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城市轨道交通客流预测⽅法城市轨道交通客流预测⽅法⽬前, 对城市轨道交通线路客流预测尚处于探索阶段。
中国城市轨道交通客流预测模式主要分为3 类:1、⾮基于现状OD(起点)客流的预测模式, 将相关的公交线路客流和⾃⾏车流量向轨道交通线路转移, 得到轨道交通客流; 2、基于现状OD客流的预测模式, 以经典的“四阶段”法为基础, 结合城市规划推算未来轨道交通的客流;3、基于⾮集聚模型的预测模式⽬前应⽤较多的是在“四阶段”法基础上进⾏轨道交通线路客流的预测。
过秀成等提出在全⽅式OD矩阵基础上, ⽤分层次策略性交通⽅式划分, 得到合作竞争类的OD矩阵采⽤联合⽅式划分交通分配模型,进⾏轨道交通线⽹客流分析吴祥云等建⽴了轨道交通的阻抗函数,提出了城市轨道交通⽹络的客流量均衡分配模型,并采⽤Frank-Wolf e算法求解了该模型。
⽬前,轨道交通客流预测模型已逐步建⽴起⼀套完整的预测⽅法和计算模型体系,但实际运⽤中仍难以达到较⾼的可信度。
为此, 本⽂基于“四阶段”法提出客流预测体系, 并建⽴⽅式划分与分配组合模型, 以期进⼀步提⾼轨道交通客流预测的准确性。
1 轨道交通客流预测的总体框架“四阶段”法的⼤框架, 部分吸收⾮集聚模型的优点,如图1 所⽰。
图1轨道交通客流预测总体技术路线考虑到⾼峰⼩时与全⽇出⾏分布规律的差异性, 建议分别构建全⽇客流O D 矩阵和⾼峰⼩时客流OD 矩阵,然后通过相应的分配过程, 得到轨道交通线路的全⽇客流指标和⾼峰⼩时客流指标2 全⽇出⾏的发⽣( 吸引) 和分布预测2. 1 各交通⼩区全⽇出⾏的发⽣( 吸引) 预测交通⼩区的⽇发⽣量与⼈⼝数相关、吸引量与就业岗位数相关, 并服从指数关系。
其计算式为：i , j=1,2,…,n式中: G i为交通⼩区i的发⽣量; A j为交通⼩区j的吸引量; P i为交通⼩区i的⼈⼝数; W j为交通⼩区j的就业岗位数; a i 、b i 、cj 、d j 均为模型参数, 反映了交通⼩区i的⼟地利⽤性质; n 为交通⼩区数。
出租车载GPS轨迹数据挖掘与分析一、引言GPS轨迹数据是由出租车上的GPS设备记录下的车辆位置、时间和速度等信息。
这种数据是实时生成的，包含大量的时间序列信息，具有重要的研究和应用价值。
本文将针对出租车载GPS轨迹数据展开挖掘与分析，探讨其应用于出行规划、交通流量预测等方面的潜力。
二、数据预处理由于GPS设备录制的数据存在定位偏差、缺失、误差等问题，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据去噪、数据对齐、数据清洗等步骤。
1.数据去噪：通过滤波算法去除GPS轨迹中的噪声。
常用的滤波算法有移动平均滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。
2.数据对齐：将不同出租车的数据对齐，以便进行统一的分析。
可以使用时间对齐或地理位置对齐的方法。
3.数据清洗：对轨迹进行剔除异常值和重复数据等处理，确保数据的合理性和准确性。
三、基本统计分析在对GPS轨迹数据进行挖掘和分析之前，首先进行基本的统计分析，对数据的分布、特征进行了解。
1.车辆数量统计：统计不同时间段内出租车的数量变化情况，了解城市交通的高峰时段和低谷时段。
2.车辆行驶距离统计：统计不同车辆在不同时间段内的行驶距离分布，了解车辆的使用情况和行驶习惯。
3.行驶速度统计：统计不同时间段内车辆的平均速度分布，探究城市道路的交通状况和拥堵情况。
四、出行规律挖掘通过对GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以发现人们的出行规律，进而为出行规划提供有针对性的建议。
1.出租车热点区域分析：通过聚类算法，发现城市的出行热点区域，为出租车的运营提供参考，优化车辆调度和资源配置。
2.出行时间分析：统计不同时间段内的出行量，了解城市交通的高峰和低谷时段，为交通拥堵预警和出行规划提供依据。
3.轨迹相似性挖掘：通过轨迹相似性算法，找出相似的轨迹，为出行规划提供参考，缩短出行时间和交通拥堵。
五、交通流量预测基于GPS轨迹数据的挖掘和分析，可以预测城市的交通流量，为交通管理和出行规划提供决策支持。
1.交通流量预测模型：建立交通流量预测模型，根据历史数据和实时数据，预测不同时间段和地点的交通流量，为交通信号控制和路线规划提供参考。
浅谈城市道路交通量预测作者：傅亮来源：《科技创新导报》2017年第31期摘要：交通量预测目前国内以“四阶段”法为主要依据进行测算，四个阶段分别为交通生成、交通分布、方式划分、交通分配。
交通生成取决于预测区域的人口数量、地域规模、经济发展、用地性质等多个方面；交通分布主要是将各交通小区的交通发生和吸引总量根据一定的方法分摊到各交通小区之间；方式划分要考虑区域对外运输方式的影响，同时考虑交通小区之间通过公交、私家车等不同的出行方式，对几种交通方式之间运输比重进行重新调整；交通分配是将交通量分配到相应的道路网络上。
关键词：城市道路交通量预测四阶段法中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）11（a）-0078-02交通量预测是预测科学在交通分析上的具体应用，是确定道路工程规模和技术标准以及经济评价的依据。
交通量预测就是根据历史、现状和未来的社会和经济发展以及交通量变化情况，推测道路在设计年限内交通量的增长和变化规律，预测得到设计寿命周期内的道路交通量。
目前交通量预测国内采用较多的方法是四阶段法，即交通生成、方式划分、交通分布、交通分配。
（1）交通生成。
交通生成是预测每个影响区未来对外交通发生量、吸引量。
交通出现大小也就取决于影响区的人口数量、地域规模、经济发展、工作岗位、各类用地规模、交通设施、车辆拥有等多个方面。
通过研究社会经济指标，采用线性回归方法预测交通生成量。
（2）交通分布。
阶段二是将各交通小区的交通发生和吸引总量，根据一定的方法分摊到各交通小区之间，也即生成交通OD表。
（3）方式划分。
考虑到城市对外运输方式不仅有公路、城市道路运输方式，还有铁路、水运等运输方式，同时考虑个人是通过公交、私家车、地铁等不同的出行方式，由此自然导致几种交通方式之间运输比重的重新调整。
（4）交通分配。
交通分配是将OD表中的交通量分配到相应的道路网络上，也即为所有出行OD选择从起点（O点）到终点（D点）的路线，本次预测用户均衡分配法。
交通疏散模型构建与应用研究交通疏散是城市规划与管理中一个重要的问题，特别是在城市发展过程中，交通疏散问题变得越来越复杂。
为了有效地解决这个问题，需要建立交通疏散模型并进行应用研究。
交通疏散模型的构建是基于城市的交通网络和人流情况。
首先，需要对城市的交通网络进行详细的调查和分析，包括道路的类型、数量和负载情况等。
其次，还需要考虑人口的分布情况以及人流的产生和流动规律。
这些信息的收集和整理是交通疏散模型构建的基础。
在构建交通疏散模型的过程中，需要考虑到不同的交通工具和疏散策略。
例如，在城市疏散中，人们可以选择步行、骑自行车、乘坐公交车或开私家车等不同的方式。
而在应对突发事件时，如火灾、地震等，可能需要采用临时的疏散策略，如开放停车场，增加公交车、出租车等的数量等。
因此，交通疏散模型需要综合考虑各种不同情况和策略。
交通疏散模型的应用研究可以帮助城市规划部门和交通管理部门更好地制定和执行交通疏散计划。
例如，在城市规划过程中，可以通过交通疏散模型来评估不同地区的交通状况，以便合理规划道路和交通设施的建设。
而在交通管理方面，可以借助交通疏散模型来优化交通信号灯的设置，提高交通疏散的效率。
此外，交通疏散模型还可以用于预测和应对交通拥堵和突发事件。
通过对交通网络和人流数据的分析，可以预测特定事件下的交通状况，并提前采取相应的措施，如调整交通信号灯的时长、增加公交车的班次等，以减少交通拥堵。
当突发事件发生时，交通疏散模型可以帮助制定有效的疏散计划，以最大程度地保护人们的安全。
然而，交通疏散模型的构建和应用也存在一些挑战。
首先，数据的收集和整理需要大量的时间和精力，特别是在大城市和复杂的交通网络中。
其次，模型的精确性和可靠性需要不断验证和改进，以提高预测和决策的准确性。
此外，模型的应用还需要考虑到不同地区的特殊情况和需求，以满足实际的交通疏散需求。
综上所述，交通疏散模型的构建与应用研究对于城市的规划和管理至关重要。
城市交通出行时间分布模型研究城市交通出行时间分布模型研究是交通规划和管理领域的重要课题之一。
了解和预测城市交通出行时间分布模型，有助于优化交通规划、提高交通效率和减少拥堵。
本文将探讨城市交通出行时间分布模型的研究方法和应用。
首先，城市交通出行时间分布模型的研究方法包括实地调查和数学建模两个方面。
实地调查是收集和分析城市交通出行数据的主要方法之一。
通过问卷调查、出租车GPS数据等方式，可以了解不同时间段内的交通出行情况，如高峰期和非高峰期的车流量、拥堵情况等。
在此基础上，可以运用数学建模的方法，建立交通出行时间分布模型。
数学建模方法可以分为统计方法和仿真方法两种。
统计方法通过对实际数据进行统计分析，从而推断出行时间分布模型的参数和概率分布。
仿真方法则是根据城市交通出行的实际情况，建立相应的数学模型，通过模拟出行行为和交通流动，得出不同时间段的交通出行时间分布。
其次，城市交通出行时间分布模型的应用包括交通规划和交通管理两个方面。
交通规划是指根据交通出行时间分布模型，合理规划城市交通网的布局、道路交通设施的设置和交通出行的模式。
通过分析交通出行时间分布，可以确定高峰期的时间段和路段，从而合理安排交通信号灯、限行措施等，减少车辆之间的冲突和拥堵。
同时，交通规划还可以优化公共交通线路和停车设施的设置，提高交通出行的便捷性和效率。
交通管理是指根据交通出行时间分布模型，制定交通管理策略和措施，改善交通拥堵和交通事故等问题。
通过分析交通出行时间分布，可以制定合理的交通管制方案，如错时上下班制度、交通疏导方案等，减少拥堵和事故的发生。
最后，城市交通出行时间分布模型的研究还面临一些挑战和争议。
一方面，随着智能交通系统和大数据技术的发展，城市交通数据的收集、分析和应用变得更加方便和精确。
但是，数据的质量和隐私问题仍然存在，如如何保护交通数据的安全和隐私，如何提高数据的准确性和可靠性等。
另一方面，城市交通出行时间分布受多种因素影响，如交通网络的拓扑结构、交通出行者的行为选择等，因此建立准确和有效的模型是一个复杂而挑战性的任务。
交通流和行程时间预测技术案例应用交通流和行程时间预测技术是现代交通管理和出行规划中的重要工具，它利用数据分析和机器学习算法来预测交通流量和行程时间，以帮助人们规划出行路线、优化交通管理和改善交通状况。
下面列举了10个关于交通流和行程时间预测技术案例应用的实例。
1. 城市交通流预测：通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测城市各个路段的交通流量，帮助交通管理部门优化交通信号灯控制、调整道路通行策略，从而缓解交通拥堵问题。
2. 公交车到站时间预测：利用公交车GPS定位数据和历史运行数据，结合机器学习算法，预测公交车到站的时间，提供乘客实时的公交车到站信息，方便乘客合理安排出行时间。
3. 高速公路拥堵预测：通过分析高速公路的历史数据和实时交通信息，利用数据挖掘和机器学习算法，预测高速公路的拥堵状况，帮助驾驶员选择最佳的出行路线，避免拥堵路段。
4. 自动驾驶车辆路径规划：基于交通流和行程时间预测技术，自动驾驶车辆可以根据实时交通信息和预测数据，选择最优的行驶路径，提高行驶效率和安全性。
5. 出租车调度优化：通过交通流和行程时间预测技术，出租车公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调度出租车资源，提高出租车的运营效率和乘客的出行体验。
6. 共享单车分布预测：利用交通流和行程时间预测技术，共享单车公司可以预测不同时间段和地区的共享单车需求，合理分配共享单车资源，提高共享单车的利用率和服务质量。
7. 交通事故预测：通过分析历史交通事故数据和实时交通信息，利用机器学习算法，预测交通事故的概率和可能发生的位置，帮助交通管理部门采取相应的交通安全措施，减少交通事故的发生。
8. 公交车班次调整：通过交通流和行程时间预测技术，公交公司可以预测不同时间段和地区的乘客需求，合理调整公交车的班次和发车间隔，提供更好的公交服务。
9. 出行时间预测：利用交通流和行程时间预测技术，人们可以预测不同出行方式和路线的行程时间，选择最快捷和最便捷的出行方式，提高出行效率。
四阶段法在交通规划中的应用收藏下载跳至底部↓阅读:3079次大小:2KB(共2页)四阶段法在交通规划中的应用□于明魏彦明李振勇(山东东泰工程咨询有限公司，山东淄博256414)摘要：本文主要介绍了交通四阶段法的相关理论，并列举了各个阶段常用的预测方法和模型。
并通过在威海市交通规划中运用四阶段法进行实例分析验证，得出此方法可行有效，对于以后进行交通规划实践具有很好的指导作用。
关键词：交通规划；四阶段法；预测；交通分配前言交通是指人、货物、信息在不同的地点间，伴随着人类思维意识的移动。
交通运输已经成为国民经济发展的支柱产业。
因此，如何构建四通发达的交通网络对于提升国民收入、提高经济总体水平就体现出很重要的现实意义。
这是因为，合理的交通网络在经济上可以缩短运输时间、降低车辆的油脂耗损、提高交通安全、降低运输价格；可以促进地区之间的交流、扩大市场、降低生产成本、促进城市化、扩大就业、打破地区间距离的隔阂、促进地区之间的专业分工，形成一体化社会。
交通规划(Traffic/Transportation Planning)是根据国家／区域／城市社会与经济发展情况对交通运输设施未来一段时间的发展做出安排，其主要内容包括确定运输线网结构、港站地点位置、能力规模及建设序列。
交通需求预测作为交通规划的核心内容之一，是城市规划必不可少的前提，也是确保交通规划符合未来发展需求。
很多学者基于多种理论开发出众多的交通需求预测模型。
应用最为广泛的理论及模型为20世纪50年代开发的四阶段预测法。
作为交通需求预测的经典方法，其逻辑关系明确、步骤分明，在实际工程项目中获得了广泛的应用。
在世界范围内也被广泛应用。
1.交通四阶段法相关理论交通四阶段段法以居民出行调查(person trip survey)为基础，由交通生成(trip generation/attraction)、交通分布(trip distribution)、交通方式划分(modal split)、交通量分配(traffic assignment)四个阶段组成。
