大学交通学院学生课程设计报告实验课程名称运输系统规划与设计课程设计报告学院交通学院专业班交通运输年级级学生姓名学号课程老师开课时间 2014 至 2015 学年第 2 学期一．课程设计目的和意义运输系统规划与设计课程设计是交通工程专业的学科基础必修课，学生在掌握运输系统规划与设计的理论知识之后，在本课程设计中进行模拟规划训练，初步掌握运输系统规划与设计的基本方法和实施步骤。

1．通过运输系统规划与设计课程设计，能够系统全面地掌握运输系统规划与设计的一般方法和过程；2．通过运输系统规划与设计课程设计，培养灵活运用理论知识的能力。

三．课程设计的基本任务课程设计的基本任务：采用运输系统规划与设计理论中较成熟的“四阶段法”（运输需求预测、运输需求分布、运输方式选择，交通网络分配），以某地区的运输系统规划与设计为载体，进行简单的运输系统规划与设计设计，以达到熟练应用相关理论进行规划的目的。

四．课程设计的设计步骤与具体过程本次课程设计对某地区以2013年为基年，2020年为规划年，对2020年道路网规划进行规划。

根据理论与实践相结合的原理，将该地区划分为7个交通小区如图1.1所示，基年的道路网分布如图1.2所示。

前期调查的结果已汇总为各种表格列入各步骤当中。

（一）社会经济预测已知该地区的经济发展和人口规模的历史数据如表1；采用适当的预测方法，对2020年该地区的GDP和人口规模进行预测，并阐明理由。

图1.1 某地区的交通小区划分示意图图1.2 基年某地区的道路网分布图（比例尺1：500,000）表1 .1 该区经济发展与人口规模历史数据以每班的学号开始的同学为基准，以表1中的数据为基础，依次将GDP和人口两行的数据分别+1，即每人的课程设计基础数据各不相同，例如我的学号后两位为6，那么该同学GDP和人口的数据，为基础数据+6个单位；表1.2 该区经济发展与人口规模修改历史数据1.思想方法：（1）利用环比增长率法对2020年GDP进行预测：根据每年的GDP数值求出逐年增长率，并据此求出平均增长率，然后根据这些数据对2020年的GDP进行预测。

（2）利用函数拟合预测2020年人口。

2.模型建立及求解：图1.3 GDP变化趋势表图1.4 人口变化趋势表1*(1)N N N P P ϕ-=+N------年份 P ------GDPϕ------增长率可以得出：202020132014201520162017201820192020720137()*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)*(1)598.5*1.17=1796.24P GDP P P ϕϕϕϕϕϕϕϕ=+++++++≈+=（亿元）利用人口拟合关系公式，将2020年代入公式中X 预测求得2020年交通小区人口为 2.85135661.8107.93()y x =-=万人3.（二）出行生成预测调查得出该地区现状OD 分布矩阵如表2.1，采用增长率法预测每个交通小区的出行产生量和出行吸引量。

每个交通小区的出行产生量或出行吸引量与该区的经济发展水平、人口规模两个因素中的一个或两个有某种增长关系。

1.思想方法：交通生成预测市交通需求四阶段预测中的第一阶段，是交通需求分析工作中最基本的部分之一，其目标是求得各个对象地区的交通需求总量，即交通生成量，进而在总量的约束下，求个小区的发生与吸引交通量。

交通生成总量的预测方法主要有原单位法、增长率法、交叉分类法和函数法。

除此之外还有利用研究对象地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。

利用各小区发生量除以总发生量的比例系数和2020年预测人口除以2013年预测人口的比例系数的加权比例对未来各小区的人数进行预测，并用总量控制法进行调整。

利用各小区吸引量除以总吸引量的比例系数和2020年GDP/2013年GDP 的比例系数的加权比例对未来各小区的GDP 总值进行预测，并用总量控制法进行调整。

2.模型建立及求解：A =各小区发生量现状出行生成量，B =各小区吸引量，现状出行生成量2020107.93B 1.23201387.9==年预测人口=，年人口2020GDP 179624E =3.002013GDP 598.5==年预测．，年 结果如表2.22013年各小区的人数及GDP ： 第i 小区人数=2013年人口*Ai 第i 小区GDP=2013年GDP*B i表2.3 基准年各小区人口和GDP2013年各小区的人数及GDP ：D 0.1A 0.9C =+，F 0.1B 0.9E =+。

第i 小区人数=2013年各小区人口*Di 第i 小区GDP=2013年各小区GDP*Fi表2.4 修改后各小区人口和GDP运用和总量控制法，先由个小区的人数和人数总和的比值确定人数调整系数，同理求得GDP 调整系数，再进行预测，结果如下：表2.5 调整系数表2.6 各小区预测的人口和GDP采用增长法预测未来各个小区的发生量与吸引量：i i i α=目标年度小区的预测人口基准年度小区的人口，i i i β=目标年度小区的人均GDP基准年度小区的人均GDP ，发生于吸引交通量的增长率，其计算公式为*i i i F αβ=，最后计算出预测交通量，如表2.8。

表2.8 预测交通量（三）交通分布预测采用重力模型法对2020年各小区之间的交通分布进行预测并用福莱特法进行修正。

各小区之间的交通阻抗采用各小区重心之间的直线距离。

（1）思想方法：交通分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间OD 量，即OD 矩阵。

本报告中对交通分布的预测采用增长系数法中的平均增长系数法。

在交通分布预测中，增长系数法的原理是，假设在现状交通分布量给定的情况下，预测将来的交通分布量。

利用平均增长系数法对2020年各小区之间的交通分布进行预测。

（2）模型建立及求解：重力模型法出行预测考虑了两个交通小区的吸引强度和它们之间的阻力，认为两个小同小区之间的出行吸引与两个交通小区的出行发生量与吸引量成正比，而与交通小区之间的交通阻抗成反比。

下表所示为个小区之间的阻抗。

表12 各小区之间的阻抗(O D )i j ij ijq c βγα=两边取对数，得ln ln ln(O D )lnc ij i j ij q αβγ=+-式中 ij q ，i j O D ，ij c ——已知常数；,,αβγ——代标定参数令,1212ln ln ,,,ln(O D ),=ln ij o i j ij y q a a a x x c αβγ====-=，则上式可转换为1122o y a a x a x =++此方程为二元线性回归方程，12,,o a a a 为代标定系数，通过样本数据求得，如图3.1所示（详细数据参见附表一、二）。

图 3.1 重力模型样本部分数据截图采用最小二乘法对以上49个样本数据进行标定，得出0127.0636,0.0616,0.233a a a ===-，则获得的二元线性回归方程为127.06360.06160.233y x x =+-通过12ln ,,,o a a a αβγ===-得1168.64,0.0616,0.233αβγ===，及标定的重力模型为0.06160.233(O D )1168.64i j ij ijq c =利用已标定的重力模型求解分布交通量如下：①求0Oi F 和0DjF 01101268982.7819671O U F O ===02202911397.88111564O U F O === 03303254772.37310738O U F O === 0440442340.41910112O U F O === 055051043728.79511867O U F O === 06606523464.74911023O U F O === 07707200361.97220036O U F O === 01101293923.0499640D V F D ===022*******8.13011540D V F D === 03303346973.29710523D V F D === 0440439960.39110214D V F D === 05505907787.58811964D V F D === 06606522554.74010224D V F D === 07707195291.90910229D V F D ===②收敛判断由于0Oi F 和0Dj F 系数大于3%的误差，因此需要用福莱特法进行迭代修正。

③求L i 0和L j 0011001=0.271i j DjjOL q F =⨯∑0022002=0.271i j Dj jO L q F =⨯∑33003=0.271i j DjjO L q F =⨯∑0044004=0.271i j Dj jO L q F =⨯∑55005=0.270i j DjjO L q F =⨯∑0066006=0.272i j Dj jO L q F =⨯∑0077007=0.271i j Dj jO L q F =⨯∑、11001=0.270j i Oi iD L q F =⨯∑0022002=0.860j i Oi iD L q F =⨯∑ 0033003=0.318j i Oi iD L q F =⨯∑ 0044004=0.037j i Oi iD L q F =⨯∑ 055005=0.841j i Oi iD L q F =⨯∑0066006=0.480j i Oi iD L q F =⨯∑ 0077007=0.180j i Oi iD L q F =⨯∑ ④求000001()2ij Oi Dj i j ijq F F L L q ⨯⨯⨯+=⑤求1Oi F 和1Dj F11111268980.91929261O U F O === 12212911391.04787034O U F O === 13313254770.92027699O U F O === 1441442340.8784822O U F O ===155151043721.04699765O U F O === 16616523460.98053425O U F O === 17717200360.91221979O U F O === 11111293920.91632105D V F D ===12212938211.07187579D V F D === 13313346970.84640995D V F D === 1441439960.8144911D V F D ===15515907781.11381583D V F D === 16616522550.96054433D V F D === 17717195290.87322380D V F D ===⑥收敛判断由于1Oi F 和1Dj F 系数大于3%的误差，因此需要迭代修正。