影响交通分布的主要因素有哪些?
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出行分布是根据对未来产生和吸引流量的估计以及起迄点之间出行消费大小,来预测一个新的流量矩阵。预测起点和终点区域之间的出行分布情况通常采用增长因子法和引力模型。
增长因子法用乘数因子(通常根据已预测出的产生和吸引量推算)把一个已知矩阵的元素进行缩放得到一个新的起迄点流量矩阵。当无法获得区域之间的距离、出行时间或所需费用等信息时,通常采用这种方法。其缺点在于增长因子法不考虑有关交通网络的任何信息,所以不能反映网络中有关变化带来的影响。这对短期预测影响可能不大;但对中期、长期预测,由于网络中往往有大量变化,尤其是流量预测的目的本来就是着重研究网络修改的问题时,增长因子法会给出错误的结果。
引力模型将区域间的出行流量与其交通出行的阻力因数(区域之间的距离、出行时间或出行费用等有关交通阻力因数的矩阵)直接关联起来。小区间阻抗越大,其所分布的出行流量则越小,具体因不同阻力因子公式不同而存在差异。实际中应用引力模型进行交通预测居多。
具体可参考《需求模型手册》学习。我也一知半解只能简单回答下了。
增长因子法用乘数因子(通常根据已预测出的产生和吸引量推算)把一个已知矩阵的元素进行缩放得到一个新的起迄点流量矩阵。当无法获得区域之间的距离、出行时间或所需费用等信息时,通常采用这种方法。其缺点在于增长因子法不考虑有关交通网络的任何信息,所以不能反映网络中有关变化带来的影响。这对短期预测影响可能不大;但对中期、长期预测,由于网络中往往有大量变化,尤其是流量预测的目的本来就是着重研究网络修改的问题时,增长因子法会给出错误的结果。
引力模型将区域间的出行流量与其交通出行的阻力因数(区域之间的距离、出行时间或出行费用等有关交通阻力因数的矩阵)直接关联起来。小区间阻抗越大,其所分布的出行流量则越小,具体因不同阻力因子公式不同而存在差异。实际中应用引力模型进行交通预测居多。
具体可参考《需求模型手册》学习。我也一知半解只能简单回答下了。
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