基于模型优选及融合的高教园区出行生成预测方法

为了提高高教园区出行生成预测数据的可靠性,提出了一种基于模型优选及融合的出行生成预测方法。根据选取的模型评价指标,借助ELECTRE方法对区域出行产生模型进行优选,利用证据理论方法,对优选模型的权重进行标定,最后借助标定后的权重对区域交通生成量进行数据融合预测,并与实际结果进行了对比。分析结果表明:多模型融合预测相对误差在10%以下,预测结果与实际情况非常接近,该预测方法有效。     

居民出行生成预测方法的归纳和创新

现行的居民出行生成预测模型主要有生成率法、类别生成率法、回归分析法等。从实际应用的角度,在对传统的居民出行生成预测模型进行全面和深入的分析基础上,提出建立在城市土地利用形态基础上的总量平衡型居民生成预测新模型。逐一探讨土地利用的性质、规模、强度及区位特征对出行的影响,并引入出行生成基本权重、用地规模、土地利用强度系数和小区区位系数作为模型的基本参数,并给出取值方法。     

基于土地利用的交通需求预测

指出传统交通需求预测方法的不足,分析交通与土地利用的本质以及交通需求与土地利用之间的内在联系,建立土地利用与交通需求生成的相关关系模型,简化传统方法的预测过程,并以浏阳为例,根据土地利用情况直接进行交通需求预测,较好地映了浏阳的交通需求情况,为把土地利用规划和交通规划相结合提供一种思路。     

《出行生成》的编制过程及编制方法

简要介绍了美国交通工程师协会编制《出行生成》的背景,详细论述了该书的编制方法和编制过程,主要涉及到出行生成的分类、独立变量和调查时段的选择、进行出行生成预测的原则和出行生成研究的指导说明。最后,以一个实例来说明如何进行出行生成预测,希望能为我国早日制定自己的出行生成研究标准和编制自己的出行生成手册提供借鉴。