第三节交通需求预测 962年美国芝加哥市交通规划研究首次提出“四阶段交通需求 1 模型(Four-step Travel Demand Model) ” ■ 模型将个人的出行按交通小区进行统计分析，从而得到以交通 小区为单位的集计分析模型，思路和模型结构清晰、数据收集 和处理技术相对简单，得到了广泛的应用。 出行生成预测 小区出发到达的出行量？ 出行分布预测 0 从哪里来到哪里去？ 业 出行方式划分预测 乘坐哪种交通工具？ 业 出行分配预测 走哪条路？
n 1962年美国芝加哥市交通规划研究首次提出 “四阶段交通需求 模型（Four-step Travel Demand Model）” 。 第三节 交通需求预测 n 模型将个人的出行按交通小区进行统计分析，从而得到以交通 小区为单位的集计分析模型，思路和模型结构清晰、数据收集 和处理技术相对简单，得到了广泛的应用。 小区出发到达的出行量? 从哪里来到哪里去？ 乘坐哪种交通工具？ 走哪条路？
四阶段交通需求模型 damentals of Tralfic 交通发生与吸引（第一阶段） 交通分布（第二阶段） 习 交通小区 交通小区 出行生成→发生量、吸引量 ↓ > 出行分布→OD需求（矩阵） D 通方式划分（第三阶段） 交通流分配（第四阶设 方式划分→各种出行方式需求 交通小区9心 交通小区 交通小☒ 交通小区 交通分配→路段、路径流量
四阶段交通需求模型 出行生成发生量、吸引量 出行分布OD 需求（矩阵） 方式划分各种出行方式需求 交通分配路段、路径流量
一、出行发生与吸引预测 (Trip Generation) Fundamentals of ralfic Eengineering ·发生与吸引预测：利用分区的社会经济和土地利用等资料来推 算规划年份各分区单位时间（一天)小区内的总出行次数，即小 区的出行生成量。 小区的出行生成量=出行发生量+出行吸引量 交通发生与吸引（第一阶段）》 O:（O)表示由小区i的出行发生量 (由小区ⅰ出发到各小区的出行量之和)； 交通区 小 D:(D)表示小区的吸引出行量（从 各小区来小区j的出行量之和)。 0 D ●预测模型 replay 回归模型 增长率法 原单位法
l发生与吸引预测：利用分区的社会经济和土地利用等资料来推 算规划年份各分区单位时间（一天）小区内的总出行次数，即小 区的出行生成量。 一、出行发生与吸引预测 (Trip Generation) Oi （ Oj ）表示由小区i的出行发生量 (由小区i 出发到各小区的出行量之和)； Di （ Dj ） 表示小区j的吸引出行量(从 各小区来小区j的出行量之和)。 回归模型 l预测模型 增长率法 原单位法 小区的出行生成量=出行发生量+出行吸引量
1、回归模型 damentals ol Tralfic Eengineering (1)一元回归分析、 i=a+Bx (2) 多元回归分析法上=40+∑Akxk yi 第交通小区的发生（或吸引）出行量； Xi 交通小区i的家庭数； Xi2 一交通小区ⅱ的汽车保有量； 交通小区「的建筑面积； Xi4 交通小区ⅱ与市中心的距离。 回归模型的参数可采用最小二乘法求解，参考《数理统计》 《预测与决策》
（1）一元回归分析 （2）多元回归分析法 i i y a x i k k i i i k y a a x 0 ——第i交通小区的发生(或吸引）出行量； ——交通小区 i 的家庭数； ——交通小区 i 的汽车保有量； ——交通小区 i 的建筑面积； ——交通小区 i 与市中心的距离。 i1 x i2 x i3 x i4 x i y 1、回归模型 回归模型的参数可采用最小二乘法求解，参考《数理统计》 《预测与决策》
2、增长率法 Fundamentals of Tralfic Eengineering 增长率法是根据预测对象的预计增长速度进行预测的方 法。其步骤是： ①分析历史年度预测对象的增长率的变化规律； ②根据对相关因素发展变化的分析确定预测期增长率； ③进行未来值的预测。预测模型的一般形式为： y,=yo(1+) y,=yoaB y,一预测值； 目标年度小区的预测人口 = 基准年度小区的人可 yo一基年值； 目标年度小区的人均车辆拥有率 一预期年增长率； 8= 基准年度小区的人均车辆拥有率
增长率法是根据预测对象的预计增长速度进行预测的方 法。其步骤是： ①分析历史年度预测对象的增长率的变化规律； ②根据对相关因素发展变化的分析确定预测期增长率； ③进行未来值的预测。预测模型的一般形式为： 2、增长率法 t t y y (1 ) 0 t y 0 y —预测值； —基年值； —预期年增长率； t i i y y α β 0