[发明专利]一种改进重力模型交通分布预测方法

权利要求书

1.一种改进重力模型交通出行分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)，采集城市交通出行需求分布相关数据；

步骤2)，依据上述采集的城市交通出行需求分布相关数据将交通小区划分为不同类别；

步骤3)，对不同类别交通小区间的需求分布采用改进的重力模型进行模型参数标定；

步骤4)，利用标定好的重力模型进行城市交通出行需求分布预测；

步骤3)中所述的改进的重力模型为：

其中，T_ij为交通小区i到交通小区j的出行需求分布量；O_i，D_j分别为交通小区i的发生量和交通小区j的吸引量；C_ij为交通小区i到交通小区j的阻抗；k_a，k_b，k_c，α₁，α₂，α₃，β₁，β₂，β₃，γ₁，γ₂，γ₃为模型参数，采用不同的交通小区类别样本对上述模型参数进行标定；交通小区i到交通小区j的阻抗即为对应交通小区i和交通小区j间的交通出行阻抗，用出行时间和/或出行费用的广义出行费用表示，发生量O_i即为从交通小区i到所有其它交通小区之间的出行需求总量，吸引量D_j即为从所有其它交通小区到交通小区j之间的出行需求总量；

步骤4)中，利用标定好的重力模型进行城市交通出行需求分布预测，具体包括：

步骤4.1)，判断交通小区i和交通小区j的类别；

步骤4.2)，将未来年各交通小区的发生量和吸引量和出行阻抗矩阵带入标定好的改进的重力模型，得到未来年交通小区i到交通小区j的出行需求分布量；

步骤4.3)，重复步骤4.1和4.2，直至得到全部交通小区之间的出行需求分布量，进而获得未来年的城市交通出行需求分布矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种改进重力模型交通分布预测方法，其特征在于，步骤1)中采集的城市交通出行需求分布相关数据包括：交通小区特征数据、交通小区内的土地使用数据和人口结构数据，各交通小区之间的现状交通出行需求分布矩阵和出行阻抗矩阵以及未来年各交通小区的发生量和吸引量和出行阻抗矩阵，具体如下：

步骤1.1)，采集交通小区特征数据，包括交通小区划分范围、交通小区面积和工作岗位总量；

步骤1.2)，采集交通小区内的土地使用数据，包括交通小区内的不同用地类型的建筑总面积和开发强度，所述用地类型包括：公共管理与公共服务设施用地、商业服务业设施用地、绿地与广场用地、建设用地、工业用地、居住用地、道路与交通设施用地、公用设施用地、物流仓储用地；

步骤1.3)，采集交通小区内的人口结构数据，包括交通小区内的人口总量，性别比例，年龄分布和失业人口比例。

3.根据权利要求2所述的一种改进重力模型交通分布预测方法，其特征在于，步骤2)中，依据上述采集的城市交通出行需求分布相关数据将交通小区划分为不同的类别，具体如下：

步骤2.1)，根据研究范围和采集到的城市交通出行需求分布相关数据确定分类特征；

步骤2.2)，根据分类特征，采用聚类算法，将交通小区划分为四种类别：住宅主导型交通小区、商业主导型交通小区、工业主导型交通小区和综合型交通小区。