运输系统规划与设计课程设计- 副本

南通大学交通学院

学生课程设计报告

实验课程名称运输系统规划与设计课程设计报告

学院交通学院专业班交通运输年级级学生姓名学号

课程老师

开课时间2014 至2015 学年第 2 学期

一．课程设计目的和意义

运输系统规划与设计课程设计是交通工程专业的学科基础必修课，学生在掌握运输系统规划与设计的理论知识之后，在本课程设计中进行模拟规划训练，初步掌握运输系统规划与设计的基本方法和实施步骤。

1．通过运输系统规划与设计课程设计，能够系统全面地掌握运输系统规划与设计的一般方法和过程；

2．通过运输系统规划与设计课程设计，培养灵活运用理论知识的能力。

三．课程设计的基本任务

课程设计的基本任务：采用运输系统规划与设计理论中较成熟的“四阶段法”（运输需求预测、运输需求分布、运输方式选择，交通网络分配），以某地区的运输系统规划与设计为载体，进行简单的运输系统规划与设计设计，以达到熟练应用相关理论进行规划的目的。

四．课程设计的设计步骤与具体过程

本次课程设计对某地区以2013年为基年，2020年为规划年，对2020年道路网规划进行规划。根据理论与实践相结合的原理，将该地区划分为7个交通小区如图1.1所示，基年的道路网分布如图1.2所示。前期调查的结果已汇总为各种表格列入各步骤当中。

（一）社会经济预测

已知该地区的经济发展和人口规模的历史数据如表1；采用适当的预测方法，对2020年该地区的GDP和人口规模进行预测，并阐明理由。

图1.1 某地区的交通小区划分示意图

图1.2 基年某地区的道路网分布图（比例尺1：500,000）

表1 .1 该区经济发展与人口规模历史数据

以每班的学号开始的同学为基准，以表1中的数据为基础，依次将GDP和人口两行的数据分别+1，即每人的课程设计基础数据各不相同，例如我的学号后

两位为6，那么该同学GDP和人口的数据，为基础数据+6个单位；

表1.2 该区经济发展与人口规模修改历史数据

1.思想方法：

（1）利用环比增长率法对2020年GDP进行预测：根据每年的GDP数值求出逐年增长率，并据此求出平均增长率，然后根据这些数据对2020年的GDP进行预测。

（2）利用函数拟合预测2020年人口。

2.模型建立及求解：

图1.3 GDP变化趋势表

图1.4 人口变化趋势表

由处理后的数据表可以得出该地区的GDP 平均增长率为17%，通过公式

1*(1)N N N P P ?-=+

N------年份 P ------GDP

?------增长率 可以得出：

202020132014201520162017201820192020720137()*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)598.5*1.17=1796.24P GDP P P ????????=+++++++≈+=（亿元）

利用人口拟合关系公式，将2020年代入公式中X 预测求得2020年交通小区人口为 2.85135661.8107.93()y x =-=万人

3.

（二）出行生成预测

调查得出该地区现状OD 分布矩阵如表2.1，采用增长率法预测每个交通小区的出行产生量和出行吸引量。每个交通小区的出行产生量或出行吸引量与该区的经济发展水平、人口规模两个因素中的一个或两个有某种增长关系。

1.思想方法：

交通生成预测市交通需求四阶段预测中的第一阶段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一，其目标是求得各个对象地区的交通需求总量，即交通生成量，

进而在总量的约束下，求个小区的发生与吸引交通量。交通生成总量的预测方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。除此之外还有利用研究对象地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。

利用各小区发生量除以总发生量的比例系数和2020年预测人口除以2013年预测人口的比例系数的加权比例对未来各小区的人数进行预测，并用总量控制法进行调整。利用各小区吸引量除以总吸引量的比例系数和2020年GDP/2013年GDP 的比例系数的加权比例对未来各小区的GDP 总值进行预测，并用总量控制法进行调整。

2.模型建立及求解：

A =各小区发生量现状出行生成量，

B =各小区吸引量

，

现状出行生成量

2020107.93

B 1.23201387.9=

=年预测人口=，

年人口

2020GDP 179624

E =3.002013GDP 598.5=

=年预测．，

年 结果如表2.2

2013年各小区的人数及GDP ： 第i 小区人数=2013年人口*Ai 第i 小区GDP=2013年GDP*B i

表2.3 基准年各小区人口和GDP

2013年各小区的人数及GDP ： 第i 小区人数=2013年各小区人口*Di

D 0.1A 0.9C =+，F 0.1B 0.9

E =+。

第i 小区GDP=2013年各小区GDP*Fi

表2.4 修改后各小区人口和GDP

运用和总量控制法，先由个小区的人数和人数总和的比值确定人数调整系数，同理求得GDP 调整系数，再进行预测，结果如下：

表2.5 调整系数

表2.6 各小区预测的人口和GDP

采用增长法预测未来各个小区的发生量与吸引量：

i i i α=

目标年度小区的预测人口基准年度小区的人口，i i i β=

目标年度小区的人均GDP

基准年度小区的人均GDP ，发生于吸引交通量的

增长率，其计算公式为*i i i F αβ=，最后计算出预测交通量，如表2.8。

表2.7 交通量的增长率

表2.8 预测交通量

（三）交通分布预测

采用重力模型法对2020年各小区之间的交通分布进行预测并用福莱特法进行修正。各小区之间的交通阻抗采用各小区重心之间的直线距离。

（1）思想方法：交通分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间OD 量，即OD 矩阵。本报告中对交通分布的预测采用增长系数法中的平均增长系数法。在交通分布预测中，增长系数法的原理是，假设在现状交通分布量给定的情况下，预测将来的交通分布量。利用平均增长系数法对2020年各小区之间的交通分布进行预测。

（2）模型建立及求解：

重力模型法出行预测考虑了两个交通小区的吸引强度和它们之间的阻力，认为两个小同小区之间的出行吸引与两个交通小区的出行发生量与吸引量成正比，而与交通小区之间的交通阻抗成反比。 下表所示为个小区之间的阻抗。

(O D )i j ij ij

q c β

γα

=

两边取对数，得

ln ln ln(O D )lnc ij i j ij q αβγ=+-

式中 ij q ，i j O D ，ij c ——已知常数；

,,αβγ——代标定参数

令

,1212ln ln ,,,ln(O D ),=ln ij o i j ij y q a a a x x c αβγ====-=，则上

式可转换为

1122o y a a x a x =++

此方程为二元线性回归方程，12,,o a a a 为代标定系数，通过样本数据求得，如图

3.1

所示（详细数据参见附表一、二）。

图 3.1 重力模型样本部分数据截图

采用最小二乘法对以上49个样本数据进行标定，得出

0127.0636,0.0616,0.233a a a ===-，则获得的二元线性回归方程为

127.06360.06160.233y x x =+-

通过

12ln ,,,o a a a αβγ===-得1168.64,0.0616,0.233αβγ===

，及标定的重力模型为

0.0616

0.233(O D )1168.64

i j ij ij

q c =

利用已标定的重力模型求解分布交通量如下：

表 3.1 重力模型求解

①求0

Oi F 和0

Dj

F 0110

126898

2.7819671O U F O ===022********.88111564O U F O ===

0330325477

2.37310738O U F O ===

0440

4

4234

0.41910112O U F O ===

0550*******

8.79511867O U F O ===

0660652346

4.74911023O U F O ===

0770720036

1.97220036O U F O =

== 0110

1

29392

3.0499640D V F D =

==

220293821

8.13011540D V F D =

== 0330334697

3.29710523D V F D =

== 0440

4

3996

0.39110214D V F D =

== 0550

5

907787.58811964D V F D =

== 0

660652255 4.74010224D V F D =

==

0770719529

1.90910229

D V F D =

==②收敛判断

由于0Oi F 和0

Dj F 系数大于3%的误差，因此需要用福莱特法进行迭代修正。

③求L i 0和L j 0

001

100

1=

0.271i j Dj

j

O

L q F =?∑

02200

2=

0.271i j Dj

j

O

L q F =?∑

33

00

3=0.271i j Dj

j

O L q F =?∑

00

4

4

00

4=0.271i j Dj j

O L q F =?∑

55

00

5=0.270i j Dj

j

O L q F =?∑

006

6

00

6=0.272i j Dj j

O L q F =?∑

00

7

7

00

7=0.271i j Dj j

O L q F =?∑、

11

00

1=0.270j i Oi

i

D L q F =?∑

00

2

2

00

2=0.860j i Oi i

D L q F =?∑ 0

33

00

3=0.318j i Oi i

D L q F =?∑

00

4

4

00

4=0.037j i Oi i

D L q F =?∑

055

00

5=0.841j i Oi i

D L q F =?∑

00

6

6

00

6=0.480j i Oi i

D L q F =?∑ 00

7

7

00

7=0.180j i Oi i

D L q F =?∑ ④求

000001()

2

ij Oi Dj i j ij

q F F L L q ???+=

表3.2 第一次迭代后OD 表

⑤求1

Oi F 和1

Dj F

1111126898

0.91929261O U F O =

==

1

221291139

1.04787034O U F O =

==

1

331325477

0.92027699O U F O =

==

1

44144234

0.8784822

O U F O =

==

1

5515104372

1.04699765O U F O =

==

1

661652346

0.98053425

O U F O =

==

1771720036

0.91221979O U F O =

== 11111293920.91632105D V F D =

== 1

221293821

1.07187579D V F D =

== 1

331

3

34697

0.84640995D V F D =

==

1

441

4

39960.8144911D V F D =

== 1551590778

1.11381583

D V F D =

==

1661

6

52255

0.96054433D V F D =

==

1

771

7

19529

0.87322380D V F D =

==

⑥收敛判断

由于1

Oi F 和1

Dj F 系数大于3%的误差，因此需要迭代修正。

⑦求L i 1和L j 1

1

1

1

1

11

1=0.977i j Dj j

O L q F =?∑

11

2

2

11

2= 1.008i j Dj j

O L q F =?∑

113

3

11

3=0.964i j Dj j

O L q F =?∑

11

4

4

11

4=0.979i j Dj j

O L q F =?∑

115

5

11

5= 1.025i j Dj j

O L q F =?∑

11

6

6

11

6=0.976i j Dj j

O L q F =?∑

11

7

7

11

7=0.979i j Dj j

O L q F =?∑、

111

1

11

1=0.985j i Oi i

D L q F =?∑

11

2

2

11

2= 1.008j i Oi i

D L q F =?∑ 11

3

3

11

3=0.984j i Oi i

D L q F =?∑ 11

4

4

11

4=0.989j i Oi i

D L q F =?∑ 11

5

5

11

5= 1.011j i Oi i

D L q F =?∑

116

6

11

6=0.989j i Oi i

D L q F =?∑ 11

7

7

11

7=0.988j i Oi i

D L q F =?∑

⑧111112()

2

ij Oi Dj i j ij

q F F L L q ???+=

表3.3 第二次迭代后OD 表

⑨求2Oi F 和2

Dj F

2112126898

0.98727248O U F O ===

2222291139

1.00590688O U F O ===

2332325477

0.98025993O U F O ===

244244234

0.9894283

O U F O ===

25525104372

1.014102941O U F O ===

2662652346

0.98653066O U F O ===

2772

7

20036

0.98920267O U F O =

==

2112129392

0.99029681D V F D =

== 2222293821

1.00493438D V F D =

== 2332

3

34697

0.98935072D V F D =

==

2442439960.9934025

D V F D =

== 2552590778

1.01089860D V F D =

== 2

662

6

52255

0.99152736D V F D =

==

2

772

7

195290.99319673D V F D =

==

⑩收敛判断

由于1

Oi F 和1

Dj F 系数小于3%的误差，因此不需要迭代修正。最终交通量如表3.3。

（四）交通方式选择

交通方式划分是四阶段法中的第三个阶段。所谓交通方式划分就是出行者出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或交通服务水平等条件变化时交通方式间交通需求的变化。

经调查得知：该地区居民出行方式的比例如表15所示。车型分类及车辆折算系数如表5.2所示。 求2020年的机动车OD 分布矩阵。

按照提供的出行比例等相关数据将出行转化为标准交通量，就是用总的出行次数乘以某种出行方式占总出行方式的百分比，除以单车载客量和满载率，然后乘以其车辆折算系数，将不同出行方式折算后的结果求和，即可得到转化后的标

准交通量。

公交车折算结果：41% 1.5

=0.0150 5080%

?

?

万次/日

出租车折算结果：2.9% 1.0

=0.0097

475%

?

?

万次/日

单位班车折算结果：6.4% 1.5

=0.0047 4051%

?

?

万次/日

单位小汽车折算结果：2.4%1

=0.0118

451%

?

?

万次/日

私家车折算结果：12.1%1

=0.0840

436%

?

?

万次/日

对各出行方式折算结果求和：0.01500.00970.00470.01180.08400.1252

++++=万次/日。

对不同小区之间的交通量进行折算，得到结果如表4.2所示

（五）交通分配

经调查，各等级路段的通行费用如表17所示。2020年道路网规划图如图3所示。将规划年的机动车OD分布矩阵分别分配到现状道路网和规划道路网当中，并分析比较。

表5.1 道路通行费用

图5.1 2020年某地区的道路网规划图（1：500,000）

为了预测交通网络的交通量，将实际或规划的交通网模型化是一件极其重要的工作，以利于进行科学计算和直观显示。无论哪种结构，网络都是由点集和与此连接的线组成。我们将道路网络进行抽象简化，选取小区重心作为标志性交叉口，以时间阻抗作为初始阻抗，得到路网简化图如图5.2。

图5.2 时间阻抗图

1.根据如上道路阻抗图，进行拓扑建模。

（1） 邻接矩阵0(i,j)1I ?=??，无边连接

，有边连接

（2） 邻接目录表

邻接目录表法采用两组数表示网络的邻接关系。一组是一维数组R(i)，令一组为二维数组V(i ，j)，表示与第i 个节点相连的边数；另一组为二维数组V(i ，j)，表示与第i 个节点相连的第j 个节点的节点号，如表5.3所示。

表5.3 邻接目录表

（3） 阻抗矩阵0(i,j)ij

i j d ij w ?=?

=∞???，，不相邻，相邻实际矩阵

表5.4 阻抗矩阵

2.交通分配

考虑路段交通流量对阻抗的影响，根据道路阻抗的变化来调整路网交通量的分配，我们采用增量分配法对路网交通量进行分配。根据以上计算，得到路网各条路径上的路阻影响因素如下表5.5所示。

3.计算路阻函数

道路交通阻抗函数（简称路阻函数）是指路段行驶时间（交叉口延误）与路段（交叉口）交通负荷之间的函数关系，是交通网络分析的基础。本报告中采用美国联邦公路局路阻函数模型对该区域内道路交通阻抗进行计算。

其函数模型为：

()[]

β

αC V t t /10+=

式中：t ——两交叉口之间的路段行驶时间（min ）；

0t ——交通量为0时，两交叉口之间的路段行驶时间（min ）； V ——路段机动车交通量（辆/h ）； C ——路段实用通行能力（辆/h ）；

α、β——参数，取值15.0=α，4=β

计算得到表5.6(时间阻抗作为初始阻抗)。

表5.6 各路段阻抗

采用增量分配法，利用二等分，不断迭代寻找最短路径，最终，根据Wardrop 原理，各条路径的费用接近相等，路网接近平衡状态，结果接近于平衡解，确定最短路径如表5.7。

得到最终交通量分配如下

图5.3 交通量分配图

（六）课程设计总结

通过这次的运输系统规划与设计课程设计，对交通规划的“四阶段法”有新的和进一步的了解，也使我更加扎实的掌握了有关道路交通规划方面的知识，在设计过程中时不时地遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。通过与陶老师的交流也知道发现问题以及自己解决问题的重要性。所谓实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。

首先在预测2020年GDP时便出现了问题。本来打算通过函数拟合趋势来读出2020年人口和GDP，但在意料之外的，预测GDP结果偏离了实际情况，而

且拟合的函数我并不能理解，这就导致需要寻找另一种方法预测来预测GDP。通过和同学的相互交流以及参考了设计模板，成果的解决了2020年的GDP预测。第一问的成功解决为接下来的设计树立了很大的自信心。

在这样的设计中，我的excel及公式编辑器的使用又熟练了很多。其中不是自己对这两个软件用的有多好，而是在这过程中，发现我们班的同学都是通过手按计算器计算的，最多的计算有7*7=49个数据，我与我们班的很多同学分享了如何使用，大大较少了计算量。这也是最让我感觉欣喜的。

在课程设计过程中，我不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获龋最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计的顺利完成得益于自己的刻苦钻研，也在于老师的指导。从此，我会更加注重对理论知识的学习，同时还用加强自己的实践能力。

（七）主要参考资料

1. 《交通规划》，邵春福，北京交通大学出版社，2012年11月；

2. 《城市交通规划理论及其应用》，王炜，东南大学出版社，1998年9月；

3. 《交通规划理论与方法》，路化普，清华大学出版社，1998

4. 《城市交通规划》，肖秋生、徐慰慈编，人民交通出版社，1989；

5. 《交通规划方法》，杨兆升著，人民交通出版社，1996；