深圳市综合交通与轨道交通规划[4]
2012-10-23 09:27:31   来源:tranbbs      作者:佚名    评论:0 点击:

 5.2.2出行生成模型    出行生成模型旨在对各小区各种客流出行的日机动化出行量进行预测,分为出行发生模型与出行吸引模型。
    出行发生模型根据影响客流日机动化出行量的主要决定因素(人口和就业岗位数、机动化出行率),对客流日机动化出行量进行预测,模型过程如下:
    机动化出行率则参照1995年居民出行调查数据,并与国内外城市作对比分析来确定,按推算1999年深圳市人均机动化次数为   1.20次旧(不含集体户);集体户人均出行次数为0.38次/日。                  表5.l出行发生模型过程输入1234各小区的规划数据按就业种类划分的数据:工业/办公/商业各小区每一收入级别住户所占的百分比没有小车和拥有一辆及一辆以上小车住户的百分比方法根据收入、出行目的和小车拥有情况(CA/NCA)来确定出行率按拥有小车和不拥有小车划分,总共-13组-7类包括了所有出行距离超过500m的机动化出行,即未包括步行和自行车方式出行可解释变量规划数据住户收入地区输出5各小区按出行种灰和小车拥有情况划分的日出行发生量(所有方式)     出行吸引模型将出行发生总量分配到各类小区(如就业区、商业区、办公区等),出行吸引总量应与出行发生总量相等。由于实测数据相对难于获得,CTS通过如下两种方式来弥补在调查数据和详细的规划预测数据方面的缺乏:        对于基于家的工作出行(HBW),基于家的其它出行(HBO)和非基于家的出行(NHB),出行发生将按照其它地区(如香港)类似就业的实测吸引率来分配。    基于家的工作出行吸引将根据就业区的位置进行分配。基于家的其它出行(HBO)和非基于家的出行NHB)吸引将根据商业和办公区的分布进行分配。在所有情形下对中心区的就业均应采用权重,因为此类区域会比其它区域吸引更高比例的机动化出行。        对基于家的学校出行(HB S)和由集体户居民完成的出行(COL)而言,无需对出行吸引率进行预测,因为此类出行分布可通过一个非常规的约束分布模型来完成。在该种方法中,出行发生量将根据出行长度进行分布,而出行端点中的吸引量(如学校和集体工作区)不作为约束条件。    采用补充数据,包括从居民出行调查报告中获取的不同目的的出行长度以及总体日境界线客流量等数据来对出行发生/吸引和分布模型进行校核(只适用于所有目的合并在一起的情形)。    出行吸引模型过程如下        表5.2出行吸引模型过程输入2各小区按工业/办公/商业等用地类型划分的岗位方法控制总吸引量等于总发生量—因此只有吸引量的分布是最重要的基于家的工作出行(HBW)通过就业数据分配无需基于家的学校吸引-根据出行长度(分钟)分配以就业量为依据的基于其他出行(HBO)--特别是商业出行非基于家的出行(NHB)与基于家的其他出行(HBO)相似,NHB—发生即吸引量无需集体户居民的出行吸引量-按出行长度(分钟)分配输出6各小区按出行来信和小车拥有状况划分的日出行吸引量(所有方式)      出行发生、吸引模型所采用的详细的预测函数及预测过程见CTSI作报告三。

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