第09章基本交通分配模型.pptxVIP

基本交通分配模型本章介绍交通规划中的基本交通分配模型,包括爱德华-诺斯普模型和重力模型。这些模型能够模拟人们出行需求和路径选择行为,为交通规划提供重要依据。通过分析影响因素,我们可以更好地预测未来出行需求,优化交通基础设施。byJerryTurnersnull

交通分配模型概述定义交通分配模型是一种数学模型,用于预测交通需求在交通网络上的分配情况。它可以分析人们的出行选择行为并预测交通流量分布。目标交通分配模型的主要目标是在给定的交通网络和出行需求条件下,确定不同路径上的交通流量分布。应用交通分配模型广泛应用于交通规划、管理和决策等领域,为规划和管理交通系统提供依据。

交通分配模型的目标确定交通网络上各道路段的交通流量分配根据交通供给和交通需求预测未来交通网络的负荷状况为交通规划和交通管理提供决策依据

交通分配模型的基本假设假设所有出行者都是理性的,希望在最短时间和最低成本下完成出行假设所有旅行者对交通网络和出行选择完全了解,能够做出最优选择假设交通网络的供给条件是既定的,不会因出行选择而发生变化假设各交通方式之间是独立的,不会因选择某种方式而影响其他方式的运行假设所有交通出行行为都能反映在交通需求模型中,不存在行为偏差

交通分配模型的分类基于用户选择行为的模型：包括用户均衡分配模型和系统最优分配模型。这些模型根据用户选择路径的行为特征进行分类。基于网络属性的模型：包括静态分配模型和动态分配模型。静态模型不考虑时间因素，动态模型则根据时变的网络属性进行分配。基于优化目标的模型：最大化总体效用、最小化总成本、最小化行程时间等不同目标函数的优化模型。

用户均衡分配模型用户均衡分配模型是交通分配理论中的一种基本模型。它假设每个旅行者都会选择自己的最短路径,并试图通过自己的出行选择来最小化个人出行时间。这一模型反映了通勤者的出行行为特点,并描述了交通系统的稳定状态。

用户均衡分配模型的特点追求个人最优交通路径,不考虑整体系统效率交通流量分布在路径间通达性和旅行时间相同的状态每个用户选择自己的最佳路径,不考虑对其他用户的影响通过迭代方法可以求出用户均衡状态下的交通流量分布可以描述现实交通系统中的个体行为特点

用户均衡分配模型的求解方法迭代法：通过不断调整路径选择概率,使得网络中每对OD之间的路径费用趋于相等,直至达到均衡状态。梯度法：以总行程费用为优化目标,采用梯度搜索算法寻找最优分配方案。变分不等式法：将用户均衡分配问题转化为等价的变分不等式问题,再采用相应的数值解法求解。

系统最优分配模型系统最优分配模型是一种以整个交通网络的总体效率最大化为目标的分配方法。它旨在最小化整个交通网络的总时间费用、总距离费用等。与用户均衡分配模型相比，系统最优分配模型能够更好地反映交通管理者的管理目标。

系统最优分配模型的特点以整个交通系统的总成本最小为目标,追求最佳社会利益假设了所有用户都具有完全信息和完全理性的行为特征可以实现交通资源的最优配置,但要求中心决策者对全局有全面掌控

系统最优分配模型的求解方法采用线性优化方法求解，目标函数为最小化总系统成本可以使用牛顿法、梯度法等数值优化算法进行求解还可以利用固定点迭代法或者补偿算法等启发式方法求近似最优解系统最优分配模型通过数学优化方法求解,目标是最小化总系统成本。这需要运用线性规划、非线性规划等优化理论与算法,以及一些启发式方法,以获得系统最优的交通流分配结果。

用户均衡与系统最优的关系用户均衡用户根据自身利益最大化进行出行路径选择,但这可能导致交通资源利用效率低下。系统最优从整个交通网络的角度来看,系统最优分配能够最大化交通资源的利用效率。两者平衡通过适当管理和引导,可以在用户均衡和系统最优之间找到平衡,实现双赢。

交通分配模型的应用领域城市规划交通分配模型可用于评估不同城市发展方案下的交通流量,为城市总体规划提供依据。交通规划交通分配模型可预测交通需求,优化交通基础设施建设,提高交通系统效率。交通管理交通分配模型可辅助交通信号灯控制、收费方案制定等交通管理决策。环境影响评估交通分配模型可预测交通方案对环境的影响,为节能减排提供支持。

交通分配模型的优缺点优点：可准确预测交通需求，帮助决策者规划交通设施。可模拟不同情景下的交通流量变化，为政策制定提供依据。缺点：需要大量输入数据，如道路网络信息、出行特征等。模型复杂度高，需要专业软件和人员操作。无法完全反映人类的行为偏好和决策过程。应用时需要合理假设和校准校准，否则预测结果会有偏差。此外，随着交通系统的动态变化，模型也需要定期更新维护。

交通分配模型的发展趋势1智能化随着大数据和人工智能技术的发展,交通分配模型正朝着更智能化的方向发展,能够更精准地分析和预测交通流。2多模式一体化未来的交通分配模型将更好地整合公交、轨道、自驾等多种出行方