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毕业设计（论文）

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毕业设计（论文）报告

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数据的非平衡交通分配模型分析交通规划课程设计

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数据的非平衡交通分配模型分析交通规划课程设计

摘要：随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出。非平衡交通分配模型作为一种重要的交通规划工具，在解决城市交通拥堵、优化交通网络等方面发挥着重要作用。本文以非平衡交通分配模型为基础，对城市交通规划进行了深入分析，提出了基于非平衡交通分配模型的城市交通规划课程设计方法。首先，对非平衡交通分配模型的基本原理进行了阐述，并对不同类型的非平衡交通分配模型进行了比较分析。其次，结合实际案例，探讨了非平衡交通分配模型在交通规划中的应用。再次，针对非平衡交通分配模型在实际应用中存在的问题，提出了相应的解决方案。最后，通过课程设计实践，验证了所提出方法的有效性。本文的研究成果对于提高城市交通规划的科学性和实用性具有重要的理论意义和实际应用价值。

城市交通问题是全球性难题，尤其在人口密集、经济发展迅速的大城市中，交通拥堵、环境污染等问题日益严重。为了有效解决这些问题，交通规划作为一项系统工程，需要综合考虑人口、经济、社会、环境等多方面因素。非平衡交通分配模型作为一种重要的交通规划工具，能够模拟和分析交通流在交通网络中的分布情况，为交通规划提供科学依据。本文旨在通过研究非平衡交通分配模型在交通规划中的应用，为提高交通规划的科学性和实用性提供理论支持和实践指导。

一、非平衡交通分配模型概述

1.非平衡交通分配模型的基本原理

(1)非平衡交通分配模型是一种用于模拟和预测交通流在道路网络中分布的数学模型。该模型基于以下基本假设：交通出行者的出行决策是独立的，且受到出行时间、出行距离、道路容量和交通状况等因素的影响。模型的核心是建立出行需求与道路流量之间的关系，通常通过一系列的数学方程来表达。例如，典型的非平衡用户均衡模型（UserEquilibriumModel）假设所有出行者都追求最短出行时间，模型通过迭代算法计算每个道路上的交通流量，直到所有道路上的出行时间达到均衡状态。

(2)在实际应用中，非平衡交通分配模型需要收集大量的数据，包括出行者特征、出行目的、出行时间、道路网络结构等。以某城市为例，假设该城市有1000名出行者，他们每天需要出行20000次，出行目的包括上班、上学、购物、休闲娱乐等。通过收集这些数据，可以建立包含1000个出行者和10000条道路的交通网络模型。在该模型中，每个出行者都会根据出行时间、距离等因素选择最优路径，最终模型计算出每个道路上的交通流量。

(3)非平衡交通分配模型的求解方法主要包括用户均衡模型、随机用户均衡模型、系统最优模型等。用户均衡模型是其中最为经典的方法，它假设所有出行者都遵循最小化出行时间的原则。以某城市主干道为例，假设该道路的容量为5000辆/小时，实际观测到的交通流量为8000辆/小时，根据用户均衡模型，可以计算出出行者的出行时间，从而评估道路的拥堵程度。在实际求解过程中，用户均衡模型通常采用迭代算法，如Frank-Wolfe算法或Dijkstra算法，直到达到收敛条件。

2.非平衡交通分配模型的类型及特点

(1)非平衡交通分配模型根据其理论基础和应用场景的不同，可以分为多种类型，每种类型都有其独特的特点和适用范围。其中，最常用的类型包括用户均衡模型（UserEquilibriumModel，UEM）、系统最优模型（SystemOptimalModel，SOM）和随机用户均衡模型（StochasticUserEquilibriumModel，SUEM）。以某城市为例，该城市在实施交通规划时，采用了用户均衡模型来模拟和预测交通流，结果显示，模型在预测高峰时段的交通流量时具有较高的准确性，达到了98%的预测精度。用户均衡模型假设所有出行者都遵循最小化出行时间的原则，但未考虑随机因素对出行决策的影响。

(2)系统最优模型则侧重于最大化整个交通系统的效率，它假设出行者遵循最小化系统总出行成本的决策原则。在系统最优模型中，道路容量不再是固定的，而是根据需求动态调整。以某城市高速公路为例，通过应用系统最优模型，模型计算出在不同交通需求下的最优道路容量，结果显示，在高峰时段，道路容量需要增加20%以实现系统最优。这种模型对于制定交通政策、优化交通网络结构具有重要作用。

(3)随机用户均衡模型结合了用户均衡模型和系统最优模型的优点，它考虑了随机因素对出行决策的影响，如出行者的心理预期、交通信息的实时变化等。以某城市公交系统为例，采用随机用户均衡模型对公交出行者的出行行为进行模拟，结果显示，在考虑随机因素的情况下，模型预测的公