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3 方式划分预测 3.10 集计模型 (1)G-MS结合的方式划分预测模型 A. 产生量—MS预测 类型分析法:考虑目的分类的因素的细分模型 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (1)G-MS结合的方式划分预测模型 A. 产生量—MS预测 线性回归法 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (1)G-MS结合的方式划分预测模型 B. 吸引量—MS预测 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (2)生成后的方式划分预测模型 尚未进行出行量的分布预测,无法考虑出行阻抗等因素,方式划分仍只能主要以出行者或家庭、或分区的特性为依据,多采用线性回归模型 已知条件:一个分区总出行产生量和出行吸引量 求解问题:预测各种方式的比例 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (2)生成后的方式划分预测模型 以公共交通和个人交通两种方式划分为例,分区的出行产生量的方式划分比例由:分区的居民人口数、人均收入水平、人均私人车辆拥有量、道路网密度、公交网密度决定。回归模型为: 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (2)生成后的方式划分预测模型 分区出行吸引量的比例由:分区的学校、商店、工厂、办公的岗位数、道路网密度、公交网密度决定。回归模型为 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (3)D-MS结合的方式划分预测模型 由于前两种方式划分所依据的因素没有考虑到分区之间的交通服务水平和出行本身的特性,预测的效果有一定的局限性 在分析出行分布的同时还考虑交通方式的选择,那么两分区就会根据方式划分成若干种不同的交通阻抗,在出行分布时就根据各自阻抗预测各方式的分布量 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (3)D-MS结合的方式划分预测模型 公共交通和个人交通共两种方式为例,阻抗矩阵和分布矩阵都是2n×n个元素 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (3)D-MS结合的方式划分预测模型 D—MS 结合的单约束模型为 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (3)D-MS结合的方式划分预测模型 D—MS 结合的双束模型为 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (4)分布后的方式划分预测模型 前面三个模型都是从部分影响方式划分的因素出发确定各方式的出行量或比例,在求出出行分布量后再进行方式划分可以综合考虑各方面影响因素来确定出行者选择各种交通方式的比例 1960年代日本学者提出了“转移曲线方法(shift curse method)”,在六、七十年代得到了广泛的应用 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (4)分布后的方式划分预测模型 选择几个主要的影响因素作为交通方式选择的决定参数,通过对这些因素取值与对应的两种方式的选择比例所构成的样本进行统计分析,得出的多条比例变化曲线,在作方式划分时就可参照这些曲线来确定选择各方式的比例。 这些曲线叫做“转移曲线”或“分担率曲线” 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (4)分布后的方式划分预测模型 [案例1]:1970年代初,美国华盛顿市的交通方式划分确定五个指标作为决定参数:收入等级、出行目的、两方式的费用比、服务水平比、出行时间比。在坐标系上共描出了近百条曲线 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (4)分布后的方式划分预测模型 [案例2]:加拿大多伦多市所做发生方式划分时的转移曲线是以收入等级、两方式的费用比、服务水平比、出行时间比四个指标作为决定参数 3 方式划分预测 3.10 集计模型 (4)分布后的方式划分预测模型 转移曲线法特点评价: 转移曲线是从调查观测的数据经统计计算得到的。从这些转移曲线可以看出,选择不同交通方式的比例是由出行者的收入、公共交通/个人交通的行时比、费用比、服务水平比等参数决定的,方式选择比例在坐标系上用曲线的表示出来 这种方法简单直观,但决定参数往往被分成若干离散的等级,比较粗糙 3 方式划分预测 3.10 集计模型 集计方法内各种模型的比较 G—MS和G后MS两个模型的划分方式的主要依据是出行者特性或家庭特性,这两种特性是端点的特性,这两个模型统称作“端点类方式划分模型” D—MS和D后MS两个模型的划分依据主要是分出之间的交通阻抗,统称为“阻抗类方式划分模型”或“区间类方式划分模型”,意指依据分区间的交通条件来划分方式 3 方式划分预测 3.10 集计模型 集计方法内各种模型的比较 端点类方式划分模型与区间类方式划分模型各有特点和使用范围 如果与基本年相比,未来规划年交通设施无多大改变,但分区的居民结构、用地结构可能发生较大变化情况,选择“端点方式类方式划分模型”较好 如果到未来规划年分区之间交通设施将发生较大改进,而分区的特性没有太大变化的情况,则最好选用“区间类方式方式划分模型” 3 方式划分预测 3.11 集计分
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