本文選題：交通工程 + 城際間出行�。� 參考：《長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：為了準(zhǔn)確預(yù)測無精確現(xiàn)狀出行OD矩陣的城際間出行分布量,首先借鑒區(qū)位理論方法,根據(jù)城市的土地利用屬性和社會經(jīng)濟屬性,引入城市區(qū)位優(yōu)勢因子,根據(jù)各城市的自身繁華程度確定城市的質(zhì)因子,根據(jù)城市的土地利用程度確定城市的吸引量因子,根據(jù)城市之間的出行時間確定各城市的相對可達性;其次,根據(jù)得到的3類數(shù)據(jù)從城市的聚集規(guī)模因子和可達性2個角度量化城市區(qū)位信息,求得各城市的產(chǎn)生區(qū)位影響因子和吸引區(qū)位影響因子,并提出基于城市區(qū)位影響因子的改進重力模型,從而得到城市間的出行分布概率矩陣;再次,根據(jù)Furness模型預(yù)測城市之間的出行分布量;最后,基于上述模型以珠三角地區(qū)9個城市間城際出行的出行分布量預(yù)測進行實證研究。結(jié)果表明:城市的聚集規(guī)模質(zhì)因子可通過社會經(jīng)濟指標(biāo)量化,城市間的相對可達性可采用城市間各交通方式出行所需時間的倒數(shù)量化;改進后的重力模型無需基準(zhǔn)年出行分布量矩陣,利用城市的產(chǎn)生區(qū)位影響因子、吸引區(qū)位影響因子和相對可達性可以得到城際間出行的分布概率矩陣;根據(jù)Furness模型,經(jīng)過迭代計算求得最終的出行分布量矩陣。提出的出行分布預(yù)測方法可以簡化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集,從而極大地減少城市間居民出行調(diào)查工作量,具有較好的普適性。
[Abstract]:In order to accurately predict the inter-city travel distribution without accurate current travel OD matrix, firstly, according to the land use attribute and the social economic attribute of the city, the urban location advantage factor is introduced according to the location theory and method. According to the degree of prosperity of each city to determine the quality factor of the city, according to the degree of urban land use to determine the urban attraction factor, according to the travel time between cities to determine the relative accessibility of each city; secondly, According to the three kinds of data, the paper quantifies the city location information from the two angles of city agglomeration scale factor and reachability, and obtains the producing location influence factor and attraction location influence factor of each city. An improved gravity model based on the influence factors of urban location is proposed to obtain the probability matrix of travel distribution among cities. Thirdly, the travel distribution between cities is predicted according to Furness model. Finally, Based on the above model, an empirical study is carried out on the prediction of intercity travel distribution among nine cities in the Pearl River Delta region. The results show that the mass factor of urban agglomeration can be quantified by social and economic indexes, and the relative reachability between cities can be quantified by reciprocal quantization of the time required for each mode of transportation between cities. The improved gravity model does not need the base annual travel distribution matrix, and the distribution probability matrix of intercity travel can be obtained by using the factors of location influence, attraction location and relative reachability. The final travel distribution matrix is obtained by iterative calculation. The proposed method of trip distribution prediction can simplify the collection of basic data and greatly reduce the workload of intercity residents' travel survey.
【作者單位】： 長安大學(xué)汽車學(xué)院;廣東省道路運輸管理局;深圳市都市交通規(guī)劃設(shè)計研究院;
【基金】：交通運輸部應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目(2014319812240) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃項目(2017JM5084)
【分類號】：U491

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本文編號：2106631