宏观交通流仿真软件：TransCAD_（3）.交通需求预测基础理论

交通需求预测基础理论

1. 交通需求预测的概念和重要性

交通需求预测是城市交通规划和管理中的一项重要任务，旨在通过科学的方法预测未来某个时间段内的交通需求量。这些预测结果对于交通设施的规划、设计、运营和管理具有重要意义。交通需求预测通常涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：收集必要的交通数据，包括人口、就业、土地使用、交通网络等。

2. 模型构建：根据收集的数据构建交通需求预测模型。

3. 模型校准：通过历史数据校准模型，以提高预测的准确性。

4. 需求预测：使用校准后的模型预测未来的交通需求。

5. 结果分析：分析预测结果，为决策提供依据。

1.1 交通需求预测的重要性

交通需求预测在城市交通规划中的重要性不言而喻。准确的交通需求预测可以帮助规划者：

• 优化交通设施布局：确保新建或改建的交通设施能够满足未来的交通需求。

• 减少交通拥堵：通过预测未来交通流量，提前采取措施减少交通拥堵。

• 提高交通安全：合理规划交通设施，减少事故发生的可能性。

• 节约成本：避免过度投资，确保资源的有效利用。

1.2 交通需求预测的常用方法

交通需求预测常用的方法包括：

• 四阶段模型：包括出行生成、出行分布、方式划分和出行分配四个阶段。

• 活动模型：基于活动的模型，考虑人们的出行活动和行为。

• 动态模型：考虑时间和空间的变化，进行动态交通需求预测。

1.3 交通需求预测的挑战

交通需求预测面临的主要挑战包括：

• 数据质量：数据的准确性和完整性对预测结果有很大影响。

• 模型复杂性：复杂的交通系统需要更复杂的模型来准确预测。

• 不确定性：未来的发展存在不确定性，如人口变化、经济波动等。

• 计算效率：大规模的交通网络和复杂的模型需要高效的计算方法。

2. 四阶段模型

四阶段模型是交通需求预测中最常用的方法之一，通过四个阶段逐步预测交通需求。

2.1 出行生成

出行生成阶段的主要任务是预测每个交通区的出行总量。常用的方法有：

• 增长率法：根据历史数据的增长率预测未来出行总量。

• 回归分析法：通过回归分析模型预测未来出行总量。

2.1.1 增长率法

增长率法是一种简单的出行生成方法，通过历史数据的增长率来预测未来的出行总量。具体步骤如下：

1. 收集历史数据：收集过去若干年的出行总量数据。

2. 计算增长率：计算每年的出行总量增长率。

3. 预测未来出行总量：根据计算出的增长率预测未来某一年的出行总量。

例子：

假设我们有过去五年的出行总量数据如下：

| 年份 | 出行总量（单位：万人次） |

|------|-----------------------|

| 2018 | 1000 |

| 2019 | 1100 |

| 2020 | 1210 |

| 2021 | 1331 |

| 2022 | 1464.1 |

计算每年的增长率：

# 历史数据

years = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022]

trips = [1000, 1100, 1210, 1331, 1464.1]



# 计算增长率

growth_rates = [(trips[i] - trips[i-1]) / trips[i-1] for i in range(1, len(trips))]



# 输出增长率

for year, rate in zip(years[1:], growth_rates):

    print(f"年份 {year} 的增长率: {rate:.2%}")

预测2023年的出行总量：

# 假设2023年的增长率与2022年相同

growth_rate_2023 = growth_rates[-1]

predicted_trips_2023 = trips[-1] * (1 + growth_rate_2023)



print(f"预测2023年的出行总量: {predicted_trips_2023:.2f} 万人次")

2.2 出行分布

出行分布阶段的主要任务是预测每个交通区之间的出行量。常用的方法有：

• 重力模型：基于物理重力模型的交通分布预测方法。

• 最短路径法：通过计算最短路径来分配出行量。

2.2.1 重力模型

重力模型是一种常用的出行分布方法，其基本原理是假设出行量与交通区之间的吸引力成正比，与交通区之间的阻力成反比。公式如下：

$$T_{ij}=K\frac{P_i{Q}_j}{C_{ij}^2}$$

其中：

• $T_{ij}$ 是从交通区 $i$ 到交通区 $j$ 的出行量。

• $P_i$ 是交通区 $i$ 的出行生成量。

• $Q_j$ 是交通区 $j$ 的出行吸引量。

• $C_{ij}$ 是交通区 $i$ 到交通区 $j$ 的阻力（如距离、时间等）。

• $K$ 是常数。

例子：

假设我们有三个交通区，每个区的出行生成量和吸引量如下：

| 交通区 | 出行生成量（单位：万人次） | 出行吸引量（单位：万人次） |

|--------|-------------------------|-------------------------|

| A | 500 | 400 |

| B | 600 | 500 |

| C | 700 | 600 |

交通区之间的阻力（距离）如下：

| 交通区 | A | B | C |

|--------|----|----|----|

| A | 0 | 10 | 20 |

| B | 10 | 0 | 15 |

| C | 20 | 15 | 0 |

计算从交通区A到交通区B的出行量：

# 出行生成量和吸引量

P_A = 500

Q_B = 500



# 阻力（距离）

C_A_B = 10



# 常数K

K = 1



# 计算出行量

T_A_B = K * (P_A * Q_B) / (C_A_B ** 2)



print(f"从交通区A到交通区B的出行量: {T_A_B:.2f} 万人次")

2.3 方式划分

方式划分阶段的主要任务是预测每个交通区之间的出行量在不同交通方式之间的分配。常用的方法有：

• Logit模型：基于Logit模型的方式划分方法。

• Probit模型：基于Probit模型的方式划分方法。

2.3.1 Logit模型

Logit模型是一种常用的方式划分方法，其基本原理是假设出行者选择某种交通方式的概率与其效用成正比。公式如下：

$$P_{ijm}=\frac{e^{U_{ijm}}}{{\sum }_k{e}^{U_{ijk}}}$$

其中：

• $P_{ijm}$ 是从交通区 $i$ 到交通区 $j$ 选择交通方式 $m$ 的概率。

• $U_{ijm}$ 是从交通区 $i$ 到交通区 $j$ 选择交通方式 $m$ 的效用。

• $k$ 是所有交通方式的集合。

例子：

假设我们有从交通区A到交通区B的出行量为100万人次，交通方式包括小汽车、公交车和自行车，其效用如下：

| 交通方式 | 效用 |

|----------|------|

| 小汽车 | 1.5 |

| 公交车 | 1.0 |

| 自行车 | 0.5 |

计算每种交通方式的出行量：

import numpy as np



# 出行量

T_A_B = 100



# 效用

U = [1.5, 1.0, 0.5]



# 计算概率

probabilities = [np.exp(u) / sum(np.exp(U)) for u in U]



# 计算出行量

trips_by_mode = [prob * T_A_B for prob in probabilities]



# 输出结果

for mode, trip in zip(['小汽车', '公交车', '自行车'], trips_by_mode):

    print(f"从交通区A到交通区B选择{mode}的出行量: {trip:.2f} 万人次")

2.4 出行分配

出行分配阶段的主要任务是预测每种交通方式的出行量在交通网络中的具体路径分配。常用的方法有：

• 最短路径法：基于最短路径的分配方法。

• 最小费用路径法：基于最小费用路径的分配方法。

2.4.1 最短路径法

最短路径法是一种常用的出行分配方法，通过计算每种交通方式的最短路径来分配出行量。常用算法有Dijkstra算法和A*算法。

例子：

假设我们有一个简单的交通网络，包含三个交通区和若干路径，路径的距离如下：

| 路径 | 距离（单位：公里） |

|------|-------------------|

| A-B | 10 |

| A-C | 20 |

| B-C | 15 |

使用Dijkstra算法计算从交通区A到交通区B的最短路径：

import heapq



# 交通网络

graph = {

    'A': {'B': 10, 'C': 20},

    'B': {'A': 10, 'C': 15},

    'C': {'A': 20, 'B': 15}

}



# Dijkstra算法

def dijkstra(graph, start, end):

    # 初始化距离字典

    distances = {node: float('inf') for node in graph}

    distances[start] = 0

    # 优先队列

    queue = [(0, start)]

    

    while queue:

        current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)

        

        if current_node == end:

            return current_distance

        

        for neighbor, weight in graph[current_node].items():

            distance = current_distance + weight

            

            if distance < distances[neighbor]:

                distances[neighbor] = distance

                heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))

    

    return float('inf')



# 计算从A到B的最短路径

shortest_path_distance = dijkstra(graph, 'A', 'B')



print(f"从交通区A到交通区B的最短路径距离: {shortest_path_distance} 公里")

3. 基于活动的模型

基于活动的模型（Activity-Based Models, ABMs）是一种更高级的交通需求预测方法，考虑了人们的出行活动和行为。这些模型通常包含以下几个步骤：

1. 活动生成：预测每个交通区的活动总量。

2. 活动分布：预测每个交通区之间的活动量。

3. 活动分配：预测每个活动在不同时间段和路径上的分配。

3.1 活动生成

活动生成阶段的主要任务是预测每个交通区的活动总量。常用的方法有：

• Logit模型：基于Logit模型的活动生成方法。

• Probit模型：基于Probit模型的活动生成方法。

3.1.1 Logit模型

Logit模型在活动生成中也常用，其基本原理是假设活动选择的概率与其效用成正比。公式如下：

$$P_{im}=\frac{e^{U_{im}}}{{\sum }_k{e}^{U_{ik}}}$$

其中：

• $P_{im}$ 是交通区 $i$ 选择活动 $m$ 的概率。

• $U_{im}$ 是交通区 $i$ 选择活动 $m$ 的效用。

• $k$ 是所有活动的集合。

例子：

假设我们有三个交通区，每个区的活动效用如下：

| 交通区 | 活动1效用 | 活动2效用 | 活动3效用 |

|--------|-----------|-----------|-----------|

| A | 2.0 | 1.5 | 1.0 |

| B | 1.5 | 2.0 | 1.5 |

| C | 1.0 | 1.5 | 2.0 |

计算每个区选择每种活动的概率：

import numpy as np



# 活动效用

activity_utilities = {

    'A': [2.0, 1.5, 1.0],

    'B': [1.5, 2.0, 1.5],

    'C': [1.0, 1.5, 2.0]

}



# 计算概率

probabilities = {}

for zone, utilities in activity_utilities.items():

    probabilities[zone] = [np.exp(u) / sum(np.exp(utilities)) for u in utilities]



# 输出结果

for zone, probs in probabilities.items():

    for activity, prob in zip(['活动1', '活动2', '活动3'], probs):

        print(f"交通区{zone}选择{activity}的概率: {prob:.2%}")

3.2 活动分布

活动分布阶段的主要任务是预测每个交通区之间的活动量。常用的方法有：

• 重力模型：基于物理重力模型的活动分布预测方法。

• 网络流模型：基于网络流理论的活动分布预测方法。

3.2.1 重力模型

重力模型在活动分布中也常用，其基本原理与出行分布中的重力模型类似。公式如下：

$$A_{ij}=K\frac{P_i{Q}_j}{C_{ij}^2}$$

其中：

• $A_{ij}$ 是从交通区 $i$ 到交通区 $j$ 的活动量。

• $P_i$ 是交通区 $i$ 的活动生成量。

• $Q_j$ 是交通区 $j$ 的活动吸引量。

• $C_{ij}$ 是交通区 $i$ 到交通区 $j$ 的阻力（如距离、时间等）。

• $K$ 是常数。

例子：

假设我们有三个交通区，每个区的活动生成量和吸引量如下：

| 交通区 | 活动生成量（单位：万人次） | 活动吸引量（单位：万人次） |

|--------|-------------------------|-------------------------|

| A | 500 | 400 |

| B | 600 | 500 |

| C | 700 | 600 |

交通区之间的阻力（距离）如下：

| 交通区 | A | B | C |

|--------|----|----|----|

| A | 0 | 10 | 20 |

| B | 10 | 0 | 15 |

| C | 20 | 15 | 0 |

计算从交通区A到交通区B的活动量：

# 活动生成量和吸引量

P_A = 500

Q_B = 500



# 阻力（距离）

C_A_B = 10



# 常数K

K = 1



# 计算活动量

A_A_B = K * (P_A * Q_B) / (C_A_B ** 2)



print(f"从交通区A到交通区B的活动量: {A_A_B:.2f} 万人次")

3.3 活动分配

活动分配阶段的主要任务是预测每个活动在不同时间段和路径上的分配。常用的方法有：

• 时间分配模型：基于时间的活动分配模型。

• 路径分配模型：基于路径的活动分配模型。

3.3.1 时间分配模型

时间分配模型考虑了活动在不同时间段的分布。常用的方法有：

• Logit模型：基于Logit模型的时间分配方法。

• Probit模型：基于Probit模型的时间分配方法。

例子：

假设我们有从交通区A到交通区B的活动量为100万人次，活动在不同时间段的效用如下：

| 时间段 | 效用 |

|--------|------|

| 早上 | 1.5 |

| 中午 | 1.0 |

| 晚上 | 0.5 |

计算每个时间段的活动量：

import numpy as np



# 活动量

A_A_B = 100



# 时间段效用

time_utilities = [1.5, 1.0, 0.5]



# 计算概率

probabilities = [np.exp(u) / sum(np.exp(time_utilities)) for u in time_utilities]



# 计算活动量

activity_by_time = [prob * A_A_B for prob in probabilities]



# 输出结果

for time, activity in zip(['早上', '中午', '晚上'], activity_by_time):

    print(f"从交通区A到交通区B在{time}的活动量: {activity:.2f} 万人次")

4. 动态交通需求预测

动态交通需求预测考虑了时间和空间的变化，预测未来的交通需求。这一方法在城市交通规划和管理中尤为重要，因为它能够更精确地捕捉交通需求的动态变化，从而为实时交通管理和长期规划提供更有价值的依据。常用的方法包括：

• 动态重力模型：基于动态重力模型的交通需求预测方法。

• 动态网络流模型：基于动态网络流理论的交通需求预测方法。

4.1 动态重力模型

动态重力模型在动态交通需求预测中常用，其基本原理是假设出行量与交通区之间的吸引力成正比，与交通区之间的阻力成反比。与静态重力模型不同，动态重力模型考虑了时间和空间的变化，从而能够更准确地预测未来的交通需求。公式如下：

$$T_{ij}(t)=K(t)\frac{P_i(t)Q_j(t)}{C_{ij}(t{)}^2}$$

其中：

• $T_{ij}(t)$ 是从交通区 $i$ 到交通区 $j$ 在时间 $t$ 的出行量。

• $P_i(t)$ 是交通区 $i$ 在时间 $t$ 的出行生成量。

• $Q_j(t)$ 是交通区 $j$ 在时间 $t$ 的出行吸引量。

• $C_{ij}(t)$ 是交通区 $i$ 到交通区 $j$ 在时间 $t$ 的阻力（如距离、时间等）。

• $K(t)$ 是时间 $t$ 的常数。

4.1.1 动态重力模型的步骤

1. 数据收集：收集每个交通区在不同时间段的出行生成量、出行吸引量和阻力数据。

2. 模型构建：根据收集的数据构建动态重力模型。

3. 模型校准：通过历史数据校准模型参数，提高预测的准确性。

4. 需求预测：使用校准后的模型预测未来每个时间段的交通需求。

5. 结果分析：分析预测结果，为决策提供依据。

例子：

假设我们有三个交通区，每个区在不同时间段的出行生成量和吸引量如下：

| 交通区 | 早上（单位：万人次） | 中午（单位：万人次） | 晚上（单位：万人次） |

|--------|-------------------|-------------------|-------------------|

| A | 200 | 150 | 300 |

| B | 300 | 250 | 400 |

| C | 400 | 350 | 500 |

交通区之间的阻力（距离）在不同时间段的变化如下：

| 交通区 | 早上（单位：公里） | 中午（单位：公里） | 晚上（单位：公里） |

|--------|------------------|------------------|------------------|

| A-B | 10 | 12 | 15 |

| A-C | 20 | 22 | 25 |

| B-C | 15 | 17 | 20 |

计算从交通区A到交通区B在不同时间段的出行量：

# 交通区在不同时间段的出行生成量和吸引量

P = {

    'A': {'早上': 200, '中午': 150, '晚上': 300},

    'B': {'早上': 300, '中午': 250, '晚上': 400},

    'C': {'早上': 400, '中午': 350, '晚上': 500}

}



# 交通区之间的阻力（距离）在不同时间段的变化

C = {

    '早上': {'A-B': 10, 'A-C': 20, 'B-C': 15},

    '中午': {'A-B': 12, 'A-C': 22, 'B-C': 17},

    '晚上': {'A-B': 15, 'A-C': 25, 'B-C': 20}

}



# 常数K

K = 1



# 计算出行量

def calculate_trips(P, Q, C, K):

    return K * (P * Q) / (C ** 2)



# 输出结果

for time in ['早上', '中午', '晚上']:

    P_A = P['A'][time]

    Q_B = P['B'][time]

    C_A_B = C[time]['A-B']

    

    T_A_B = calculate_trips(P_A, Q_B, C_A_B, K)

    print(f"从交通区A到交通区B在{time}的出行量: {T_A_B:.2f} 万人次")

4.2 动态网络流模型

动态网络流模型是一种基于网络流理论的交通需求预测方法，考虑了时间和空间的变化。这种模型通过模拟交通网络中的流量变化，预测未来的交通需求。其基本原理是假设交通流量在网络中以一定的速度和规则流动，通过求解网络流问题来预测未来的流量分布。

4.2.1 动态网络流模型的步骤

1. 网络建模：构建交通网络模型，包括节点和边。

2. 流量分配：根据网络流理论分配流量。

3. 时间演化：模拟流量在网络中的时间演化过程。

4. 需求预测：使用模拟结果预测未来的交通需求。

5. 结果分析：分析预测结果，为决策提供依据。

例子：

假设我们有一个简单的交通网络，包含三个交通区（A、B、C）和若干路径，路径的流量容量和距离如下：

| 路径 | 流量容量（单位：万人次/小时） | 距离（单位：公里） |

|------|-----------------------------|-------------------|

| A-B | 50 | 10 |

| A-C | 40 | 20 |

| B-C | 30 | 15 |

我们希望模拟从早上8点到晚上8点的流量变化。假设每个时间段的流量为100万人次，且流量在网络中的流动速度为10公里/小时。

import heapq



# 交通网络

graph = {

    'A': {'B': {'distance': 10, 'capacity': 50}, 'C': {'distance': 20, 'capacity': 40}},

    'B': {'A': {'distance': 10, 'capacity': 50}, 'C': {'distance': 15, 'capacity': 30}},

    'C': {'A': {'distance': 20, 'capacity': 40}, 'B': {'distance': 15, 'capacity': 30}}

}



# 模拟时间段

time_slots = ['早上8点', '中午12点', '晚上8点']



# 每个时间段的流量

flow = 100



# 流动速度

speed = 10  # 单位：公里/小时



# 模拟流量在网络中的流动

def simulate_flow(graph, start, end, flow, speed):

    # 初始化流量字典

    flows = {node: 0 for node in graph}

    flows[start] = flow

    

    # 优先队列

    queue = [(0, start, flow)]

    

    while queue:

        current_time, current_node, current_flow = heapq.heappop(queue)

        

        if current_node == end:

            return current_time, current_flow

        

        for neighbor, path in graph[current_node].items():

            travel_time = path['distance'] / speed

            if current_flow <= path['capacity']:

                new_flow = current_flow

            else:

                new_flow = path['capacity']

            

            new_time = current_time + travel_time

            heapq.heappush(queue, (new_time, neighbor, new_flow))

    

    return float('inf'), 0



# 输出结果

for time in time_slots:

    travel_time, allocated_flow = simulate_flow(graph, 'A', 'B', flow, speed)

    print(f"从交通区A到交通区B在{time}的最短旅行时间: {travel_time:.2f} 小时，分配的流量: {allocated_flow:.2f} 万人次")

4.3 动态交通需求预测的挑战

动态交通需求预测面临的主要挑战包括：

• 数据质量：高质量的历史数据和实时数据对于模型的准确性至关重要。

• 模型复杂性：动态模型通常比静态模型更复杂，需要更多的计算资源。

• 实时性：动态模型需要能够实时更新和调整，以应对突发事件和变化。

• 多因素影响：交通需求受多种因素影响，如天气、特殊事件等，这些因素增加了预测的难度。

5. 交通需求预测的应用

交通需求预测的结果广泛应用于城市交通规划和管理的各个方面，包括：

• 交通设施规划：根据预测结果规划交通设施的布局和规模。

• 交通管理：通过预测结果优化交通管理措施，如信号灯控制、交通流量调节等。

• 交通政策制定：为交通政策的制定提供科学依据，如公共交通优先、限行措施等。

• 交通系统评估：评估现有交通系统的性能，为改进措施提供参考。

5.1 交通设施规划

在交通设施规划中，交通需求预测的结果可以帮助规划者：

• 确定交通设施的规模：根据未来交通需求的预测，确定新建或改建交通设施的规模。

• 优化交通设施布局：确保交通设施的布局能够有效满足未来的交通需求，减少交通拥堵和事故。

• 评估投资效益：通过预测未来的交通需求，评估交通设施投资的效益，避免过度投资。

5.2 交通管理

在交通管理中，交通需求预测的结果可以帮助管理者：

• 优化信号灯控制：根据预测的交通流量，优化信号灯的控制策略，减少交通拥堵。

• 动态交通流量调节：通过实时预测，动态调整交通流量，提高交通系统的运行效率。

• 紧急事件应对：预测突发事件对交通需求的影响，提前采取措施应对紧急情况。

5.3 交通政策制定

在交通政策制定中，交通需求预测的结果可以帮助政策制定者：

• 制定公共交通优先政策：根据预测的公共交通需求，制定优先发展公共交通的政策。

• 实施限行措施：通过预测交通流量，实施合理的限行措施，减少交通拥堵。

• 推动交通科技创新：预测未来交通需求的变化，推动交通科技创新，提高交通系统的智能化水平。

5.4 交通系统评估

在交通系统评估中，交通需求预测的结果可以帮助评估者：

• 评估现有交通系统的性能：通过预测结果，评估现有交通系统的运行效率和安全性。

• 识别改进措施：根据预测结果，识别需要改进的交通设施和管理措施。

• 制定改进建议：基于评估结果，制定具体的改进建议，提高交通系统的整体性能。

6. 交通需求预测的未来趋势

随着技术的发展，交通需求预测的方法也在不断进步。未来的发展趋势包括：

• 大数据和机器学习：利用大数据和机器学习技术提高预测的准确性和效率。

• 多模式交通预测：考虑多种交通方式的综合预测，提高模型的适用性。

• 实时交通需求预测：通过实时数据更新和模型调整，实现动态交通需求预测。

• 一体化交通规划：将交通需求预测与城市规划、土地使用规划等紧密结合，实现一体化交通规划。

6.1 大数据和机器学习

大数据和机器学习技术在交通需求预测中的应用越来越广泛。这些技术可以从大量的历史和实时数据中提取特征，提高预测的准确性和效率。常用的方法有：

• 深度学习：利用深度神经网络模型，处理复杂的时空数据。

• 时间序列分析：利用时间序列分析技术，预测未来的交通需求。

• 集成学习：结合多种模型，提高预测的鲁棒性。

6.2 多模式交通预测

多模式交通预测考虑了多种交通方式的综合影响，提高了模型的适用性和准确性。常用的方法有：

• 多模式Logit模型：结合多种交通方式的Logit模型，预测交通需求。

• 多模式网络流模型：考虑多种交通方式的网络流模型，预测交通流量分布。

6.3 实时交通需求预测

实时交通需求预测通过实时数据更新和模型调整，实现对交通需求的动态预测。常用的方法有：

• 在线学习：利用在线学习技术，实时更新模型参数。

• 实时数据采集：通过各种传感器和设备，实时采集交通数据。

6.4 一体化交通规划

一体化交通规划将交通需求预测与城市规划、土地使用规划等紧密结合，实现城市交通的综合规划。常用的方法有：

• 多目标优化：考虑多个目标，如交通效率、环境保护等，进行综合优化。

• 综合模型：构建综合模型，考虑交通、土地使用、经济等多方面的因素。

结论

交通需求预测是城市交通规划和管理中不可或缺的重要环节。通过科学的方法和技术，准确预测未来的交通需求，可以优化交通设施布局，减少交通拥堵，提高交通安全，节约成本。随着大数据和机器学习技术的发展，交通需求预测的方法将更加精确和高效，为城市交通的可持续发展提供有力支持。