交通規(guī)劃課程設計---隧道交通量預測

1、<p><b>　　交通規(guī)劃課程設計</b></p><p>　　題目： 長沙市南湖路過江隧道交通量預測</p><p>　　學生姓名： </p><p>　　學 號： </p><p>　　班 級: </p><p>

2、　　專 業(yè)： 交通運輸</p><p><b>　　指導教師： </b></p><p>　　2012 年 1 月13日</p><p>　　一、課程設計目的與意義</p><p>　　二、課程設計時間與地點安排</p><p><b>　　三、課程設計內容<

3、;/b></p><p><b>　　四、課程設計要求</b></p><p><b>　　五、基礎資料和成果</b></p><p><b>　　六、成績評定</b></p><p><b>　　七、參考文獻</b></p><

4、p>　　長沙理工大學交通運輸工程學院</p><p>　　交通工程系 </p><p>　　2011年8月30日 </p><p><b>　　指導老師評定意見：</b></p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b&g

5、t;　　緒論2</b></p><p>　　第一章 現(xiàn)狀分析3</p><p>　　一 土地利用現(xiàn)狀3</p><p>　　二 交通系統(tǒng)現(xiàn)狀4</p><p>　　第二章 通道交通需求預測5</p><p>　　一 預測的思路與方法5</p><p>　　二 交通生成預測

6、6</p><p>　　三 交通分布預測7</p><p>　　四 交通方式分擔預測12</p><p>　　五 交通分配預測14</p><p>　　六 社會經濟發(fā)展預測14</p><p>　　第三章 過江隧道建設規(guī)模分析論證17</p><p>　　一 方案分析17<

7、;/p><p>　　二 結果分析18</p><p><b>　　第四章 總結18</b></p><p><b>　　附錄19</b></p><p>　　附錄1：灰色預測模型的求解程序19</p><p><b>　　緒論</b></p&

8、gt;<p>　　目前，長沙市中心城區(qū)（界定為由三一大道、東二環(huán)、南二環(huán)和湘江大道圍合的區(qū)域）現(xiàn)有3處過江通道，從北到南依次為銀盆嶺大橋、橘子洲大橋和猴子石大橋，3條過江通道的交通均已趨向飽和，為進一步加強湘江東西兩岸的聯(lián)系、緩解中心城區(qū)過江交通壓力，長沙市政府擬建南湖路過江隧道，南湖路過江隧道交通量預測是論證隧道建設規(guī)模的基礎。</p><p>　　該項目的區(qū)位圖如圖1.1</p>

9、<p>　　圖1-1 項目區(qū)位圖</p><p>　　研究的依據：《城市道路設計規(guī)范》、《長沙市公共交通規(guī)劃（2004~2020年）》。 根據相鄰過江通道的區(qū)域范圍內擬建過江通道對交通具有一定的影響以及考慮到研究區(qū)域現(xiàn)狀交通網絡條件，南湖路過江通道研究區(qū)域范圍以湘江為分隔線可分為河東與河西兩部分：</p><p>　　河東區(qū)域：南抵新建路，北達城南路，東以芙蓉路

10、為界；</p><p>　　河西區(qū)域：南抵土城頭路，北達桃子湖路，西岳麓山為界。</p><p>　　本項設計具體內容包括：</p><p>　　過江通道影響帶范圍的確定，合理確定交通量預測工作的研究范圍；</p><p>　　交通小區(qū)的劃分，根據土地利用規(guī)劃合理劃分交通小區(qū)；</p><p>　　各小區(qū)生成交通量預測

11、，根據各小區(qū)的土地利用性質、用地規(guī)模采用原單位法分別開展發(fā)生交通量預測和吸引交通量預測，并進行出行平衡分析；</p><p>　　交通分布預測，根據交通生成預測結論，采用雙約束重力模型進行交通分布預測，獲取各小區(qū)之間的出行分布量；</p><p>　　交通方式劃分預測，參考《長沙市公共交通規(guī)劃（2004~2020年）》的研究結論，考慮長沙市軌道交通線網規(guī)劃對居民出行方式分擔率的影響，采用l

12、ogit模型進行方式分擔率預測。根據方式分擔預測結論，采用地區(qū)間模型預測未來的機動車高峰小時出行分布量；</p><p>　　交通分配預測，采用多路徑交通分配模型或均衡交通分配模型預測過江通道遠景交通需求；</p><p>　　通道建設規(guī)模分析，根據預測的通道遠景交通需求，采用多方案分析法從經濟性、適用性等角度論證通道建設規(guī)模，并給出相關研究結論；</p><p>

13、　　編制與交通需求預測相關的計算機通用程序，包括：社會經濟發(fā)展預測程序、交通生成預測程序、雙約束重力模型交通分布預測程序、多路徑交通分配預測程序等。</p><p><b>　　第一章 現(xiàn)狀分析</b></p><p><b>　　一 土地利用現(xiàn)狀</b></p><p>　　該研究對象區(qū)域有一類居住用地R1、二類居住用地

14、R2、中小學托幼用地R22、行政辦公用地C1、商業(yè)金融業(yè)用地C2、文化娛樂用地C3、醫(yī)療衛(wèi)生用地C5、教育科研設計用地C6、綜合商住用地CR、廣場用地S2、社會停車場庫用地S3、供水用地U11、供電用地U12、供燃氣用地U13、公共交通用地U21、其它交通設施用地U29、郵電設施用地U3、雨水污水處理用地U4、糞便垃圾處理用地U42、其它市政公用設施用地U9、公園G11、街頭綠地G12、防護綠地G22、綜合用地B、水域等用地性質E1。具

15、體使用性質如圖1.1</p><p>　　圖1.1 土地利用現(xiàn)狀與規(guī)劃圖</p><p><b>　　二 交通系統(tǒng)現(xiàn)狀</b></p><p>　　根據所給的區(qū)域，依據現(xiàn)階段區(qū)域的發(fā)展可以得到得到該區(qū)域道路網如圖1.2 </p><p>　　圖1.2 區(qū)域道路網</p><p>　　

16、第二章 通道交通需求預測</p><p>　　一 預測的思路與方法</p><p>　　本次課程設計過江通道交通量預測的目標年為2033年。</p><p>　　根據長沙市總體規(guī)劃編制到2020年，本次課程設計采用四階段模型預測2020年的通道交通量，再在此基礎上根據社會經濟發(fā)展預測采用彈性系數(shù)法預測目標年2033年的通道交通量。</p><p&

17、gt;　　交通小區(qū)劃分小區(qū)劃分遵循如下基本原則：</p><p>　　同質性：小區(qū)內土地使用（工業(yè)區(qū)/居民區(qū)/商業(yè)區(qū)/學校區(qū)）、經濟、社會等特性盡量相一致；</p><p>　　盡量以鐵路、河川等天然、人工屏障作為分區(qū)界限；</p><p>　　盡量不打破行政區(qū)的劃分，以便能利用行政區(qū)政府現(xiàn)成的統(tǒng)計資料；</p><p>　　小區(qū)的劃分還應與

18、路網相協(xié)調一致，僅可能地使小區(qū)的形心位于路網節(jié)點上；</p><p><b>　　分區(qū)數(shù)量應適當；</b></p><p>　　小區(qū)的規(guī)模大小應適宜，小區(qū)人口適當，約10000~20000人，小區(qū)面積靠市中心的小些、靠市郊的大些；</p><p>　　小區(qū)內部的出行應盡量少；</p><p>　　所劃分的小區(qū)不應重迭；&

19、lt;/p><p>　　各小區(qū)發(fā)生和吸引的出行最好大致接近。</p><p>　　根據確定的研究對象區(qū)域以及該對象區(qū)域的路網結構，將該對象區(qū)域劃分為26個交通小區(qū)。其中，河西9個小區(qū)河東15個小區(qū)。具體小區(qū)的劃分如圖2.1</p><p>　　圖2.1 研究范圍分區(qū)圖</p><p><b>　　二 交通生成預測</b>

20、;</p><p>　　交通生成預測可采用原單位法進行，根據各小區(qū)的土地利用規(guī)劃，基于不同性質用地的出行發(fā)生率和出行吸引率預測各小區(qū)的到發(fā)交通量。相關公式為：</p><p>　　式中：——出行發(fā)生量（人次/天）；</p><p>　　——出行吸引量（人次/天）；</p><p>　　——第k類用地的建筑面積（m2）；</p>

21、<p>　　——第k類用地單位面積的出行發(fā)生率（人次/m2）；</p><p>　　——第k類用地單位面積的出行吸引率（人次/m2）。</p><p>　　利用交通生成預測的方法，將所劃分的小區(qū)按照不同性質用地的進行累加求和可以得到劃分小區(qū)的建筑面積,再乘以給的發(fā)生和吸引的系數(shù)我們可以得到個小區(qū)的交通發(fā)生量和交通吸引量如下表。</p><p>　　表2.2

22、 小區(qū)的發(fā)生吸引量 單位：人次/天</p><p>　　出行平衡采用“以發(fā)生交通量和吸引交通量的平均值為基準進行平衡”的方法。通過已有的資料數(shù)據，進行小區(qū)發(fā)生量與吸引量的求和，導入TransCad中進行計算，并采用交通吸引和發(fā)生量的平均值進行平衡，得到交通出行平衡結果如表發(fā)生吸引量導入可得表2.2</p><p>　　表2.2 平衡后小區(qū)的發(fā)

23、生吸引量 單位：人次/天</p><p><b>　　三 交通分布預測</b></p><p><b>　　1、預測方案</b></p><p>　　根據交通生成預測結論，采用雙約束重力模型進行交通分布預測，獲取各小區(qū)之間的出行分布量，雙約束重力模型的相關公式為：</p><

24、p>　　式中：——小區(qū)到小區(qū)的交通分布量；</p><p>　　——小區(qū)的發(fā)生總量；</p><p>　　——小區(qū)的吸引總量；</p><p>　　——小區(qū)到小區(qū)的距離；</p><p>　　——分布阻抗函數(shù)，其形式為（為模型的參數(shù)）。</p><p>　　關于模型參數(shù)的取值，由于沒有基礎數(shù)據資料，不便進行標定，

25、規(guī)定其取值如下：</p><p>　?。閷W號的后兩位，1班取+號，2班取-號，取兩位小數(shù)）學號為200930010213，故α=0.725</p><p>　　2、利用transcad軟件計算</p><p>　　首先在小區(qū)圖層中選擇點層，建立一個新的點層命名為“形心”，用來作為小區(qū)形心。然后改變其點層的style,進行標注后得到小區(qū)形心圖。如下圖2.2</

26、p><p>　　圖2.2 劃分小區(qū)形心圖</p><p>　　在小區(qū)的面層創(chuàng)建一個網絡，里面包含zone的所有數(shù)據，toop里面的 multiple Paths工具，可以得到小區(qū)之間的出行的最短路數(shù)據，如表2.3（下頁）</p><p>　　利用小區(qū)間最短路的數(shù)據，利用transcad軟件可以繪制出繪制居民出行OD期望線圖。點擊tools工具，選擇Geograp

27、hic analysis菜單里的子菜單desire lines。結果圖2.3如下</p><p>　　圖2.3 居民出行期望OD圖</p><p>　　計算= 0.9。然后用重力模型進行交通分布。數(shù)據Dataview選擇zone-atrac-pro-blanceProduction選擇blance-production Attraction 選擇blance-attractio

28、n Factors函數(shù)選擇inverse函數(shù)。b的取值為0.725，點擊OK得到交通分布表2.4</p><p>　　表 2.3 小區(qū)居民出行最短路 單位：千米</p><p>　　表2.4 居民出行OD分布表

29、 單位:人次/天</p><p>　　四 交通方式分擔預測</p><p>　　方式分擔預測采用logit模型，參考長沙市公共交通規(guī)劃的研究結論。2004年《長沙市公共交通規(guī)劃》中對居民出行方式結構的調查分析與預測如下表2.5所示：</p><p>　　表2.5 居民出行方式結構的

30、調查分析與預測</p><p>　　根據方式預測結論，采用地區(qū)間模型獲得機動車高峰小時出行OD分布，將全天的出行OD轉化為機動車高峰小時出行OD要注意下面4個方面的問題：</p><p>　　機動車的組成：公交車方式和小汽車方式；</p><p>　　車輛換算系數(shù)：以小汽車為標準車，將公交車折算為標準小汽車；</p><p>　　車輛的載客系

31、數(shù)：參考國內外的取值或做簡單的實地調查；</p><p>　　高峰小時流量比：可參考長沙市的實地調查數(shù)據，2007年和2008年長沙市內主要道路的高峰小時流量比如下表2.6所示。</p><p>　　表2.6 長沙市內主要道路的高峰小時流量比</p><p>　　由于機動車由公交車和小汽車構成，而且以小汽車為標準車輛，則公交車的轉算系數(shù)為2.5，又根據慣例公交車的

32、載客系數(shù)為35，小汽車為1.5，又根據長沙市幾條路段的調查可得高峰小時的流量比取10%。則轉換系數(shù)為0.3*0.1*2.5/35+0.26*0.1/1.5=0.0195，得到機動車高峰小時出行OD分布數(shù)據如下表2.7</p><p>　　表 2.7 機動車出行OD分布表 單位：PCU/h </p><p

33、><b>　　五 交通分配預測</b></p><p>　　交通分配預測用戶均衡交通分配模型，相關公式為：</p><p><b>　　s.t. </b></p><p>　　式中：——路段的車輛數(shù)；</p><p>　　——路段的廣義出行時間；</p><p>　　

34、——小區(qū)到小區(qū)的第條路徑上的車輛數(shù)；</p><p>　　——小區(qū)到小區(qū)的機動車出行量；</p><p>　　——常系數(shù)，當路段屬于從小區(qū)到小區(qū)的第條路徑時，，否則。</p><p>　　利用transcad軟件進行分配得到的網絡流量圖2.4如下</p><p>　　圖2.4 網絡流量圖</p><p>　　

35、六 社會經濟發(fā)展預測</p><p>　　社會經濟發(fā)展預測是開展彈性系數(shù)法預測的基礎，本次設計主要針對GDP數(shù)據開展預測，要注意對GDP數(shù)據開展組合預測，如可以采用指數(shù) 、回歸分析法、增長率法、灰色預測法等方法進行。</p><p>　　表2.8 長沙市歷年GDP發(fā)展變化</p><p>　　在這里我們按照按回歸分析法預測得到以后幾年的GDP發(fā)展變化趨勢及相關

36、數(shù)據根據長沙市經濟發(fā)展歷史資料，進行線性回歸得到從1998年開始的回歸方程：，相關系數(shù)為0.8424，x為年數(shù)，y為GDP,得到2020年的經濟總量為6620億元，2033年的經濟總量為10608.40億元。 </p><p>　　按回歸分析法得到歷年GDP發(fā)展變化趨勢圖2.5</p><p><b>　　圖</b></p>

37、<p>　　圖2.5 GDP 發(fā)展趨勢圖</p><p>　　按回歸分析法計算出預測期經濟指標的數(shù)值，計算結果如表2.9</p><p>　　表2.9 線性回歸-歷年GDP總值</p><p>　　另外，采用平均增長律法可以預測未來幾年長沙市GDP的數(shù)值，具體的算法為長沙市歷年GDP增長率以1999年到2010年的平均增長率為準，即，，所以

38、由預測期經濟指標的年平均增長速度為0.196109, 2020年GDP為26972.43億元，目標年2033年GDP為276655.91億元</p><p>　　表2.10 平均增長率法-歷年GDP總值</p><p>　　由于回歸預測的可靠性比較高，故采用加權平均，回歸法取系數(shù)0.95，平均增長率法預測取0.05，得到2020年經濟總量為7637.62億元，而2033年經濟數(shù)據為2391

39、0.78億元。由式子，其中x為年平均增長系數(shù)，得到經濟年平均增長率為9.1757%。</p><p>　　3.4.8、彈性系數(shù)法</p><p>　　交通量是社會、經濟和技術發(fā)展對交通需求的具體反應，交通量的增長和經濟發(fā)展互為因果關系，交通制約經濟，反過來，經濟又影響交通。交通量的規(guī)模和增長速度與國民經濟水平和增長速度緊密相關，因此可采用彈性系數(shù)法開展預測，相關公式為：</p>

40、<p>　　式中：——預測目標年的交通量；</p><p>　　——預測基年的交通量；</p><p>　　——預測期經濟指標的年平均增長速度；</p><p>　　——交通量相對于經濟指標的彈性系數(shù)（取0.30左右）；</p><p><b>　　——預測期年數(shù)。</b></p><p

41、>　　采用彈性系數(shù)法開展預測的關鍵是對彈性系數(shù)的確定，預測期彈性系數(shù)應以現(xiàn)狀彈性系數(shù)為基礎，并考慮未來國民經濟和社會發(fā)展與交通運輸之間的相互作用綜合確定，如可以采用時間序列方法確定彈性系數(shù)的取值，此處取0.35。</p><p>　　由社會經濟發(fā)展預測得到長沙市經濟年平均增長速度為9.1757%，而2020年的交通量為3655.27pcu/h，由于其彈性系數(shù)為0.35，故可得到2033年的交通量為5512.

42、954pcu/h.</p><p>　　由計算結果得到增長系數(shù)為1.508221，在TransCAD軟件的操作界面里，找到路網+交通分配數(shù)據窗口，把2020年的機動車高峰小時流量乘以1.508221得到目標年2030年機動車高峰小時流量，標注得到目標年2033年路網流量圖，分配結果如圖2.6所示</p><p>　　圖2.6 2033年路網流量</p><p>

43、　　第三章 過江隧道建設規(guī)模分析論證</p><p>　　由于建的是過江通道，其速度一般在50km/h,城市主干道，根據《城市道路設計規(guī)范》提供的每條車道可能通行能力為1690pcu/h,經折算后其單車道設計通行能力為1352 pcu/h?！冻鞘械缆吩O計規(guī)范》建議的一條機動車道理論通行能力如表3.1所示：</p><p><b>　　表3.1</b></p&g

44、t;<p><b>　　一 方案分析</b></p><p>　　2033年機動車高峰小時交通量V=5512pcu/h;</p><p>　　兩車道：雙向設計通行能力C=1352*2=2704 pcu/h,飽和度V/C= 2.038462，根據王煒《交通工程學》提供的服務水平分級參數(shù)，得到其服務水平為F級，說明交通需求繼續(xù)增大，行駛車輛受別的車輛或行人

45、的干擾更加嚴重，交通流處于不穩(wěn)定流狀態(tài)，駕駛員已無自由選擇速度的余地，交通流變成強制狀態(tài)。</p><p>　　六車道: 雙向設計通行能力C=1352*4=5408 pcu/h, 飽和度V/C= 0.679487，得到其服務水平為C級，駕駛者選擇車輛運行速度的自由度受到較大限制，行駛車輛受別的車輛或行人德爾干擾很大，交通流處于穩(wěn)定流的中間水平，在交通異常時段，極易出現(xiàn)交通擁擠，應變能力不足，容易造成駕駛員情緒不穩(wěn)

46、定。</p><p>　　八車道: 雙向設計通行能力C=1352*6=8112 pcu/h, 飽和度V/C= 0.509615,其服務水平為B級，隨著交通量的增大，車速下降，造成少量延誤，行駛車輛受別的車輛或行人的干擾較小，駕駛員選擇行車速度的自由度受到一定限制，交通流狀態(tài)處于穩(wěn)定流的上游部分，有少量延誤，交通狀況良好。</p><p>　　十車道：雙向設計通行能力C=1352*8=135

47、20 pcu/h，飽和度V/C= 0.407692，其服務水平為A級，暢行車流，基本上無延誤，交通狀況好，有利于高峰時段車流量的快速疏散。</p><p><b>　　二 結果分析</b></p><p>　　根據王煒著.《交通工程學》提供的服務水平分級參數(shù)，通過分析可得，</p><p>　　a`八車道的服務水平為A級，隧道在此情況下服務能

48、力高；</p><p>　　b`六車道的服務水平為B級，達到了城市道路的服務水平，能夠很好的滿足目標年的交通需求；</p><p>　　c`四車道的服務水平為C級，在此交通環(huán)境下，交通干擾嚴重，延誤時間高，不利于長沙市東西方向的交通組織。</p><p>　　d`兩車道的服務水平為F級，該通道交通嚴重阻塞，車輛時停時開。</p><p>　　

49、由此可知，從道路服務水平的角度考慮，選擇修建八車道，但從經濟方面考慮，最好修建四車道。</p><p>　　道路建設，不僅要從道路的服務水平考慮，還要從道路的經濟性出發(fā)，做到充分利用資源，合理布置道路設施條件。綜上所屬建議采取六車道建設方案。</p><p><b>　　第四章 總結</b></p><p>　　通過學習這個功課，使我對交通規(guī)劃

50、有了一點的了解和掌握，以前一直聽說交通規(guī)劃與設計但是不知道具體是什么，有什么作用。經過這學期的學習讓我了解到了交通規(guī)劃的作用與意義，同時還初步的學習了交通規(guī)劃的具體內容與步驟。雖然這門課程有點難，但是上課的時候經過老師的細心講解與近期通過這次課程設計的實際操作，讓我慢慢的理解與消化了課本里的知識。通過這次課程設計，我也能夠運用transcad這個專業(yè)軟件來解決基本的問題，對于剛開始那段時間還是有相當困難的，經過同學們的相互幫助，困難一點

51、點的被化解，但是對于我來說這個英文版的軟件還是有好多的地方不懂，這就要求我在以后的時間里自己探索與繼續(xù)學習了。總的來說這學期的課程設計與規(guī)劃課程讓我收獲頗豐。</p><p><b>　　附錄</b></p><p>　　附錄1：灰色預測模型的求解程序clc,clear;x0=[542.85 588.44 656.41 728.08 812.9 928.22 11

52、08.85 1519.90 1790.66... 2190.25 3000.98 3744.8 4500];n=length(x0); lamda=x0(1:n-1)./x0(2:n) range=minmax(lamda) x1=cumsum(x0) for i=2:n z(i)=0.5*(x1(i)+x1(i-1)); end B=[-z(2:n)',ones(n-1,1)]; Y=x0(2:n)&

53、#39;; u=B\Y x=dsolve('Dx+a*x=b','x(0)=x0'); x=subs(x,{'a','b','x0'},{u(1),u(2),x1(1)}); yuce1=subs(x,'t',[0:n-1+23]); digits(6),y=vpa(x) yuce=[x0(1),diff(yuce1)] e

54、psilon=x0-yuce delta=abs(epsilon./x0) </p><p>　　附錄2：進行回歸預測求解程序clc,clearx=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13]';y=[542.85 588.44 656

55、.41 728.08 812.9 928.22 1108.85 1519.90 1790.66 2190.25 3000.98 3744.8 4500]';x=[ones(13,1),x];plot(x,y)b=regress(y,x)[m,n]=size(b)y1=b(1,1)+20*b(2,1)y2=b(1,1)+