交通规划课程设计报告实验报告

..交通规划课程设计报告学院：交通运输学院专业：城市轨道交通指导教师：组长：组员：2016年6月15日引言所谓交通规划〔狭义〕通常是指根据对历史和现状的交通供需状况和地区的人口、经济和土地利用之间的相互管理的分析研究，对地区未来不同人口、土地利用和经济开展的情形下，交通运输开展需求的分析和预测，确定未来交通运输设施开展建立的规模、构造、布局等方案，并对不同方案进展评价比选，确定推荐方案，同时突出建立实施方案〔包括建立工程时序、投资估算、配套措施等〕的一个完整过程。通常，交通规划中核心的容是交通需求预测中的四阶段法，它们分别是交通的发生与吸引〔TripProduction&Attraction〕，交通分布〔TripDistribution〕，交通方式的划分〔ModalSplit〕，交通流的分配〔TrafficFlowAssignment〕这四个阶段。我们小组针对交大西门某一时段的交通量进展了调查，掌握了其交通状况，并与RTMS的测量值进展比拟，从而了解人工测量产生的误差，并且同时使用微波传感器数据制作交通量、密度、速度根本图并确定道路通行能力和临界车速，来分析并且深刻理解交通流三参数之间的关系。接下来，我们以北下关为规划区域，利用transCAD软件对规划区域进展交通小区的划分、路网构建、OD反推以及四阶段法等工作。目录TOC\o"1-4"\h\z\u引言2一.实验概述41.1实验目的41.2实验容4二.交通调查实验报告52.1交大东门RTMS检测数据与实际测量数据的比照分析52.1.1RTMS的介绍52.2RTMS交通量与实测交通量比照分析7交通调查记录71.交通量调查72.地点车速93.密度的测量112.2.2RTMS交通量与实测交通量比照分析162.2.3速度比照分析182.2.4密度比照分析182.3交通流三要素关系曲线19概念与数据简介19计算方法19数据分析20三、交通规划223.1区域概况22根本信息22区域城市用地比例233.2主要路段交通量统计及调查结果233.3TransCAD的应用过程26交通小区的建立263.3.2线路的绘制与相关数据的填写273.3.3OD反推283.3.4出行生成预测323.3.5出行分布预测333.3.6交通流分配363.3.7道路网络评价39四、问题及改良建议：404.1问题404.2改良建议40五、个人感想40附录44一、会议记录44二、人员分工44一.实验概述1.1实验目的交通规划属于交通工程的一局部，是为设计到达公路和城市道路交通建立的开展目标的策略、过程和方案。作为交通运输学院的必修科目，学生应该掌握对城市、区域不同畴的交通需求预测和综合交通运输系统规划的共同原理、步骤和方法的提炼。本次交通规划设计实验旨在将理论与实践结合，通过交通流数据的采集，进展交通调查，研究交通与土地利用，实现交通网络布局的规划与设计，并完成交通需求量的预测。实验过程中学生应该具备数据采集与分析、交通小区划分与网络制作、TransCAD软件的操作的学习能力。1.2实验容本实验由交通调查实验和交通规划实验两局部组成。1、交通调查实验的容具体为:统计分析RTMS检测器全天的交通流检测数据，绘制交通流三要素流量、密度〔占有率〕、速度之间的关系曲线，并针对某一位置某一交通时段〔大于等于1小时〕比照分析人工测量数据与自动检测数据之间的误差；2、交通规划实验局部的具体容为以北下关为规划区域，完成对所选区域的交通量调查，利用实际测得的数据，得到对调查区域交通小区划分、现状路网划分、社会经济指标统计、OD反推分布交通量、四阶段法交通需求预测、道路负荷度评价。二.交通调查实验报告2.1交大东门RTMS检测数据与实际测量数据的比照分析2.1.1RTMS的介绍〔1〕RTMS简介RTMS〔RemoteTrafficMicrowaveSensor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。〔2〕RTMS工作原理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。图2-1RTMS微波束及其投影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。图2-2RTMS微波区域的回波信号在车辆检测方面，RTMS通过接收到微波投影区域各种外表的连续不断的回波,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，那么说明有车辆存在。图2-3车辆检测原理图〔3〕传感器位置表2-1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〔南门〕24003学苑4号楼〔东门〕24004交大东校区东门2由于我们选择调查的是交通大学西门的交通量，所以由上表可知，我们选择的是编号为4001的RTMS传感器的数据。〔4〕数据格式:RTMS以30秒为单位，每30秒计量一次。另外，RTMS传感器所测得的数据表示含义如下表：表2-2RTMS传感器数据表示含义图编号数据名称表示含义说明1SensorID传感器编号编号为4001，4002，4003，40042DataTime采集日期时间2014年4月8日14:40-15:403Laneno车道号从RTMS仪器最近一条车道开场标号，分别标号为1,24Vollong长大车流量单位：辆5Speed平均速度公里/小时6Occupancy时间占有率30s有车次数，每10ms抓拍一次7Volume流量单位：辆无效数据说明：平均速度值为小于0公里/小时或大于等于200公里/小时的数据可示为无效数据，在分析数据时需要滤除。2.2RTMS交通量与实测交通量比照分析2.2.1交通调查记录1.交通量调查我们选取人工计数法调查交通量，人工计数法是国运用最为广泛的交通量调查方法。该方法机动灵活，易于掌握，使用工具简单，资料整理方便，精度较高。而且，应用人工法可以获得分车种分流向的交通量，转向交通量等多方面资料，最适宜于短期的交通量调查。依据教材上22-29页，使用人工计数法，选定七种车型：小汽车、小型载货汽车、3~5t载重汽车、5t以上载重汽车、中小型公共汽车、大型公共汽车、摩托车作为计数目标。选取一个距离RTMS机较近断面，设定三名组员，以15分钟为时间周期，分别在道路的两侧进展观测，记下两个方向的交通量，观察通过断面小汽车、小型载货汽车、3~5t载重汽车、5t以上载重汽车、中小型公共汽车、大型公共汽车、摩托车的数量，最后将这七类数据整理汇总。汇总表如下：表2-3交大西门平峰交通量调查数据表表2-4交大西门晚顶峰交通量调查数据表2.地点车速采用人工测量法，选择路段长度均在30~50m之间,参考标志为行道树和指示标志，当车辆前轮经过参考线时，观测员立即启动秒表，当车辆前轮驶过路段末端参考线时，观测员立即停顿秒表，将观测数据整理下来。平均速度值为小于0公里/小时或大于等于200公里/小时的数据可示为无效数据，在分析数据时需要滤除。所以根据原那么我们的剔除了一局部数据并且又整理了数据。整理数据如下：地点车速调查记录表(平峰)调查日期：2016年5月18日调查路线：交大西门调查时间：20:1021:10天气：晴调查员：罗元琴、淡鹏表2-5地点车速调查记录表〔平峰〕地点车速调查记录表(顶峰)调查日期：2016年5月26日调查路线：交大西门调查时间：17:3018:00天气：晴调查员：段晓宇、马钰表2-6地点车速调查记录表〔顶峰〕密度的测量我们组测密度的时候采用的是高空摄像法。我们测量的时间长达20分钟，所以可以减少偶然误差。整理表格如下：表2-7平峰密度记录表格表2-8顶峰密度记录表格续表2-8续表2-82.2.2RTMS交通量与实测交通量比照分析RTMS里面的数据中测得的是Vollong，即长大车流量，而我们实际测量后的车型是以小汽车为根底来进展换算的，所以把RTMS里面的数据Vollong，即长大车流量以小汽车为根底来进展换算，换算系数为2，其他车型换算系数如下表。表2-9交通量调查车型分类以及换算系数表通过换算系数，得到如下表所示RTMS流量与实测流量:表2-10顶峰RTMS流量与实测流量数据表表2-11平峰RTMS流量与实测流量数据表由表2-8和表2-9可以分别看出RTMS数据和实测数据之间存在一定的误差，其中对于顶峰时最大误差在18.36%，最小误差为6.5%，误差的平均值在12.19%。对于平峰时最大误差在25.96%，最小误差为18.40%，平均误差为22.97%。将RTMS流量与实际测得流量进展比照，得到如以下图所示结果：图2-4晚顶峰RTMS流量与实测流量比照图图2-5晚平峰RTMS流量与实测流量比照图〔2〕数据误差原因分析从上图可以看出，RTMS数据与人工调查的数据有一定的误差，且RTMS的数据大于人工调查的数据，造成误差的原因有以下几点：主观因素：=1\*GB3①计时误差。人工计时与RTMS的计时不一样，而且人工计时需要一定的反响时间。=2\*GB3②当出现大车时，人工调查时会使小车被大车挡住视线，造成计数误差。客观因素：=3\*GB3③RTMS 检测器"溢出〞现象。"溢出〞是指一辆车出现，相邻检测区域均有感应现象，不仅会引起流量的重复计数，还会对占有率测量带来一定影响。=4\*GB3④由于检测器与穿插口距离较近，所以出现很多车辆换道的现象，造成RTMS重复计数。2.2.3速度比照分析将晚顶峰和晚平峰测的地点车速计算平均值与RTMS地点车速计算平均值汇总数据如下：表2-12车速误差比照数据产生误差的主要原因是：在调查地点车速时，由于调查人员的反响时间而造成相应的数据误差以及观测人员距离参考标志一定距离，存在视差。2.2.4密度比照分析将晚顶峰和晚平峰的密度计算的平均值与RTMS的密度计算平均值汇总数据如下：表2-13密度误差比照数据产生误差的主要原因是：因为调查人员个人的仔细程度以及道路上的有些车辆被大树枝叶遮住导致测量人员的记录误差。2.3交通流三要素关系曲线2.3.1概念与数据简介〔1〕流量：单位时间，通过道路某点或某断面及某车道的人数或者车辆数。〔2〕速度：地点车速：车辆通过道路某点或某断面时的车速，也称瞬时车速。区间车速：车辆行驶一定距离与该距离对应的平均行驶时间的比值〔3〕占有率：在一定的观测时间T，车辆通过检测器时所占用的时间与观测总时间的比值。2.3.2计算方法交通流三要素为流量、速度和密度。其通量由RTMS数据中volume表示；速度为speed表示；密度由于与占有率成正比，故用占有率代表密度，进展与另外两个变量关系的分析研究。这三个量均由RTMS测得，每30秒测量一次。我小组采用2015年5月18日全天的RTMS数据进展交通流三要素之间关系的分析。相应的算法是：总车流量：持续一个小时的去除坏值后的所有车流量之和平均速度：持续一个小时的去除坏值后的所有速度的平均值所有车道的平均占有率：持续一个小时的去除坏值后的所有占有率之和除以一个小时测量周期〔本例中是30s〕的个数。2.3.3数据分析我们组采用的是5月18日全天的数据，经过整理得到如下表：IDTimeSpeedOccupancyVolume18:00-8:5943.11178.39225729:00-9:5947.31103.032129310:00-10:5947.7996.421867411:00-11;5947.7996.422015512:00-12:5951.6986.541869613:00-13:5949.6980.431941714:00-14:5947.7487.661967815:00-15:5947.64106.151955916:00-16:5950.06104.48821771017:00-17:5943.88160.732716表2-145月18日有关交通流数据表通过这个数据表，我们做出了交大东门的速度-流量、占有率-流量、占有率-速度关系散点图，每图都有10个散点，并用曲线拟合变化趋势，用以辅助分析。速度流量关系图2-6速度-流量关系图从图中我们可以看出，交大西门5月18日每小时平均车速集中在47Km/h到48Km/h之间，最大车速为51.69km/h，在流量较小的时候出现，最小车速是43.11km/h。随着流量的增大，每小时平均车速整体为下降趋势变化。(2)占有率流量关系图2-7占有率-流量关系图这图表达了随着车流量的不断增大，占有率整体呈增大趋势。(3)占有率-速度关系图图2-8占有率-速度关系图从图中我们可以看出，交大西门道路上占有率和速度的关系是随占有率的增加，速度呈线性下降趋势，即占有率越高速度越低。最大速度51.69km/h，最小速度43.11km/h。从这个速度我们也可以看出这条路比拟畅行。一般把车速小于30km/h视为交通拥堵，该图中的离散点位于30以上较多，所以交大西门不存在拥堵现象。由交通规划原理课本知：临界车速指通行能力最大时的车速，又称为最正确车速。所以由图像可知，该路段临界车速为43.88km/h。该道路通行能力为2716辆。三、交通规划〔北下关及其周边地区〕3.1区域概况3.1.1根本信息所给区域为以交通大学为中心的北下关街道及其周边区域，北下关街道辖区总面积6.04平方公里，常住人口17万人左右。辖区现有社区居委会35个，有蒙、满、回等22个少数民族，驻地区部队6个，法人单位近4000家〔第一次经济普查数据〕。北下关辖区中共有快速路、主干道、次干道、主要支路共16条，包括：中关村南大街、北三环西路、学院南路、大慧寺路、西直门外大街、动物园路、高粱桥路、交大东路、交通大学路、四道口路、大钟寺路、皂君庙路、篱笆房路、学院南路、大柳树路、气象路。其中北三环路为快速路，其进出口采用全控制或局部控制，中央设有隔离带，主要联系市区各个主要地区、市区和主要的近郊区、卫星城镇、联系主要的对外出路，负担城市主要客、货运交通，有较高车速和较大的通行能力，供车辆以较高的速度行驶；中关村南大街、高粱桥斜街、大柳树路为主干道，他们是城市交通的骨架，起着联系各种交通枢纽以及大型公共场所的作用，红线宽度较宽，一般为30-45米，能承载大量的交通量；其余道路为次干道和主要支路，负责配合主干路组成城市干道网，起联系各局部集散作用，或为解决局部地区的交通而设置。3.1.2区域城市用地比例图3-1北下关用地比例图3-2北下关用地比例居住用地〔R1-4〕：25%、商业用地〔C2〕：22%、教育科研用地〔C6〕：17%、公共绿地〔G1〕：12%、道路用地〔S1〕：10%、文化用地〔C3〕：5%、铁路用地〔T1〕：4%、水域〔E1〕：2%、办公用地〔C1〕：2%、体育用地〔C4〕：1%。3.2主要路段交通量统计及调查结果按照地图所示，画出了根本的路网框架。全班是大家分组数的车，各个组把负责路段的交通量都发到群里面，然后大家共享数据。我们小组主要是对该区域的紫竹园路和动物园路进展交通量统计。图3-3北下关卫星图车流量的调查统计结果如下：表3-1各个路段车流量调查结果序号/节点号道路名称方向交通量1北三环西到东2651东到西17162公村路东到西586西到东13693学院南路西段西到东956东到西9444学院南路中段西向东985东向西8165学院南路东段西到东1519东到西11246中关村南大街中段北到南1851南到北17127大柳树路北向南2158南向北21148交大东路北段北向南592南向北5789大慧寺路东向西556西向东76810高粱桥斜街北段北向南1702南向北157111交通大学路西到东448东到西41812交大东路南段北到南618南到北45513西直门外北大街北到南5052南到北498114动物园路北向南1132南向北84215动物园路南段北到南1451南到北111416高粱桥斜街南段北到南1099南到北101917高粱桥路北到南1071南到北117518西三环南向北5990北向南533219中关村南大街南段北到南1848南到北180120紫竹园路西到东4937东到西569821西直门外大街西段北向南5696南向北496822西直门外大街中段东向西5223西向东489023首体南路北向南1660南向北105624西直门外大街东段西向东1774东向西111725三里河路北向南877南向北56126车公庄路东向西1523西向东131227中关村北段北向南1835南向北202528皂君庙路北向南1718南向北164129四道口路北向南730南向北6263.3TransCAD的应用过程3.3.1交通小区的建立交通区划分的假设干原那么1、同质性：分区土地使用，经济，社会等特性尽量使其一致。2、尽量以铁路，河川等天然屏障作为分区界限。3、尽量不打破行政区的划分，以便能利用行政区现成的统计资料。4、考虑路网的构成，区质心〔形心〕可取为路网中的节点。5、分区数量适当，中等城市不超过50个，大城市最多不超过100-150个。数量太多将加重规划的工作量，数量太少又会降低调查和分析的精度。6、分区中人口适当，约1-2万人，靠市中心分区面积小些，靠市郊的面积大些。7、考虑到干道市聚集交通的渠道，因此一般不以干道作为分区界限，道路两侧同在一个交通区也便于资料整理。8、对于已作过OD调查的城市，最好维持原已划分的小区。9、小区的出行次数不超过全区域出行总数的10％-15％。10、均匀性和由中心向外逐渐增大的原那么：对于对象区域部的交通小区，一般应该在面积、人口和发生与吸引交通量等方面保持适当的均匀性；对于对象区域外部的交通小区，因为要求精度的变低，应该随着距对象区域的距离的变远，逐渐增大交通小区的规模。11、包含高速公路匝道、车展和枢纽：对于含有高速公路和轨道交通等的对象区域，高速公路匝道、车站和枢纽应该完全包含于交通小区部，以利于对利用这些交通设施的流动进一步分析，防止匝道被交通小区一分为二的分法。具体操作过程将上述卫星地图存储为TIF格式然后用transCAD翻开。之后点击左上newfile按钮选择地理文件。将小区图层命名为area1，并用绘图工具画出交通小区，并对小区进展编号。在首次划分交通小区的时候，我们以路网外小区边界划分了交通小区，这样的划分方法会存在一个矛盾点，就是无法明确作为小区边界的道路所承载交通量的归属问题，无法确定其上的交通量具体归属于哪一个小区，之后上课后听教师讲解有关容我们才得以解决问题并且画出了如下的小区。图3-43.3.2线路的绘制与相关数据的填写1.路网建立新建路网图层，取名路网图层为Street1。并对Street1图层添加相应的属性，其默认属性属性为ID、Dir、Length，添加属性路名Name，起终点ANode、BNode，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,路段限速Speed,车道数Lane，然后用绘图工具画出路网，并输入相应的数据。以下图为本小组绘制的路网〔含有质心连杆〕图3-52.数据的录入以下图为输入的道路属性：图3-63.3.3OD反推1.创立小区质心地理文件交通小区在形式上表现为一个区域，但是在逻辑上却被表现为一个点，即小区的质心。系统认为，小区所有的车流量，均是经过质心，并通过质心连接线，从而进入路网。在TransCAD中翻开"Area.dbd〞地理文件，选择"Tools—Export〞菜单，弹出"ExportZoneGeography〞对话框，最后保存为"Cent.dbd〞的地理文件，放在Cent文件夹中。2.将质心连入路网并修改质心连杆属性翻开"Street.dbd〞地理文件，将"Node〞图层设为可见，将Cent地理文件参加到当前地图中。将"Node〞置为当前图层，选择"Dataview—ModifyTable〞菜单项，在弹出的对话框中为该图层属性数据表增加一个名为"Index〞、数据类型为"Integer〞的字段。将"Area〞置为当前层，选择"Tools—MapEditing—Connect〞菜单项，系统弹出"Connect〞对话框将质心连入路网后会生成以下图：图3-7质心与路网间的连线就叫做"质心连杆〞，质心连接线是逻辑上而不是实际中存在的路段，我们规定小区的出行量全部通过质心连接线进入路网，这样就建立起了交通小区与路网间的联系。为了防止在交通分配中出现问题，我们需要为质心连接线设置较大的通行能力和较小的行驶时间。具体操作将Name=null且Time=0的字段填充为0.1，Capacity字段填充为1000000,Speed字段填充为10000。如以下图所示：图3-8此处填入明显过大或过小的数据时为了防止质心连杆对路网产生影响，如填入数据与路网近似那么质心连杆会被系统默认为路网的一局部，而不填入任何数据后续局部操作将无法进展。3.创立网络在TransCAD中，我们为路网创立的线类型地理文件只是一个包含了属性数据的地图，为了能在路网中进展路径分析、交通量分配等，还需要在这个地理文件的根底上创立网络〔Networks〕文件，在TransCAD中，将"Street〞设为当前图层，选择"Networks/paths—Create〞菜单项，弹出"CreateNetwork〞对话框，如以下图，然后保存为"N〞文件，储存在Net文件夹中。图3-9如上图，在教学视频中，Count选项被忘记录入，这一操作会导致反推过程无法进展。4.建立OD反推种子矩阵并运行OD反推翻开"Street1.dbd〞地理文件。翻开小区"Area1.dbd〞地理文件；新建初始OD矩阵，选择"Matrix〞。将新建矩阵的所有值全部填充为1，对角线为0〔OD反推时不会对对角线进展计算，我们将它设置为0，即不考虑小区的交通量〕，即得种子矩阵。图3-10翻开刚刚"〞；用"AddLayer〞功能将"area.dbd〞地理文件参加到路网图中；将"Street〞设为当前层，点击"Planning—ODMatrixEstimation〞，此时出现"ODMatrixEstimation〞对话框，在该对话框中，"Method〞后是可供选择的各种交通分配方法，按照要求我们选择用户均衡"usersequilibrium〞的配流模型。图3-11如图，假设建立网络时未勾选Count选项，那么在此处Fields中前后项无法一一对应。点击OK得到反推OD矩阵。图3-123.3.4出行生成预测1.建立初始文件在进展发生量与吸引量预测时，需要建立新的Table文件，点击NEW—Table。添加以下属性ID小区编号、P现状年出行产生量、A现状年吸引产生量、POP现状年人口数量、PFUR未来年出行产生量、AFUR未来年出行吸引量、POPFUR未来年人口数量。因为本组一共划分了5个交通小区，所以得到一个5行的空表格。2.数据填写对于P与A，我们可以根据之前得到的OD矩阵行列相加得到。而当前和未来的人口数据，因为在划分交通小区时可以保证了社区及单位的区域完整性，我们可以从官方上获得2014年的人口数量，并依据官方统计的每年1.75％的人口增长率求出当前人口数量，并继续依此增长率求出三年后的人口数目。需要说明的是，因为该区域流动人口较多，所以官方登记在册的人口数量不一定准确，且市近年人口增速在不断放缓，所以预测的未来人口数量也不十分准确。3.未来发生与吸引量预测在准备工作就绪后，我们就开场进展未来发生与吸引量的预测了。将图层置为area层，在菜单栏中选择Statistics—ModelEstimation。在Independent选项卡选择自变量为基年人口数POP，参加EstimationFileds。在Dependent选项卡中选择因变量为基年发生交通量P，点击OK保存模型，那么完成对发生量的模型估计。同理，重复上局部容，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。点击菜单栏Statistics—ModelEvaluation。翻开之前保存的发生预测模型，出现Forecast窗口。在ResultsIn中选择将来发生量PFUR，将对应的ForecastedVariable选择为POPFUR，点击OK，系统自动将结果填入PFUR中。同理，吸引预测同发生预测的步骤。最后得到下表：图3-134.出行生成预测图翻开小区地理文件Area1，再翻开Balance.bin数据表文件，使用"ChartTheme〞功能来产生柱状图形以显示预测结果。图3-143.3.5出行分布预测1.建立小区间阻抗矩阵翻开路网文件Street文件，点层设为〔当前〕可见。"Selection——SelectbyCondition〞，输入条件"index<>null〞。翻开"Networks/Paths——MultiplePaths〞，将"Minimize〞设为"Time〞，点击OK，最终得到小区间的阻抗矩阵。图3-152.增长系数法翻开现状年的出行O-D矩阵以及一个未来年的出行发生、吸引量表。首先，我们需要平衡产生量与吸引量，在tripsgen.bin文件翻开的状态下，选择"Planning—Balance〞菜单项，在弹出一个"VectorBalancing〞对话框，随后生成一个数据表视图，该数据表的最后两列即为平衡后的产生与吸引量。之后的操作都需要使用平衡后的产生与吸引量，假设用平衡前的在后续操作中会出现绿灯。选择"Planning→TripDistribution→GrowthFactorMethod〞菜单项，在翻开的对话框中进展如以下图所示的选择〔选择平衡后的数据表〕，然后单击确定，保存未来年O-D矩阵文件GROW_OD.MTX。图3-16如下为增长系数法的预测结果图3-173.重力模型法预测过程翻开重力模型标定所需要的小区地理文件、现状出行分布矩阵以及现状小区间阻抗矩阵三个文件。因为还未看到后边的矩阵索引转换的容，此处未防止出现红灯，我们小组手动新建了行列序号与小区对应的阻抗矩阵。图3-18在地图活动窗口下，选择"Planning→TripDistribution→GravityCalibration〞菜单项完成重力模型标定过程。确定后保存为Summary.bin的文件，随后出现的一个新的数据视图中"b〞下方所显示的数字即为幂函数型阻抗矩阵的参数。图3-19之后开场运行重力模型，翻开现状阻抗矩阵文件以及未来年出行产生吸引量表〔注意使用平衡后的数据〕，选择"Planning→TripDistribution→GravityApplication〞菜单项，输入刚刚标定的模型参数b。点击确定。最终产生预测OD矩阵如下：图3-203.3.6交通流分配1.OD矩阵索引转换TransCAD在交通分配时智能识别从交通网络节点处进入的出行分布量，因此，需要对出行OD矩阵进展索引转换,把矩阵的以小区ID创立的索引改成以质心点。图3-21筛选质心点等步骤同上，再翻开待分配的OD矩阵，在任意一个单元格上点击右键，选择"Indice〞在弹出对话框中点击"AddIndex〞按钮，弹出"AddMatrixIndex〞对话框图3-22点击"OK〞后在矩阵索引设置对话框中，"Rows〞和"Columns〞后均选择"New〞，点击"Close〞，完成矩阵索引转换。结果如下：图3-232.运行交通分配模型建立好网络，〔只需要选中"Time〞和"Capacity〞两个属性〕翻开待分配的OD矩阵，点击"Planning—Assignment〞菜单项，弹出"TrafficAssignment〞对话框。在Method中依然选择用户均衡"usersequilibrium〞的配流模型，点击"OK〞可以得到最终交通流分配结果如下图〔未来三年的数据〕：图3-24之后我们可以得出对应的流量专题地图，通过点击"Planing—Utilities—createflowmap〞，从而得到如以下图：图3-25与前文提到的质心连杆交于同一穿插口的流量专题图比照：图3-26我们发现局部路段依然没有分配到流量，我们又调出了具体路段的路况信息，发现未分到流量的路段为四道口路、交大东路北段、交大东路南段等几条路段，道路较窄，实际情况中拥堵现象明显；且与之共同分配交通量的是皂君庙路、大柳树路等有较大通行能力的主干道，只有一种可能性是因为这些路段阻抗过大,交通量全部优先分配的其他道路上了。3.3.7道路网络评价按各条路段的负荷度V/C值情况看，所选区域的总体通行是较为畅通的。一方面原因可能是因为我们做交通量统计的时间段是利用工作日停课的时间，大多"避过〞了上下班的顶峰。但是依然可以看出，交大周边道路附近V/C值相对较大，可能是受到了交大学生出行的影响。同时值得关注的的一点是大量的交通量被分配到了交大一条街的路段上。关于这一点在后期分析时我们认为可能与质心连杆对路网的接入点位置有关。这一道路车道数较多、设计通行能力较大且统计到的车流量不是很大，路阻较小。因此分配到的交通量很大。对于未分配到交通量的皂君庙路、大柳树路、大慧寺路等道路，道路本身较窄，原来都是双向四车道，但是由于私家车对车道的挤占，靠近人行道一侧的车道已经无常行车，几乎成为双向二车道，这使得本来就不怎么宽阔的道路变得更加窄小了，且该路段还分布有相当数量的公交站点，这也是造本钱区域交通拥挤的主要原因。四、问题及改良建议：4.1问题在进展交通调查时我们发现如下问题：由于道路设置、车道设置以及停车位设置的问题，导致交通流分布不均衡，在有的道路拥堵的情况下，有的道路通行能力不高；2、由于道路前方红绿灯的时间控制的不合理性，车辆流不均匀，容易形成交通堵塞；在对紫竹院和动物园路进展交通调查时我们也发现较大的交通量和两个相邻红绿灯控制系统的时间间隔过小导致车辆在排队通过前一个穿插口后又要排队通过下一个穿插口致使穿插口延误较大，形成了道路堵塞。3、每个时段在道路上行驶的私家车的数目都远远的超出于其他的交通工具，由于私家车的过多导致交通堵塞。4.2改良建议针对这些问题，我们提出如下建议：1、在交周边区域设停车场所，缓解交通压力和停车难问题。2、完善道路穿插口的规划，提高城市道路交通网的整体效率。3、采取公交优先的政策，合理添置和管理公共交通。4、在早晚顶峰采取错峰出行政策，在时间上分散交通需求。5、根据交通流分配拥堵状况拓宽某些狭窄而流量又比拟大的道路6、北下关附近的交通状况相比照拟稳定，出现拥堵的现象较少，通行正常。期望在未来道路利用率可以提高。7、TransCAD分析结果与现实情况也有较大出入，因为研究方法的选择与操作水平等多种因素有关，所以不能完全依照实验结果进展评测，还需结合实际情况进展调整。五、个人感想1：首先，这门课程对于本专业日后深入学习的重要性不言而喻，在理论学习过程中充分体会到了数学思维及方法解决问题的重要性。同时在综合分析问题时对于多角度评价的必要性也有了较深的体会，总的来说交通规划过程既需要综合区域的宏观状况，又要结合路段的具体情况才能给出有效的方案。这次课设是我大学学习生涯当中第一次作为组长的经历，所以这次课设对于我来说是一个特别大的挑战。作为组长，这次课设工作量大，经历周期较长，而且是第一次以团队合作的方式完成课设，但是由于我对于组织协调方面缺乏一定的经历，所以在刚刚开场安排任务的时候会遇到一些不可预见的麻烦。不过由于本组成员积极性较高，各项工作都及早开场准备，所以在时间安排还算相对沉着，而且我们在途中遇到的问题也可以得到及时的解决。交通调查过程中在数车阶段我们数了6次，在期间我们经历了的暴雨、沙尘暴和雾霾，经历了这些辛苦之后，我真正的明白了获取一手资料的重要及不易，遇到的一些突发情况更是说明对数据可靠性检验的重要性。数车过程辛苦而充实，但当最终根据我们的数据得到实验结果时，还是感到付出没有白费。对于交通软件TransCAD的使用方面，我们在交通小区的划分、路网的绘制中出现了一些失误，所以划分交通小区时导致了OD反推结果错误，因而也为此做了屡次的修改和调整。接下来是输入路网数据。在建立新的Line地理文件时，需要谨记选择端点层设置，把每段道路的端点作为一个新的点层插入到文件当中，并为端点建立一个数据表，否那么后续操作无法进展。类似的很多图层建立后，为了数据表的顺利实现，都需要注意端点层设置，也需要明白每一步操作都明确是在哪一个图层中进展的。可见这个软件对我们初学者来说还是有点复杂的。所以在一次次的反复运行家对OD反推以及四阶段法的具体操作过程和运算原理都有了清晰明了的认知，这应当也算是一大收获。在报告撰写的过程中，作为同样在交通工程导论课课设小组担任组长的我，通过上一次的报告撰写获得了相当的经历，如版面格式等方面的规，在此次报告中应当有较明显的表达。总之，"交通规划"这门课程作为最早接触的专业课为我以后的学习奠定了坚实的根底，课本上的容很多都是概念性的表达，虽然我们不能够做到全部熟记于心，但是通过教师的讲授与课本容的结合，我们获得的更多是思考问题的方法以及一些和交通领域相关的概念。短短一学期我们所学到的仅仅只是这门课的冰山一角，假设真正想要不断充实自己，我们还有很长的路要走。2：交规感想流量密度速度调查分析这个实验首先需要得到数据，而数据是需要小组去马路上一辆车一辆车地去数得到的，于是，我们就轰轰烈烈地去了。我们总共数过5次车，其中西门三次，东门两次。而很不幸的是，由于东门的ATMS坏掉了，所以东门的不需要再算，显然地，这减少了我们的分析工作，但同时，也让我们做了无用功，其实还是有一些无奈和不爽的。而西门的数车，进展的还是比拟顺利的。顶峰和低峰的流量、密度、速度都同时数了，也是在与其他组讨论以及听取了学长学姐的建议，不然怕是又要重数。在数车的过程中，组成员各司其职，分工协调，把自己的那局部的工作都完成的很漂亮。大家争取各个环节都对的上，没有一个人掉链子，很是团结。分析时，才发现顶峰时期，车辆确实过多，确实很拥挤，希望能出行更多更好解决交通拥堵的方法，来缓解交通。另外还发现，小客车数目众多，其中私家小轿车占据大多数，公交车也不少，但是平均来一趟的时间较长，有时很久不见一辆，有时一连几辆，这种现象应该适当调节。TransCAD课程设计课程设计这个实验很难，因为需要迅速上手transCAD软件，并且需要按照演示视频所示做。由于刚开场很不熟悉和使用，所以走了很多弯路。我们是分组合作的，将用CAD画图分成了几个局部，然后各人开展各自的工作，后来我们发现这个行不通，很麻烦，于是又凑到了一些做。小区划分很简单，但是如果不考虑到后面的步骤的情况，而随意划分的话，后给后面的工作带来极大的麻烦。而路网的数据录入，在质心连杆连接后，出现了许多的未填的数据，这点算是视频坑了我们。后来，经过屡次讨论和用少数据实验，查了资料，才做了出来。OD反推那一步由于路网的数据没弄好，耽误了好多时间，最后处于崩溃的边缘，还好最后弄了出来，不然真是一步错步步错。通过这次做CAD，感觉到团队协作真的非常重要，思想风暴，碰撞出的火花往往能激发更多的灵感。1+1>2，只有合作，才能完美完成任务。3：经过将近一个学期对交通规划课程的学习，我们对交通分布、预测、分析等有了一个大致的了解，但是在完成课程设计的时候还是感觉的自己的知识存储严重缺乏。在之前几个星期里，我们小组先后五次，分别在交大西门、东区东门、紫竹院路，记录了相应时间地点的车流量，并经过分析、计算得出密度、速度等数据。加起来超过五个小时在烈日下的实地数车经历，让我们深深体会到了基层工作的艰辛。每个小组的数据都要作为交大周边车流量数据总体的一局部，是所有同学进展实验的原始数据，所以我们小组每个人都很认真的对待枯燥的数车过程，面对的暴晒、路人的疑惑，甚至有一次遇到突如其来的雷阵雨来不及躲避，我们都尽量防止漏数、错数，力求为大家提供一份准确的数据。然而，后期利用transCAD进展实验的过程才是最复杂、最棘手的。我们首先观看了教学视频，对整个实验过程有了一个大致的了解，然后由组长罗元琴对组员进展分工。我负责最开场的小区划分，道路网的建立，小区质心的连接等容。当真正着手开场做的时候，才发现根本不像想象的那么简单。按照教学视频的步骤，一步步建立图层，更改属性，划分小区……然而还是会被一些小问题困扰，比方道路网建立的过程中，道路的划分出现错误，点击"红灯〞取消操作，却把之前的操作都取消了，因为忘记先点击"绿灯〞进展保存。上网搜索之后，发现这一版本的transCAD在保存、删除方面是存在一定的缺陷的，使用时一定要多加注意。类似这样的小问题，时不时就会出现，无形中拖延了实验的进度。当然，这些问题都是由于对软件和实验的不熟悉造成的，随着使用次数的增多，这些问题将可以防止。完成这次的交通规划课程设计，收获很多。首先，小组共同完成一项工作，就很考验成员之间的协作能力，组长领导、分配任务、处理关系的能力；其次，当所有人都对要完成的任务一无所知的时候，如何根据现有的资料，快速的熟悉，解决面前的困难，对个人的自学、理解能力也是很大的考验；再次，任务的难度系数越高，完成之后的成就感就越足。回想实验一步步的流程和遇到的大大小小的困难，以及由于意见不一产生的矛盾，一切看起来难以解决的问题最后都迎刃而解。同时，也领略到了"工具〞的重要作用，人类之所以开展迅速，就是因为强大的"通过创造来借助外力〞的能力。只需要输入原始的数据，建立好相关道路系统，软件就可以通复杂的分析、运算，推测出将来的情况，或者是反推出之前的情况。学会使用"工具〞的能力也是我们必须具备的。每个专业都有每个专业的特点，之前开玩笑说，运输学院这几个专业都是在"数车〞中度过大学生涯的。但仔细想想，如果专业的学习就停留在书本上，也许作业完成质量很高，考试也可以拿高分，但当有一天需要真正运用的时候，却发现面对实际情况束手无策。因为书本知识都是建立在"理想化模型〞的根底上，在最美好的设想下，不需要考虑复杂的交通环境和人为影响。既然我们不能生活在一个"世外桃源〞，就要把知识与实际结合，通过实践来提高自己的专业