TransCAD交通规划实验

主要介绍用交通规划软件进行交通四阶段法的预测和交通分配

（一）TransCAD交通规划实验

1 确定2005基础年网络

生成Miasma基础地图，在Trans CAD界面上打开MB2005.DBD和TAZ.DBD,打开时选择相应文件的文件类型。

设置Highways/Streets层为当前层，打开Automatic Labels,选择field中的User ident用名字标签每条道路

设置Highways/Streets层为当前层，在MAP—>layers—>style—>中改变道路的颜色和风格，隐藏道路、增加或删除层等，在Automatic Lables对话框中可以标签相应图层，如道路名称、形心等；

设置TAZ层为当前层，打开Automatic Labels,选择field中的ID，用ID标签每个TAZ。

设置TAZ为当前层，打开dataview,按照要求更新TAZ。

用公式表示属性，按照实验指导书上的步骤建立公式，填入AB_TRAVEL_TIM E和 BA_TRAVEL_TIME字段中的数值。通过公式，我们可以指定一条道路的属性，如指定一条连线为单向线

通过打开TOOLS里面的toolbox,我们可以画新区域。点击添加按钮，画出需要的

区域，双击确定，点击保存，在map editing 里我们可以删除和增加连线，具体步骤见实验指导。

设置Highways/Streets层为当前层，打开Color Theme,打开Styles,按照实验

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要求修改改地图的颜色、主题，得到的地图文件如下图：

2 开发基础年交通网络及SKIMS

目的是生成一个Trans CAD交通网络文件，以方便交通分析。具体步骤如下：

单击Networks/Paths/Create,在Entire line layer条件生成连线，从H_DIST中取得长度数据，在Optional fields下选择所有link属性。保存为。

设置Nodes层为当前层,按照实验步骤建立一个选择集，选择1-6小区。 查找Skim树：确定Nodes层为当前层，是活动网络。按实验说明书步骤所述建立矩阵文件time.mtx。

添加区内阻抗：取每一行的两个最小值的平均值的一半作为区内时间（对角线单元）。手动输入算得的数。得到如下矩阵：

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3交通生成

3.1 交通发生与吸引模型

在该实验中，我们主要使用回归分析法，通常有两种：第一种使用集计到区域级别的数据，以区域的户均出行数为因变量，以平均区域特征为自变量。第二种使用家庭级别或个人级别的个体数据，一每个家庭或个人的出行量为因变量，以家庭或个人的特征为自变量。

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3.2 测定HBO出行产生模型

使用回归分析的方法来估计建立Miasma Beach出行产生与吸引模型；因变量是小区的产生与吸引数。自变量是统计人口，每个TAZ中统计人口数包含在TAZ地图文件里。打开TAZ地图文件，然后单击New Dataview钮去打开dataview。根据ID的升序对自变量数据表排序。

输入准备数据。按照说明书中的步骤，进行回归分析，生成HBW产生与吸引模型结果如下：

Field Name Mean Std Dev Area 2.39723 0.794657 POP 2500.00 1667.63 [HBO/P] 5000.00 2538.50 Dependent field is [HBO/P]

Source df SS Mean SS F Ratio Model 2 2.38362e+007 1.19181e+007 4.26468 Error 3 8.38382e+006 2.79461e+006 Total 5 3.22200e+007

R Squared = 0.7398 Adj R Squared = 0.5663

Field Name Estimate Std. Error t stat CONSTANT 2569.80

Area -353.631 943.487 -0.374813 POP 1.31117 0.449589 2.91638 Execution Time was 00:00:00.046

-----------------------------------------------------------------------

Starting Procedure Linear Model Estimation with Regression Model on December 13, 2008 (07:50 PM) Regression Model of [HBO/P] for TAZ (Selection) Field Name Mean Std Dev Area 2.39723 0.794657 POP 2500.00 1667.63 HINC 28433.3 17043.1 [HBO/P] 5000.00 2538.50 Dependent field is [HBO/P]

Source df SS Mean SS F Ratio Model 3 3.01064e+007 1.00355e+007 9.49600 Error 2 2.11362e+006 1.05681e+006 Total 5 3.22200e+007

R Squared = 0.9344 Adj R Squared = 0.8360

Field Name Estimate Std. Error t stat CONSTANT 2133.73

Area -590.111 588.262 -1.00314 POP 0.648090 0.387999 1.67034

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HINC 0.0935761 0.0384169 2.43580 Execution Time was 00:00:00.030

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Starting Procedure Linear Model Estimation with Regression Model on December 13, 2008 (08:01 PM) Regression Model of [HBO/A] for TAZ (Selection) -----------------------------------------------------------------------

Starting Procedure Linear Model Estimation with Regression Model on December 13, 2008 (08:03 PM) Regression Model of [HBO/A] for TAZ (Selection) Field Name Mean Std Dev EIND 333.333 504.645 ERET 225.000 136.015 EOTH 550.000 495.984 [HBO/A] 5000.00 2786.40 Dependent field is [HBO/A]

Source df SS Mean SS F Ratio Model 3 3.85335e+007 1.28445e+007 89.6777 Error 2 286459. 143230. Total 5 3.88200e+007

R Squared = 0.9926 Adj R Squared = 0.9816

Field Name Estimate Std. Error t stat CONSTANT -20.5320

EIND -0.244304 0.405115 -0.603047 ERET 18.3969 1.50601 12.2157 EOTH 1.75029 0.342185 5.11505 Execution Time was 00:00:00.046

-----------------------------------------------------------------------

Starting Procedure Linear Model Estimation with Regression Model on December 13, 2008 (08:17 PM) Regression Model of [HBW/P] for TAZ (Selection) Field Name Mean Std Dev POP 2500.00 1667.63 CARS …… 此处隐藏：3346字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……