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五、交通需求预测（二）1.交通方式划分2.交通流分配1交通方式划分交通方式划分：就是出行者出行选择交通工具的比例，研究人们出行时的交通方式选择行为，预测基础设施或服务等条件变化时，交通方式间交通需求的变化.现代交通网络是一种立体的,具有多方式共存的综合性网络,因此交通方式划分已成为交通规划主要组成部分之一.而从其所处的位置来看,有5种模式.基本概念ijPi产生交通量Aj吸引交通量ijqijqij交通分布交通需求预测的四个阶段ijqij(car)qij(railway)ij交通方式划分交通量分配G表示交通生成;D表示交通分布;MS表示方式划分;A表示交通分配;交通方式划分种类:交通方式划分研究思路1.是在假设历史的变化情况将来继续延续下去的前提下，研究交通需求的变化；2.从城市规划的角度，未来实现所期望的交通方式划分，如何改扩建各种交通设施引导人们的出行，以及如何制定各种交通管理规则等;比如新交通方式(新型交通工具)的交通需求预测,其难点在于如何量化出行行为因素及其具体运用.影响交通方式划分的因素主要有四大类：一.交通特性：交通供给特性;二.出行者属性：家庭属性和个人属性—出行主体特性;三.地区属性：外界大环境;四.出行时间特性.五.交通政策交通方式选择的影响因素一.交通特性1.出行目的不同的出行目的对交通方式的服务质量要求不同，如上班出行可靠性最重要，旅游时舒适性最重要。2.出行距离或出行时间随着出行距离的增加，人们的出行按照步行，自行车，摩托车，公共汽车，小汽车，有轨交通和飞机的顺序增加。3.费用交通费用通常与出行时间配对使用而很少作为单独原因使用，因为一般而言，要减少运行时间，必须付出更高的交通费用。4.舒适性舒适性是交通工具中的乘车的方便程度、乘车的拥挤程度、疲劳程度与有无空调等因素的综合概念。舒适性的尺寸难以制定，随人而异，并且随着收入水平的提高，对舒适性的要求增加。5.安全性安全性是交通方式选择的主要原因，无论多好的交通工具，如果它的安全性差，乘客的人身安全得不到保障，不会有人利用它。但交通事故具有突发性，因此人们在选择交通工具时，明确地考虑安全性的比较少。6.准时性在交通方式选择时，到达的准时性对于交通方式选择的影响很大。比如对于公交出行而言，公交出行比例低，其中有一个很重要的影响因素就是准点率低。7.换乘次数和候车时间有研究表明，即使换乘的线路总行程时间少于不换乘线路，很多乘客也宁愿选择不换乘线路。二.出行者属性1.个人属性职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否……都影响交通方式的选择2.家庭属性家庭收入、家庭支出额、家用小汽车的保有、家庭构成、驾驶人员数等都影响到交通方式的选择。家庭收入高、小汽车保有率高、家庭小汽车的出行比例高，公共交通方式的利用率较低；三.地区属性城市规模、地形、气候等因素、人口密度等都会影响交通方式的选择；一般来说，人口密度高则公共交通方式利用高；城市规模大，交通设施水平高，公共交通方式利用率高；雨天、雪天多的地区公共交通方式利用率高。四.出行时间属性高峰和非高峰，工作日和周末会影响交通方式选择.五.城市交通政策因素决定交通方式选择的供给上的特性对交通方式的选择起着至光重要的作用美国以发展小汽车为主的城市欧洲和香港以轨道和常规公交为主的城市日本东京以轨道交通为主的城市我国城市在80年代和90年代，公交服务水平低下，公交全面下滑，但随着近年公交优先的政策推行，公交出行比例在城市客运结构中所占的比例在升高划分交通方式的分担率有多元选择法和二元选择法两种：1.多元选择法用包含各种方式的选择率公式一次求出选择率的方法；由于影响因素多，模型复杂，未必能准确描述出行着交通方式选择行为的决定过程。2.二元选择法某阶段划分率的计算与前阶段独立进行交通方式划分预测的一般方法全交通方式步行、自行车步行以外步行自行车个性化交通工具公共交通工具汽车摩托车公共汽车轨道交通全交通方式步行自行车小汽车摩托车公共汽车轨道交通多元选择法二元选择法根据方式选择的基本单位进行分类1.集计模型：以交通小区为单位进行统计处理、分析，从而得到以交通小区为分析单位的模型。2.非集计模型：以个人为单位，对调查得到的数据不进行按交通小区统计等处理而直接用于构造模型来确定各交通方式选择概率，然后再将每个人的方式选择结果集计起来，预测分担交通量的模型根据方式划分预测阶段不同的分类1.全域模型以对象区域整体为研究对象，对整个地域的交通方式划分进行研究，对于具体小区来说过于粗糙，通常只用于宏观交通规划。由于涉及全区域的划分率的预测，故其影响因素为与全区域有关的城市规模、人口、土地利用状况，小汽车拥有率、公共汽车及道路建设水平。2.出行末端模型以具体的小区的研究对象，根据居民的特性比如小汽车的拥有率、收入和家庭成员的构成等，和各个方式总的服务水平，从一开始将交通小区出行发生量和吸引量直接划分到各个交通方式上确定，但其无法在方式分担中分析考虑交通小区间交通方式的服务水平的改善。其预测可以采用两种模式，一种是和交通生成同时进行，一种是在交通生成后再划分方式。①G与MS相结合的方法主要有类型分析方法和回归分析方法。类型分析方法又可以分为简化模型和一般模型，简化模型中不含目的的分类：式中：一般模型中包含目的的分类：式中：与简化模型相比，一般模型加入目的因素，因此预测效果要好一点。②先进行交通生成预测再进行方式划分因为此时尚未进行出行分布量的预测，方式划分仍只能以出行者或家庭，或分区的特性为依据，采用线性回归分析方法进行。以公共交通为个人交通两种方式为例，分区的出行产生量的方式划分比例主要与居民人口数，人均收入水平，人均小汽车拥有量，道路网水平，公交网密度相关。出行吸引量的方式分担率主要与分区的学校，商店，工厂，办公的岗位数，公交网密度相关。由此得到产生量和吸引量的分担率回归模型：式中：式中：3.地区间模型地区间模型指交通方式划分在交通分布预测之后进行，这个方法再有于交通设施建设而引起服务水平变化时最适用，所以在进行包括轨道、快速公交在内的交通规划时，此方法经常被采用。主要采用上世纪60年代日本学者提出的“转移曲线法”或“分担率曲线法”进行。华盛顿（a）和多伦多（b）的转移曲线上班目的的公共汽车划分率曲线转移曲线：是根据大量的调查统计资料绘出的各种交通方式的分担率与其影响因素间的关系曲线，从而依据该曲线求出该地区间交通方式分担率的方法影响因素：地区间距离、交通方式所需行走时间比或是所需时间差等。该方法特点：简单、方便，但要绘出这些曲线需进行大量的调查，进行大量的统计分析，且只能反映相关因素变化相对较小的情况。交通分布与交通方式划分相结合的方法：对一次出行而言，使用不同交通方式的出行时间和费用不同，即交通阻抗不同，如果在进行交通分布预测的同时也考虑方式划分，那么两分区就会根据方式划分分成不同的交通阻抗，在出行分布预测时就根据各自阻抗预测各自方式的分布量，以公共交通和个人交通方式为例，阻抗矩阵和分布矩阵都是2*n*n个元素。（1）阻抗矩阵（2）分布矩阵分布与方式划分相结合的单约束模型：式中：也可以采用以下双约束模型：式中：4.径路模型径路模型就是在进行交通分配同时考虑交通方式划分，这种模式主要适用于研究各种交通方式的合理划分交通量，尤其是由于交通量增加带来的交通拥挤，导致各种交通方式之间的重新平衡时。但是这种模型十分复杂，实际中很少运用。所谓非集计模型(disaggregtamodel)是强调其与“集计模型(aggregtamodel)”的不同而命名的，通常也叫“非集计行为模型(disaggregtabehavioralmodel)”或“个人选择模型(individualchoicemodel)”、“分散(选择)模型(discrete(choice)model)”等。非集计模型是非集计分析的产物,而非集计分析主要针对传统的,集计的四阶段预测法而言.因此要明确集计才能理解非集计.非集计模型非集计分析交通需求预测，表现出行者个人(或家庭)是否出行、出行目的地、采用何种交通方式、选择哪条径路等的形式，从选择可能的被选方案集合中如何选取的问题，将得到的个人行动结果加载到交通小区、交通方式、径路上而进行交通需求预测。在非集计分析时，采用先使用调查的个人行动数据建模，预测时，再统计个人行动结果。如表所示，与集计分析相比，非集计分析在分析的单位、模型预测方法、应用层面、政策体现、数据的效率和说明变量等方面不同。非集计分析产生的背景非集计模型的开发、研究始于60年代初期。当初是以交通方式选择为中心，与其说是为了交通需求预测，不如说是为了通过分析交通需求的构造从而求得时间价值。进人70年代以后，美国麻省理工学院(MIT)的McFadden等人在理论上取得了很大的研究进展，从而带动了美国的Manheim，Ben—Akiva，Lerman等人的研究小组将非集计模型研究推向了实用化阶段。非集计模型的优点①非集计模型以明确的行为假说为基础，逻辑性强。②可以用较少的样本标定出模型的系数，并可对所求得的参数采用统计学方法进行检验。③可以选用许多与个人决策相关的因素作为自变量，从而可以对多种交通规划、交通政策进行效果评价。④模型具有较好的时间转移性和地区转移性。⑤便于对利用者效益进行项目评价。非集计模型的基本理论随机效用理论非集计模型的理论基础是消费者在选择时追求“效用”最大化这一假设。在经济学中，效用的定义有多种，简单来说，效用是指消费者从消费选择中获得的愉快或需求得到的满足，在交通中如果将出行者的行为选择视为和消费者具有相类似的原理，则可以将效用理论用于交通方式选择。对应的选择肢集合是与个人时的效用；选择分肢为个人，nCinninnjninUCijUU一般来说，个人n对选择肢i的效用Uin是随着选择肢特性和个人的社会经济特性的不同而变动的，可用下式来表示：),(innininASEUU式中，Uin：反映个人n喜好的效用函数；SEn个人n的社会经济特性向量；Ain对个人n来说选择肢i的特性值向量；根据以随机效用理论为基础的离散选择模型，上式中的Uin可以表示为：inininVU),(innkikinkkinkiinASEgXXVεin是由不能观测的要素向量Xin以及个人特有的不可观测的喜好造成的效用的概率变动项，可以表示为：分布相互独立服从某种概率为方便，假定其与值不同而不同的的方差是随着从某种概率分布差的参数，也被假定服个人喜好之间的的特有的喜好与平均的是与个人假定服从某种概率分布，被生的效用的概率变动项是由不可观测的要素产kinkininkinX,XninkkinkinininuX则任意个人n选择选择肢Cn中分肢i的概率是：njnininCjUUPP)(njnininjninnjnjninininCjVVPPCjVVPP)()(如果假定εn服从某种概率分布，则选择概率Pin可以用εn的分布参数以及效用的确定项向量Vn来表示。Logit模型的导出(1)二项Logit模型BNL(Binary-nomialLogit)(2)多项Logit模型MNL(Multi-nomialLogit)2.交通流分配交通流分配：将预测得出得出的交通小区i和交通小区j之间的分布交通量tij，根据已知的道路网描述，按照一定的规则符合实际地分配到路网中的各条道路上去，进而求出路网中各路段a的交通流量xa。交通流分配的概念城市交通网络上形成的交通流量分布是两种机制相互作用直至平衡的结果。一种机制是：用户即各种车辆试图通过公网络上选择最佳行驶路线来达到自身出行费用最小的目标；另一种机制是；道路上的车流量越大，用户遇到的阻力即对应的行驶阻抗越高。两种机制的交互作用使人们不易找到出行的最佳行驶路线和最终形成的流量分布结果。用一定模型来描述这两种机制及其相互作用，并求解网络上交通流量在平衡状态下的合理分布，即是所说的交通流分配.交通网络是指道路网络,公路网络,公交线网和轨道交通网络，或这些网络的综合等