【摘要】：小城市的一些主要交通特點(diǎn),如與周邊虛擬交通小區(qū)往來交通量占總交通量比例較大,居民出行特性隨建成區(qū)規(guī)模改變而變化較大等,在交通規(guī)劃的理論研究和實(shí)際工作中均被分析處理的較少,因此小城市的交通規(guī)劃理論目前尚有較大的提升空間。為了提高我國(guó)小城市交通需求預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度,保證交通規(guī)劃的質(zhì)量,本文針對(duì)小城市的交通特點(diǎn),提出了適合小城市各交通方式出行發(fā)生與分布預(yù)測(cè)的方法,可作為經(jīng)典交通需求預(yù)測(cè)方法的有益補(bǔ)充。首先,本文結(jié)合小城市的交通特點(diǎn),較為系統(tǒng)的分析總結(jié)了交通調(diào)查的內(nèi)容和方法、經(jīng)典交通需求預(yù)測(cè)“四階段”法前三個(gè)階段的主要內(nèi)容和常用的預(yù)測(cè)方法。然后,本文針對(duì)小城市關(guān)于虛擬交通小區(qū)的出行發(fā)生量比例相對(duì)較大,對(duì)小城市內(nèi)部的交通出行產(chǎn)生相對(duì)較大影響的交通特點(diǎn),提出了適合小城市的各交通方式出行發(fā)生預(yù)測(cè)方法。其中重點(diǎn)分析了小城市關(guān)于虛擬交通小區(qū)的出行發(fā)生量與人口數(shù)量之間的關(guān)系,提出了小城市各交通方式關(guān)于虛擬交通小區(qū)的出行發(fā)生預(yù)測(cè)方法,并建立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。最后,本文針對(duì)小城市居民出行隨建成區(qū)規(guī)模改變而變化較大的交通特點(diǎn),提出了適合小城市的各交通方式出行分布預(yù)測(cè)方法。其中重點(diǎn)分析了各交通方式關(guān)于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)的重力模型參數(shù)與建成區(qū)規(guī)模之間的關(guān)系,提出了小城市各交通方式關(guān)于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)的重力模型參數(shù)取值預(yù)測(cè)方法,并建立了相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。
【圖文】：

圖 3-6 私人小汽車關(guān)于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量和出行吸引量統(tǒng)計(jì)圖表 3-10 非機(jī)動(dòng)車關(guān)于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量和出行吸引量 次/d小區(qū)編號(hào) P A 小區(qū)編號(hào) P A1 10 158.62 4 535.94 12 0.00 6 046.132 7 026.86 2 996.43 13 16 959.86 9 439.713 12 698.39 3 404.97 14 4 863.03 13 850.234 4 518.56 5 432.68 15 0.00 6 857.475 14 374.95 9 134.72 16 0.00 11 227.186 7 834.85 6 847.46 17 13 157.66 12 610.957 8 946.43 640.27 18 14 079.96 11 162.908 11 328.03 14 794.66 19 8 908.13 8 450.089 16 711.25 7 329.11 20 0.00 16 286.5210 9 789.59 2 963.22 21 0.00 5 581.7511 9 703.67 5 363.42 22 0.00 6 104.04

圖 3-7 非機(jī)動(dòng)車關(guān)于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)交通小區(qū)的出行產(chǎn)生量和出行吸引量統(tǒng)計(jì)圖.2 關(guān)于虛擬交通小區(qū)的出行發(fā)生預(yù)測(cè)(1)預(yù)測(cè)虛γ將未來年東光縣中心城區(qū)人口數(shù)量 X=19.5 萬人，代入預(yù)測(cè)模型式(3-2)，得來年東光縣中心城區(qū)關(guān)于虛擬交通小區(qū)的出行發(fā)生量占該小城市總出行發(fā)
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U12

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李永晟;夏超;;基于用地混合熵的城市交通生成預(yù)測(cè)模型[J];天津城建大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期

2 陳先龍;;交通方式劃分離散選擇模型的比較研究[J];交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào);2014年02期

3 鄧捷;陸百川;劉權(quán)富;張凱;馬慶祿;;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通生成預(yù)測(cè)模型[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2014年01期

4 皇甫佳群;周康;孫明潔;;基于NL模型的交通方式劃分[J];山東交通學(xué)院學(xué)報(bào);2011年03期

5 殷煥煥;關(guān)宏志;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的居民出行方式選擇模型[J];交通信息與安全;2011年03期

6 陳仁春;;三維約束重力模型及其應(yīng)用[J];城市交通;2009年02期

7 陳月明;成衛(wèi);;重力模型在TRANSCAD中的應(yīng)用研究[J];黑龍江交通科技;2007年12期

8 宗芳;雋志才;;基于活動(dòng)的出行方式選擇模型與交通需求管理策略[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2007年01期

9 邵昀泓;王煒;程琳;;交通分布模型的一致性研究[J];系統(tǒng)工程學(xué)報(bào);2006年03期

10 杜剛誠(chéng),彭國(guó)雄;交通組合模型在交通需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版);2004年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 曹雄赳;基于廣義出行成本的交通方式劃分與隨機(jī)分配組合模型研究[D];吉林大學(xué);2015年

2 李霞;城市居民出行生成預(yù)測(cè)方法研究[D];吉林大學(xué);2004年

，

本文編號(hào)：2607574