交通运输枢纽规划复习重点(共10页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上3309交通运输枢纽规划公路运输枢纽规划人民交通出版社 胡大伟，2008.3第一章1.五种运输方式： 铁路运输，水路运输，公路运输，航空运输，管道运输2.公路运输系统：是一个独立的系统，由固定设施、流量尸体、控制系统、运输需求组成3.固定设施：指公路网和运输枢纽站，流量实体指车辆；控制系统指道路标志、标线、信号控制、运行规章制度；运输需求指人或无得空间位移活动和交流。4.枢纽：广义指事物的重要环节，即事物相互联系的中心环节。狭义指某事物领域交汇中心。5.运输枢纽：是办理旅客、货物和运载工具等到达、中转、发送及相关处理作业所需要的多种运输设施、装备和管理服务的综合体，其

2、表现为客货运站场、港口和航空港，其主要功能是组织客流、货流、车流的集散和中专，并提供相应的信息、作业和服务。6.枢纽分类：按枢纽功能特征分类：1 单式2 复式3中转。按枢纽布局分类：1终端2伸长式3辐射 4辐射环形 5辐射半环形。7.公路运输枢纽： 在公路运输网节点上，依托城市所形成的能够提供运输组织、中转和装卸储运、中介代理、通信信息和辅助服务等基本功能的综合性基础设施。8.公路运输枢纽按层次分类:1 国家公路2地区性3集散性。9.公路运输站场：构成公路运输枢纽的实体单元，事办理公路旅客和货物运输相关业务，进行客、货运输组织和作业，并提供相应服务的场所。分为：1客运站2 货运站。11.客运枢

3、纽建设经验：1 客运枢纽的大型化、综合化、现代化。主要体现在重视交通结合部的综合交通换乘枢纽建设，将城市、地铁、公共汽车和小汽车等交通方式连成一体，组成立体的综合交通网络，主要母的事提高换乘效率，把交通方式做一盘棋式的俺怕，以形成顺畅、通达、换乘方便、高效运行的综合交通系统。2. 客运枢纽服务综合化。3客运枢纽信息化建设。客运枢纽中公共信息服务系统建设比较完善，自动购票和检票系统，信息显示系统，信息自动查询系统等信息资源丰富。12.国外货运枢纽特征：1站随货定，综合运输。2 分级设置，合理分工。3大作业区，小仓库。 13.国外公路运输枢纽发展趋势：国外公路运输枢纽向现代化、综合服务、专业化方向

4、发展。现代化运输枢纽具有现代化的建筑结构、中转作业的大厅和现代化的管理系统。很多高新技术成果都应用于公路运输枢纽规划、建设、管理各个方面。1 大量高新技术及科学技术成果应用于公路运输枢纽的建设、运营和管理。2不断完善公路运输枢纽规划、设计理论。3十分注意运输枢纽于城市的协调发展。14.公路运输枢纽规划：指根据规划区域社会经济发展对公路运输的需求，在土地资源、资金、公路及城市道路布局、客货源分布特征等约束条件下，公路运输枢纽在规划区域内未来的空间分布和组合。包括宏观和微观。宏观：指全国范围内的枢纽节点城市布局规划；微观：指枢纽节点城市的公路客货运站场空间布局规划。15.公路交通枢纽总体规划研究成

5、果：1公路运输枢纽（微观）总体规划2公路运输枢纽总体研究报告：包括客运枢纽总体规划研究报告和货运枢纽总体规划研究报告。微观：规划背景、规划的必要性、规划的指导思想和目标、功能定位、布局规划、信息系统规划、实施方案和近期建设重点、政策与措施等。客运：经济社会和交通发展现状、经济社会、交通法杖趋势和规划的必要性、市场需要分析与预测、站场布局规划、客运枢纽信息系统规划，实施方案、措施与建设等。货运：经济社会和交通发展现状、经济社会、交通法杖趋势和规划的必要性、市场需要分析与预测、站场布局规划、实施方案、措施与建设等第二章1.（经济发展及经济区域的影响）区域经济发展与交通运输发展的关系：（1）经济卡发

6、需要交通运输发展的强有力支持（2）经济持续快读发展需要运输系统全面升级与改造2.生产力布局的三个层次：（1）安排好国民经济的宏观布局（2）安排好中观布局（3）搞好微观布局3. （经济发展及经济区域的影响）产业布局与枢纽规划的关系：（1）产业布局规划是枢纽规划的基础和前提（2）产业结构决定了枢纽的性质和功能（3）枢纽规划建设会促使区域产业结构的发展（4）产生力布局与枢纽规划对自然条件要求有一定的共性。4.（城市规划影响）城市布局与公路运输枢纽布局的关系：（1）公路运输是组织社会生产的必要条件之一（2）公路运输枢纽规划与城市布局相适应5.人口分布部分影响：人口是影响客货运的最直接、最重要的因素。由

7、于人口的流动以及人的各种社会工作、社交活动等需要创造了巨大的客货运输需求，运输系统必然要不断地满足这种需要。地区城市化的加速，即地区人口与经济活动加速向城市集中，会促进地区经济面貌的改变，创造更多的客货运需求。农村剩余劳动力的转移，必将给交通运输，特别是公路运输带来客货运量的增加。6.交通运输需求及战略影响：交通运输需求量指在一定时期，一定社会经济结构下进行经济、社会活动所产生的客货运输量。运输需求来渝社会经济活动，不同的社会经济活动对运输的要求不一样。因此，社会经济活动的多样性和复杂性，决定了运输需求的复杂复杂性和多样性。在保持一定的交通运输需求的基础上，各种运输方式表现出来的市场供给份额不

8、并不均等，这与国家和地区在交通发展战略密切相关。交通运输在量和结构上的需求将影响公路运输枢纽的规模，在服务质量上的需求除要求基础设施、设备配置完善外，更大程度上要求实现“一体化运输”，即综合性运输枢纽的规划建设。7.环境影响:随着公路运输的持续发展，车辆数目猛增，枢纽站是车辆较为集中的区域，交通污染越来越严重。货运枢纽站是散发各种烟尘、粉尘污染的主要来源。运输工具既创造了巨大的客、货流，为国民经济发展创造了必要条件，但也带来一定的环境污染。如：汽车对大气污染已成为城市大气污染的主要污染源，交通噪声也是城市噪声的重要来源。如果能够通过枢纽站的合理布局、配套、促进工业布局的合理化，就可以减少其无效

9、运输和对流运输；就可以减少排放污染，减轻城市大气环境的负担，同时可减少运输过程中由于运输损失造成的烟尘污染。第三章1.资料调查步骤：（1）确立调查目的和知道思想；（2）成立调查课题组或领导小组；（3）情况分析初步去顶资料调查的范围和内容；（4）调查区域的界定；（5）正式调查：制定调查方案设计、调查问题及表格；按排时间进度、处理调查中的新情况；（6）资料整理与分析：是否满足有求，否定的话转入（5）；（7）现状分析。2.调查内容：应根据枢纽规划的性质和对象而定，如进行公路客运枢纽和货运枢纽布局规划时资料调查的内容有以下几个方面（1）社会经济（2）交通运输（3）运输战场（4）交通基础设施网络（5）环

10、境现状3.调查内容分类：(1)全面调查；(2)单项调查。调查对象范围不同分类：（1）内部调查，针对公路运输行业货且也内部而进行的调查。（2）外部调查，针对运输市场的运输需求，运输市场竞争、政府有关枢纽站投资建设方针和横测等各种因素而进行的调查。调查资料获取途径分类：（1）直接调查（2）简介调查。调查活动个组织者不同分类：（1）行业调查：交通运输主管部门组织的调查（2）企业调查：公路运输经营者组织的调查。5.抽样调查：随机抽样和非随机抽样。随机抽样的优点：避免了人的主观因素，而且所的数据具有同济推断的功能，能估算出样本的代表性程度。非随机抽样：估算的样本代表性差，当抽样的总体过于庞大而且复杂，不

11、适合随机抽样，必须采用非随机抽样。6.简单随机抽样：每个样本单元具有相同的机会被选中。每个单元指定一个号码，然后按产生的随机数选择样本.优点：简单，出被调查对象的完整清单之外，无需更多数据。缺点：样本单元可能很分散，精度差。7.分层随机抽样：把调查对象分成互补相叠的样本单元组，称之为层，然后从每个层中进行简单随机抽样。优点:每层内样本单元具有相近的特征，而各层之间又有交大的差别，因此可产生更精确的统计量。缺点：样本量、均值和方差估计的计算更复杂。8.分群抽样：采用比较大的实体作为样本单元，单独的个体作为样本子单元。优点：调查费用低。缺点：样本单元和子单元必须方便得到。另外，样本量、均值和方差估

12、计的计算也较为复杂。9. 非随机抽样：以任意方式从被调查对象中最容易接近的单元中进行抽样的方法。优点：这种方法对调查的组织者非常方便，无需随机抽样。但无法用数学方法证明调查结果的有效性。缺点：抽样误差是未知的，无法从样本对总体作出估计。此外，还没有一个理论上合理的方法来确定抽样的样本量。10.数据的充分性:数据完整性和样本容量。在研究的时间范围内没有丢失是数据就认为数据流是完整的，当一些数据特征丢失时就认为数据是不完整的。样本容量指为了在分析中得到一个较理想的准确度而需要的数据点数量。数据准确性：数据的可靠性。通过扫描那些超过可接受范围的过大或过小数值来正式，比较不同数据来源的同意数据也有助于

13、证实数据的准确性。如果两个或多个相互依赖的数据要素值没关系，也表明数据不准确。第4章1.预测：在资料调查和分析的基础上，利用科学和手段，对预测对象的未来状况作出判断，为枢纽布局规划提供准确的数据信息2.预测的特点：(1)连贯性(2)类推性(3)相关性(4)概率性3.预测原理：公路客货运输量预测有两种预测思路，一是根据公路客货运输量发展趋势，采用预测模型单独预测；二是对交通运输总量进行预测，之后按公路运输量应占比重给出公路运输量预测值。公路客货运输枢纽站作业量及分方向作业量一般采用比例法估算。货运枢纽作业量还可采用货类分析方法在公路货运量预测值上进行估算。4.预测步骤：(1)确定所研究的规划预测

14、范围，明确预测目的，根据需要和可能，说明通过预测要解决的问题(2)鉴别、选择和确定预测元素(3)确定逻辑关系，选择预测方法(4)建立模型(5)检验模型(6)假定因素和条件。5.定性预测方法：主要依据调差研究，采用少量数据和直观材料，预测人员根据自己的知识和经验队预测对象作出预测。主要对预测对象的未来性质、发展趋势和发展转折点进行预测，如对预测对象的发展是处理萌芽期、成长期、饱和期还是衰退期的判断。定性预测适合于缺乏数据的预测场合。一般：抽样调查法、专家预测法（德尔菲法）、典型调查法、类比法等。抽样调查法：向运输服务客户（企业）调查今后一定时期内需要的运输产品（货物）的品种、数量、采用的方式、起

15、讫点等或旅客出行意图的判断、次数、方式和目的地的调查。专家预测法（德尔菲法）:依靠专家的知识、经验和分析判断能力进行预测的方法。类比法：比照事物内在条件和环境的相似性，根据已经发生的典型现象，类比、推理同类现象发展趋势的方法。德尔菲法：预测过程：(1)由预测人员将需要预测的问题一一拟出，然后将这些问题连同本次预测活动的目的意义等背景材料，一并寄给专家预测。(2)预测专家各自独立回答各个预测问题，并将答案回寄给预测人员(3)预测人员对收集的专家意见汇总、分类和整理，将那些专家意见相差较大的问题再抽出来，附上集中典型意见请专家进行第二轮预测(4)重复上述过程，知道专家的意见趋向一致或更加集中在一、

16、两种意见上为止。以上述专家的最终意见作为预测结果。6.定量预测方法：一般由历史数据入手，然后按照一定的数学模型推导出预测值。两类：时间序列预测和因果分析预测。时间序列预测又分为：指数平滑法、灰色预测法、趋势预测法、移动平均法。因果分析采用预先确定的表示预测变量和输入原因指标因素之间的因果关系的模型预测，各类数量经济模型均属于此类。如：回归分析法、弹性系数法。7.灰色预测法：基于灰色系统理论，其思想主要将离散变量连续化，用微分方程代替差分方程，用生成数列代替原始时间序列，弱化原始时间序列的随机性，再通过一定的步骤建立预测数学模型。适合短期和中期预测，不适合长期。一般由四种类型：数列预测、灾变预测

17、、系统预测、拓扑预测。常用模型：关于数列预测中一个变量、一阶微分GM(1,1)的模型。GM(1,1)模型是基于随机的原始时间序列，经时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近。经证明：经一阶线性微分方程的解逼近所揭示的原始时间数列呈指数变化规律。因此，当原始时间序列隐含着指数变化规律时，灰色模型GM(1,1)的预测是非常成功的。8.指数平滑法：适合短期预测，对于未来预测建立在历史数据的平均值的基础上。指数平滑法是时间序列分析的一种，对历史数据区别对待，一般近期数据赋较大的权，远期数据赋较小的权，相对因素和预测值之间可以是直线，也可以使曲线。方法切合实际，可提高预测精

18、度。能使预测值较多地反映最新观测值的信息，也能反映大量的历史资料的信息，计算量小，需要存储的历史数据也不多。特点：计算简单，适应性强，只与时间有关，不需要相关因素的未来预测值就可以预测。一次：实际数据序列以随机变动为主。二次：实际数据具有明显线性倾向的场合。三次：实际数据有曲率现象出现的场合。9.回归分析：分析现象之间联系形态和密切程度的统计方法。可以对运输量与各因素间的非确定性的相关关系进行预测。社会经济现象之间存在一定的客观联系，但这种联系不是确定性的函数关系，即当自变量给定某一数值时，可出现的因变量数值并不是唯一的，而是包括在某一个或大或小的范围内。如交通运输量的增长与人口自然增长有密切

19、的联系，但是通过人口指标并不能准确地确定该地区的交通运输生成量，因为影响运输量发生的不知是人口一个因素，社会经济指标、土地开发利用问题等都对交通量产生影响。10.预测实际中应该注意的实际问题：(1)预测结果的可信度(2)预测方案(3)拟合度和精度(4)预测的期望(5)预测模型(6)数据处理和模型调整(7)实际与想象。第5章1.公路运输枢纽布局规划流程：首先进行实际调查，在长我发展现状并给与恰当的评价基础上，分析其未来发展环境及趋势，之后再确定公路运输枢纽布局的目标和要求，然后找出影响布局规模、方案设计的主要指标或因素，依照不同的方案设计思路，运用相应的规划方法，拟定集中可行的布局方案，并针对拟

20、定的各种方案在同一尺度再进行评价，从中选出优选方案，有优选方案为基础，在根据实际情况进行适当的调整，最终确定推荐的布局方案。2.选点指标体系：指运输总量、公路运量、城市位势、公路网通达指数、人口、国民生产总值等，最能反映节点城市的公路运输地位及作用。3.(宏观)节点法.设计思路主要从公路运输枢纽的本功能出发，即从交通各运输地理学的角度出发，对公路运输网进行研究，把公路运输经过次数多的节点城市作为公路运输枢纽点。设计目标是选择公路运输枢纽与国道主干道、国家高速公路网相配合，能使枢纽点使用频率最高，发挥的作用更大。设计方法:(1)以规划的国道主干线和国家高速公路网组成的网络为基础，建立备选城市国道

21、里程OD矩阵.(2)在假定运输干道网上行驶速度不变，并适当考虑每个节点城市运输吸引范围的前提下，计算每两个城市节点之间的最短通路。每两个城市节点之间，在最短路径上每经过一个城市一次，则记数位1，循环往复，逐次累积。最后便可求出每个城市节点的经过次数。(3)将得到的各城市节点的经过次数从大到小依次排列，并进行累加，绘制累加曲线，在曲线上找出其拐点位置，则为理论上公路运输枢纽的最佳城市数目。同时根据城市节点经过次数的排序，可相应选出公路运输枢纽节点。a为城市节点经过次数累计曲线，b为各节点城市之间无中转的累计直线,c=a-b，得到节点城市累计频数实际递增曲线，取出c的拟合函数，并对曲线c求极值，则

22、求的x的值为曲线c取得的极大值时所对应的最佳城市节点个数。缺点：节点法选出的枢纽节点城市对边缘地带或陆路终端的城市具有不公平性。4.指标评分法.基本思路：从公路运输枢纽的概念出发，选择与公路运输枢纽关系最为密切的若干个指标，对这些备选城市节点逐个进行公路运输地位的综合评判，从而计算出每个城市节点的得分，即代表每个城市节点的公路运输发展潜力。得分者为公路运输枢纽城市入选对象。设计方法：确定布局方案确定枢纽规模城市得分排序评价计算指标权数选择四个指标。指标. 总运量：航空、铁路、水路、公路运量计算。公路运量比重：客运比重、货运比重。采用全社会公路运输量与中运量之比计算。城市位势：有城市人口、地位、

23、性质、吸引范围和城市间距等。通达指数：对外联系、关联矩阵。度量两个城市节点之间联系难易程度的指标，它能对公路运输网的完善程度给与有价值的度量。通达指数越小，则表明该城市通往其他城市的直达性越好。指标计算：依据以上四种指标计算结果，可将这些备选城市节点的同类项指标分别累加，并求其平均值，之后分别计算各指标的可比指数，采用综合评判法对每个城市节点进行具体评价计算，以求出代表各城市节点公路运输发展潜力的得分。同理按照得分高低顺序选择公路运输枢纽节点城市，选择标准仿照节点法中根据评分指标分数求其累计值，建立城市节点个数与评价分数的函数关系，求出极值以确定最佳枢纽个数。缺点：理论计算结果与实际情况有一定

24、出入，原因方法存在一定的局限性。选用那一年的运输量等数值指标计算更科学，选点指标是否全面，是否具有代表性，各指标权重的准确性。5.条件分析法.设计思路：主要从运输枢纽应具备的条件出发，对备选枢纽城市逐个分析筛选。之后再进一步增加其他约束条件，使选择公路运输枢纽的条件达到充分，从而筛选出相对满意的公路运输枢纽城市，据此确定规划布局方案。设计方法：根据形成运输枢纽城市的条件逐个进行筛选：（1）干线交汇处（2）中心城市（3）资源基地与商贸中心（4）公路运输枢纽间距。根据以上四个条件，从备选枢纽城市可以筛选出公路运输枢纽节点城市。6.聚类分析法.设计思路：根据备选公路运输枢纽城市节点特征，对其进行属性

25、分类，即按照物以类聚的思路，对所有备选枢纽城市节点进行匪类，从而选出比较适合的公路运输枢纽城市，以此来确定公路运输枢纽布局规划的基本方案。7.模糊聚类：原理运用模糊等价关系进行分类非一种分析方法。将待分类事物的全体作为论域u=X1,X2.Xn,每一个事物Xi用一种数据（Xi1,Xi2Xim）表示其特点。实质：按照某种标准鉴别事物之间的接近程度，把彼此接近的事物归为一类。分析步骤：(1)建立模糊相似矩阵，用rij表示分类对象xi与xj之间的相似程度，由此建立相似矩阵R=(rij)n*n.(2)建立模糊等价矩阵，根据第一步的模糊相似矩阵R=(rij)n*n ,如果满足传递性的条件R R R,那么R

26、就是一个模糊等价矩阵，利用R对U进行分类；如果R不满足传递性条件，那么先用平方法求出R的传递闭包t(R),则t(R) 是一个模糊等价矩阵，可以利用t(R) 对U进行分类。(3)对U分类。利用传递闭包t(R)的截矩阵对U进行分类，即t(R) =(rij)n*n 在0和1之间，如可取=1.0.8,0.6等，则rij =1，若rij ，rij=1，若rij。利用布尔矩阵直接对U进性分类。如ij =1 则xi、xj归为一类，ij =0则xi、xj不归为一类。 8.系统聚类法：设有n个样品，每个样品测得m项指标。思想：首先定义样品的距离（或相似系数）和类与类之间的距离。初始将n个样品看成n类，此时类间的

27、距离与样品间的距离是等价的；然后将距离最近的两类合成为新类，并计算新类与其他类的类间距离，再按最小距离准则并类。这样每次缩小一类，直到所有的样品都并成一类或规定的分类临界值为止。步骤：(1)计算n个样品、指标两两间的距离dij得样品或指标间距离矩阵D (0)=(dij(0) )n*n (2) 个样品或指标各自构成一类，类的个数K=n, 第i类 Gi=x(i)(i=1,n) 。此时的类间距离就是样品或指标间距离。然后对x(i)(i=1,n) 执行并类过程。(3)对以上得到的距离矩阵D(i)，合并类间距离最小的两类为一新类。此时类的总个数K减少一类,即K=n-i+1. (4)计算新类与其他类的距离

28、，得新距离矩阵D(i) . 若合并过后类得总个数K仍大于1，重复上述步骤，直到类的总个数为1为止。(5)画谱系聚类图。系统聚类的原则决定于样品间的距离或指标间的相似系数及类间距离的定义，类间距离的不同定义就会产生不同的聚类结果。9.动态聚类法：系统聚类法要求分类比较准确，则相应的计算量比较大。当样本较大或指标容量较大时，需要占据足够大的计算机内存空间；在合并过程中，需要将距离逐一加以比较，从而决定应合并的类别，需要较多的计算时间，有时候计算机内存或计算时间限制而无法进行。思想：开始粗略的分一下类，按照某种最优的原则修改不合理的分类，直到类分的比较合理为止。从而形成给一个最终的分类结果。逻辑图：

29、选凝聚点初始分类是否合理最终分类。如不合理修改分类最近距离原则。初始分类：选择凝聚点，让样品或指标向最近的凝聚点聚集，从而形成由凝聚点聚集的类。然后让每个样品或指标按与其距离最近的凝聚点归类，归类后，重新计算该类的重心，以此重心代替原来的凝聚点而成为新的凝聚点。修改分类方法：按批修改法，步骤是按就近原则将每个样品或指标向新凝聚点归类，形成又一个分类方案，反复迭代，直到所有的凝聚点与前一次的就凝聚点重合，则聚类过程中止。凝聚点：一批代表性点，是欲形成类的重心的点。选择方法：a人为选择。根据经验，预先确定分类个数和初始分类，并从每一类中选择一个有代表性的样品作为凝聚点b将所有样品人为分为K类，计算

30、每一类的重心，并将这些重心作为凝聚点。C用密度法选择凝聚点：以某个正数d为半径，以每个样品为秋心，落在这个球类的样品数就叫做这个样品的密度。优点：计算量小，占用计算机内存空间较少，方法简单，可以从数学角度验证迭代的收敛性。缺点：有一定的局限性，分类很大程度上依赖于凝聚点的选择。初始凝聚点不同，分类结果也不同，这就要求在初选凝聚点时应该慎重。10.微观布局规划流程图：微观布局规划是指在枢纽城市内公路运输战场总体布局。包括：散着排列、布置安排的意思，而规划一般指超过5年的大致计划。社会经济发展水平+交通运输需求布局规模方案设计（根据布局原则）方案优化（评价指标选择）方案确定。11.布局规模:值在公

31、路运输站务作业量预测基础上应确定的枢纽站个数n。布局规模参与以下因素有关(1)城市未来的形态、规模及功能分区(2)不同站务作业量货类及旅客构成(3)干线公路网的布局密度及城市主要对外交通方向(4)专业站与综合站合理配置原则(5)不同类型（单个）枢纽站的合理建设规模。枢纽站布设个数n值过小，将会造成客货流集疏不畅通，旅客和货主均感不便，同时也容易造成单个枢纽站规模过大，微观上不容易管理，成本较高；n较大，将会过度分散运输需求，不易形成经济、合理的战场规模，同时对战场宏观管理业造成一定困难。确定的方法：（1）计算法：设枢纽站中生产纲领为Q，其中第i个枢纽站的生产纲领为Qi ,共有n个枢纽站，则有Q

32、=Q1+Q2+Qn ,令Qi=BiQ。初步确定分配系统Bi后可求出枢纽站个数n。都在以后规划过程中还要对n做适当调整，以确定n的大小。（2）经验法：根据不同的约束条件设计若干个n值，如根据站务作业量预测结果有高、中、低方案在；达到某种经济效益指标的好、中差方案；发展到某种规模的大、中、小方案以后的方案优化过程中进一步论证，以得到相对满意的n值。12.布局原则：客运枢纽和货运枢纽站的布局有同有异。相同原则：(1)联运原则，为其他运输方式的集疏运服务，公路运输枢纽布局应靠近铁路车站，水运码头和公交枢纽。(2)满足需求原则：枢纽站规划建设总规模应与预测的站务作业量相吻合；各枢纽站的单体规模应与客货的

33、流量、流向相协调(3)新旧兼容原则与节约原则(4)与干线公路规划相配合的原则(5)效益原则，如需求大、效益好的枢纽站可优先考虑(6)轻重缓急原则，兼顾近期与远期需求(7)与城市规划相协调的原则：如与城市居民居住区布局规划相协调(8)生态环境保护原则 不同之处：货运枢纽应尽量布置在城市外，环线外，考虑货运交易市场、配载中心、商品市场对公路货运的需求，应预留较大的土地以备扩充；客运枢纽站的布局应把旅客出行和换乘放在第一位，在铁路车站或水运码头处需要客运站或发车点，客运枢纽要多一些。13.微观布局规划设计方法：是在预测的站务作业量基础上，根据规划地理范围客货流量、流向特点以及规划区域内各小区的功能、

34、对外通道分布等特征，确定枢纽站的空间分布、功能、服务范围和规模大小。设计的主要任务：确定枢纽站空间分布及各枢纽站规模大小。确定n值后，可将规划区域分成n各小区进行枢纽站的布置安排。划分小区后，每个小区至少应包括一条交通干道。小区划分后，即可用下列常规方法确定小区规划站点位置。（1）重心法(2)线性规划法(3)目标规划法：对规划方案中的不同目标设立不同目标值，然后通过数学模型求解，使解的结果与原来的目标值距离最小(4)经验法：(1)集中型布局：将客、货的专项运输，中转换乘、多式联运、通行邮电等许多功能融为一体，集中进行规划的一种布局方案。(2)分散性布局：根规划区域的地理形状，按照所划成的客、货

35、小区将战场分散布置在城市主干道出入口的附近，便于旅客和货物集中和疏散的一种方案。(3)功能对口型布局：根据规划区域内客运、货运类型，选择客货源点集中、量较大的位置设置枢纽站，从总体上满足功能对口，便于各战场建成后功能得到充分发挥(4)辐射型布局。而且还要根据城市地形地貌对枢纽位置进行调整，总之，要因地制宜14.选址模型：15.遗传算法:是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化

36、的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。运算过程：a)初始化:设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。b)个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。e)变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

37、群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t 1)。f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算。特点：(1)遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。从串集开始搜索，覆盖面大，有利于全局择优。(2)遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩

38、展。(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，适应度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。缺点：1、早熟。即算法对新空间的探索能力是有限的，也容易收敛到局部最优解。2、大量计算。涉及到大量个体的计算，当问题复杂时，计算时间是个问题。3、处理规模小。目前对于维数较高的问题，还是很难处理和优化的。4、难于处理非线性约束。对非线性约束的处理，大部分算法都是添加惩罚因子，这是一笔不小的开支。5、稳定性差。因为算法属于随机类算法，需要多次运算，结果的可靠性差，不能稳定的得

39、到解。16.模拟退火算法:是基于Mente-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。其核心思想是以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。基本思想: (1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)， 每个T值的迭代次数L (2) 对k=1，

40、L做第(3)至第6步： (3) 产生新解S (4) 计算增量t=C(S)-C(S)，其中C(S)为评价函数 (5) 若t0，然后转第2步。模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤： 第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。 第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言

41、，这是计算目标函数差的最快方法。 第三步是判断新解是否被接受，判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropolis准则: 若t0则接受S作为新的当前解S，否则以概率exp(-t/T)接受S作为新的当前解S。 第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。特点：1模拟退火算法与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关；2模拟退火算法具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概

42、率l 收敛于全局最优解的全局优化算法；3模拟退火算法具有并行性。缺点：遇到flat问题将无所示从。17.禁忌搜索算法：是一种全局性邻域搜索算法，模拟人类具有记忆功能的寻优特征。它通过局部邻域搜索机制和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过破禁水平来释放一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索，以最终实现全局优化。思想：给定一个当前解（初始解）和一种邻域，然后在当前解的邻域中确定若干候选解；若最佳候选解对应的目标值优于“best so far”状态，则忽视其禁忌特性，用其替代当前解和“best so far”状态，并将相应的对象加入禁忌表，同时修改禁忌表中各对象的任期；若不存在上述候选解，则

43、选择在候选解中选择非禁忌的最佳状态为新的当前解，而无视它与当前解的优劣，同时将相应的对象加入禁忌表，并修改禁忌表中各对象的任期；如此重复上述迭代搜索过程，直至满足停止准则。算法步骤：（1）给定算法参数，随机产生初始解x，置禁忌表为空。 （2）判断算法终止条件是否满足？若是，则结束算法并输出优化结果；否则，继续以下步骤。 （3）利用当前解工的邻域函数产生其所有（或若干）邻域解，并从中确定若干候选解。 （4）对候选解判断藐视准则是否满足？若成立，则用满足藐视准则的最佳状态y替代x成为新的当前解，即x=y，并用与y对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象，同时用y替换“best so far”状态

44、，然后转步骤6；否则，继续以下步骤。 （5）判断候选解对应的各对象的禁忌属性，选择候选解集中非禁忌对象对应的最佳状态为新的当前解，同时用与之对应的禁忌对象替换最早进入禁忌表的禁忌对象元素。 （6）转步骤（2）。特点（1）在搜索过程中可以接受劣解，因此具有较强的“爬山”能力。（2）新解不是在当前解的邻域中随机产生，而或是优于“best so far”的解，或是非禁忌的最佳解，因此选取优良解的概率远远大于其他解。18.蚁群算法. 定义：是一种模拟蚂蚁行为的进行优化的启发式算法。其主要特点是：通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简

45、单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答蚁群算法说明：1、范围：蚂蚁观察到的范围是一个方格世界，蚂蚁有一个参数为速度半径（一般是3），那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界，并且能移动的距离也在这个范围之内。2、环境：蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界，其中有障碍物，有别的蚂蚁，还有信息素，信息素有两种，一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素，一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。3、觅食规则：在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如

46、果有就直接过去。否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁都会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。4、移动规则：每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开。5、避障规则：如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。6、播撒信息素规则：每只蚂蚁在刚找到

47、食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。根据这几条规则，蚂蚁之间并没有直接的关系，但是每只蚂蚁都和环境发生交互，而通过信息素这个纽带，实际上把各个蚂蚁之间关联起来了。比如，当一只蚂蚁找到了食物，它并没有直接告诉其它蚂蚁这儿有食物，而是向环境播撒信息素，当其它的蚂蚁经过它附近的时候，就会感觉到信息素的存在，进而根据信息素的指引找到了食物。特点：1)蚁群算法是一种自组织的算法。2)蚁群算法是一种本质上并行的算法。可以看作是一个分布式的多用户系统，它在问题空间的多点同时开始进行独立的解搜索，不仅增加了算法的可靠性，也使得算法具有较强的全局搜索能力。3)蚁群算法是一

48、种正反馈的算法。4)蚁群算法具有较强的鲁棒性。5）容易和其他算法结合，改善算法的性能。缺点：1.蚁群算法适合在图上搜索路径问题，计算开销会大，算法一般情况比较复杂。2.该方法容易出现停滞现象，即搜索到一定程度后，所有个体所发现的解完全一致，不能对解空间进一步进行搜索，不利于发现更好解第6章1.公路运输枢纽方案评价：在进行公路运输枢纽规划方案设计时，根据不同的目标函数、约束条件等，拟定不少于一个的可行方案，以便从中选出相对最优方案。为此，通常建议一系列评价指标，对拟定的备选方案进行必选，从而可以科学、客观、准确地得到评价结论，为决策者提供充分的决策依据。2.评价的内容：定量和定性。定量：主要对一些可以通过量化计算得出的指标，如枢纽的负荷度、枢纽的你范围等进行计算，评价方法评价结果都比较直接。定性：对那些无法定量化的指标，如枢纽布局方案与城市总体布局规划的协调性、枢纽布局与交通网络布局相互关系等，起评价则相对模糊。2.方案评价的原则：适应要求；功能完备；技术进步；经济效益；同步建设；公正合理；3.建立系统评价指标体系是的原则：科学性；简明性；可操作性；可比性；统一性4.评价指标体系的基本要求：（1）选择的指标应能反映由于枢纽布局的不同而带来的效果不同（2）指标应侧重于社会