交通调查与分析上机报告

精品文档交通调查与分析课程上机报告上机一 交通调查数据资料的整理一、 地点：工三实验机房日期：2011年10月25、27号时间：周二1、2节，周四3、4节二、 上机目的（1）熟悉一些交通调查设备的操作过程和注意事项； （2）掌握运用Excel、SPSS、AutoCAD等软件进行交通调查数据资料整理的方法；（3）通过上机深入理解交通调查与分析课程的内容，为后续交通调查的实习和课程设计做必要的技能准备。培养严谨认真的科学态度，勇于探索创新的科学精神，提高分析问题和解决三、上机内容：（1）交通流量数据资料的整理（2）车速数据资料的整理（3）延误数据资料的整理（4）OD数据资料的整理四、上机原理 1交通流量数据资料的整理交通量数据资料的整理一般包括交通量资料分析和资料的表示方法两项内容。交通量资料的分析可通过计算得到各流量和各系数，交通量资料的表示方法有汇总表和示意图两种，汇总表是以文字和数字来表示交通量的数值和变化，示意图主要通过各种图形直观地表示交通量的大小及其变化。通过使用计算机的各种功能，提高分析处理数据的效率，用计算机软件汇总和画各种表示交通流量的图示来表示交通流量，方便开展各种交通量数据的研究。2车速数据资料的整理 地点车速的观测数据汇总后，为获得对交通现状的完整认识，先把数据整理成图表，包括频率分布表，频率分布直方图，累计频率曲线，频率分布特征值.然后检验地点车速是否服从正态分布，即拟合优度检验。 经过这样的处理可以获得对交通现状的完整认识。区间车速的观测数据汇总后，不仅可进行工程项目实施前后道路行程车速提高是否显著的分析，获得道路路线及路网的车速特征，更常用于交通流理论分析，包括车速与流量及其他因素分析。3.误数据资料的整理延误是交通中普遍存在的问题，延误的产生涉及很多不同的因素，它包括行驶车辆自身的问题外，更多是由于外界的影响。延误数据资料的调查整理反应了各种外界因素对交通造成的延误影响的大小，通过延误的资料的整理，对延误数据的合理化表达方式，有利于研究减少延误的方法。4.民出行特征数据资料的整理 居民出行调查特征数据是进行城市规划的重要参考数据之一，也是改善交通环境需要考虑的重要问题。通过对居民出行数据的整理分析，能够了解居民的出行特点。五、主要上机设备仪器计算机（Excel统计分析软件，SPSS软件，AutoCAD软件）六、上机步骤 1、交通流量数据资料的整理（1）路段交通量资料整理以1小时为计数间隔24小时流量，利用Excel合计功能进行合计，折算后： 用图表向导功能得到交通量的变化图 统计时间为24小时流量，得到1小时交通量统计资料，然后分析此1小时统计时间间隔交通量的变化特性，作出时变图（折线图或柱状图）。分析各车型交通量比重，利用图表向导功能作出饼状图路段交通量数据资料机动车交通量统计表（辆）间时量数类种小型汽车普通汽车铰接车拖拉机机动二、三轮车小计折算后0:001:009374288861061:00-2:00631920672992:00-3:0013193161061733:00-4:0031929437454:00-5:00741615877955:00-6:0014623019101352036:00-7:00913235118175006087:00-8:001763206233526437738:00-9:00318541542987102911349:00-10:0029242147328387596810:00-11:0025141653427183394611:00-12:0021433637455168376912:00-13:0013124240313848257013:00-14:009423045232041251014:00-15:0021430952275966176715:00-16:0030410262399360072516:00-17:0030435361426182195217:00-18:0027834256396878390118:00-19:0015325861365456269119:00-20:0014418255353845457420:00-21:007713641282931140121:00-22:006311515182323426822:00-23:00417717331017822723:00-24:00315712291814718224h总计322849698756869181067612585折算后32284969262510297341258518203城市道路以小汽车为标准的换算系数表车辆类型换算系数小汽车1普通汽车1.5铰接车3拖拉机1.5机动二、三轮车0.8在交通量调查中，应按不同车型进行交通量分类统计。为准确衡量道路的通行能力，还需要把不同车型的交通量换算为标准车当量交通量。折算后的数据更加准确地反映了交通量。利用图表向导功能得到交通量的变化图 24小时交通量时变图结论分析： 24小时交通量时变柱状图常用来表示一天中各小时交通量的变化，从中可看出交通量变化的趋势,一种有效直观的表达方式。从上图中可以看出，机动车交通量在24h内呈现明显的变化趋势，白天交通量占了全天交通量的绝大多数，出现了上下午两个高峰，早高峰又大于晚高峰，早高峰出现得比较快，而下降也比较快；晚高峰出现比较慢，下降亦比较慢。中午出现了一个明显的低谷，其值仅为峰值的一半。该城市街道交通流量时变曲线呈典型的“马鞍”型。高峰出现在8：00-9：00之间，可能受上学、上班等因素的影响比较明显。晚高峰出现在17：00-17：45这段时间，受放学、下班等因素影响出现数量上的激增。分析各车型交通量比重，利用图表向导功能作出饼状图利用原始数据中各车型的数量，得到各车型交通量比重饼状24小时流量交通量车型比重饼状图结论分析： 各种车型根据不同的数量比例占据不同的圆饼面积。直观明了的显示了该城市街道各类车的数量比重。由上图可以看出，该城市街道汽车类型绝大多数为各种小型、普通汽车。该城市街道机动车是主要以小型、普通汽车和铰接车为主体的交通构架。（2）交叉口交通量资料整理平面交叉口原始数据表交叉口转弯车辆汇总表地点：XX路 交叉口编号:XX 路口形式：平面交叉日期：X年X月X日，星期X 天气：X 控制方式：自 观测者：XX5min时间从北来从南来南北合计从东来从西来东西合计总计右转直行左转合计右转直行左转合计右转直行左转合计右转直行左转合计00-05100998428310011195306589861097927410098100298572116105-108911289290928877257547879295274668095241515106210-1590120692799180782495289010072262807990249511103915-208898902761037969251527969578269858887260529105620-2568788423010974882715019483852621066894268530103125-3070122109301100839027357489851202941125086248542111630-351001231103331127169252585118699428111112290323604118935-40113120963297990105274603681218327293120100313585118840-459899782756994822455201039486283908879257540106045-509990108297918479254551959691282859098273555110650-558679802459099117306551767977232988784269501105255-6099899628486801102765609080892599996952905491109小计11001229109334221122103310593214663610921103104932441125106610983289653313169上表原始数据庞大杂乱，需利用软件进行简化和统计。以下利用AutoCAD绘制出交叉口流量流向图。 交叉口交通流量流向示意图上图为典型的十字交叉口的流量流向图，由图可以一目了然的看清车辆和行人的流动方向。按方向表示的交叉口交通流量的分布图结果分析：按方向表示的交叉口交通流量的分布图标识了各转弯方向的交通量大小，可以看出车辆的主要走向。高峰小时交通流量流向示意图上图形象具体地表示出了各个方向的交叉口流量流向分布2.车速数据资料的整理 地点车速的观测数据汇总后，为获得对交通现状的完整认识，先把数据整理成图表，包括频率分布表，频率分布直方图，累计频率曲线，频率分布特征值.然后检验地点车速是否服从正态分布，即拟合优度检验.高是否显著的分析，获得道路路线及路网的车速特征，更常用于交通流理论分析，包括车速与流量及其他因素分析。车速原始数据资料地点车速样本（m/s）3.610.45.57.37.59.67.76.39.18.19.410.38.58.68.54.17.86.45.17.310.18.94.87.65.38.512.379.34.48.37.88.37.66.75.88.76.39.46.884.97.357.68.110.56.810.76.511.711.3116.14.46.79.58.39.39.58.43.97.46.38.77.47.98.35.49.895.47.45.77.78.777.79.97.59.17.97.49.17.45.910.59.48.510.58.16.59.47.599.47.49.66.98.77.16.910.112.410.311.411.910.3(1)利用分析工具箱中的直方图工具获得此车型的地点车速频率分布表、地点车速频率分布直方图、累计频率曲线。速度分组v（m/s）组中值观测频数fi累计频数f观测频率（%）累积频率(%)43.5221.85%1.85%54.5685.56%7.41%65.58167.41%14.81%76.5163214.81%29.63%87.5245622.22%51.85%98.5227820.37%72.22%109.5149212.96%85.19%1110.5101029.26%94.44%1211.541063.70%98.15%1312.521081.85%100.00%其他000.00%100.00%地点车速频率分布直方图 结果分析：为了更直观地显示频率分布表所给出的规律，现将数据整理成如上图所示的频率分布直方图。横坐标是地点车速的速度分组，纵坐标则是相应的频率。 由图中可看出该地点车速分布在413km/h的范围之间，最大地点车速为12.5km/h地点车速累积频率曲线 (2) 利用分析工具箱中的描述统计工具获得此车型地点车速特征值，也可用相关特征值函数来获得。 地点车速特征值平均（平均值）7.963888889标准误差0.181210968中位数（组中值）7.9众数7.4标准差1.88319962方差3.54644081峰度-0.155852073偏度0.022753981区域8.8最小值3.6最大值12.4求和860.1观测数108最大(1)12.4最小(1)3.6置信度(95.0%)0.359229599 结果分析：地点车速特征值包括平均车速、中位数、众数以及最大最小值，表示了地点车速分布集中趋势的量度。 地点车速特征值计算 中间一组的组中值 a=7.5, 组间距b=1 变换后的组中值yi=(i-a)/b速度分组v（m/s）组中值观测频数fi变换后的组中值yiyi*fiyi2*fi43.52-4-83254.56-3-185465.58-2-163276.516-1-161687.52400098.52212222109.514228561110.510330901211.54416641312.5251050总计10848416变换后的平均值 =0.45变化后的离差 S =1.91还原样本的特征值 =b*+a=8.45 S=b*S=1.91 (3) 地点车速正态分布拟合优度统计量计算表 n=108,=8.45km/h,=1.91m/s数组上限v（m/s）v-标准化（v-）/标准正态概率各组概率P4-4.45-2.3298429320.0099072270.0099072275-3.45-1.8062827230.0354370950.0255298686-2.45-1.2827225130.0997946550.064357567-1.45-0.7591623040.2238777360.1240830828-0.45-0.2356020940.4068707240550.2879581150.61331060.206439876101.550.8115183250.7914659630.178155363112.551.3350785340.9090746780.117608715123.551.8586387430.9684608190.059386141134.552.3821989530.9913952020.022934382130.008604798总计0.991395202数组上限v（m/s）理论频数F=n*P理论频数分组F观测频数f观测频数分组f2=(F-f)2/F41.06998052410.77782272280.80836652.75722569363.81382866.950616504880.158433713.4009728213.4009728216160.504064819.7632426719.7632426724240.908257922.2955065722.2955065722220.0039171019.2407792319.2407792314141.4274771112.701741212.701741210100.574678126.4137032669.819934744460.908362132.47691329420.091827130.929318184总计1081089.199208结果分析：根据以上统计量计算结果，进行地点车速正态分布拟合优度检验： 自由度计算:把理论频数小于5的组合并，合并后组数为7,自由度=7-2-1=4 当显著性水平为0.05，自由度为4时，查得=9.448，而由上表计算结果的总和为9.199，由此，表明此样本中的地点车速呈正态分布。（4）交通流量与车速的一元一次线性回归分析流量、车速数据整理表流量、车速数据整理表序号车速y(km/h)流量x(辆/h)135.6200229.8220328.5354425506515.8926620817725.5452821.3774922.871010237211127.56671219.98061318.78961428.9331利用分析工具箱中的回归分析工具或图表向导功能中的散点图添加趋势线功能进行交通流量与车速的一元一次线性回归分析。回归分析SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.932531402R Square0.869614816Adjusted R Square0.858749384标准误差1.985975197观测值14Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%Intercept36.245277291.42129125.501668.04E-1233.1485539.342X变量-0.0197057140.002203-8.946231.18E-06-0.0245-0.01491结果分析：由回归分析知道：常数b=36.245,系数a=-0.0197 回归方程为： y=36.245-0.0197x(200x926)样本的相关系数=-0.93253,-1，可知样本车速与流量密切相关，且为负相关，即流量增大车速降低。用散点图进行交通流量与车速的一元一次线性回归分析 结果分析：由上散点图可以看出交通量与车速近似服从一元一次线性方程。由一元一次回归分析可知，当交通量越大时车速将会降低，车辆数量能影响到车辆行驶速度。（5）交通流量与多因素之间的一元多次线性回归分析车速y(km/h)坡度x1(%)交通量x2（百辆/h)重车百分率x3(%)18.55.911.9739.517.85.912.3935.424.35.911.5729.621.25.911.4329.9187.312.932018.27.313.2320.317.67.312.9329.618.17.311.9931.915.67.313.2331.422.27.311.7130.226.93.012.8353.724.63.012.8344.223.93.013.413523.83.012.8739.524.23.012.7729.3243.012.6439.523.13.181.9336.322.83.1822828.83.181.7127.827.83.181.8831.822.83.182.8822.921.63.182.3936.5利用分析工具箱中的回归分析工具进行交通流量与多因素之间的一元多次线性回归分析。 回归分析方法一SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.844902758R Square0.71386067Adjusted R Square0.666170782标准误差2.07431532观测值22Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%常数项33.984819553.4715169.789621.24E-0826.6914441.278226.6914441.2782变量x-1.5160302540.262426-5.776991.79E-05-2.06737-0.96469-2.06737-0.96469变量x2-1.7971463260.756403-2.375910.028815-3.38629-0.208-3.38629-0.208变量x-0.0097540540.065218-0.149560.882775-0.146770.127265-0.146770.127265结果分析：由回归分析知道，常数b=33.985, 系数a=-1.516,a=-1.797,a=-0.0097, 回归方程为y=33.985-1.516x-1.797x-0.0097x 样本负相关系数R=0.844902758,R=0.71386067,K=3,n=22 方法二：利用LINEST函数返回线性回归方程的参数-0.009754054-1.7971463-1.51603025433.984819550.0652184340.756403470.2624255373.4715156570.713860672.07431532#N/A#N/A14.9688056418#N/A#N/A193.222614477.4501129#N/A#N/A结果分析：由LINEST的返回结果可知该线性方程的系数为： a=-1.516,a=-1.797,a=-0.0097 得出回归线性方程为y=33.985-1.516x-1.797x-0.0097x由以上两种不同的方式所得出的结果相一致，由此可知所得线性回归方程正确。从上机结果可知地点车速受到多种因素的影响，而且各种影响因素的影响大小各不相同。1、 交通延误调查资料整理（1） 瓶颈路段交通延误调查 瓶颈路段阻塞调查结果瓶颈路段阻塞调查结果时间到达车辆数（辆）离去车辆数（辆）阻塞情况到达累计离去累计9:00-9:1570707070无阻塞9:15-9:309016080150阻塞开始9:30-9:4511027080230阻塞9:45-10:008035080310阻塞10:00-10:156041080390阻塞开始消散10:15-10:306047080470阻塞结束 瓶颈路段一般为车道数减少的位置，车辆会在这一位置合流，在交通量超过通行能力时就造成交通阻塞。从调查结果可知此瓶颈路段在9:15分之后阻塞开始，10:15后阻塞消散。到达-离去累积曲线结果分析：累积、离去到达曲线所围成的面积为受阻车辆通过瓶颈路段的总车分钟数，记为D由CAD软件可从上图求得 D=1648（辆*min）可求得每辆车通过瓶颈路段所需的平均行程时间t t=3.51(min)无阻塞时，每辆车所需行驶时间t为： t=0.188(min)每辆车的平均延误时间d为： d=t-t=3.32(min)结果分析： 以上方法很难得到平均每辆受阻车的延误和受阻车辆占总数的百分比，也无法确定产生 延误的准确地点和原因，而且还无法识别延误的类型；并且其理论前提为假设来车率与离去率是均一的。事实上，实际交通状况中来车率与离去率往往是随机的。可是简便且调查结果能整理成十分直观的图表，作为分析瓶颈路段的行车延误方法，仍具有一定的实用价值。（2） 公共交通延误的有关图表 公共交通延误时间表延误每次停车时间站点行驶延误信号固定延误乘客上下延误其他原因上行下行上行下行上行下行上行下行S18-55-83-63-4S25-63-24-92-4S33-45-74-54-4S42-37-95-67-5S513-1612-189-32-6S620-1511-610-145-3S74-85-1011-94-3S83-56-35-74-3 公交车延误类型及分布示意图结果分析：由图可以看出公交车延误是多方面因素共同作用形成的。该图显示了整个公交运行路上的延误情况。公交车与社会车辆相互干扰严重，既影响公交车正常进出站，又影响社会车辆的正常行驶，极易造成路段秩序混乱和机动车延误增加，加剧城市道路的拥堵程度。应根据实际交通状况，通过设置合理的公交车站 布置形式，充分发挥公交的集约化特点提高道路运输效率，缓解道路交通紧张状况4、居民出行特征调查资料的整理（1）居民出行次数统计： 某市不同职业日平均出行次数表 职业平均出行次数工人3.01职员3.02干部3.11教师3.05个体劳动者2.17农林牧渔业人员1.84中小学生2.83大中专学生2.31军警人员2.90司机2.46退休人员2.31乡镇企业职工2.37其它2.08总平均2.69结果分析：该图鲜明的反映了该市各个职业人士每日出行次数的多少，从图中可看出农林牧渔业人员和个体劳动者出行次数相对其他职业较少（2）居民出行方式统计居民出行方式构成表年份方式岳阳市2003年岳阳市1997年株洲市2000年比例（）比例（）比例（）步行28.833.6446自行车10.410.379.7摩托车46.395中巴车6.184出租车6.35.557.3公共汽车17.812.3310私家小车7.55.395单位车辆7.65.393.7长途汽车6.266其它5.36.943.3合计100100100（3） 居民出行的目的构成 某市出行目的构成表出行目的岳阳株洲2003年比例（%）1997年比例（%）2000年比例（%）上班25.216.520.2上学8.710.58.1回家2620.630.2工作外出2.876文化娱乐9.88.92.9购物6.36.78.9探访59.73.7公务66.34.6个体经营53.99其它5.29.96.4合计100100100（4）居民出行意愿分析 骑自行车上班的原因统计表原因人次比例上班准时15990.244节约时间11890.181生活方便14570.222公交拥挤8550.130公交车少4640.071公交线路不适合7110.108其它2800.043合计65551.000结果分析：居民骑自行车上班的原因有数种，其中主要原因是为了节约时间、上班准时、生活方便等。利用Excel的图表导向功能可以方便的将表格中的数据处理成简洁、直观的各种数据图（柱状图，折线图，饼状图）以更好的分析数据，找出特征。上机二 交通调查设备的认识一、上机地点：工三实验机房 日期：2011年