最新《交通规划年会交通分析模型》188-增量方式划分模型在城市短期客流预测中的应用——以天津市一期BRT工程为例.pdf
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1、1增量方式划分模型在城市短期客流预测中的应用 以天津市一期 BRT 工程为例 万涛 【摘要】【摘要】增量方法(incremental approch),又称为不动点方法(Pivot-point approch),是在已知现状交通需求矩阵的基础上,对特定外部条件改变后引发的交通需求的变化量进行预测。其预测精度较传统完整四阶段方法有较大的优势。本文介绍了增量方式划分模型在国内外相关应用情况和应用方法进行介绍,并结合天津 BRT 一期走廊实施项目与天津综合校核通行使用增量 NL 方法对走廊的客流变化情况进行分析预测,结果表明使用该方法可以满足进行 BRT 客流预测和方案评价的需要。【关键词】【关键词
2、】NL 模型;增量方式划分模型;BRT 客流预测 0 引言引言 增量方法(incrementalapproch),又称为不动点方法(Pivotpointapproch),是上世纪 70年代末在英国出现的一种需求预测方法。同直接使用城市综合交通模型进行交通需求绝对量预测的思路不同,这种方法是在已知现状交通需求矩阵的基础上,对特定外部条件改变后引发的交通需求的变化量进行预测。增量需求预测方法中最为常见的形式是增量方式划分模型,在获得某种出行方式出行量或分担比例矩阵的基础上,结合经过估计的方式划分模型参数,可以应用增量方式划分模型获得该方式在出行时间、费用等因素发生变化之后,出行量或分担比例所发生的
3、变化。同绝对量预测相比,这种增量方法的计算流程简单,更加容易降低预测的误差,因而在欧洲和北美许多地方的道路设施或公共交通设施改善评估中得到应用。国内有关增量方法相关理论和计算形式的文献,多限于对基于 MNL 结构的增量方法进行介绍,而对 NL 结构下增量方法的形式和应用则很少提及,而目前随着大城市交通出行方式的多样化和复杂化,许多城市的方式划分模型都是以 NL 的结构构建的,因此需要引入 NL结构下的增量方式划分模型以满足应用的需求。1 增量方式划分模型增量方式划分模型 1.1 增量模型的优缺点与适用范围增量模型的优缺点与适用范围 自 1960 年代,美国芝加哥都市圈综合交通交通规划中构建交通
4、模型作为政策是设施规划的研究工具以来,四阶段标准模型架构在世界各地得到了广泛的应用,许多大城市构建并维护城市综合交通模型,并按一定的周期补充调查数据进行更新。同发展了近半个世纪的综合性的四阶段城市模型相比,基于增量预测理念发展出来的增量方式划分模型是上世纪 70年代末开始进入交通规划从业者视野的一种新方法。其中较为典型的案例包括,MVA的Bates等人在 1987 年对于伦敦希思罗机场与市区不同交通衔接方式的分析,以及美国华盛顿州西雅图都市区公交管理局 Rorbert Harvey 等人对于西雅图地区公共交通改善效果的评价分析,这些应用研究都取得了较为良好的分析效果。英国交通运输部颁布的项目需
5、求模型构建指导2性文件可变需求建模指导建议(VariableDemandModellingAdvice,简称 VaDMA)中对于增量方法的使用作出了强力推荐,称:“在进行单独设施层面的需求预测时,如果没有特别的理由不那么做,则应当优先采用增量模型进行预测”。从典型的应用案例和相关的技术文件中,可以得出增量模型相对于以四阶段模型为代表的绝对量预测模型的几个显著优点:(1)模型的计算流程与输入较为简单,建模过程相对简单。绝对量计算方法考虑到多个模型步骤,从城市的用地及人口岗位分布等输入条件开始计算,需要经过多个不同模块的处理计算,过程繁复,构建模型需要的基础数据量庞大;增量模型则在已知现状需求与矩
6、阵和分担比例的即可,在研究区域综合模型缺失的情况下,也可通过规模较小的调查来获得应用模型所需的基础数据,进行相应的计算分析。(2)模型的误差更加容易控制在较小的范围内。首先,从预测的对象来讲,绝对量模型的预测结果是需求量,而增量模型仅仅是在已知现状需求量的基础上预测变化量,从量级上来说,需求变化量要远小于需求绝对量,因此二者在产生同等程度的预测预测误差时,显然增量模型对于最终结果的影响要比绝对量模型小得多;其次,综合交通模型主要的建模目标是以反映和再现城市的出行规律为主,其直接推断的结果同实际调查或观测结果相比,一般存在着较大的误差。因此,在模型的各个阶段都会引入注入 K 因子、方式划分区域常
7、数项等因素来缩小模型与观测结果间的误差。如果模型的研究范围较小,集中在局部区域或交通走廊的层面,则即使是经过交通量或公共交通客运量拟合的模型也难以达到相应的预测精度;相反,如果使用增量模型,则可以通过调查,相对较为容易地获得较为准确的同研究范围或对象相关的出行矩阵来提高基础数据的精度,进而提高预测结果的精度。(3)使用增量模型可以充分利用城市交通交通模型的成果。综合交通模型当中可以输出增量模型所需要的输入。例如,在进行公交走廊的改善研究时,可以直接使用模型城市综合模型的公交出行矩阵和分担比例,如果发现在研究的走廊上,分配流量同观测流量存在误差,则可以通过反推技术在不改变矩阵基本分布态势的情况下
8、提高矩阵的拟合精度,从而改进模型预测的准确性;此外,模型中使用家访数据标定的方式划分模型参数可以直接为增量模型所用。增量模型的不足也很明显,这种不足主要体现在外部条件的变化上。如果诱使交通需求量发生变化的不仅仅是交通设施的因素,研究对象相关的整体土地利用都发生了较大的变化,严重影响出行 OD 的分布态势时,则使用增量模型不能给出有效的预测。VaDMA 中也特别强调增量模型对于土地使用的变化不敏感,不使用于土地使用方面的较大变化的情况。综上所述,对于土地利用条件变化不大的短期预测,以及城市局部的走廊或特定区域交通设施改善措施评估,使用增量方法是合适并且能够达到较高精度的。这意味着,可以使用此类方
9、法对城市中开通 BRT 线路或轨道交通的情况进行中短期的客流评估。1.2 增量方式划分模型的计算公式推导增量方式划分模型的计算公式推导 在城市综合交通模型中,方式选择阶段的建模普遍会采用基于效用的logit模型的形式。3一般常用的 logit 模型会采用 MNL 或 NL 的形式。天津综合交通模型中方式划分使用双层 NL模型结构,共涉及自行车、电动车、出租车、小汽车、轨道交通、常规公交 6 种基本方式。轨道交通和常规公交复合为公共交通方式,因此在进行BRT客流预测时需要应用对应于NL结构的增量方式划分的计算公式进行计算。下面将对 NL 模型结构下,增量 logit 模型的应用公式进行推导。在应
10、用基于 NL 结构的增量 Logit 模型时需要用到 MNL 情况下的计算公式,因此下文先介绍 MNL 的计算公式推导情况,最后导出 NL 的计算方法。图 1 天津模型方式划分 NL 模型结构 1.2.1MNL 模型模型在 MNL 模型中所有被选项对于出行方式选择者来说都是并列的关系,各种方式被出行者选中的概率取决于各被选项能向选择者提供的效用。标准的 MNL 模型具有如下的计算表达式:S?=exp(V?)exp(V?)?其中:S?=使用出行方式 i 的分担比例;V?=出行方式 i 的效用.V?一般会采用选择相关可测度因素得线性组合的形式,在综合交通模型的应用中主要反映的是设施服务水平因素的变
11、化,例如对于公共交通方式,V?的表达式可以写为如下形式:V?=车内时间+车外时间+费用+换乘次数其中、为模型的参数,可以使用家访调查样本通过参数估计得到。在V?具有线性表达式的前提,那么如果V?发生变化,则新的使用出行方式 i 的分担比例可以写为:S?=S?exp(V?)S?exp(V?)?其中:S?=出行方式 i 的效用改变后产生的新方式分担比例;S?=使用出行方式 i 的观测分担比例;4V?=出行方式 i 的效用变化。更进一步,如果知道仅知道某种待研究方式 k 的比例和服务水平的改善,则S?=S?exp(V?)S?exp(V?)+(1 S?)显然,从这个表达式可以看出如果已知某种方式的分担
12、比例和交通服务的改善程度,可以在不知道其它方式分担比例的情况下,预测方式分担比例的变化。1.2.2NL 模型模型NL 模型主要是为了避免所谓的“红蓝巴士谬误”而被引入一种 logit 模型形式,体现为一种为层次的结构,一些具有较大相似性的出行方式往往会在最底部的层次集合为一种方式同上一层次的各种方式并列,参与到方式选择的概率计算中,那种集合了多种方式的被选项被称为复合被选项,其效用计算采用所谓 logsum 的形式。对于包含 n 个子备选项的复合被选项,其效用表达式 logsum 可写为:logsum=ln?exp(V?)?其中:logsum=复合备选项项中各种子方式的复合效用;V?=复合备选
13、项中第 i 种子方式的效用。如果底层方式的效用发生变化,则相应 logsum 的变化量可写为:logsum=ln exp(V?+V?)?ln exp(V?)?=ln exp(V?+V?)?exp(V?)?=ln exp(V?)exp(V?)?exp(V?)?=ln?S?exp(V?)其中:V?=复合备选项中第 i 个子方式效用的变化;S?=复合被选项中第 i 种子方式在所有子方式中所占有的分担比例。获得复合备选项的 logsum 后,可以在上层计算时将logsum作为复合备选项的效用变化,代入 MNL 的方式分担变化预测公式中,计算上层各方式的分担比例变化,在得到相应复合被选项的出行需求变化后
14、,可在底层再应用一次增量 MNL 模型,或则下层各方式出行需求量的变化。2 数据准备数据准备 3.1 总体思路总体思路 应用增量方式划分模型于 BRT 客流预测,需要准备好基础网络数据、能够反映走廊公交运营现状特征的基础矩阵以及增量模型应用时主要变量的参数。对于基础网络数据主要采用目前已确定的 BRT 一期实施方案。对于模型应用参数主要使用综合交通模型中的各变量5参数,由于各种出行目的对于出行阻抗的敏感性不同,在进行模型应用时采用分目的预测可能会取得更好的效果,因此在进行增量方式划分运算时采用分组运算的方式。预测所需的基础矩阵可以直接来自和方式分担比例可以直接来自综合交通模型产生的结果,但综合
15、交通模型的常规公交矩阵虽然经过校核,在预测走廊上却可能存在模拟精度不足的问题,因此需要结合补充的断面调查数据进行进一步的拟合。模型预测的总体流程如图 2 所示,应用增量方式划分主要是获取全日的分目的 PA 矩阵,在转换到早高峰 OD 矩阵时,首先使用综合交通模型中的模块,得到初步矩阵后再用观测流量加以修正,以提高拟合精度。图 2 BRT 客流预测数据准备思路 3.2 BRT 系统方案系统方案 为实现快速公交走廊建设的示范效应,天津 BRT 一期实施走廊选择客流量最大的纵向走廊,包括天泰路、中山路、东马路、福安大街、南门外大街、卫津路、南京路、解放南路,总长约 25 公里,以增强南北主、副中心之
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