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第六章 交通的分布 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 交通的分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间 OD 量，即 OD 矩阵。因此，本章讲述交通规划中分布交通量预测的基本概念、理论模型及其应用，主要包括增长系数法和重力模型的原理、模型结构、算法、参数标定，以及介入机会模型和最大熵模型的概要等。 此部分包含以下各节： 第一节 概述 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 图 6-1 表示了交通小区 i 和交通小区 j 之间交通分布的示意图。 q ij 表示由交通小区 i 到交通小区 j 的交通量，即分布交通量。同样， q ji 则表示由交通小区 j 到交通小区 i 的交通量。 图 6-1 交通分布示意图 交通分布中最基本的概念之一是 OD 表， O 表示出发地 (Origin) ， D 表示目的地 (Destination) 。交通分布通常用一个 2 维矩阵表示。一个小区数为 n 的区域的 OD 表，一般表示成见表 6.1-1 所示形式。 表 6.1-1 OD 表 D O 1 2 ... j ... n 发生量 1 q11 q12 ... q1j ... q1n O1 2 q21 q22 ... q2j ... q2n O2 i qi1 qj2 ... qij ... qin Oi n qn1 qn2 ... qnj ... qnn Oj 吸引量 D1 D2 ... Dj ... Dn T 表中， qij为以小区 i 为起点，小区 j 为终点的交通量； Oi为小区 i 的发生交通量； Dj为小区 j 的吸引交通量； T为研究对象区域的生成交通量。 对此 OD 表，下面各式所示守恒法则成立： 　　　　　　(6.1-1) 分布交通量预测要解决的问题是在目标年各交通小区的发生与吸引交通量一定的条件下，求出各交通小区之间将来的 OD 交通量。求得的 OD 交通量也是一个 2 维 OD 表，也同样要满足公式 (6.1-1) 的约束条件。 分布交通量预测是交通规划的主要步骤之一，是交通设施规划和交通政策立案不可缺少的资料。 分布交通量的预测方法一般可以分为两类，一类是增长系数法，一类是综合法。前者假定将来 OD 交通量的分布形式和现有的 OD 表的分布形式相同，在此假定的基础上预测对象区域目标年的 OD 交通量，常用的方法包括常增长系数法、平均增长系数法、 底特律（ d etroit ） 法、福莱特（ F ratar ） 法、佛尼斯（ F urness ）法等 ；后者从分布交通量的实际分析中，剖析 OD 交通量的分布规律，并将此规律用数学模型表现，然后用实测数据标定模型参数，最后用标定的模型预测分布交通量，其方法 包括重力模型法、介入机会模型法、最大熵模型法等。 由上述可知，增长系数法的应用前提是要求被预测区域有完整的现状 OD 表。对于综合法来说，如果模型已经标定完毕，则不需要现状 OD 表。当然，一般来说，模型参数的标定需要对象区域的实际数据，也就是说 OD 表还是需要的。然而，此种情况即使没有完整的 OD 表也可以进行模型参数的标定。因此，同增长系数法相比，综合法的应用范围更广些，但对于模型的标定有一定的难度，特别是介入机会模型和最大熵模型，在实际规划中不常使用。 　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　 第二节 增长系数法　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 一、模型与算法 在分布交通量预测中，增长系数法的原理是，假设在现状分布交通量给定的情况下，预测将来的分布交通量。 增长系数法的算法步骤如下： 步骤 1 令计算次数 m=0 。 步骤 2 给定现状 OD 表中 及将来 OD 表中的 。 步骤 3 求出各小区的发生与吸引交通量的增长率 。 (6.2-1) (6.2-2) 步骤 4 求第 m+1 次分布交通量的近似值 。 (6.2-3) 步骤 5 收敛判别 (6.2-4) (6.2-5) (6.2-6) (6.2-7) 式中 —将来 OD 表中的发生交通量； —将来 OD 表中的吸引交通量； X—将来 OD 表中的生成交通量； — i 小区的第 m 次计算发生增长系数； — j 小区的第 m 次计算吸引增长系数； —任意给定的误差常数。 若式（ 6.2-6 ）和（ 6.2-7 ）满足要求，则停止迭代；否则，另 m=m+1 ，返回步骤 2 继续迭代。 根据函数 的种类不同，增长系数法可 以分为常增长系数法 （ Unique Growth Fact