城市轨道交通规划设计PPT解析.ppt

LOGO 第四节 实例求解 第三节 模型讲解 第二节 符号规定 第一节 背景 第五节 总结语 多年的实践表明，由于四阶段法中各阶段的相对独立和分割，导致整个预测工作量大，信息需要量大，人力物力消耗巨大，并且出现了许多不符合实际的情况，特别是针对OD分区数量很大的城市交通需求预测工作。因此，许多学者开始研究四阶段预测的组合模型，经过不断完善发展，组合模型在交通需求预测工作中发挥着重要的作用。 在传统的四阶段交通需求预测方法中，交通分布和交通分配作为两个相对独立的预测阶段，在实际应用中分别采用交通分布和交通分配两种模型进行迭代求解。但是一般来说，这样求得的解不能收敛于交通分布问题和交通分配问题的全局最优解。同时，按照四阶段预测法的基本原理和思想，交通分配的前提是已知未来的OD分布，交通分布的前提是已知交通小区的交通阻抗，在城市交通需求预测中，各小区间的交通阻抗与各路段所分配的流量密切相关。因此，建立交通分布和交通分配组合模型，不仅是必要的，而且是可行的。 适用于车种比较单一的交通网络，经改进后也应用于具有混合交通特点的我国城市交通网络。 用有向图G（N，L）表示城市交通网络，其中N为网络节点集合（即交叉口或交通小区质心），L 为有向弧集合（即路段）设 为起点r到终点s的交通需求量， 为路段 的交通阻抗， 为OD对r—s间在路径上的总阻抗， 为OD对r—s间在路径 k上的总流量，为路段 a上的流量， 、 分别为起、终点r、s上的交通发 生、吸引总量， 为0—1变量，表示路段 a与连接OD对r—s间的路径k的关系. 在研究交通分布与交通分配组合模型时，考虑了出行者在出行前对于出行目的地及出行线路的综合选择，其基本形式如下： 其中， 为参数，一般根据实际交通观测数据进行校正、标定，在理论研究中可取为1。式（1）中的第一项是平衡分配模型的基本形式，第二项表示满足熵最大化原则的交通分布函数，第一个约束条件是指交通分配问题应满足交通流守恒条件，该模型并非交通分布和交通分配问题的简单叠加，而是使各交通小区的阻抗矩阵不再存在，被隐藏于模型的内部。 （1） 对于式（1），通过构造各项约束条件的Lagrange乘子，将得到的Lagrange函数对 求导，推出的一阶条件证明路径流量满足Wardrop原理一，即用户最优平衡原理（User Equilibrium)。同时，将Lagrange函数对 求导，推出的一阶条件证明OD分布量满足重力模型的要求. 交通分布与交通分配组合模型的求解，一般有凸组合法（可行下降方向法）和扩展路网法两种方法。在扩展路网法中，需要增加的虚拟路段的数目为起、终点数目的乘积，对于城市交通网络这样节点数和路段数众多的复杂网络而言，这无疑是巨大的数目。因此，在实际运用中常采用凸组合法进行迭代求解。 如图所示，交通网络有4个节点，6个路段。各节点的交通发生量分别为： 各节点的交通吸引量分别为： 路段（1，2），（1，3）（1，4），（2，3），（2，4），（3，4）的流量分别为 。各路段的交通阻抗函数为： 计算时，取 其中 为精度控制参数模型的计算结果见表2。 计算出的各路段流量为： 在算例的求解过程中，交通分布与交通分配组合模型的收敛速度快，迭代次数较少，与将交通分布和交通分配两阶段独立求解相比，预测效率较高 第五节 总结语 城市交通需求预测是进行城市交通规划的前提，准确地把握城市交通需求，对于制定城市交通发展战略，进行城市道路网规划与建设，科学组织管理城市交通具有重要的意义,城市交通需求预测组合模型的出现，提供了一种新的思路和方法，对于四阶段预测法的不断发展完善有积极的促进作用,应该看到，尽管各种数学规划模型在城市交通需求预测中得到了广泛的应用，但对城市交通这样一个复杂的动态的大系统来说，不可能用数学模型解决所有的问题,这就要求根据实际情况，对各种模型进行修正、改进，以期较准确反映城市交通系统需求的变化规律。 第五节 总结语 另外，我国的城市交通需求又具有自身特色,从总体上来说，我国城市特别是特大城市，交通供需矛盾仍然十分突出，交通供给能力的不足限制了许多交通需求,研究在能力短缺条件下交通需求的特征和规律，也值得进行深入探讨。 * LOGO *