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1、第七章 交通方式划分,主要内容: 第一节 概述 第二节 交通方式选择的影响因素 第三节 交通方式选择的程序及划分率 经验模型 （重点） 第四节 非集计型交通方式划分模型,2019/5/23,第一节 概 述,所谓交通方式划分 (Modal Split) 就是出行者出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或服务等条件变化时，交通方式间交通需求的变化。,2019/5/23,交通方式划分的建模思路有两种：一是在假设历史变化情况将来继续延续下去的前提下，研究交通需求的变化；二是从城市规划角度，为实现所期望的交通方式划分，如何改扩建
2、各种交通设施引导出行，及如何制定交通管理规则等。新交通方式的交通需求预测问题属于后者。 本章讲述几种常用的交通方式划分模型，包括划分率曲线模型、出行端点模型、出行转换模型和非集计模型。,2019/5/23,交通方式： 城际间：铁路、公路、航空、水运、管道； 城市范围：轨道（地铁、轻轨、独轨等）、水运、道路（行人、非机动车、摩托车、出租、公共电汽车、客车、货车）。,第二节 交通方式选择的影响因素,2019/5/23,交通特性的影响主要是在一次的固有特性中，对方式选择影响的部分。 1出行目的 上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。 业务出行：因需要在多客户处停留，装卸货物等，所以汽车利用
3、率高、公共交通利用率低。 自由出行：汽车(出租)利用率高。,一、交通特性,2019/5/23,2出行时间和出行距离 步行 1000km、高附加值货物 水运(内河) 短途、捷径、观光 水运(近海、远洋) 旅游、散货、低附加值货物。,各种交通方式的合理出行,2019/5/23,3费用,与运行时间相同，交通费用也是影响交通方式选择的主要因素之一。一般而言，要减少运行时间，必须付出更高的交通费用。交通费用常与运行时间配对使用而很少作为单独的原因使用。根据美国伊利诺工业大学研究所的研究成果，公共交通方式的乘客中， 42的人将交通费用作为选择的主要因素，而家用轿车的利用者中，仅不足。另外，交通费用作为主要
4、原因考虑的没有因为年龄的不同而发生显著的变化。,2019/5/23,4舒适性 5.安全性 6.准时性 7.换乘次数和候车时间,2019/5/23,1.职业、性别、年龄、收入 职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否。 业务员、推销员汽车使用率高，2040岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。,二、出行者属性,2019/5/23,2.家庭属性 单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。 老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。 3.地区特性 人口规模、交通设施水平、地形、气候等。 城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高,2019/5/
5、23,人口密度、规模、交通设施水平、地形、气候等。 密度高 公共交通利用率高。 城市规模大 交通设施水平高 公共汽车利用率高 山川、河流多 汽车、公共汽车利用率高 雨天、雪天 公共交通方式利用率高 停车设施 舒适性和便利性。,三.地区特性,2019/5/23,四.出行时间特性,人们的活动，是以一天为一个周期的，因此在某一时刻，人们具有类似交通目的的出行集中的倾向：早高峰上班时间段、平时时间段、晚高峰回家时间段。在进行交通规划时，应该根据规划的性质选择合适的时间段。 因为时间段的不同，道路的交通阻塞和出行目的也比较集中，当然也应该分析交通方式选择因时间段不同的变化。 另外，因平日和公休日的交通目
6、的差异很大，因此交通方式选择特性也就不同。,2019/5/23,第三节 交通方式选择的程序及划分率 经验模型,一.交通方式划分方法,影响交通方式选择的因素很多，人们出行时在这些原因的影响下选定对自己最有利的交通方式，而划分率是人们出行中各种交通方式的利用比例。 考虑全部交通方式时的多元选择法(Multi-choice Method)以及通过各阶段的组合考虑两种交通方式时的二元选择法(Binary Choice Method)。,2019/5/23,（1）多元选择法（Multi-Choice Method）,一次计算可以预测各种交通方式的划分率，但随着自变量的增加，模型变复杂。,2019/5/2
7、3,（2）二元选择法(Binary Choice Method),该种方式一般多被采用。,二元选择法示意图,根据服务提供者选择方案示意图,2019/5/23,二.交通方式划分率模型,1.全域模型,全域模型考虑规划对象区域整体的交通方式划分情况，常用于宏观交通规划。由于涉及到全地区的划分率预测，故其影响因素当然是与全地区有关的城市规模、人口、土地使用状况、小汽车拥有率、公共交通及道路建设水平等指标。,公共利用因子： (居民户数/小客车1辆) (居住人口/平方英里) 1000,2019/5/23,2.出行端点模型,出行端点模型利用对象区域内交通小区的固有性质说明其划分率，因此便于从交通的角度研究各
8、交通小区的土地使用。此时划分率可从发生端或吸引端考虑，而多数属于发生端出行端点模型。此外，此模型的划分率不唯一给定，而是按出行端点 (家庭和非家庭)、交通目的(出勤、上学、业务等)、交通方向(流向市中心的交通及其它)、土地开发强度(市中心地区及其他)等进行分类，再用聚类分析法详细预测。有时也有使用衡量出行方便性的可达性 (Accessibility Index) 指标的模型。区 i 的可达性指标用下式表示，也称之为到达容易性指标。,2019/5/23,式中 区 j 的出行吸引量； OD交通 i、j 的所要时间； n小区数； 系数。,2019/5/23,3.TI模型,TI(Trip Interc
9、hange)意味着 OD 交通量 的相互转换。该模型推算给定 OD 表的 交通方式划分率。通常，把各交通方式的利用时间、费用等的比率或差作为自变量。,2019/5/23,4.径路模型,径路模型 (Route Model) 为在 考虑各种交通方式的径路的同时进行交通流分配的模型。由于该模型利用同一水准处理处于相互竞争位置的各种交通方式的径路交通量，故适用于研究各种交通方式的合理划分交通量。,2019/5/23,一、集计分析与非集计分析,第四节 非集计型交通方式划分模型,2019/5/23,二、非集计分析的概念,可供选择的交通方式叫做“选择支”。根据前面的介绍，问题可简化为“二项”或“多项”选择。
10、定义选择枝具有的令人满意的程度叫做“效用” ，关于效用有下列假设，这是非集计模型的基础。 个人在每次选择中总选择效用最大的选择枝； 个人关于每个选择枝的效用值由个人自身特性和选择枝的特性共同决定。,2019/5/23,三、Logit模型,式中 V(k) 方案 k 的固定效益； e(k) 随机项。,1.模型,2019/5/23,三、Logit模型,非集计模型，根据以下所示的备选方案的随机效益函数 U(k) (Random Utility Function)决定选择行为。,式中 V(k) 方案 k 的固定效益； e(k) 随机项。,2019/5/23,四、Probit模型,非集计模型，根据以下所示
11、的备选方案的随机效益函数 U(k) (Random Utility Function)决定选择行为。,式中 V(k) 方案 k 的固定效益； e(k) 随机项。,2019/5/23,固定效益可由行驶时间、费用等的方案特性，以及年龄、职业等的个人属性表示。假设 e(k) 服从某种概率分布。由于随机效益是个人在选择时所具有的感觉上的评价值，从而有时也称为知觉效益。当随机效益 U(k) 比其他任何方案大时，方案 k 被选择，因此，方案 k 的选择概率 p(k) 可由下式表示。 (7-3) 式中 K-方案集。,将 (7-1)式代入(7-2)式，可得式。 (7-3) 式中， F(x) 概率分布函数； f
12、 k (x) -概率变量 x=e(k) 的概率密度函数。 上式的含义是 : 首先，假设 e(k) 固定，求方案 j 相对应的 e(j) 的同时概率分布函数值； 其次，e (k) 概率变化时，与其概率密度相乘，再进行积分。,2019/5/23,上式中，如假设随机项e(k)服从于平均值为0，具有有限的方差协方差矩阵的多变量正态分布 MVN(Multi -variance Normal Distribution) ，可得到 Probit 模型。,2019/5/23,上式中，如假设随机项e(k)服从于平均值为0，具有有限的方差协方差矩阵的多变量正态分布 MVN(Multi -variance Normal Distribution) ，可得到 Probit 模型。,
