交通运输系统规划课程设计.doc

。
分类

编号

经济管理学院

交通运输系统规划课程设计

12级交通运输专业
河北科技大学

2015年 11 月 29 日

-可编辑修改-
交通运输系统规划课程设计任务书
一、 题目：交通运输系统规划设计
二、 指导教师：惠红旗 穆莉英
三、 设计要点：
（一）、设计内容
1、交通现状分析；
2、人口、经济及交通量预测；
3、交通分布、交通分配预测；
4、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：
采用双约束重力模型或福来特法（或其他方法）进行交通分布预测。
3、交通分配：
如采用全有全无法进行交通分配预测。
（三）、提交文件及图纸
计算书一份，内容包括：
1、 交通发生、吸引、分布的表格
2、 计算过程
3、 对现状和预测结果的分析。
要求设计报告内容完整，计算数据准确，图表规范，步骤清晰。
报告采用A4纸打印、装订。

-可编辑修改-
附录：设计资料
1、交通分区图如下：
7
6
5
1
2
3
8
4
2、现状情况表
表1 现状土地利用、人口情况表

小区编号
居民用地
（公顷）
工业仓储
（公顷）
商业设施
用地（公顷）
政府团体用地（公顷）
旅游体育用地（公顷）
人口
1
0
52.1631
15.889
25.5223
0
9880
2
29.0982
83.3815
17.3324
18.8337
0
19510
3
33.2931
19.0144
76.4111
12.977
5.7668
21100
4
67.599
16.5623
12.6245
12.1
0
22226
5
69.2672
145.8567
1.4242
6.3633
0
32436
6
76.1438
83.4334
0
0
0
39403
7
76.6804
167.5623
0
0
0
49336
8
90.5516
177.2418
18.3466
4.6012
0
61948

-可编辑修改-
3、预测年份情况表
表2　预测年份土地利用、人口情况表

小区编号
居民用地
（公顷）
工业仓储
（公顷）
商业设施用地
（公顷）
政府团体用地
（公顷）
旅游体育用地
（公顷）

人口
1
110.6538
51.1821
15.2679
5.5583
0
38416
2
49.0182
83.4515
7.8974
28.8677
0
28510
3
84.6910
29.0137
29.4389
21.9887
1.7221
51334
4
96.3782
20.5083
2.6237
2.1793
0
45400
5
87.5143
160.8764
1.4242
3.3616
0
35600
6
44.9231
28.4334
0
0
0
23400
7
0
167.5623
0
0
0
10000
8
77.9590
177.1257
10.3422
4.6012
0
65345
4、现状OD表
表3 交通小区现状OD表
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
合计
1
27767
47
161
546
2342
4301
361
2988
38513
2
3921
15277
10493
3
305
916
10139
1315
42369
3
16901
1787
5857
24
383
350
405
17928
43635
4
422
14059
34956
4179
239
122
473
4065
58515
5
11040
25622
14071
379
2803
1798
768
2347
58828
6
5483
6369
18983
394
27249
1112
7678
583
67851
7
10691
25019
28406
554
4241
1674
167
1325
72077
8
12019
14897
14090
117
1480
45841
1624
1542
91610
合计
88244
103077
127017
6196
39042
56114
21615
32093
473398

-可编辑修改-
5、各个小区之间的距离表：
表4 小区间距离表

1
2
3
4
5
6
7
8
1
500
1548.559
3223.024
5244.06
3754.168
2027.582
4107.792
3098.774
2
1548.559
500
1685.804
3698.024
2930.455
3340.33
5602.275
3658.125
3
3223.024
1685.804
500
2027.54
3150.242
4905.653
7188.254
4596.633
4
5244.06
3698.024
2027.54
500
4030.032
6760.261
9204.205
6343.06
5
3754.168
2930.455
3150.242
4030.032
500
3777.976
7605.603
6546.65
6
2027.582
3340.33
4905.653
6760.261
3777.976
500
4253.506
5090.282
7
4107.792
5602.275
7188.254
9204.205
7605.603
4253.506
500
3909.862
8
3098.774
3658.125
4596.633
6343.06
6546.65
5090.282
3909.862
500

6．土地类型出行吸引率表

　　　　　　　　表5　土地类型出行吸引率表（次/公顷）
土地类型
居住
工业（仓储）
商业设施
政府团体
旅游、体育
吸引率
100
120
3900
3500
20

目录
【摘要】 1
【关键字】 1
1.引言 1
1.1背景 1
1.2交通现状分析 2
1.3交通影响区的划分的基础上完成主要节点的设定 6
2 人口出行预测 6
3 出行吸引预测 7
4交通分布预测 10
4.1交通小区现状 11
4.2 用弗莱特法求出规划年OD矩阵 12
5.交通流分配 15
5.1确定小区之间的最短路 15
5.2最短路分配方法 16
6.参考文献 20
附录 21

-可编辑修改-
【摘要】
要建设好城市，必须有一个统一的、科学的城市规划，并严格按照规划来进行建设。城市规划是一项系统性、科学性，政策性和区域性很强的工作。它要预见并合理地确定城市的发展方向、规模和布局，作好环境预测和评价，协调各方面在发展中的关系，统筹安排各项建设，使整个城市的建设和发展，达到技术先进、经济合理、“骨、肉”协调、坏境优美的综合效果，为城市人民的居住、劳动、学习、交通、休息以及各种社会活动创造良好条件。
本次课程设计就是运用交通运输系统规划中合理进行交通分配的方法，根据现有的交通运输网络和交通量，选择行进路线，把各种交通方式的出行分布量具体地分配到各个路线上。首先根据交通网络图选择八个交通小区为节点，画出交通网络图。根据所得的交通网络图得到邻接矩阵、邻接目录表和阻抗矩阵。这些都是对交通网络的数学描述。其次再根据城市交通的OD量，使用最短路分配法分配到各条线路上去。最后对城市各个交通小区的交通现状及规划年的交通状况进行分析，为城市的道路规划提供指导。
【关键字】交通运输 系统规划 交通分配
1.引言
1.1背景
当今世界上人类的居住形式可以大体分为城市和乡村两大类，城市是非农业人口和非农业集聚的地区，城市具有独特的居住和社会组织特征。 城市是人类有史以来最集约的土地使用形式。城市虽然之占用了地球表面很小的面积，但是，却高度集中了大量的人口和社会经济活动，它是人类物质财富和精神财富生产、传播和扩散的中心。 
城市具有严密的组织结构。如果把家庭—城市和社会的基本细胞，作为一个简单的系统，那么，一个城市就是一个复杂的系统。推动城市发展的因素很多，有很多来自自然界的，更有来自社会、政治、经济、文化、工程技术等方面的。城市是人类对于自然界干预最强烈的地方，它是一种不完全的、脆弱的生态环境，也是受自然环境的反馈作用最敏感的地方。因此，城市中的各个环节都需要协调发展。城市是巨量物质财富和精神财富集聚之地，是历史发展的产物，它的发展具有很大的不确定性，但它又具有自身的客观规律。另一方面，人们对于城市发展的过程也并非无能为力，人类对于城市发展过程进行调控的重要手段之一就是城市规划。探索城市发展的客观规律，妥善运用城市规划等调控手段，引导城市合理发展，是城市政府的重要职责。 
在漫长的城市发展历史中，人类逐渐认识到必须综合安排城市的各项功能与活动，必须妥善布置城市的各类用地与空间，改善自己的居住生活环境，满足生产、生活及安全的需要，因此，城市规划科学应运而生。而城市交通问题一直是世界各国大城市规划关注的焦点，在城市社会经济发展的各个阶段，大城市总是面临种种不同的交通问题，随着我国社会经济的持续快速发展，城市化进程的加快以及机动车总量的增长，大中城市的交通拥挤矛盾也日益突出，交通拥挤已经成为制约城市社会经济发展的一个重要因素。面对即将到来的私人小汽车的发展浪潮，城市交通将面临更加严峻的挑战。城市交通系统是一个由人、货、车、路和环境组成的相当复杂的动态系统。因此解决城市交通问题必须采用综合的对策，即通过制定城市交通发展战略与综合交通规划来实现城市交通的可持续发展。
1.2交通现状分析
结合附表中的表1和表2，对现年和预测年土地利用，人口情况进行分析

居住用地对比表（单位：公顷）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
0
29.0982
33.2931
67.599
69.2672
76.1438
76.6804
90.5516
预测年
110.6538
49.0182
84.691
96.3782
87.5143
44.9231
0
77.959

.
从对比图可以得出，1号、2号、3号、4号、5号小区居民用地增长明显，6号、7号、8号小区居民用地面积减少。总体来说，居民用地从西北部向东南部靠拢。

工业仓储用地对比表（单位：公顷）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
52.1631
83.3815
19.0144
16.5623
145.8567
83.4334
167.5623
177.2418
预测年
51.1821
83.4515
29.0137
20.5083
160.8764
28.4334
167.5623
177.1257

从对比图可以得出，1号、2号、4号、7号、8号小区工业仓储用地面积变化不大，趋于稳定；3号小区工业仓储用地有明显增幅，5号小区工业仓储用地略有增幅，6号小区工业仓储用地有大幅度减少。总体来说，变化不大。

商业设施用地对比表（单位：公顷）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
15.889
17.3324
76.4111
12.6245
1.4242
0
0
18.3466
预测年
15.2679
7.8974
29.4389
2.6237
1.4242
0
0
10.3422

从对比图可以得出，2号、3号、4号、8号小区商业设施用地面积大幅度减少，1号、5号小区商业设施用地面积变化不大。总体来说，小区商业发展缓慢。

政府团体用地对比表（单位：公顷）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
25.5223
18.8337
12.977
12.1
6.3633
0
0
4.6012
预测年
5.5583
28.8677
21.9887
2.1793
3.3616
0
0
4.6012

从对比图可以得出，1号、4号、5号小区政府团体用地面积大幅度减小，2号、3号小区政府团体用地面积增幅明显，8号小区变化不大。总体来说，政府团体向2号、3号小区靠拢，2号、3号小区将会成为政治文化中心。

旅游体育用地对比表（单位：公顷）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
0
0
5.7668
0
0
0
0
0
预测年
0
0
1.7221
0
0
0
0
0

从对比图可以得出，3号小区旅游体育用地面积明显减小，其余小区现在及未来并未规划旅游体育用地。总体来说，旅游体育中心还是在3号小区，但是发展缓慢，将来可能会出现用地紧张现象。

人口对比表（单位：人）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
现年
9880
19510
21100
22226
32436
39403
49336
61948
预测年
38416
28510
51334
45400
35600
23400
10000
65345

从对比图可以得出，1号、3号。4号小区人口增长明显，2号、5号、8号小区人口略有增长，6号、7号小区减幅明显。总体来说，人口呈增长趋势。
1.3交通影响区的划分的基础上完成主要节点的设定
为了方便对交通网络的数学处理，把交通网络抽象化，用图论的方法进行抽象。把交通网络中的出行生成点，线路交叉点看作是图的节点，把任意两个节点的线路看成是图的边。将一些次要路段和交叉点忽略掉，简化交通网络图。
交通线路就是双向交通线路，图1-1表示交通分布图被抽象后的网络图。
7
8
3
1
2
6
4
5

图1-1
2 人口出行预测
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：
Y=0.995X+27348.56
式中 Y — 出行产生量（次）
X— 各交通小区的人口数量（人）
　　　　 预测年人口表（X矩阵）
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
预测年人口
38416
28510
51334
45400
35600
23400
10000
65345
则：
小区1 Y(1)=0.995X(1)+ 27348.56 =0.995×38416+27348.56=65572.48
小区2 Y(2)=0.995X(2)+ 27348.56 =0.995×28510+27348.56=55716.01
小区3 Y(3)=0.995X(3)+ 27348.56 =0.995×51334+27348.56=78425.89
小区4 Y(4)=0.995X(4)+ 27348.56 =0.995×45400+27348.56=72521.56
小区5 Y(5)=0.995X(5)+ 27348.56 =0.995×35600+27348.56=62770.56
小区6 Y(6)=0.995X(6)+ 27348.56 =0.995×23400+27348.56=50631.56
小区7 Y(7)=0.995X(7)+ 27348.56 =0.995×100000+27348.56=37298.56 小区8 Y(8)=0.995X(8)+ 27348.56 =0.995×100000+27348.56=92366.835
得：

人口出行预测表

小区编号
预测年人口（X矩阵）
预测年出行产生预测（Y矩阵）
1
38416
65572.48
2
28510
55716.01
3
51334
78425.89
4
45400
72521.56
5
35600
62770.56
6
23400
50631.56
7
10000
37298.56
8
65345
92366.835

3 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(如下表)
土地类型出行吸引率表（次/公顷）

土地类型
居住
工业（仓储）
商业设施
政府团体
旅游、体育
吸引率
100
120
3900
3500
20
利用预测年吸引交通量公式：吸引交通量=∑（土地类型出行吸引率×土地类型面积）

预测年份土地利用表（X矩阵）

小区编号
居民用地
（公顷）
工业仓储
（公顷）
商业设施用地
（公顷）
政府团体用地
（公顷）
旅游体育用地
（公顷）
1
110.6538
51.1821
15.2679
5.5583
0
2
49.0182
83.4515
7.8974
28.8677
0
3
84.6910
29.0137
29.4389
21.9887
1.7221
4
96.3782
20.5083
2.6237
2.1793
0
5
87.5143
160.8764
1.4242
3.3616
0
6
44.9231
28.4334
0
0
0
7
0
167.5623
0
0
0
8
77.9590
177.1257
10.3422
4.6012
0
则可以得出出行吸引交通量表：
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
预测年出行吸引（Y矩阵）
96206.092
146752.81
203757.346
29958.796
45376.578
7904.318
20107.476
85489.764
出行吸引交通量表（Y矩阵）
结合人口出行预测表以及出行吸引交通量表得到利用模型预测的未来OD表。（如下表）。
O
D
1
2
3
4
5
6
7
8

1

65572.48
2

55716.01
3

78425.89
4

72521.56
5

62770.56
6

50631.56
7

37298.56
8

92366.84

96206.092
146752.81
203757.346
29958.796
45376.578
7904.318
20107.476
85489.764

结合以上得到的OD矩阵，对和进行计算：
=O1+O2+O3+O4+O5+O6+O7=515303.455
=D1+D2+D3+D4+D5+D6+D7=635553.18
通过计算，≠，所以要进行调整：
f=／=635553.18÷515303.455=1.233357
利用公式：=×f
=×f=65572.48×1.233357=80874
=×f=155716.01×1.233357=68718
=×f=78425.89×1.233357=96727
=×f=72521.56×1.233357=89445
=×f=62770.56×1.233357=77419
=×f=50631.56×1.233357=62447
=×f=37298.56×1.233357=46002
=×f=92366.84×1.233357=113921
调整后的矩阵（如下表）：
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8

80874
68718
96727
89445
77419
62447
46002
113921

经调整后的OD表（如下表）：
o
d
1
2
3
4
5
6
7
8

1

80874
2

68718
3

96727
4

89445
5

77419
6

62447
7

46002
8

113921

96206
146753
203757
29959
45377
7904
20107
85490

4交通分布预测
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。
本规划要求采用双约束引力模型或弗莱特法进行交通分布预测，在这里我们运用弗莱特法进行交通分布预测。
弗莱特法的模型是：
（1） 佛莱特认为，与i区出行量中j区的“相对吸引增长率”成正比。由于规划年从i区产生的出行量被j区吸引去的出行量为，因此，这个相对吸引增长率为：

式是

式4-1
（2）还认为：也应与i区规划年的产生量成正比；
（3）综上两点，得

式4-2

其中，被称为小区i的位置系数或L系数。
式4-3
4.1交通小区现状
由于计算的是现状的参数，所以计算中用的使用现状的OD表中的数据。
表3 交通小区现状OD表 表4-1
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8
合计
1
27767
47
161
546
2342
4301
361
2988
38513
2
3921
15277
10493
3
305
916
10139
1315
42369
3
16901
1787
5857
24
383
350
405
17928
43635
4
422
14059
34956
4179
239
122
473
4065
58515
5
11040
25622
14071
379
2803
1798
768
2347
58828
6
5483
6369
18983
394
27249
1112
7678
583
67851
7
10691
25019
28406
554
4241
1674
167
1325
72077
8
12019
14897
14090
117
1480
45841
1624
1542
91610
合计
88244
103077
127017
6196
39042
56114
21615
32093
473398
、
规划年产生量和吸引量数据表 表4-2
小区编号

1
80874
96206
2
68718
146753
3
96727
203757
4
89445
29959
5
77419
45377
6
62447
7904
7
46002
20107
8
113921
85490
4.2 用弗莱特法求出规划年OD矩阵
（1）用式4-3，表4-1，表4-2计算第0次位置系数，结果如表4-3.
第0次位置系数表 表4-3
小
区
L

产生位置系数
吸引位置系数
1
0.858502075
0.612283798
2
0.752686707
0.828581258
3
0.551574676
0.817285924
4
0.540198637
0.692055639
5
0.705397023
0.9774743
6
0.7716936
0.769283399
7
0.690575615
0.744665685
8
1.285270065
0.528270395

（2）用式4-2进行第一次迭代，其值如表4-4所示
第一次迭代结果 表4-4
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8

1
52673
116
449
4594
4736
1054
584
13849
78056
2
5482
27891
21585
19
455
165
12095
4492
72182
3
27956
3860
14255
176
675
75
572
72457
120025
4
433
18851
52812
19030
262
16
414
10198
102017
5
13328
40394
24995
2029
3607
280
791
6923
92349
6
4239
6430
21594
1351
22458
111
5065
1101
62349
7
5338
16314
20871
1227
2258
108
71
1617
47804
8
14776
23916
25487
638
1940
7281
1704
4632
80373

124224
137773
182049
29063
36390
9091
21296
115269
655155
从表4-4中可见，第一次迭代值的行和列的小计与表4-2中规划年的产生量，吸引量还有一些差别，要继续进行迭代。

（3）用式4-3，表4-2,表4-4，计算第1次位置系数，结果如表4-5

第1次位置系数表 表4-5
小
区
L

产生位置系数
吸引位置系数
1
1.223447822
1.000183517
2
0.980821497
1.011449475
3
1.236311582
1.025057989
4
0.949554555
1.086763361
5
0.982013408
0.995559481
6
0.898493727
0.751660513
7
0.950157126
1.006285046
8
1.005985582
1.141425071

（4）用式4-2进行第二次迭代，其值如表4-6所示
第二次迭代结果 表4-6
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8

1
42749
130
527
4962
6189
960
578
10764
66860
2
4026
28173
22910
18
538
136
10830
3159
69791
3
19728
3747
14538
165
767
59
492
48966
88463
4
300
17925
52766
17511
291
13
349
6752
95907
5
8556
35666
23190
1734
3729
202
619
4256
77952
6
2713
5660
19973
1151
23141
80
3952
675
57344
7
3892
16359
21990
1191
2650
88
63
1129
47361
8
17415
38769
43414
1001
3681
9634
2448
5228
121590

99379
146429
199308
27733
40986
11173
19331
80929
625269

从表4-4中可见，第二次迭代值的行和列的小计与表4-2中规划年的产生量，吸引量还有一些差别，要继续进行迭代。
同理，在经过第六次迭代以后，迭代值的行和列的小计与表4-2中规划年的产生量，吸引量中的值基本一致。收敛误差基本小于1%，结果见表4-7，所以此表即为所求的的规划年的出行分布预测。

第六次迭代结果 表4-7
小区编号
1
2
3
4
5
6
7
8

1
47781
180
742
7209
8477
924
801
13576
79691
2
3238
28140
23218
19
530
94
10793
2867
68899
3
19018
4485
17659
207
907
49
587
53266
96179
4
224
16623
49649
16997
266
8
323
5689
89780
5
7034
36413
24021
1853
3757
143
631
3948
77800
6
2391
6194
22177
1318
24992
61
4315
671
62119
7
3099
16178
22064
1232
2586
61
62
1014
46297
8
13887
38394
43621
1037
3597
6613
2419
4704
114273

96672
146608
203151
29873
45112
7952
19931
85737
635037
5.交通流分配
交通分配就是已知小区间的各种交通方式的出行分布量，具体地确定它们所选用的的路线，把各个小区之间的各种交通方式的出行分布量具体地分配到各条线路上去的过程。根据交通阻抗确定各条交通线路上的通行时间。交通作用点为1、2、3、4、5、6、7、8八个交通节点。
5.1确定小区之间的最短路
各个小区之间的距离表
小区间距离 表5-1

1
2
3
4
5
6
7
8
1
500
1548.559
3223.024
5244.06
3754.168
2027.582
4107.792
3098.774
2
1548.559
500
1685.804
3698.024
2930.455
3340.33
5602.275
3658.125
3
3223.024
1685.804
500
2027.54
3150.242
4905.653
7188.254
4596.633
4
5244.06
3698.024
2027.54
500
4030.032
6760.261
9204.205
6343.06
5
3754.168
2930.455
3150.242
4030.032
500
3777.976
7605.603
6546.65
6
2027.582
3340.33
4905.653
6760.261
3777.976
500
4253.506
5090.282
7
4107.792
5602.275
7188.254
9204.205
7605.603
4253.506
500
3909.862
8
3098.774
3658.125
4596.633
6343.06
6546.65
5090.282
3909.862
500
用最短路法确定由小区i到小区j的最短路线为：
OD点对
最短路线节点号
OD点对
最短路线节