本发明专利技术提供一种交通需求预测方法及系统，该方法包括获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本基本信息数据库；为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息；获取每个样本的活动模式、活动地点、出行方式、出行时间，根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同区域间的分时段、分方式的交通出行需求。该方案中，利用了样本的社会经济特性、土地利用属性，结合每个样本的活动模式、活动地点以及出行方式和出行时间进行预测，提高了交通需求预测的科学性，相比于传统的四阶段法，更能反应出影响交通需求的因素，能够更好的分析不同情景下交通需求的变化情况。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通规划
，具体地说是一种基于交通行为分析的需求预测方 法及系统。
技术介绍
随着城市的发展，城市的规模不断扩大，交通成为支撑城市运行的重要支柱。在城 市的不同区域，由于居住群体、出行方式以及出行时间等的不同，每个区域的交通需求都有 各自的特点。为了保证城市正常运行，交通部门需要针对各个区域的特点合理分配交通资 源。 交通需求预测是交通规划的核心，为了做好城市道路网以及公交系统等规划，需 要对交通需求进行准确的预测，确定各个交通小区间的交通需求量。目前，交通规划领域广 泛采用的交通需求预测模型是传统的四阶段法，第一阶段为交通生成，第二阶段为交通分 布，第三阶段为方式划分，第四阶段为交通分配。但是，四阶段法存在以下不足，首先是它缺 乏行为学上的解释，难以解释行为机理，此外，四阶段法导致时间空间上存在不连续，并难 以分析交通需求管理策略的影响。 在中国专利文献CN201210256877中还公开一种基于多智能体活动模型的城市交 通规划仿真方法及系统，该方法包括首先获取城市道路信息，生成路网信息文件，再根据得 到的调查数据，生成初始交通需求及初始的日活动计划，然后将日活动计划加载到路网信 息文件上，接下来计算出每个被调查对象的效用值及计划选择概率，最后进行迭代过程，输 出仿真结果。但是，该方案中只考虑了活动模型，并未考虑经济社会以及土地属性，因此该 方案不全面，也无法预测未来的交通需求。
技术实现思路
为此，本专利技术所要解决的技术问题在于改变现有技术中的交通需求预测缺乏行为 机理基础、以及考虑影响因素不全面导致无法准确预测未来的交通需求的现状，提出一种 基于交通行为机理的、涵盖主要影响因素的交通需求预测方法及系统。 为解决上述技术问题，本专利技术提供一种新的交通需求预测方法，包括如下步骤： 获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本基本信息数据库； 为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息； 获取每个样本的活动模式； 获取每个样本的活动地点； 获取每个样本的出行方式； 获取每个样本的出行时间； 根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同区域间 的分时段、分方式的交通出行需求。 优选地，所述社会经济特性包括性别、年龄、收入、交通工具保有量。 优选地，所述土地利用属性包括预测区域的居住面积、商业面积、工业面积以及小 区的人口数量和就业岗位数量、距离市中心的距离。 优选地，所述活动模式包括"家-工作-家"、"家-工作-家-工作-家"、"家-工 作-其他-家"、"家-工作-其他-工作-家"、"家-其他-家"。 优选地，所述获取每个样本的活动模式的步骤，包括： 计算每个样本针对每个活动模式的效用值，计算公式为【主权项】1. 一种交通需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本基本信息数据库； 为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息； 获取每个样本的活动模式； 获取每个样本的活动地点； 获取每个样本的出行方式； 获取每个样本的出行时间； 根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同区域间的分 时段、分方式的交通出行需求。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述社会经济特性包括性别、年龄、收入、 交通工具保有量。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述土地利用属性包括预测区域的居住 面积、商业面积、工业面积以及小区的人口数量和就业岗位数量、距离市中心的距离。4. 根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述活动模式包括"家-工 作-家"、"家-工作-家-工作-家"、"家-工作-其他-家"、"家-工作-其他-工作-家"、 "家-其他-家"。5. 根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述获取每个样本的活动模式的 步骤，包括： 计算每个样本针对每个活动模式的效用值，计算公式为其中，'为该样 本对于活动模式j的效用值，i为样本编号，η为样本总数;Au为标定好的参数项，Xi为样 本的变量取值； 计算每个样本选择每个活动模式的概率值，计算公式为，!!!为 活动模式的数量； 根据所述概率值得到每个样本的活动模式的选择结果。6. 根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述出行方式包括小汽车、公共交 通、自行车、步行。7. 根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述出行时间包括早高峰之前、早 尚峰、白天、晚尚峰、晚尚峰之后。8. -种交通需求预测系统，其特征在于，包括： 基本信息数据库建立单元，获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本 基本信息数据库； 选址单元，为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息； 活动模式预测模型单元，获取每个样本的活动模式； 活动地点预测模型单元，获取每个样本的活动地点； 出行方式预测模型单元，获取每个样本的出行方式； 出行时间预测模型单元，获取每个样本的出行时间； 输出单元，根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同 区域间的分时段、分方式的交通出行需求。9. 根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述活动模式预测模型单元包括： 活动模式的效用值计算模块，计算每个样本针对每个活动模式的效用值，计算公式为：其中，'为该样本对于活动模式j的效用值，i为样本编号，η为样本总数；A u 为标定好的参数项，Xi为样本的变量取值； 活动模式的概率值计算模块，计算每个样本选择每个活动模式的概率值，计算公式为：m为活动模式的数量； 结果计算模块，根据所述概率值得到每个样本的活动模式的选择结果。10. 根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，所述活动模式包括"家-工作-家"、 "家-工作-家-工作-家"、"家-工作-其他-家"、"家-工作-其他-工作-家"、"家-其 他 -家"。【专利摘要】本专利技术提供一种交通需求预测方法及系统，该方法包括获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本基本信息数据库；为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息；获取每个样本的活动模式、活动地点、出行方式、出行时间，根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同区域间的分时段、分方式的交通出行需求。该方案中，利用了样本的社会经济特性、土地利用属性，结合每个样本的活动模式、活动地点以及出行方式和出行时间进行预测，提高了交通需求预测的科学性，相比于传统的四阶段法，更能反应出影响交通需求的因素，能够更好的分析不同情景下交通需求的变化情况。【IPC分类】G06F17-30, G06Q10-04【公开号】CN104766146【申请号】CN201510202393【专利技术人】陆洋, 陆化普, 丁宇 【申请人】陆化普【公开日】2015年7月8日【申请日】2015年4月24日本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种交通需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预测范围的社会经济特性和土地利用属性，建立样本基本信息数据库；为每个样本分配一个居住地信息和就业地信息；获取每个样本的活动模式；获取每个样本的活动地点；获取每个样本的出行方式；获取每个样本的出行时间；根据所述活动模式、活动地点、出行方式和出行时间，确定预测范围内不同区域间的分时段、分方式的交通出行需求。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陆洋，陆化普，丁宇，
申请(专利权)人：陆化普，
类型：发明
国别省市：北京;11
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