3第三章 交通量分析及预测（都安）2 - 图文

都匀至香格里拉高速公路（贵州境）都匀至安顺段工程可行性研究 第三章 交通量分析及预测

3.2.3 交通分布预测

1.趋势交通分布预测

根据各交通小区特征年的发生、集中交通量的预测结果，采用FRATOR法计算趋势交通量分布矩阵。其原理是小区之间出行流向不发生显著变化，小区之间交通出行量

Qij既与i区交通发生量增长率Fi有关，也与j区交通集中量增长率

Gj有关，其模型表达式为：

Qij?qij?Fi?Gj?1?Li?Lj?2

ij约束条件：

?Qj?Pi

?Qiij?Aj

式中：

Qijqij—交通小区i、j之间的特征年预测出行分布量； —交通小区i、j之间的基年出行分布量；

Fi—交通小区i的发生量增长率；

Gj—交通小区j的集中量增长率；

Li—交通小区i的发生位置系数；

Lj—交通小区j的集中位置系数；

Pi—交通小区i的发生量；

Aj—交通小区j的集中量。

项目中采用TransCAD软件进行计算，得到未来各特征年趋势型OD分布矩阵。见附表3-4～附表3-15。

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2.诱增交通及分布预测

诱增交通量是指由于公路的新建或改建，特别是高等级公路的建成而诱发的新产生的交通量。产生诱增交通量最直接的原因是交通条件的改善，如行程时间、行程距离和行程费用等的改善。本报告基于交通吸引的重力模型，通过有、无此项目条件下行程时间的对比—“时间有无对比法”来预测诱增交通量。诱增型交通量的预测模型为：

1．现状区间交通出行量不为零

现状区间交通出行量不为零时，诱增交通量的预测采用如下形式：

??D???ij'???1??QijQij??'????D??ij??

式中：

Qij — i区到j区的诱增交通量；

Dij — 无此项目时，i区到j区的运行时间；

'Dij — 有此项目时，i区到j区的运行时间； Qij — i区到j区的趋势交通量； γ — 重力模型参数。 2．现状区间交通出行量为零

现状区间交通出行量为零时，诱增交通量的预测采用如下形式：

Qij?K?Pi?Aj''??????????11????????'????Dij?D?????ij??

式中：

Pi — i区发生交通量；

Aj — j区吸引交通量；

K,?,?,? — 重力模型参数；

其他符号同前。

报告以基年路网为基础，计算得到基年行程时间矩阵，结合基年OD数据，通过回归分析，得到K,?,?,?值分别为1.141、0.994、0.906和0.2267。

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基于以上模型和参数，得出各特征年诱增型OD分布。

各特征年的OD分布总表（包括趋势型、诱增型）见附表3-16～附表3-19。

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3.2.4 交通量分配

1．分配方法

本报告采用用户均衡法分配交通量，即利用Frank-Wolf算法迭代计算，以获得Wardrop第一均衡原理所提到的均衡状态——所有用户不能通过改变出行路径来提高出行效用。每次迭代时，根据前次迭代过程分配的交通量修正道路路阻，直到获得满意的收敛结果。

路阻是反映出行费用的指标，道路使用者总是选择路阻最小的路径出行。广义出行费用包括出行时间、与距离相关的费用（油耗、轮胎磨损等）、通行费、安全、舒适等；狭义出行费用通常包括出行时间、油耗、轮胎磨损费、通行费。本报告采用狭义出行费用。

出行费用与交通量密切相关，特别是出行时间，当道路交通量增加到一定值，出行时间迅速增加。路阻函数是交通量分配的基础，它反映了出行费用随交通量的变化规律。本报告采用美国联邦公路局的BRP路阻函数，具体公式如下：

C?C1t?C2L?T

???v??t?t0?1??????c?????

式中：

C—路段出行费用；

C1—出行者的时间价值（见第七章经济评价）；

t—路段行程时间；

C2—单位距离油耗、轮胎磨损等费用；

L—路段长度；

T—通行费；

t0—路段自由流行程时间；

v—路段交通量； c—路段通行能力；

?、?—路阻函数参数。

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