城市交通分区类别的出行生成模型

针对城市交通规划的出行生成预测问题，提出了按交通分区类别建模的思路，即在依据用地性质对交通分区进行分类的基础上，分别建立各类分区的出行生成模型．案例分析表明，出行生成的分区类别分析方法能有效地改善模型的拟合度．

居民居住选址与出行生成模型

居民居住选址与其出行生成密切相关。本文通过分析居民居住选址与出行生成的关系建立了城市中交通小区的出行生成预测模型。

2010年上海世博会园区客流交通需求预测

根据预测的世博会园区客流特点,建立宏观交通仿真软件VISUM客流需求预测模型.鉴于世博会园内交通与城市交通的不同,向VISUM模型中输入数据之前有必要对数据预先处理.基于交通需求预测的多样性和反馈性的特点,建立了展馆容量限制的出行生成模型和方式划分出行时间矩阵预处理模型.另外,采用交通GIS软件TransCAD标定出行分布和方式划分模型的参数,介绍了VISUM和TransCAD结合使用的方法.

城市轨道交通客流预测方法

为了提高城市轨道交通客流预测的可靠性,对目前中国采用的预测方法进行了分析,建立了通勤出行的生成-分布共生模型来预测高峰小时的出行发生(吸引)及分布,并基于综合交通网络提出了方式划分与分配组合模型,以西安地铁3号线为例,进行了方式划分与路径分配的联合应用。结果表明:改进后的模型能有效地进行轨道交通客流预测;西安地铁3号线初、近、远期的全日客运量分别为39.00×104人次、74.76×104人次、106.08×104人次;初、近、远期的高峰小时单向最高断面流量分别为1.69×104人次、3.08×104人次、3.75×104人次。