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基于土地利用和出行链的出行分布量预测方法
被引量：
9
1
作者
龙雪琴
关宏志
+1 位作者
赵昕
秦焕美
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期107-112,共6页
为了根据居民的出行行为确定小区之间的出行分布量,考虑土地利用形态及居民出行活动与城市交通的关系,提出了基于出行链的出行分布量预测方法。首先建立了土地利用形态、人口和出行生成量的关系模型。然后按照出行目的及其顺序,将居民...
为了根据居民的出行行为确定小区之间的出行分布量,考虑土地利用形态及居民出行活动与城市交通的关系,提出了基于出行链的出行分布量预测方法。首先建立了土地利用形态、人口和出行生成量的关系模型。然后按照出行目的及其顺序,将居民出行链划分成8类;对出行链进行分解,结合每次出行的目的及其对应用地类型的吸引量,确定一次出行中两小区间的出行分布量。综合考虑其他小区和所有出行链,可确定所有小区间的出行分布量。最后结合应用实例,对该算法得到的结果进行了验证。结果表明:利用该算法得到的结果与实际出行数据两者之间的平均误差为8.4%,该算法是有效的。
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关键词
交通工程
出行分布
量
出行
链
交通规划
土地利用
原文传递
城际间出行分布量预测方法
被引量：
10
2
作者
朱鸿国
张祎祎
+1 位作者
马壮林
胡大伟
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期104-112,共9页
为了准确预测无精确现状出行OD矩阵的城际间出行分布量,首先借鉴区位理论方法,根据城市的土地利用属性和社会经济属性,引入城市区位优势因子,根据各城市的自身繁华程度确定城市的质因子,根据城市的土地利用程度确定城市的吸引量因子,根...
为了准确预测无精确现状出行OD矩阵的城际间出行分布量,首先借鉴区位理论方法,根据城市的土地利用属性和社会经济属性,引入城市区位优势因子,根据各城市的自身繁华程度确定城市的质因子,根据城市的土地利用程度确定城市的吸引量因子,根据城市之间的出行时间确定各城市的相对可达性;其次,根据得到的3类数据从城市的聚集规模因子和可达性2个角度量化城市区位信息,求得各城市的产生区位影响因子和吸引区位影响因子,并提出基于城市区位影响因子的改进重力模型,从而得到城市间的出行分布概率矩阵;再次,根据Furness模型预测城市之间的出行分布量;最后,基于上述模型以珠三角地区9个城市间城际出行的出行分布量预测进行实证研究。结果表明:城市的聚集规模质因子可通过社会经济指标量化,城市间的相对可达性可采用城市间各交通方式出行所需时间的倒数量化;改进后的重力模型无需基准年出行分布量矩阵,利用城市的产生区位影响因子、吸引区位影响因子和相对可达性可以得到城际间出行的分布概率矩阵;根据Furness模型,经过迭代计算求得最终的出行分布量矩阵。提出的出行分布预测方法可以简化基础数据的收集,从而极大地减少城市间居民出行调查工作量,具有较好的普适性。
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关键词
交通工程
城际间
出行
出行分布
量
预测
城市区位优势因子
Furness模型
原文传递
题名
基于土地利用和出行链的出行分布量预测方法
被引量：
9
1
作者
龙雪琴
关宏志
赵昕
秦焕美
机构
北京工业大学交通工程北京市重点实验室
长安大学公路学院
出处
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期107-112,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划("九七三"计划)项目(2012CB725403)
文摘
为了根据居民的出行行为确定小区之间的出行分布量,考虑土地利用形态及居民出行活动与城市交通的关系,提出了基于出行链的出行分布量预测方法。首先建立了土地利用形态、人口和出行生成量的关系模型。然后按照出行目的及其顺序,将居民出行链划分成8类;对出行链进行分解,结合每次出行的目的及其对应用地类型的吸引量,确定一次出行中两小区间的出行分布量。综合考虑其他小区和所有出行链,可确定所有小区间的出行分布量。最后结合应用实例,对该算法得到的结果进行了验证。结果表明:利用该算法得到的结果与实际出行数据两者之间的平均误差为8.4%,该算法是有效的。
关键词
交通工程
出行分布
量
出行
链
交通规划
土地利用
Keywords
traffic engineering
trip distribution
trip chain
transport planning
land use
分类号
U491.113 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
城际间出行分布量预测方法
被引量：
10
2
作者
朱鸿国
张祎祎
马壮林
胡大伟
机构
长安大学汽车学院
广东省道路运输管理局
深圳市都市交通规划设计研究院
出处
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期104-112,共9页
基金
交通运输部应用基础研究项目(2014319812240)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM5084)
文摘
为了准确预测无精确现状出行OD矩阵的城际间出行分布量,首先借鉴区位理论方法,根据城市的土地利用属性和社会经济属性,引入城市区位优势因子,根据各城市的自身繁华程度确定城市的质因子,根据城市的土地利用程度确定城市的吸引量因子,根据城市之间的出行时间确定各城市的相对可达性;其次,根据得到的3类数据从城市的聚集规模因子和可达性2个角度量化城市区位信息,求得各城市的产生区位影响因子和吸引区位影响因子,并提出基于城市区位影响因子的改进重力模型,从而得到城市间的出行分布概率矩阵;再次,根据Furness模型预测城市之间的出行分布量;最后,基于上述模型以珠三角地区9个城市间城际出行的出行分布量预测进行实证研究。结果表明:城市的聚集规模质因子可通过社会经济指标量化,城市间的相对可达性可采用城市间各交通方式出行所需时间的倒数量化;改进后的重力模型无需基准年出行分布量矩阵,利用城市的产生区位影响因子、吸引区位影响因子和相对可达性可以得到城际间出行的分布概率矩阵;根据Furness模型,经过迭代计算求得最终的出行分布量矩阵。提出的出行分布预测方法可以简化基础数据的收集,从而极大地减少城市间居民出行调查工作量,具有较好的普适性。
关键词
交通工程
城际间
出行
出行分布
量
预测
城市区位优势因子
Furness模型
Keywords
traffic engineering
intercity-travel
trip distribution forecasting
urban location ad-vantage factor
Furness model
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于土地利用和出行链的出行分布量预测方法
龙雪琴
关宏志
赵昕
秦焕美
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
9
原文传递
2
城际间出行分布量预测方法
朱鸿国
张祎祎
马壮林
胡大伟
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
原文传递
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