成都地铁规划的优化模型终稿.docx
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1、二、问题重述和分析2.1问题重述作为有着几千年历史的古城成都,受老城市格局的影响道路资源极其有限,再加上成都市又是一个旅游休闲城市,周边旅游景点非常多,市民对出行的交通方便迫切的需要。在这样的背景下,成都市于2003年向国家申报了地铁建设项目,从成都市整体线网规划来看,成都地铁由七条线组成,共计275公里,目标是能每天运送656万人,1号线现已正式投入营运。地铁的通车对方便人们的出行和生活起了巨大的作用。事实上,地铁规划的合理性及与城市现代化建设规划密切关联,优化地铁规划及建设对一个城市交通、文化、体育以及促进经济均衡发展等方面都会起到重要的作用。已知成都市地铁的最新规划图,通过查找资料,确定
2、出你认为的与一个城市的地铁规划有关的各种因素,如建设成本、长期效益、人口密度、工业发展、环境保护、产业布局等。在充分了解成都各区县(特别是我校周边)的城市建设现状及长远发展规划的基础上,对成都市地铁规划进行研究,提出改进意见。并根据你的分析,向有关部门提交一份建议报告。2.2问题分析地铁规划的合理性研究问题实为在节约建设成本、让居民出行的便利最大化、覆盖市区面积最广的基础上,选择出理想的地铁站点和地铁线路。其核心在将地铁规划这一大问题逐步转化为在考虑交通客流量,对城区现有的发展和将来的规划不会造成影响的因素下,选择理想的地铁站点和地铁线路。为了使复杂问题简单化,我们可以从“点-线-面”这个概念
3、出发层层深入考虑地铁的合理规划。首先,在衡量地铁规划合理与否时,我们考虑交通客流量这一关键因素,因为建设地铁的最终目标就是为了舒缓客流量,方便居民的出行。我们可以通过RP和SP调查问卷的形式,采集成都地铁一号线路附近(主要考虑文殊院站区)的交通现状数据、调查了人们对地铁的看法。并在这些数据的基础上根据四阶段法思想对交通客流量进行预测,聚类分析法预测该交通小区的生成及吸引的交通量,用重力模型法预测了该交通小区交通量的分布。从而使建立的模型具有高适用性,以给以后的问题提供较准确的数据支持。接着,从“点”出发,考虑各种因素对一个地铁站点的选择的影响,其中包括站点建设成本、带动区域的经济效益、站址周边
4、环境、施工风险、区域产业布局、舒缓客流度等关键因素,根据这些因素,建立方案评价指标体系。通过层次分析法和熵权法的结合,得到综合权重,最后得到对该站点的总的评价,从而建立起地铁站点选址的模型。然后,我们从“线”的角度出发,为了求出地起始站点与目的地站点间的最佳路径,将地铁站点抽象为节点,将地铁线路抽象为连接线路各站点的有向边,构造一地铁网络有向图,用边上的权值反应影响地铁线路选择的关键因素,从而将求解最佳路径问题转化为求解图中起始节点与目的地节点间的最优路径的问题,建立基于点搜索的多目标优化模型,运用Dijkstra算法筛点求解。最后,我们进行“面”的分析。首先从各方面分析主城区交通需求,然后经
5、过“面”、“点”、“线”的层次分析,通过宏观层次的定性论证,用面点线多模块网络层次分析法规划了五个快速轨道交通线网预选方案,画出各预选方案的规划图。通过以上模型的建立,我们针对电子科技大学周边即郫县进行模型的检验,得到一系列的优化数据。三、 名词解释1、RP调查:对实际行动进行的调查2、SP调查:为了获得“人们对假定条件下的方案所表现出来的主观偏好”而进行的实际调查。3、千步效应:有实际调查可知靠近地铁站500米以内居住的居民,步行到地铁站的时间只需要1-5分钟,步伐大约1000步,而对于都市居民来说,这是一个最佳的步行时间的搭乘方式。4、交通小区:以交通量为研究对象的区域。5、远景年:未来几
6、年。四、 基本假设1、在问卷调查时,考虑地铁一号线作为一种新型交通方式加入到现有的交通方式中去。其各种属性与未建的地铁其他线路一样待定。2、一定时期内出行率是稳定的;家庭规模的变化很小;收入与车辆拥有量总是增长的;每种类型内的家庭数量,可用相应于该家庭收入、车辆拥有量和家庭结构等资料所导出的数学分布方法来估计;3、交通小区i、j之间的分布交通量,与小区i的产生交通量及小区j的吸引交通量成正比,而与两小区间的距离成反比。4、由于各区中的地铁备选站点相距很近,假设选定的同一区中的地铁备选站点地理环境,客流量,地下设置等情况均相似,只考虑路径长短的影响。五、 建模前准备5.1数据准备1、 地铁一号线
7、的运营时间表2、 地铁建设的成本估计3、 地铁一号线的日均客流量,部分站点的日均客流量4、 成都地铁一号线路附近(主要考虑文殊院站区)的交通现状数据。5、 调查了人们对地铁的看法(见附件1)5.2前期资料准备1、 各个区县的建设现状及长远发展规划(见附件2)2、 各个地铁线路所通过的站点(见附件4)六、 模型建立和求解6.1模型一:交通客流量预测模型我们通过RP和SP调查问卷的形式,采集了成都地铁一号线路附近的交通现状数据、调查了一号线路附近人们对交通方式、票价等的选择。并在这些数据的基础上用四阶段法对交通客流量进行预测。6.1.1符号说明:i交通小区出行产生量;:i交通小区出行吸引量;:C类
8、家庭的平均出行率;:i 区内的C类家庭数6.1.2模型建立及求解(1) RP和SP问卷调查建立数据1)、RP和SP基本概念对实际行动进行的调查称为RP(Revealed Preference Survey)调查,这是传统使用的方法;与之对应的SP调查(Stated Preference Survey)是指,为了获得“人们对假定条件下的方案所表现出来的主观偏好”而进行的实际调查。表6-1-1 SP调查和RP调查各特点比较RP数据调查方法SP数据调查方法不能处理当前不存在的方案可以处理当前不存在的方案属性间的作用存在多重共线性可以将某一属性的效果和其他属性的效果分开属性、水平值及属性间的转换关系已
9、经确定可以自由设计属性、水平值及属性间的转换关系分析人员必须假定存在选择方案可以完全控制选择方案从一个回答者只能得到一个数据,需要大规模的调查可以从一个回答者得到多个数据,能用小样本进行有效统计分析变量的测量不存在误差回答只为必和实际行动一致由表1-1可知:对于交通有关数据的调查,由于现状各种交通方式之间的属性关系已经确定,因此RP调查方法处理现状交通问题,即主要用于对现状交通问题的反映与诊断上;而作为一种新型交通方式的轨道交通(地铁)加入到交通网络里,这种方案是未来式,轨道交通属性也是待定的,而SP方法可以自由设计属性、水平值,可以将各属性的效果分开来处理当前不存在的方案,因此SP调查方法和
10、数据处理可以用在对未来交通问题的预测上。2)、设计调查表分背景问题、现状调查、个人偏好调查三部分设计调查表1.对调查对象的背景问题了解;2.对已有交通现状数据的采集,即RP试验部分;3.对调查对象个人对交通各方面的偏好调查,即SP试验部分。(具体调查表见附件一)3)、进行调查问卷并统计数据我们在2011年5月14号9:3014:30乘坐成都地铁一号线,并在各个车厢及各站点进行了针对地铁一号线的调查问卷,由于时间及成本有限,共进行了500份问卷调查,完整回收456份,其中在我们研究区域内(居住地在文殊院站区内)的有267份,对应有242个家庭,结合网上对成都地铁一号线已有的调查统计整合后得到数据
11、如下: 267份数据中有242个家庭,其中低收入、无小汽车、每户3人及以下的有35户;低收入、无小汽车、每户4人及以上的有46户;中等收入、有1小汽车、每户3人及以下的有82户;中等收入、无小汽车、每户3人及以下的有64户;高收入、有2小汽车、每户3人以下的有15户;各年龄段人数分别为:20岁以下73人,2050岁141人,50岁以上53人;出行费用:14元184人,5元及以上93人;上下班时间:7:009:00上班,17:0019:00下班有155人,其余人都不上班。对调查问卷问题结果的分析:第一题选A的有425位,选B的有31位。原因是地铁非常方便、快捷、舒适。选择B的市民表示,要看价格、
12、是否顺路等来选择乘坐。第二题选A的仅30名,选B的有364名,选C的有62名,对地铁略有了解的市民占了79.8 。第三题选A的有432名,选B的仅24名,对地铁建设非常支持的市民占了94.7。原因是会对市民出行带来极大方便,缓解城市交通压力, 同时可以带动成都经济发展,这是现代化都市的重要标准,为广大市民造福。第四题:市民的建议主要包括以下内容:控制投资、保证工期、注意施工及安全;车站建设应量缩短工期,让市民提早坐上地铁;建设中更要从方便市民出行的角度考虑,减少对交通影响,少扰民;随时通报建设进程,让市民深入了解工程;科学地修建高质量工程。第五题:市民还提了很多建议,主要有: 希望地铁无论从设
13、计、施工还是管理和服务都更加人性化: 希望地铁公司在整个地铁建设和运营过程中,都能经常通报工程进展、投资状况等信息: 希望成都市民都能与地铁公司共同努力,齐心建设好成都地铁:希望地铁建设各项工作公开、公正、透明:希望制作一个集声、光、电、景等为一体的模型,直观地展示给市民: 希望地铁公司汲取国内外先进技术,高起点、高标;佳地建好这个宏大的工程: 地铁站名可以向市民征集,或向商家招标、拍卖。 希望地铁站与各大车站连接, 方便更多人坐上地铁。 希望成都地铁能有成都的特色,体现成都文化。 希望能坐上第一趟地铁。(2) 四阶段法交通量预测 图6-1-2 四阶段预测方法流程图1)、划分交通小区有实际调查
14、可知靠近地铁站500米以内居住的居民,步行到地铁站的时间只需要1-5分钟,步伐大约1000步,而对于都市居民来说,这是一个最佳的步行时间的搭乘方式。如果距离再远,步行时间拉长,那么也就谈不上便利了。以地铁站为圆心,500米作为半径画圆,在这个圆所覆盖的面积内,人口流动大、商业密集,无论从楼房、商业、交通、小型产业等一系列配套设施来看,都得到了价值资源的提高和财富的增值。因此这个圆所覆盖的土地范围,才真正享有地铁物业所带来的便捷。这种现象被称为“千步效应”。成都地铁一号线各站点由北向南依次为:升仙湖站、火车北站、人民北路站、文殊院站、骡马市站、天府广场站、锦江宾馆站、华西坝站、省体育馆站、倪家桥
15、站、桐梓林站、火车南站、高新站、金融城站、孵化园站、海洋公园站、世纪城站。共设立了十七个站点,根据站点及“千步效应”将一号线经过的区域划分为十七个交通小区。由建模前期准备可以细致得到十七具体的区域,每个区域基本上是站点为圆心,500米为半径的圆域。图6-1-3 一号线交通小区划分十七个交通小区分别为:1.升仙湖站区:该区包括升仙湖、余家院子、薛家院子、双水村、弘业药业等建筑。2.火车北站区:位于成都火车北站以南、二环路以北的火车站站前广场东侧,包括火车北站、城北客运中心、成都大酒店等建筑。3.人民北路站区:1号线站位于一环路与人民北路交叉口以南的人民北路下,呈南北向布置,小区包括铁宾饭店、成都
16、铁路局多元经营公司、荷花池、省地勘局等建筑。4.文殊院路站(文武路站)区:位于白家塘路与正府街之间的人民中路下,横穿江汉路与文武路,呈南北向布置,车站为地下两层10米岛式站台车站,站台南端设有一条存车线,车站总长446.7m。包括文殊院、成都军区机关医院创伤显微外科中心、万福桥等。次交通小区为我们单个站点建模的代表小区,位于青羊区内,其具体分布如下图。5.骡马市站区:包括成都市房管局大厦、天府丽都喜来登饭店、交通银行、外贸大厦、成都体育中心等建筑。6.天府广场站区:是1号线17个站点中规模最大的,也是全国第一大站。天府广场站总面积3.1万平方米,其中站厅2.2万平方米、站台0.7万平方米。周边
17、建筑:四川省科技馆、四川省经委、成都市人民政府、城市之心、成都百货大楼、锦城艺术宫、仁和春天百货。同理我们可以划分出其余几站为:7. 锦江宾馆站区8. 华西坝站区9. 省体育馆站区10. 倪家桥站区11. 桐梓林站区12. 火车南站站区13高新站区14. 金融城站区15. 孵化园站区16. 海洋公园站区17.世纪城站区。 图6-1-4 文殊院周边分布图图6-1-5 文殊院出口2)、通过聚类分析法进行生成交通量的预测首先我们了解到发生与吸引交通量的影响因素有:土地利用、家庭规模和人员的构成、年龄、性别、汽车保有率、自由时间、职业和工种、外出率、企业规模和性质、家庭收入等。生成交通量的预测主要包括
18、:各交通小区产生量和吸引量的预测。图6-1-6 交通发生与吸引各交通小区产生量的预测用聚类分析法建立出行生成预测的模型,基本思想是把家庭按类型分类,从而求得不同类型家庭的平均出行率。根据实际情况我们认定小汽车拥有量、家庭规模和家庭收入是决定交通发生的三个主要影响因素。根据这些变量把家庭横向分类,并且由调查数据计算每一类的平均出行生成率,预测时以将来同类型家庭的预测值乘以相应的出行率。建模过程为:1、对所有家庭进行横向分类:规定考虑家庭大小及家庭收入分为 6类(家庭成员13人低收入、中等收入、高收入;家庭成员4人及4人以上低收入、中等收入、高收入),考虑家庭拥有代步工具(小汽车、电瓶车、自行车等
19、)数分为3类(无、1辆、2辆及2辆以上)。2、把每个家庭定位到横向类别。就是对调查数据进行分类,把每个家庭归入其所述类别。3、对其所分的每一类,计算其平均出行率。用调查的每类出行发生量除以每类的家庭总数,则可分别得出每类家庭的平均出行率。4、计算各分区的出行发生。把分区每一类的家庭数乘以该类的出行发生率,并将分区中所有类别的家庭总加起来,得到出行总量。 例如:由我们所调查所得的267份问卷表对应的242个家庭的数据可知:低收入、无小汽车、每户3人35户;低收入、无小汽车、每户4人46户;中等收入、有1小汽车、每户3人82户;中等收入、无小汽车、每户3人64户;高收入、有2小汽车、每户3人15户
20、。则总出行为:=353.4+464.9+827.3+643.7+1510.0=1329.8人次/日表6-1-2 不同类别家庭的平均出行率家庭收入低收入中等收入高收入家庭规模13人4人及以上13人4人及以上13人4人及以上无代步工具3.44.93.75.03.85.11辆5.26.97.38.38.010.22辆及以上5.87.28.111.810.012.9用以上方法即可求的所有交通小区的出行产生数。各交通小区吸引量的预测 同理我们也借助聚类分析法来预测各交通小区吸引量。各交通小区吸引量的影响因素主要有职业和工种、商业布局。我们以调查所得的267份问卷表对应的242个家庭的数据为例:其在文殊院
21、站区工作的人数总数为124人,简单分位两类:基础工业和服务业,其出行吸引情况如下表。表6-1-3 出行吸引情况行业上班出行 1h 吸引次数职位数吸引原单位基础工业57202.85服务业67401.675同样的方法可以算出各交通小区各个因素(职位数、商业区数、美食街等)的吸引交通量,进而可以得出各个小区总的吸引量。(3)交通量分布预测图6-1-7 交通分布(第二阶段)用重力模型法把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间 OD 量,即 OD 矩阵,完成交通量分布的预测。表6-1-3 OD表表中,qij为以小区i为起点,小区j为终点的交通量;Oi为小区i的发生交通量;Dj为小
22、区j的吸引交通量;T为研究对象区域的生成交通量。根据牛顿的万有引力定律可知两物体间的引力与两物体的质量之积成正比,而与它们之间距离的平方成反比类推而成。因此以、分别表示i小区的出行产生量、j小区的出行吸引量以及小区i、j之间的距离,则小区i、j之间的分布交通量可以表示如下:其中为系数,当为已知时(例如通过现状OD表获得),则可以通过最小二乘法来确定。可以对上式两边取对数,得到如下线性函数:这样,只要通过线性多元回归分析即可得到系数。如果这些系数不随时间、场所而改变,则无论何时,只要一旦给定出行产生量、出行吸引量及两小区间的距离,即可利用上式求取相应的OD分布交通量。 由于收集OD表资料的困难及
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