北京交通大学-交通规划原理-课程展示答辩ppt

2169.3
1855.8 2231.5
在后续的预测工作中必须使用到路段断面交通量，所 4号中关村南大街中段（由南向北） 1972 以我们要进行路段断面交通量的实际测量工作。由于 14号交大东路南段（由北向南） 611.5 5号中关村南大街南段（由北向南） 1859 道路繁多，工作量庞大，仅仅凭借一个小组的力量难 15号交大东路南段（由南向北） 637 5号中关村南大街南段（由南向北） 1788 6号西直门外大街（由东向西） 5408 以完成，所以需要多个小组共同合作完成。这里，我 15号交大东路南段（由北向南） 584.5 6号西直门外大街（由西向东） 1800.4 16号高粱桥斜街南段（由北向南） 871.5 们小组通过和其他小组数据共享，获得了对象区域内 7号学院南路西段（由东到西） 1133.5 16号高粱桥斜街北段（由南向北） 892 各个路段的断面交通量，如表所示：
394

停驶车辆百分率的估计误差 =
(1 p) 2 (1 0.65) 3.84 7.2% pN 0.65 394
4月17日，我小
时间
实测交通量 245 260 226
RTMS值
差值 37 57 44
误差 0.15102 0.219231 0.19469
组成员在大慧寺 16:15 路与大柳树南路 16:25 16:35 的交叉口处对车 16:45 辆的流量、流向 16:55 等进行了调查， 17:05 17:15 并将大柳树南路 17:25 由北向南路段流 17:35 量和RTMS所测 17:45 数据进行了比较，17:55 18:05 如表所示：
N pd 2

N 为最小样本数（包括停驶车辆和非停驶车辆）；
p 为在交叉口入口引道上停驶车辆的百分比（%）； d 为停驶车辆百分率估计值的允许误差，其范围一
般为0.01-0.10，通常采用0.05或0.10； 2 2 为在所要求置信度下的 值，一般置信度可采用 95%，相应的 2值为3.84。

车速与车流密度间的关系（Excel）
80.0 70.0 60.0 50.0 速度（平均值）
40.0
30.0
20.0
时间占有率（平均 值）
10.0 0.0
7:45 8:45 9:45 10:45 11:45 12:45 13:45 14:45 15:45 16:45 17:45 18:45 19:45 20:45

车速与车流量间的关系图（Excel）

车速与车流量间的关系图（matlab）
*对速度的数值按一定比例扩大，以便于在Excel中将速度曲线 和车流量曲线进行对比。 速度曲线大致和流量曲线走势 相反，部分时段流量与车速同 时上升，则应考虑到道路实际 通行能力的影响。
散点拟合曲线理论上应是向右 下方倾斜的，但实际操作中出 现了波动，一方面，是时间间 隔较大，另一方面，未考虑道 路实际通行能力。

本次交通规划实验 对象区域大致如下 图所示，西至中关 村南大街，北到三 环线，东至四道口 路，交大东路，南 至西直门外大街。
路段
1号北三环西路东段（由西向东） 1号北三环西路东段（由西向东） 2号北三环西路西段（由西向东） 2号北三环西路西段（由东向西）
交通量
5999.5 6942.5 6754.5 7728
241 220 241 246 275 256 244 259 231
282 317 270 280 275 293 289 339 290 255 320 242
39 55 52 43 64 34 11 61 11
0.161826 0.25 0.215768 0.174797 0.232727 0.132813 0.045082 0.235521 0.047619
20.0
时间占有率（平均 值）
10.0 0.0
7:45 8:45 9:45 10:45 11:45 12:45 13:45 14:45 15:45 16:45 17:45 18:45 19:45 20:45

车流量与车流密度间的关系图（Excel）

车流量与车流密度间的关系图（matlab）
*由于密度的数值相对于车流量较小，将密度按一定比例扩大 后再与车流量一起在Excel中作图。 流量曲线和密度曲线的走势 大致相同，在流量达到一个 极大值后，由于道路的拥挤， 选择其他路径使该道路的流 量下降，反之亦然。 在matlab散点图像中，散点 拟合曲线存在一个峰值，表 明车流量不会无限制的增加， 而是在达到一个最大值后， 又开始逐渐降低。
16:15 16:25 16:35 16:45 16:55 17:05 17:15 17:25 17:35 17:45 17:55 18:05


北下关现有社区居委会35个，户籍人口注13.0
万人，流动人口47800人，经普数据显示，北 下关街道共有法人单位6075家，法人单位共有 从业人员124936人，所有法人单位资产合计达 到2456.2亿元，收入合计1501.5亿元，其中主 营业务收入实现1404.1亿元。第二产业实现收 入占比9.1%，其中工业占比6.6%，建筑业占 比2.5%；第三产业收入占比90.9%，街道企业 实现利润总额40.8亿元，上缴税金27.9亿元。
实测交通流量与 RTMS误差图
0.3 0.25
误差
0.2 0.15 0.1 0.05 0
RTMS数据和实测数据有一定出入，最 大相对误差为25%，平均误差为17%。 实测数据总是比RTMS数据要低，其主 要原因在于人工计数时，由于车辆之间 的相互遮挡（如大型公交车挡住其内侧 的小汽车），导致部分车辆被漏计。

车速与车流密度间的关系（matlab）
每一个速度的极小值， 都对应着一个密度的极 大值，速度曲线与密度 曲线基本保持着相反的 走势。
80.0 70.0 60.0 50.0 速度（平均值）
40.0
图中散点拟合曲线向右 下方倾斜，表明速度的 大小随着密度的增加而 减小，这与实际情况是 相符的。
30.0


新建路网图层，创建路网图层 street1。建立好路网如右图所示。 Street的默认属性属性为ID、Dir、 Length，添加属性路名Name，起 终点A Node、B Node，断面交通 量AB_Count、BA_Count，行驶时 间AB_Time、BA_Time，通行能力 AB_Capacity、BA_Capacity。节点 层node属性添加index。然后用绘 图工具画出路网，并输入相应的 数据。数据标注路段的名称、长 度、起点、终点、车道数、速度、 通行能力、实际交通量和行驶时 间。在实际调查中我们的交通单 位是每十分钟，这里要转换为小 时交通量。标注流向时通过点的 方向来确定，标明A、B点的ID。 建立好的路网数据库如图所示


指导老师： 谷远利 李 娟 小组成员： 张 瑞 许仲豪 辛 宇
龙 弋 罗国鸿



交通流三要素分别为交通量、速度、密度。此处，我们将交通密 度转换成时间占有率表示。 首先进行数据的筛选。
根据要求，速度为0和 速度超过200的，以及 时间占有率大于100的 数据为无效数据，将其 删除。并对剩余数据每 10分钟进行一次统计， 将车速、时间占有率取 平均值，车流量加总。 在该路段上不同时间段 流量、速度、时间占有 率的图形如左图所示。 （表中7:45代表时间段： 7:41-7:50，以此类推）
本次实验的调查
地点选在交大西 门外，大慧寺路 与大柳树南路的 交叉口处，由于 小组人数有限， 我们选择了从大 慧寺路进入大柳 树南路的车辆进 行交叉口延误调 查。
采用点样本法进行调查。该方法最早由美国加利福
尼亚大学伯克利分校于1954年提出，方法简便，不 需要专门的仪器，因此得到广泛使用。应用该方法 时，为保证调查精度，常使用二项分布来确定最小 2 ( 1 p ) 样本数：
776
17号皂君庙路南段（由南向北） 17号皂君庙路南段（由北向南） 18号皂君庙东路东段（由东向西）
1475.5 1536.5 378.5
18号皂君庙东路东段（由西向东）
19号ຫໍສະໝຸດ Baidu道口路（由南到北） 19号四道口路（由北向南）
266
421 376.5

建立面地理文件，划分交通小区 建立线地理文件，输入路网数据 创建小区质心，并将质心连接至路网 创建逻辑网络文件 进行OD反推 发生与吸引交通量预测 出行分布量预测 交通分配
开始时间 16:45 16:46 16:47 16:48 16:49 16:50 16:51 16:52 16:53 16:54 16:55 16:56 16:57 16:58 16:59 17:00 17:01 17:02
538
394



利用以上数据可以得到以下成果： 总延误 = 总停驶车数*观测时间间隔 = 538 15 8070（辆· s） 每一停驶车辆的平均延误 = 总延误/停驶车辆数 = 8070 255 31 .6（s） 交叉口入口引道上的平均延误 = 总延误/引道总交通量 = 8070 394 20 .5（s） 停驶车辆百分比 = 停驶车辆总数/引道总交通量 = 255 100 % 65 %

将所截图片存储为tif格式然后用 transCAD打开。点击左上new file按 钮选择地理文件，后可以看到弹窗上 显示出点地理文件、线地理文件、面 地理文件的按钮，本次选择面地理文 件，后续新建工作与此类似，通过选 择不同地理文件建立不同性质图层。
将小区图层命名为area1，并根据对 象区域内土地使用、经济、社会等特 性的同质性；同时考虑到区域内的路 网情况，将对象区域划分成若干交通 小区，并对小区进行编号，划分好7 个交通小区如图3.3.1所示。Area1的 默认属性只有ID和area。

7号学院南路西段（由西到东） 8号大慧寺路段（从西向东） 8号大慧寺路段（从东向西） 9号高粱桥斜街及榆树馆桥（由南向北） 9号高粱桥斜街及榆树馆桥（由北向南） 10号高粱桥斜街（由南向北） 10号高粱桥斜街（由北向南） 1000 427 418 1422 1942 1800.4 1681.8
14号交大东路北段（由南向北）
11号皂君庙路北段（由南向北） 11号皂君庙路北段（由北向南） 12号学院南路东段（由西向东） 12号学院南路东段（东向西） 13号四道口路北段（由北向南） 13号四道口路北段（由南向北）
1869 2025 945 1006.5 489.5 446.5
3号中关村南大街北段（由北向南）
3号中关村南大街北段（由南向北） 4号中关村南大街中段（由北向南）
实测交通量与RTMS交通量折线图
339
317
282
320 290 256
255 244
245
260
270
226
280 241
275 220
293 241
289 246
275
259
242 231
实测交通量 16:15 16:25 16:35 16:45 16:55 17:05 17:15 17:25 17:35 RTMS 17:45测量交通量 17:55 18:05

在实际调查时，先调查10min交叉口的延误情况，估算停 驶车辆百分比，进而估算最小样本数。然后开始正式调查， 最终，我们组得到的调查数据如表：
在下列时间停在入口的车辆数 +0s +15s +30s +45s 3 3 6 0 0 0 0 0 5 1 4 4 0 5 5 0 6 4 4 4 0 8 10 10 2 0 0 0 10 4 4 9 10 4 4 2 2 1 1 1 0 3 3 0 9 0 1 6 15 9 14 15 0 0 0 0 4 0 1 4 0 10 11 1 1 1 1 1 3 2 4 4 入口交通量 停驶数 非停驶数 6 3 0 3 10 5 6 4 0 5 0 3 0 7 23 3 14 2 0 6 3 7 6 2 16 1 0 0 0 8 13 0 0 3 12 5 17:03 17:04 17:05 17:06 17:07 17:08 17:09 17:10 17:11 17:12 17:13 17:14 17:15 17:16 17:17 17:18 17:19 17:20 小计 合计 0 5 0 12 3 3 1 2 4 0 3 5 4 10 0 5 6 6 139 0 2 6 3 3 0 4 3 2 5 0 7 0 4 1 0 8 0 103 0 3 3 6 7 0 4 0 2 11 0 9 0 8 12 2 9 0 149 0 4 0 9 8 2 6 0 3 0 3 9 0 12 18 4 7 1 147 0 3 7 20 18 0 6 1 10 15 5 10 0 20 7 10 14 0 255 2 1 9 0 0 6 2 12 0 2 6 12 7 0 0 3 5 5 139