化。 RTMS 有两种安装设置和多种工作模式。侧向安装时, 设备安装在路旁的杆子上, 保持微波的投影与车道正交, 分层面的波束能够提供相互独立的八个探测区域, 可适应于不同道路状况。被探测车道可以被定义为一个或多个微波层面。波束覆盖区的宽度决定了探测道的长度。正向安装时, 设备安装在龙门架上, 其微波束发射方向与车辆行驶方向一致。此种设置检测器不能区分车道，因此必须通过调节好瞄准角度来使微波投影对应单一的车道。1.2 RTMS检测原理RTMS接收到微波投影区域内各种表面的连续不断的回波, 如人行道, 栅栏, 车辆以及树木等。在每一个微波层面内的固定物体回波信号将形成背景阈值, 如果回波信号的强度高于该微波层面的背景阈值，则表明有车辆存在。在RTMS设置时，“背景获取”可在30秒内完成。在正常使用时也会经常调节。例如，来自停止车辆的回波信号在30分钟内成为背景，检测将被终止，车道对应的输出开关将被释放。相反的, 当车辆离开时，背景阈值会很快降至初始状态，新的背景阈值在30秒内形成。最强的回波信号来自车辆的垂直表面的反射，水平表面(如车顶)将散射微波，回波信号较弱。接收到的回波信号的强弱取决于车辆的反射面，实际接收信号是多重反射信号的总和。有时来自各处的信号可能不是同一相位而导致信号会低于阈值，此时短暂的低电平信号称为零信号。为避免由零信号产生的误判，RTMS对信号处理时引入一个参数“扩展延迟时间(EDT)”， 持续时间短于EDT的零信号将被忽略。 阈值和EDT是两个参数, 当操作模式选定后其默认值也就设置了。通过参数设置可以优化检测器的运行。 1.3 RTMS工作性能微波雷达检测器是一个实时再现的检测器，设备适合安装在路边的立杆或横跨路面的结构上，并提供以下功能： l l 再现在检测区域内运动或停止的车辆 l l 按用户所设定的数据周期（范围从10至600秒）提供交通数据，并可以通过串行通信线传输到其它设备 l l 交通数据必须和代表每一个检测车道的对线开关同步l l 在路边侧向模式中，8个车道中每个车道的数据必须包括以下内容： 1) 车流量 2) 车道占有率3) 平均速度 4) 有4个由用户所定义的车辆长度分级 l l 微波雷达检测器安装在横跨结构上（前方正向模式），必须监测单独一条车道并提供以下交通数据：1) 车流量、占用率、平均速度和车辆行驶方向 2) 每一车辆的速度、行驶方向和长度 3) 分级范围内的统计车流量,多达7个速度分级和7个长度分级 l l 微波雷达检测器允许用户定义传送数据的内容 l l 微波雷达检测器通过串行数据提供远程电源电压指示（包括电池）2、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析 2.1 传感器位置表2.1.1传感器位置表传感器编号传感器位置车道数4001体育馆（西门）54002出版社（南门）24003学苑4号楼（东门）24004交大东校区东门2 2.2 对比分析 我们小组从RTMS检测得到的数据中，筛选出5月27日上午8:00-9:00以及5月29日下午3:30-4:30的数据，并与我们实际测量得到的交通量进行对比，具体结果如下表：表2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据表图2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据对比图表2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据表图2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据对比图 通过对比分析，我们发现RTMS数据与实测数据是有一定的误差的，但是误差并不是很大，而且人工计数时也存在误差，所以说明RTMS还是非常准确的。3、交通流三要素间关系的分析交通流三要素为交通量、交通密度和速度。其中交通量由RTMS数据中volume表示；速度用speed表示；交通密度由于与占有率成正比，故用占有率Occupancy代表交通密度，进行与另外两个变量关系的分析研究。我们小组用RTMS4001在5月27日一天的检测数据，进行三要素之间关系的研究。首先，我们先对数据进行筛选。我们认为，车速为零以及车速大于二百的数据位无效数据，并将其剔除。然后，对于同一时刻，我们将不同车道上的车速以车流量为权重进行加权平均，将不同车道上的车流密度直接进行平均。如图：表2.3.1 用Excel对数据进行分类汇总最后，得到最终数据，如图：表2.3.2 用Excel得到的最终数据将得到的最终数据用matlab进行绘图。3.1 车速与车流密度间的关系图2.3.1 车速与车流密度间的关系图 由图像可以看出，当车流密度较小时，车速较快，反之，当车流密度很大时，车速较小。这与实际情况相符。3.2 车流量与车流密度间的关系图2.3.2 车流量与车流密度间的关系图在拐点之前，道路处于不拥挤状态，当车流密度变大时，车流量也会随之变大；而在拐点之后，道路处于拥挤状态，当车流量变大时，由于车辆很难进入道路，因此车流量反而随之减少。3.3 车速与车流量间的关系图2.3.3 车速与车流量间的关系图由图像可以看出，当车流量增大时，车速随之减少，并且可以看出，车速大多集中在40-80 km/h之间。三、交通规划实验报告1. 北下关简介北下关街道辖区总面积6.04平方公里，在2010年全国第六次人口普查中查明北下关常住人口为15.9万人。北下关街道工委和街道办事处驻海淀区学院南路47号，位于海淀区东南部，地处中关村科技园区中心区，辖区东起京包铁路（城铁轻轨），与北太平庄街道相邻；南至长河，与西城区相邻；西起中关村南大街，与紫竹院街道相邻；北至北三环西路，与中关村街道相邻，辖区面积6.04平方公里。图3.1.1 北下关辖区内现有社区居委会35个，有蒙、满、回等22个少数民族，至2006年底户籍人口124299人，外来人口3万余人。驻地区部队6个，法人单位近4000家（第一次经济普查数据）。辖区教育院校集中，有北京交通大学、中央财经大学、解放军艺术学院、北京广播电视大学等大学4所，第一零五中学、交大附中、人大附中分校等中学3所，交大附小、北下关小学、向东小学、农科附小等小学4所。辖区内一类大街2条，二类大街2条，街巷27条。右上图3.1.1是本次规划的卫星截图，规划范围为：北到学院南路，南到北京动物园，西到中关村外大街，东到地铁十三号线。2. 交通量调查在后续的预测工作中必须使用到路段断面交通量，所以我们要进行路段断面交通量的实际测量工作。由于道路繁多，工作量庞大，所以我们采取的是全班分组分工测量最后汇总数据方法，采用人工计数法，获得各条道路的交通量，具体工作分组如下图3.2.1：图3.2.1 小组分工 本次实测只考虑机动车，且机动车只考虑大型车（客车，大货车等）和小汽车（轿车、面包车等），通过组内分工完成各组分片的交通量的调查，并按系数进行折算，时段为2013年7月2日17:30至18:30，每次计时间隔为10min，具体计数表格如右下表3.2.1：表3.2.1 交通量调查表本小组共6名成员，分配到的测量路段为图3.2.1右下角所示的交大周边区域街道的交通量，完成后的数据经过整理折算汇总与全班同学共享。3. 交通软件tranCAD使用3.1. 软件概述TransCAD是第一个供交通专业人员使用而设计的地理信息系统(GIS)，用来储存，显示，管理和分析交通数据。TransCAD把GIS 和交通模型的功能组合成一个单独的平台，以提供其他软件无法与之匹敌的各种功能. TransCAD可用于任何交通模式，任何地理比例尺寸，和任何细节程度。TransCAD的特点是易学易用，其主要技术特点是：菜单驱动、直观明了的用户界面；一整套建模技术和方法；全面的二次开发和脚本宏语言；支持.NET；构建于自主开发的强大的交通地理信息系统平台之上，同时支持几乎所有的其他地理信息系统；容易从其他规划软件转换；互联网查询和发布功能。3.2. 在使用transCAD之前的准备工作图3.3.1 小区划分在使用之初，考虑到在后续工作会产生大量需要存储的文件，所以事先在一个文件夹里面建立好分类的子文件夹，分别命名为area、cent、OD_base、matrix、net、street，area文件夹内存放小区地理文件，cent文件夹存放质心地理文件，OD_base文件夹存放交通流分配后的结果数据文件以及人口数据文件，matrix文件夹存放各个矩阵文件，net存放网络文件，street文件夹存放道路地理文件。在网络上找一张北下关地区的如图3.1.1所示的卫星截图。 3.3建立面地理文件，划分交通小区,将所截图片存储为tif格式然后用transCAD打开。点击左上new file按钮选择地理文件，后可以看到弹窗上显示出点地理文件、线地理文件、面地理文件的按钮，本次选择面地理文件，后续新建工作与此类似，通过选择不同地理文件建立不同性质图层。将小区图层命名为area1，并用绘图工具画出交通小区，并对小区进行编号，划分好10个交通小区如图3.3.1所示。Area1的默认属性只有ID和area。图3.3.2 路网3.4 建立线地理文件，输入路网数据新建路网图层，创建路网图层street1。建立好路网如下图3.3.2所示。Street的默认属性属性为ID、Dir、Length，添加属性路名Name，起终点A Node、B Node，断面交通量AB_Count、BA_Count，行驶时间AB_Time、BA_Time，通行能力AB_Capacity、BA_Capacity。节点层node属性添加index。然后用绘图工具画出路网，并输入相应的数据。数据标注路段的名称、长度、起点、终点、车道数、速度、通行能力、实际交通量和行驶时间。在实际调查中我们的交通单位是每十分钟，这里要转换为小时交通量。标注流向时通过点的方向来确定，标明A、B点的ID。建立好的路网数据库如下图3.3.5所示。图3.3.3 路网数据库 3.5创建小区质心，并将质心连接至路网将图层置为area，在菜单栏Tools-Export，在对话框中To项选择Standard Geographic File。在Export As Centroid Point处打钩，点击OK，选择位置保存。对话框如右图3.3.4所示：图3.3.4输出小区质心之后在Map Layer中添加进刚刚保存的质心层。在Tools-Map EditingConnect将质心与路网相连，在Fill选项卡中将Node Field设置为Index。Fill with选择IDs from area layer，则质心与路网相连接了，如图3.3.4所示。选中新增的路段将Time与Capacity设为0.01与10000。这是因为新增路段是虚拟而不存在的，所以假设在这些路段上的通行时间为极小，这些路段的通行能力为无穷大。图3.3.5 将小区与路网相连3.6创建逻辑网络文件在transCAD中，为路网创建的线类型地理文件只是一个包含了属性数据的地图，为了能在路网中进行路径分析、交通分配等，还需要在这个地理文件的基础上创建网络（networks）文件。此处的网络是指逻辑网络，它与数学中有向图的概念十分相似。点击菜单栏Networks/PathsCreat，对话框如右图3.3.6所示。在Other Link Field中选择Time、Capacity、Count。在net文件夹，存储为net1文件。为反推和后续交通流分配做准备。图3.3.6 创建网络3.7进行OD反推3.7.1创建初始矩阵这个矩阵最好是一个历史OD矩阵，如果没有创建一个除对角线为0外其他全为1的矩阵也可以，它为两个目的服务：为输出OD矩阵设置尺寸，为反推OD矩阵设置原始值。所以，这个基础OD矩阵是很重要的。由于没有原始的OD表，于是建立对角线为0其他为1的初始矩阵。图3.3.7 创建一个矩阵图3.3.8 初始矩阵将图层置为area，点击菜单栏FileNew，选择Matrix，点击OK，将其命名为OD_Base，将下面的Matrix1改成ALL，保存为OD_Base在Matrix文件夹下，这样就创建了一个基础OD矩阵，在矩阵中添加元素1，并将对角线元素改为0，如图3.3.8所示。3.7.2 进行OD反推操作选择street图层，点击菜单栏Planning-OD Matrix Estimation，在Matrix File栏选择刚刚建立的初始矩阵OD_Base，在Time，Capacity和Count栏分别选择对应的选项，方法默认为用户平衡，阻抗系数设置为默认none，Iterations为迭代次数，Convergence为收敛系数，这里均设为默认值，点击OK，如下图3.3.9。 图3.3.9 OD反推确认进行反推得到的基年OD数据如下图3.3.10。图3.3.10 基年OD表3.8 发生与吸引交通量预测3.8.1 建立数据表，并输入数据我们预测发生和吸引交通量要用到线性回归的方法，求出回归系数，所以需要先建立数据表。点击File-New-Table，选择Fixed-format binary表示固定模式的二进制，点击OK，如下图3.3.11所示。 图3.3.11 建立数据表 建立数据表后，添加属性现状发生量P_BASE，现状吸引量A_BASE，现状的人口数量POP_BASE，将来人口数量POP_FUR，将来的发生量P_FUR，将来吸引量A_FUR，如下图3.3.12所示。 图 3.3.12 添加数据表属性 添加完属性之后，新建好的数据表文件为以下的形式，如图3.3.13所示。图3.3.13 数据表文件3.8.2建立预测模型，估计回归模型参数将图层置为area层，在菜单栏中选择StatisticsModel Estimation。在Independent选项卡选择自变量为基年人口数POP_BASE，加入Estimation Fileds。在Dependent选项卡中选择因变量为基年发生交通量P_BASE，点击OK保存模型，命名为Pro，则完成对发生量的模型估计。同理，重复上部分内容，在Dependent选项卡中选择因变量为基年吸引交通量A_BASE，点击OK保存，命名为Att，则完成对吸引量的模型估计。图3.3.14 建立预测模型3.8.3预测未来发生交通量运用模型对未来的发生交通量进行预测。也可以运用原单位法来预测未来的交通量。点击菜单栏StatisticsModel Evaluation。打开之前保存的发生预测模型，出现Forecast窗口。在Results In中选择将来发生量P_FUR，将对应的Forecasted Variable选择为POP_FUR，点击OK，系统自动将结果填入P_FUR中。如下图3.3.15所示。 图3.3.15 预测发生交通量3.8.4预测未来吸引交通量吸引预测同发生预测的步骤，在完成吸引量的模型估计后，只需将results in改为将来吸引量A_FUR即可。预测得到未来三年发生、吸引交通量如下图3.3.16图 3.3.18 图3.3.16 2014年的发生与吸引交通量 图3.3.17 2015年的发生与吸引交通量图3.3.18 2016年的发生与吸引交通量3.8.5将数据表文件和小区建立联系为了对小区的出行生成量进行分析，我们要将数据表和交通小区建立联系。打开我们的小区文件，在菜单栏中选择Dataview-Join，将两个文件相连接，通过ID，如下图3.3.19所示。这样两个文件就联系起来了。 图3.3.19 建立联系 图3.3.20 建立联系后的数据表（以2014年数据为例）3.8.6平衡发生与吸引交通量在上面所列的数据表中发生与吸引交通量并不平衡，此时需要通过调整使两者的和相等。点击菜单栏Planning-Balance将Vector1和Vector2分别选为P_FUR和A_FUR，方法选择固定变量1，即将来吸引量。点击OK保存。图3.3.21 平衡发生与吸引平衡之后的结果如下图3.3.22。(ID1后面显示的是平衡后预测得到的发生于吸引交通量)图3.3.22 平衡后的发生与吸引交通量(以2015年为例)右键点击A_FUR，选择Fill，选择Formula，将Field List选择为A_FUR，即将平衡后数据填入将来吸引量中，方可关闭此窗口。至此，完成了出行的发生吸引预测。3.8.7 画出发生与吸引交通量的柱形图我们可以建立柱形图，以便于更直观的了解和分析未来发生与吸引交通量的变化情况。首先，将小区作为当前的活动窗口，运用小区未来发生量P_FUR和未来吸引量A_FUR的数据建立未来三年间小区发生量与吸引量的柱形图，如下图3.3.23图3.3.25所示。 图3.3.23 2014年生成和吸引交通量预测直观图图3.3.24 2015年生成和吸引交通量预测直观图图3.3.25 2016年生成和吸引交通量预测直观图3.9. 出行分布量预测分布交通量的预测一般有两类方法，分别为增长系数法和综合法，增长系数法又包含常系数法、平均增长系数法、底特律法、福莱特法、福尼斯法。综合法包括重力模型法、介入机会模型法、最大熵模型法等，部分方法比较复杂，计算量大，但是借助transCAD内部已置入的模型我们可以很轻松地利用这些模型完成预测。3.9.1生成小区间的出行阻抗矩阵 首先，打开路网数据，将node层设为可见并设置为当前层，点击数据，可得下图3.3.26所示数据。 图3.3.26 点层数据选择菜单栏Selection-Select by Condition，在Enter a Condition中输入indexnull，如下图3.3.27所示，则质心点被选择了出来。 图3.3.27 将质心点选择出来 图3.3.28 被选出质心点的路网选出质心点之后，就可以对质心点之间的阻抗进行计算。选择菜单栏中Networks/PathsMultiple Paths，输入建立的网络文件，确定，如下图3.3.29所示，将时间设为最小，并选择Matrix File选项，点击OK后保存在Matrix文件夹下。得到阻抗矩阵。 图3.3.29 建立阻抗矩阵图3.3.30 阻抗矩阵3.9.2增长系数法我们需要打开两组数据，一个是之前反推的现状OD矩阵，还有一个是未来年的出行发生吸引量数据表，如图3.3.31所示。 图3.3.31 需要准备的两组数据点击菜单栏PlanningTrip DistributionGrowth Factor Method。在右下角的发生吸引量分别选择P_FUR和A_FUR，点击OK保存。图3.3.32 增长系数法预测结果如下图3.3.33图3.3.35：图3.3.33 2014年出行分布量预测结果图3.3.34 2015年出行分布量预测结果图3.3.35 2016年出行分布量预测结果3.9.3重力模型法重力模型是一种最常用的模型，他根据牛顿的万有引力定律，即两物体之间的引力与两物体的质量之积成正比，而与他们之间距离的平方成反比类推而成。重力模型法相对增长系数法而言步骤较多，需要先建立小区阻抗矩阵（在3.9.1中已经介绍过了），并标定重力模型中的参数，最后才能运行模型。这些都是由重力模型本身的性质所导致的。准备工作在用重力模型图3.3.23 更改索引预测出行分布量之前，我们需要准备好小区的地理文件，现状的OD分布矩阵和现状小区间的阻抗矩阵，如下图3.3.36所示。将小区设为当前活动窗口。图3.3.36 准备工作标定重力模型的参数点击菜单栏PlanningTrip DistributionGravity Calibration，Matrix file为反推的OD矩阵。下方Function选择Inverse Power，右边的阻抗矩阵选择之前建立的阻抗矩阵，点击OK保存。如下图3.3.37所示。图3.3.37 标定参数得到b为重力模型标定的参数如下图3.3.38：图3.3.38 阻抗系数 应用重力模型点击菜单栏PlanningTrip DistributionGravity Application。在General选项卡中选择好发生与吸引量，Productions中选择P_FUR，Attractions中选择A_FUR。在Function Factors选项卡中的Factions Comes From选择Inverse，并在b中填入之前得到的系数。右边选择之前建立的阻抗矩阵。点击OK保存。如图3.3.39所示。 图3.3.39 应用重力模型预测结果如下图3.3.403.3.42所示： 图3.3.40 2014年重力模型法预测结果图3.3.41 2015年重力模型法预测结果图3.3.42 2016年重力模型法预测结果3.10. 交通分配3.10.1 矩阵的索引转换打开未来年份的OD矩阵，在矩阵中的某一点点击右键，选择Indices这一项，这里我们选择新建索引，在Field栏选项Index，在下面Selection栏选择Selection，选择OK。然后在Matrix Indices中将两项都选择为New，如下图3.3.43所示。图3.3.43 更改OD矩阵ID 3.10.2进行分配将图层置为street，点击菜单栏PlanningTraffic Assignment，将网络文件加载，将方法选择为User Equilibrium，点击OK后保存。分配数据如下图3.3.44所示。 图3.3.44 分配结果3.10.3 作出流量分配图点击菜单栏PlanningPlanning UtilitiesCreat Flow Maps。作出流量分配图。图3.3.45 显示交通流分配显示分配结果如下图3.3.46图3.3.48：图3.3.46 2014年预测的交通量分配 图3.3.47 2015年预测的交通量分配图3.3.48 2016年预测的交通量分配4. 总结与改进4.1交大东路和交通大学路在今后五年会比较拥挤，这与实际情况相符，这两条路都相对较窄，与较大车流路段相连，路边都设置有停车场，在交通量普遍增加的前提下容易饱和。4.2部分路段如西直门外大街和中关村南大街以及北三环在预测结果中素流量较大但负荷度并不高，自然情况下不会过于拥堵。4.3在数据收集过程中并没有十分严格的采集手段和处理，所以可能导致最终的结果与实际有部分出入。四、实验心得XXXX：我觉得在在本次试验中，我们组通过交通调查与transCAD的使用对今后交大周边的发展进行了规划，了解了交大周边的交通现状并对其进行了一系列的分析，加强了对交大周边路网的了解，对其具体规划打下了坚实的基础。首先是任务一-交通调查实验，在调查的过程中我们适时的体验到了书本上的集中交通调查的方法，虽然是顶着炎炎烈日，常常是汗流浃背，但是得到了我们辛苦收集出的数据后内心还是很有成就感的。之后我们对采集到的数据进行了初步处理，直观的感受到了交大周边的交通状况，也体验到了调查的乐趣，掌握了调查的基本技巧。再者是任务二-交通规划，在这个实验过程中，虽然不用外出经历烈日的折磨，但是由于是第一次使用transCAD进行规划，因此在实验中遇到了很多困难。而且我们主要是通过视频进行学习，也发现了视频中有些步骤的缺失频频导致实验几度无法进行下去（如在预测出未来年的发生和吸引量后进行下一步增长系数法时会出现not balanced的错误提示，这时需要Planning-Balance先平衡P_FUR和A_FUR后再进行下一步）。后来我又通过搜集了一些资料并和组内组外的同学讨论学习，再加上自己反复多次的尝试。最终克服了很多困难，基本完成了全部过程的操作。虽然由于数据的调查和处理没有采取严格的方法和手段而导致了一些结果存在一定的误差，但我们认为学会并能完成transCAD的工作，了解transCAD的原理和方法是我们最大的收获，我们今后将会进一步了解transCAD及其他软件的使用方法，掌握交通规划的方法。另一方面通过本次实验，每一名组员都得到了足够的锻炼，团队合作精神得到了很大的提升，我们懂得了团队合作是高效工作的制胜法宝这一道理，在今后的实验中我们应当进一步加强团队合作，使实验能做得更加完美。同时在实验过程中，遇到问题时我曾发过E-mail向老师求助，十分感谢陈旭梅老师以及王颖老师耐心的指导，并给我们的实验提出了宝贵的意见。XXX:在本次实验中，虽然我们在初次试验中遇到了一些困难，但我认为我们在实验中得到的最大收获是学到了transCAD的基本原理及操作方法，了解了交通规划的基本过程，掌握了学习交通规划的各类方法，对今后软件的引用及交通规划的分析打下了良好的基础。作为组长，我深刻地理解到了分工合作在实验中的重要作用，体会到了团队合作的重要性，为今后的小组实验提供了一些经验。我希望我们在今后的实验中能进一步发挥团队合作的优势，让实验做得更加的顺利、成功。同时感谢我们各位组员对我的支持与帮助。XX：在做第一个实验时，我们确实遇到了很多问题。面对上万个数据，对数据处理软件并不熟悉的我们感到无从下手。我们只能不断地讨论，不断地探索，一点一点地向自己的目标前进。随着对Excel的渐渐熟悉，我们终于将原始数据处理成我们希望得到的最终数据。而到了这个实验的第二步，也就是画散点图的步骤时，我们又遇到了阻碍。对于matlab，我们之前几乎没有接触过，我们只能通过查阅相关教程从而熟悉它的使用方法。经过无数次的摸索，终于得到了不错的散点图。在整个过程中，我感受到了主动学习的重要性。以前的我们总是习惯被动学习，老师教给我们什么，我们便接受什么。但通过这次试验，我发现仅仅靠这种被动学习是远远不够的，我们应该培养的是一种学习的能力，当遇到问题是应该学会主动地查阅资料，自主解决问题。到了第二个实验，我们开始以为只要跟着视频做就不会有什么问题，但是真正开始做时，我们才发现真是事与愿违。从划分交通小区开始