吉林建筑工程学院城建学院交通规划原理课程设计.docx

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1、吉林建筑工程学院城建学院交通规划原理课程设计 成绩综合评定表 交通规划课程设计任务书 一、指导教师：魏丹 二、设计要点： （一）设计内容 1、交通现状分析； 2、出行产生和吸引预测； 3、交通分布预测； 4、交通分配预测； 5、对预测结果进行分析。 （二）计算方法： 1、交通量预测 （1）发生： 利用现状各交通分区人口数量与调查的现状出行产生量进行分析，得出交通发生量的预测模型（如多元线性回归模型）。 （2）吸引： 根据现状调查不同的出行目的的比例和影响出行的各类土地面积，得到不同土地利用类型的出行吸引率，从而得到规划年的各交通分区的交通吸引量（如多元线性回归模型）。 2、交通分布预测： 利用

2、调查的现状交通数据，任选一种方法（增长系数法、福莱特法、重力模型法）拟合模型系数，并计算未来时段的分布交通量。 3、交通分配： 采用全有全无法、容量限制增量加载法分配或迭代加权分配法把预测的交通流分配到交通网络上去。 （三）提交的文件及图纸 计算书一份，内容包括： 1、期望线图（选作）； 2、用图表展示现状和预测年土地利用、人口情况（如柱状图、饼状图等）。； 3、交通发生、吸引、分布的表格； 4、计算书； 5、对现状和预测结果的分析。 附录：设计资料 一、附表 表1 现状土地利用、人口情况表 表4 交通小区间距离 二、出行产生预测： 利用现状各交通小区人口数量与调查的现状出行产生量进行回归分析

3、，得到出行产生量预测模型如下： =（相关系数为0.92） c Y+ aX 式中，Y 出行产生量（次） X 交通小区的人口数量（人） 三、出行吸引预测 根据对该区域现状居民出行调查可知，居住用地、工业（含仓储）用地、商业设施用地、政府团体用地和旅游、体育用地是主要的出行吸引源。根据现状调查不同出行目的的比例和影响出行的各类用地面积，得到土地利用类型的出行吸引表（表5）。 表5 土地类型出行吸引率表（次/公顷） 四、交通分布 交通分布预测就是根据预测的各交通小区产生量和吸引量，确定各交通小区之间的出行分布量，即计算未来预测年居民出行量OD表中的各元素值。交通分布预测的常用模型主要有增长系数模型、重

4、力模型和概率模型。 增长系数法假定现在和将来交通分布的模式变化不大，并基于各小区交通生成量和吸引量的增长率，利用现状的OD直接预测未来的OD。此方法简单、方便，但当交通分布变化时，误差较大。 概率模型法是将交通小区的生成量以一定的概率分布到吸引区的方法。这是一种以出行个体效用最大为目标的非集合优化模型，从理论上讲是一种更为精确、合理的方法。但事实上，这种模型结构复杂，需要样本量极大，难于求解和标定。 重力模型法基于引力定律，假设交通小区i、j之间的交通分布量与交通小区i的产生量、交通小区j的吸引量成正比，与交通小区i、j之间的交通阻抗系数成反比。根据约束条件情况又可分为无约束、单约束、双约束重

5、力模型。此法综合考虑了影响出行分布的地区社会经济增长因素和出行时间、距离的阻碍因素，虽然计算复杂，但精度较高。 五、交通流分配 以下网络示意图重，、分别为OD 作用点，图形中线路数值为出行时间，有些为固定值，有些与交通量有关，Q 为交通流量，OD 分布流量矩阵如下表所示。 表6 OD 点交通量表 OD 交通网络示意图 a 列出该网络邻接目录表 b 令Q 0，列出该网络最短路径用最短路法分配该OD 矩阵； c 用容量限制增量加载法或迭代加权法分配该表OD 矩阵 最短路线如下表：（表格不完整，请在计算书中填入完整的最短路线表格） 设计内容 一、现状和预测年土地利用、人口情况分析 经过图表的对比，可

6、以看出七个小区的居住用地比现状有所增长，但是增长不大，7小区没有居住用地。 经过图表的对比，除3、4、5小区的工业仓储用地略有增长，其它小区工业仓储用地均有所减少，其中6小区减少的幅度很大。 经过图表的对比，各个小区的商业设施用地均有所减少，其中3小区减少幅度很大，6、7小区没有商业设施用地。 经过图表的对比，1、4、5小区政府团体用地均减少，其中1、4小区减少幅度很大，2、3小区的政府团体用地均有所增加，6、7小区没有政府团体用地。 经过图表的对比，3小区的旅游体育用地减少非常明显，其它各小区均有没 有旅游体育用地。 经过图表的对比，除7号小区外，其它小区的人口均有所增加，其中1、2小区的人

7、口增长明显，7小区的人口骤减。 二、 出行产生预测 利用现状各交通小区人口数量与调查的现状出行产生量进行回归分析，得到出行产生量预测模型如下： 14501.64X Y +=（相关系数为0.92） 式中，Y 出行产生量（次） X 交通小区的人口数量（人） 1小区：=+=145064.111X Y 1.6438416+1450=64452.2 次 2小区：=+=145064.122X Y 1.6428510+1450=48206.4 次 小区 预测年人口（X 矩阵） 预测年出行产生(Y 矩阵) 1 38416 64452. 2 2 28510 48206.4 3 5133 4 85637.8 4 45400 75906.0 5 35600 59834.0 6 23400 39826.0 7 10000 17850.0