4四步骤交通需求预测模型(2.1)出行分布预测规范.ppt

2 出行分布预测 3 增长函数法 （7）方法特点总结 2）缺点 C. 交通小区之间的交通量较小时，存在以下问题 若现状交通量为零，那么将来预测值也为零 对于可靠性较低的PA交通量，将来的预测误差将被扩大 谢 谢！ 交通运输学院 2 出行分布预测 3 增长函数法：底特律法例题 [例题2]：求解过程 （3）第1轮迭代计算预测分布量，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法：底特律法例题 [例题2]：求解过程 （4）第1次迭代计算结果 2 出行分布预测 3 增长函数法：底特律法例题 [例题2]：求解过程 （5）重新计算增长系数，k=0 ， （6）收敛判定：所有系数误差大于3%，继续迭代 2 出行分布预测 3 增长函数法：Fratar法例题 [例题3]：已知3个交通小区的现状PA表和规划年各小区的产生量和吸引量，试用Fratar求解规划年PA矩阵。设定收敛标准为3% 现状PA 2 出行分布预测 3 增长函数法：Fratar法例题 [例题3]：求解过程 其中位置系数为 ， （1）求各小区产生量和吸引量的增长率，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法：Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （1）求各小区产生量和吸引量的增长率，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法：Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （2）求位置系数Lpi和Laj，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法： Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （3）第1轮迭代计算预测分布量qij，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法： Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （3）第1轮迭代计算预测分布量qij，k=0 2 出行分布预测 3 增长函数法： Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （4）第1次迭代计算结果 2 出行分布预测 3 增长函数法： Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （5）重新计算增长系数，k=0 ， 2 出行分布预测 3 增长函数法： Fratar法例题 [例题3]：求解过程 （6）收敛判定 所有系数误差均小于3%，不需要继续迭代 福莱特（Fratar）方法较平均增长系数法收敛速度快，在满足相同的精度条件下迭代次数也少，因此在实际工作中广泛应用 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：已知3个交通小区的现状PA表和规划年各小区的产生量和吸引量，试用弗尼斯法求解规划年PA矩阵。设定收敛标准为3% 现状PA 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：算法思路 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法1：连立方程组求解 一步到位，无须迭代 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法2：迭代法求解 1）设初始k=0， 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法2：迭代法求解 2）k=1 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 A. 令吸引交通量增长系数为1，求满足条件的发生交通量增长系数 B. 用调整后的矩阵重新求满足条件的吸引交通量增长系数 C. 重新计算发生交通量增长系数 D. 用调整后的矩阵求吸引交通量增长系数 E. 收敛标准判断：产生和吸引增长系数同时收敛 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （1）第一次迭代，令所有小区吸引量增长系数Faj=1，求满足约束条件的各小区产生量增长系数 不满足收敛条件，继续迭代 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （2）第2次迭代，用原矩阵乘以发生增长系数 进行调整，得到新的分布矩阵如表所示 迭代计算PA2-1矩阵 P A 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （2）在PA2-1矩阵基础上求各小区吸引增长系数 不满足收敛条件，继续迭代 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （2）用PA2-1矩阵乘以吸引增长系数 进行调整，得到新的分布矩阵如表所示 P A 迭代计算PA2-2矩阵 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （2）在PA2-2矩阵基础上求各小区新的发生增长系数 不满足收敛条件，继续迭代 2 出行分布预测 2.3 增长函数法：弗尼斯法例题 [例题4]：解法3 （3）第3次迭代