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集计与非集计模型的关系 Wardrop 第一 . 第二平衡原理 集计模型 在传统的交通规划或交通需求预测中，通常首先将对象地区或群体划分为若干个小区 或群体等特定的集合体，然后以这些小区或群体为基本单位，展开问题的讨论。因此， 在建立模型或将样本放大时，需要以这一类的集合体为单位对数据进行集计处理。通 过上述集计处理得到的数据称为集计数据，而用集计数据所建立的模型称为集计模型。 非集计模型概述 1. 非集计模型（ DisaggregateModel ）是强调其与集计模型（ AggregateModel ）的 不同而命名的，通常也称为非集计行为模型（ DisaggregateBehavioral Model ）、个人 选择模型（ IndividualChoice Model ）或离散选择模型（ DiscreteChoice Model ）。 2. 非集计模型的基本假设是当出行者面临选择时， 他对某种选择的偏好可以用被选 择对象的“吸引度”或“效用值”来描述，效用是被选择对象的属性和决策者的特征的函数。 3. 非集计模型 （离散选择模型） 是基于效用最大和随机效用 （random utility theory ） 两个概念建立起来的，最常见的两个离散选择模型为：多元 Logit 模型、多元 Probit 模型。 4. 非集计模型在交通领域的交通方式划分和交通分配阶段有着十分广泛的应用。 交通需求预测中的集计与非集计分析 1. 交通需求预测的集计模型通常是将每个人的交通活动按交通小区进行统计处理、 分析，从而得到以交通小区为单位的分析模型。 2. 需求预测的非集计模型则以实际产生交通活动的个人为单位， 调查得到的数据不 按交通小区进行统计等处理而直接用于建立模型。 3. 与集计分析相比较，非集计分析在分析的单位、模型预测方法、应用层面、政 策体现、数据的效率和说明变量等方面有着明显的差异。 Wardrop 第一平衡原理：每个 OD 对的各条被使用的径路具有相等而且最小的行驶时 间；没有被使用的径路的行驶时间大于或等于最小行驶时间。 Wardrop 第二平衡原理：在系统平衡条件下，拥挤的路网上交通流应该按照平均或总的出 行成本最小为依据来分配。 第一原理：试图选择最短路径而达到平衡，则被利用的各条路线的走行时间相等 并最小。称为利用者平衡（ UE ）。 第二原理： 在考虑拥挤的走行时间影响的路网中，网络中的交通量应该按某种方 式以使网络中交通量的总走行时间最小。称为系统最优化原理。以上两种原理都是建 立在平衡的基础上的，第一原理是利用者平衡，第二原理是系统平衡 在交通规划中，“四阶段”法中交通分配应用到该原理。 其中，第一原理认为：网络上的交通以这样一种方式分布，就是所有使用的 路线都比没有使用的路线费用小。第二原理认为：车辆在网络上的分布，使网络上的 所有车辆总出行时间最少。