TransCAD“四阶段”操作步骤上课讲义

1、TransCAD四阶段操作步骤2006 114.2 出行发生(Trip-Generation )居民出行发成预测分居民出行产生预测和居民出行吸引预测两部分。其目的是通过建立小区居民出行产生量和吸引量与小区土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系，推算规划年各交通小区的居民出行发生量、吸引量。出行发生有两种单位：一种是以车位单位，另一种是以人为单位。在大城市中交通工具复杂，一般采用人的出行次数为单位，车辆出行于人的出行之间可以相互转换。出行产生预测常用的有两种方法：类型分析法、回归分析法，另外还有增长率法，但由于增长率法过于粗糙已停止使用。下面简要介绍一下回归分析法和类型分析法。回归分析法是在

2、分析小区居民出行产生量、吸引量与其影响因素(如小区人口、劳动力资源数、土地利用、岗位数等指标)相关关系的基础上，得出回归预测模型。函数形式有一元回归、多元回归等。类型分析法是以某一类型为分析单位，根据对出行起决定作用的一些因素将整个对象区域的人划分为诺干类型。在同一类型的人员中，由于主要出行因素相同，各人员的出行次数基本相同，将各类人员单位时间内的出行次数称作“出行率”。并且假定各类人员的出行率到规划年是不变的。这样各类人员数与出行率相乘便得到出行量或吸引量。4.2.1 出行产生(Trip-Production )4.2.1.1 模型原理出行产生预测采用类型分析法居多，本次结合已有资料亦采用这

3、种方法。家庭分类法中的模型是：Pi= E AsNsi=Ni E As y si(4-1)式中： Pi 分区i 规划年每个单位时间出行产生量；As 全市现年第s 类人员的出行率；Nsi第i 分区规划年第s 类人员的数目；Ni第i 分区规划年各类人员总数目；丫 si第i分区规划年第s类人员的比例。因此必须先确定出行率As、规划年各小区人口总数Ni、各小区各类人员比例丫 si。( 1 ) 规划年各小区人口总数Ni现在已由2.3.2 人口预测算出2010年规划区总人口数，因为本次分区无法从政府现有资料上取得各个小区的现有人口数，也无法得到各个小区的人口密度数据，且因本次课题不可能进行各小区的人口调查统

4、计，因此，我们根据出行量与人口数的相关性，据调查统计的各个小区的出行量占总出行量的百分比分配各小区的人口数，即各小区占总人口的百分比等于各小区出行量占总出行量的百分比，再由 2.3.2 人口预测算出2010 年规划区总人口数乘以这个百分比，即得个小区人口数。见下表4-1邯郸市2010年各分区人口预测表表4-12010各小区人口数预测小区123456789P5049.73714.84775.35611.32704.22003.55531.44997.32234.1比例0.070200.051640.0663890.078010.0375950.0278530.07690.0694740.0310

5、6小区人口668394917063208742723579326518732156614529571小区101112131415161718P8748.17450.52238.53089.22459.72543.05006.53454.5318.3比例0.121620.103580.031120.0429480.0341950.0353540.0696020.0480260.004425小区人口115792986172962940889325573365966267457244212（2） 出行率As （假定到未来年不变）见表 4-2不同收入人员的出行率表（2003年）表4-2收入分类（元/月

6、）0-600600-12001200-18001800以上出行率（次庆）2.492.7752.572.58（3）各小区各类收入人员比例丫 si （由于规划年限较短，假定到未来年不变）各小区不同收入人员比例（2003年）表4-3小区123456789人0-6000.020.020.050.010.10.030.020.010.01员600-12000.210.130.310.140.110.240.130.140.14比1200-18000.350.220.220.150.250.320.220.150.15例1800以上0.420.630.420.70.540.410.630.70.7小区10

7、1112131415161718人0-6000.20.20.450.450.320.250.250.20.2员600-12000.320.320.260.260.210.120.120.320.32比1200-18000.280.280.210.210.330.310.310.280.28例1800以上0.20.20.080.080.140.320.320.20.24.2.1.2 软件流程（1）数据准备（输入）规划年各小区人口数（见“ deteview2-分区”之字段2010人口数）出行率表（已乘以各小区不同收入人员比例，注意：字段名必须以“R_”开头）见下图4-2 :挂Patm厚ibZ分i区

8、国向圜jt PatairiT3E飞皿a成年H1LP匪年FULMI利 认口幽叫R_0-G0(lRg-1 砌(Rjimflli1Am47IMiEGB391oniDWn骊1 HR?倒43T1443鼠I4317n70 05D*0 571 R3311B 89477MS方法。因为本次规划的年限为2 0 1 0年，规划时间较短，居民的出行习惯，出行方式不会发生大的变化，因此我们采用同济大学2 0 0 2年在邯郸交通研究中所著的现状分析报告中的出行方式比例，见表 4-4。邯郸市主城区出行方式构成表4-4出仃方式比例公共汽车5.6单位公交车0.01出租车1.56摩托车5.57小汽车3.22其他机动车0.6自行车

9、45.81其他非机动车1.33步行36.3将4. 2出行发生中所求得的2 0 1。年各小区的出行量乘以各出行方式比例即得各小区各出行方式的出行量，见表 4-5,至此方式划分结束。各小区各出行方式的出行量表4-6OD2010出行量（人次/天）公共 汽车单位公交出租 车摩托 车小汽 车其他机 动车自行 车其他非 机动车步行比例%5.60.011.565.573.220.645.811.3336.3117482797901727279738562910498008823256346221279087163131995712441197675859517014643131664749323172597

10、927353609997626222146043041934711083419301810776623011618862925737023059270251919144651642985556424671233336516695013892710843871223841731838924252297190458106661929711060961331143872492533691368172301964917268895975548103478931229262545977029431481202429124804623528710242796210303560169993047361690

11、897751821139061403711019211258534144782640331440083251551118434343993848127668242948119642712469460351281020278361310582459261116515894340863548478140738414148428547208131546952714506386111121305951586766485991354483327945213974811543149616170823956617266595155501102578254227262009171198706713121870

12、6677386071954912159443513181104261811726153566650581474008此阶段未很好结合,请高手删改添加！ ！（最好能添些虚拟数据,在分布后进行。）4.4 出行分布(Trip-Distribution )出行分布预测是将4 .2求得的各交通小区规划年的出行产生和吸引量转化为各小区之间的出行交换量的过程，即要得出由出行生成模型所预测的各出行端交通量与区间出行交换量的关系。4.4.1 模型原理分布预测方法大体上分为：增长系数法f单约束增长系数法1双约束增长系数法概率模型重力模型平均增长系数法V弗尼斯法(furness)弗莱特法(Fratar)目前主要用F

13、ratar法、重力模型法，且其中又以重力模型法居多。下面重点介绍上述两种方 法。(1)佛莱特法Tj=tjaibj (Li+Lj) /2(4-10)佛莱特法认为两交通小区之间的未来出行()分布量不仅与这两区的增长系数有关，而且还与整个调查区内的增长系数有关，这较平均增长系数法有所改进。它基于两个假设：1.未来的出行空间分布与ai和bj均成正比关系；2.未来的出行空间分布与两地间的出行阻挠因素成反比关系，此处出行的阻挠因素可表示为(Li+Lj ) /2,其中Li、Lj为地区性因素。tijtijjiL i=L j=4 4-11)tijbjtijaiji佛莱特法需用迭代方法反复修正和计算，直到收敛在误

14、差范围之内为止。弗莱特法属于增长 率法，其最大的一个缺点是没有引入各个分区之间的交通阻抗因素。他对近期或肯定至规划年整 个交通网络上的家庭阻抗都没有什么变化的出行分布问题时可用的。但一般对象区域的交通阻抗都会因交通设施的改进货流量的增加而不断变化，这就要求在进行分布预测时加入交通阻抗的因素。(2)重力模型顾名思义，重力模型借鉴了牛顿万有引力定律来描述城市居民的出行行为，他考虑了两个小区的吸引强度和吸引阻抗因素。他的基本假设为：交通小区i到交通小区j的出行分布量与小区i的出行发生量、小区j的出行吸引量成正比，与小区i和小区j之间的出行阻抗成反比。重力模型是综合分布模型中采用最广泛的一种。所谓综合

15、模型，就是对现有的交通资料进行分析，希望得 到出行产生和出行吸引以及出行阻抗的综合关系。交通阻抗可表示为：出行距离的长短、行程时间的快慢及费用的大小等。其考虑了出行费用 是前面的模型所不能达到的。重力模型法有三类：无约束重力模型、单约束重力模型和双约束重力模型。无约束重利模型 形式简单、便于计算，但精度不够，所以也很少采用。单约束重力模型它考虑的因素较增长系数 法更全面，对交通阻抗参数的变化能敏感地反应，在没有完整的现状OD调查资料时也能使用，计算、精度间于但约束和双约束重力模型之间。双约束重力模型，要求数据较多，计算复杂，精 度高。运用TransCAD ,本阶段采用双约束重力模型。(1)模型

16、表达：Tij=K Loi L Dj /f(Rij)(4-12)式中： Loi L Dj表土地使用f(Rij)-一摩擦因子用出行产生量Pi和吸引量Aj表达土地使用，得：Tij=K PiAj /f(Rij)(4-13)广Rijb募函数式中f(Rij)= 5 e Rij指数函数L Rijb eRij复合型函数本课程采用双约束重力模型，摩擦因子函数采用募函数( Inverse power function), 即用 Ki Kj 代替 K, f(Rij)= Rijb得:Tij= KiKj PiAj / Rijb(4-14)式中 St. Ki=(KjA/ R b)-1 Kj=(KP/Rj)(2)模型标定1

17、)给b一个初值，令 b=12）用迭代法求Ki，Ki令列约束系数Kj=1将列约束Kj代入式求各行约束系数 Ki将列约束Ki代入式求各行约束系数Kj比较先后两次的行约束系数、列约束系数变化，要求相误差3%. 否则继续迭代。3）将求得的约束Ki Ki代入模型用现状分布表求的理论分布表4）计算实际分布表的平均交通阻抗R实和理论分布表的平均交通阻抗R理求85）当8 0即R理R实时，可推出：理论分布量 实际分布量，b值偏大。 令 b=b/2当8 0即R理R实时，可推出：理论分布量 实际分布量，b值偏小。 令 b=2b返回步骤2.4.4.2 居民出行转换为车辆出行因为本次O D调查主要成果为机动车O D表，

18、而上面出行预测出的是 2010年的各小区每天人口总出行次数，所以在进行交通分布前须将2010年的各小区每天人口总出行次数转换为各小区的高峰小时标准汽车出行量。邯郸市各交通方式分担比例如下表“比例” 一行所列（资料 来源：现状分析报告）；早高峰小时交通量占一天交通量19.63% （资料来源：现状分析报告）按下式计算各值：各区各交通方式所承担出行量（人次）=各区出行量*方式比例各区出行的标准汽车数（PCU/天）=E （各交通方式*相应换算系数）见表 4-7各区高峰小时出行量（PCU/PH）=各区出行的标准汽车数（PCU/天）*19.63% 计算结果见表4-8:城市道路交通量调查小汽车为标准的换算系

19、数表表4-7车辆类型换算系数小汽车1.0小型载重车1.535载重车2.05以上载重汽车2.5中、小型公共汽车2.5大型公共汽车、无轨电车3.0摩托车0.8三轮车0.5自行车0.4OD2010出行量(人次/天)公共汽 车单位 公 交车出租车摩托车小汽车其他机动车自行车其他非 机动车步行PCU庆PCU/PH比例 (为5.60.01.65.63.20.645.81.336.3合乘 系数1231.5222111174827.09790.317.52727.39737.95629.41049.080088.22325.263462.233548.465862127908.07162.812.81995.

20、47124.54118.6767.458594.71701.246430.624544.948183166474.09322.516.62597.09272.65360.5998.876261.72214.160430.131945.562714193471.010834.419.33018.110776.36229.81160.888629.12573.270230.03712605191.39.31446.25163.52985.0556.242466.81232.933650.81778903892.17.01084.23871.222

21、37.9417.031838.4924.425228.913336.926187190458.010665.619.02971.110608.56132.71142.787248.82533.169136.336547.971748172301.09648.917.22687.99597.25548.11033.878931.12291.662545.333063.76490977029.04313.67.71201.74290.52480.3462.235287.01024.527961.514781.5290210303560.016999.430.44735.516908.39774.6

22、1821.4139060.84037.3110192.358251.61143511258534.014477.925.94033.114400.38324.81551.2118434.43438.593847.849611.497391276682.04294.27.71196.24271.22469.2460.135128.01019.927835.614714.9288913105824.05926.110.61650.95894.43407.5634.948478.01407.538414.120307.139861484285.04720.08.41314.84694.72714.0

23、505.738611.01121.030595.516173.931751586766.04858.98.71353.54832.92793.9520.639747.51154.031496.116650.0326816170823.09566.117.12664.89514.85500.51024.978254.02271.962008.732780.1643517119870.06712.712.01870.06676.83859.8719.254912.41594.343512.823002.545151811042.0618.41.1172.3615.0355.666.35058.31

24、46.94008.22118.9416居民出行与车辆出行转换表表4-8规划年各小区的预测出行量即为表4-8中PCU/PH一列，将这列值填至 TransCAD分区层的数据dataview中，字段名为 2010PCU_P。4.4.3 程序流程流程一：求阻抗矩阵 Rij (Impedance Matrix )交通阻抗可表示为：出行距离的长短、行程时间的快慢及费用的大小等。为更真实地反映交通阻抗，本次规划交通阻抗采用相对行程时间表示。小区之间的阻抗一相对行程时间越小表示小区之间阻抗越小，越大表示小区之间阻抗越大，因此以相对行程时间为路权值求各小区之间的最 短路径(Shortest Path)其值即为小

25、区之间的阻抗Rj。（1） 数据准备创建路网步骤：（已建路线层和分区层）a.创建小区质心。在分区层上，Tool Export调出图4-6对话框框中各选择如图示，注意：格式选 standard geographic, 点OK保存。质心继承分区所有属性。Export对话框 图4-6b.加载。在路网（.dbd）层上，加载分区层、质心层。c.建索引（Index）。在Connect之前一定要在“路网 Endpoint ”层的Dataview 上 新加一字段取名为 index，保存。因为连接后质心作为路网Endpoint（lineendpoint）层上的一个普通的点。建立 Index以便路网Endpoint

26、层上的质心点ID与质心层的质心ID对应，用以ID转换。d.连接（Connect）。将质心点连接到路网。在质心层上 Tools Map Editing Connect调出其对话框图 4-7Setting 卡上：如图。Fill 卡：Node field 里选 index ; Fill with 里选IDs from 质心layer.（这便将质心层上质心ID填充进index ,以便和路网Endpoint层上的质心点ID建立对应关系。）点OK质心连接完成。路网（dbd） 已显示连接。Connect调出其对话框图4-7a调出其对话框图4-7bConnect,通行时间设Create Networks 对话

27、框 图 4-8e.填充连接后新增路段的值。将其通行能力设为无穷大（大数即可）为很小的值。f.创建路网（Create ）。在路网层上， Networks/Paths Create 调出其对话框，图4-8read length from下拉菜单选择Travel_time 字段合适将Optional Fields里的内容全选，连接后的路网将继承这些属性。点OK保存Network。至此，路网创建完成！做选择集。点工具栏（tools ）的选择图标（selectby pointing ）或在dataview 里选择质心点，将其作为一个选择集。以便下一步输入，让软件找到这些质心点。路网上各路段的相对行程时间

28、相对行程时间=Length /平均车速（2） 操作过程Networks/Paths Multiple paths调出其对话框图 4-9 ,在Minimize里选相对行程时间;From、To 里选 Selection点Network ,调出其对话框：etvarfc Settings在 Info 卡：钩上 Centroids,在 Other Setting 卡:K seed on D A交通规划，路网dt dCentroids are in selection setD*口iplkm D.*交通现或wofU选 selection这样最短路径不过质心点。点Nrlwcuk FieldsLink Fie

29、ldsNode Field!OK_englhID y 通行能力1 GJTME-作 AYNods?LinJki2211 uiii hifo mdliutiirk lyriR Ke科I*/ Centroid?OKIDLongludeLd.iludtincewDisibbdLinksPenalUM (* None C Turn TioisfeiUprirfFMultiple paths 对话框 图 4-9(3) 运行结果(即为阻抗矩阵)各分区间最短路径(阻抗矩阵)图4-10流程二：重力模型标定(校准) (Gravity calibration )(1)数据准备基年OD巨阵。阻抗矩阵(Shortest Paths )itrxxl - Shortest Path (Shortest Path -.相对行程时间J)my区22G22722922用0.0(22702220| 7422910.202311L56292|1.062331 人0.9422323i5TeTA2311383.40234.