1、3.1. 软件概述143.2. 在使用transCAD之前的准备工作143.3. 建立地理文件，划分交通小区143.4. 建立线地理文件，输入路网数据153.5. 创建小区质心，并将质心连接至路网153.6. 创立逻辑网络文件163.7. 进行OD反推16 3.7.1创建初始矩阵16 3.7.2 进行OD反推操作173.8. 发生与吸引交通量预测18 3.8.1 建立数据表，并输入数据18 3.8.2建立预测模型，估计回归模型参数19 3.8.3预测未来发生交通量20 3.8.4预测未来吸引交通量20 3.8.5将数据表文件和小区建立联系22 3.8.6平衡发生与吸引交通量22 3.8.7 画
2、出发生与吸引交通量的柱形图233.9. 出行分布量预测25 3.9.1生成小区间的出行阻抗矩阵253.9.2增长系数法273.9.3重力模型法293.10. 交通分配32 3.10.1 矩阵的索引转换32 3.10.2进行分配323.10.3作出流量分配图334. 总结与改进35四、实验心得35一、实验概述1、实验背景1.1 实验目的本实验是在交通流数据采集的基础上，指导学生完成对象区域的交通网络设计、社会经济指标、交通量的统计分析，交通需求预测、交通状态评估等任务。培养学生深入掌握交通规划的理论知识和技术方法，满足交通规划、路网设计、交通管理、智能交通等相关工程领域对学生具备交通数据采集和分
3、析、交通需求预测及分析、交通网络制作、TransCAD专业软件操作或计算机编程等基本技能和素质要求，增强学生实践动手和自主创新能力，为将来投入该领域的研究和开发奠定一定的基础。1.2 实验任务本实验由交通调查和交通规划实验两部分组成。交通调查实验的内容具体为以北京交通大学周边区域的几个典型交叉口为调查对象，进行数据采集实验，应用交通流数据采集与分析的基本原理和方法，熟悉了解RTMS的工作原理和工作模式，并获得RTMS的数据进行分析，借助调查的数据，做交通量的统计分析，并分析交通流三要素流量、速度和密度之间的关系。交通规划实验部分的具体内容为以北下关为规划区域，调查要求路段的交通量、车速等数据，
4、并借助transCAD划分规划区域的交通小区，同时进行基年的OD反推，得出小区之间的分布交通量；另一方面，借助软件中的各种模型预测将来的分布交通量并将其分配到道路网中。2、会议纪要5月26日，我们小组开了第一次实验会议。具体内容就是安排规划交通量调查实验的任务分工。我们计划在27号上午8:00-9:00在西门天桥以及29号下午3:30-4:30在东门天桥进行两次实际交通量的测量。7月1日，我们交通规划班的各位组长们开了一个短会，会议内容为安排合作测定北下关辖区各个路段的交通量。我们将辖区内各个路段分给每个小组，并统一在7月2日下午5:00-6:00进行交通量测量。7月4日，我们小组开了第三次会
5、议，内容为具体商量两个实验的内容，并给每位成员安排任务（任务分工见下）。之后，我们小组每天下午2:00都会到学生活动中心三层按照任务分工完成实验内容。3、小组分工XXXX:担任组长，负责会议组织，参与路网数据收集分析及部分报告的编写，同时负责展示ppt；XXXX：参与路网数据收集分析，任务二部分主负责transCAD软件的的使用（XXX和XXXX参与进行），以及最后报告的修改和整合参与路网数据收集分析，主要负责任务一RTMS的数据处理（XXXX和XXXX参与进行），以及任务一报告的撰写参与路网数据收集分析，主要负责任务二部分报告的撰写参与路网数据收集分析，主要负责ppt的制作和部分报告的撰写；
6、XXXXX：参与路网数据收集分析，每次小组会议的记录员。在工作中并不是分离工作，某部分的工作都是在某一成员领导、其他成员协助的工作模式下完成的。同时，我们也在最后保证了每个小组成员都完整地使用过transCAD，进行了所有的软件操作过程。二、交通量调查实验报告1、RTMS介绍1.1 RTMS概况 RTMS（Remote Traffic Microwave Sensor 远程交通微波雷达检测器）是一种用于监测交通状况的再现式雷达装置。它可以测量微波投影区域内目标的距离，通过距离来实现对多车道的静止车辆和行驶车辆的检测。 RTMS在微波束的发射方向上以2米（7英尺）为一层面分层面探测物体，RTMS
7、微波束的发射角为40度，方位角为15度。安装好以后，它向公路投影形成一个可以分为32个层面的椭圆形波束，这个椭圆的宽度取决于选择的工作方式，并因检测器安装角度和安装距离的不同稍有变化。RTMS 有两种安装设置和多种工作模式。侧向安装时, 设备安装在路旁的杆子上, 保持微波的投影与车道正交, 分层面的波束能够提供相互独立的八个探测区域, 可适应于不同道路状况。被探测车道可以被定义为一个或多个微波层面。波束覆盖区的宽度决定了探测道的长度。正向安装时, 设备安装在龙门架上, 其微波束发射方向与车辆行驶方向一致。此种设置检测器不能区分车道，因此必须通过调节好瞄准角度来使微波投影对应单一的车道。1.2
8、RTMS检测原理RTMS接收到微波投影区域内各种表面的连续不断的回波, 如人行道, 栅栏, 车辆以及树木等。在每一个微波层面内的固定物体回波信号将形成背景阈值, 如果回波信号的强度高于该微波层面的背景阈值，则表明有车辆存在。在RTMS设置时，“背景获取”可在30秒内完成。在正常使用时也会经常调节。例如，来自停止车辆的回波信号在30分钟内成为背景，检测将被终止，车道对应的输出开关将被释放。相反的, 当车辆离开时，背景阈值会很快降至初始状态，新的背景阈值在30秒内形成。最强的回波信号来自车辆的垂直表面的反射，水平表面（如车顶）将散射微波，回波信号较弱。接收到的回波信号的强弱取决于车辆的反射面，实际
9、接收信号是多重反射信号的总和。有时来自各处的信号可能不是同一相位而导致信号会低于阈值，此时短暂的低电平信号称为零信号。为避免由零信号产生的误判，RTMS对信号处理时引入一个参数“扩展延迟时间（EDT）”， 持续时间短于EDT的零信号将被忽略。 阈值和EDT是两个参数, 当操作模式选定后其默认值也就设置了。通过参数设置可以优化检测器的运行。1.3 RTMS工作性能微波雷达检测器是一个实时再现的检测器，设备适合安装在路边的立杆或横跨路面的结构上，并提供以下功能： 再现在检测区域内运动或停止的车辆 按用户所设定的数据周期（范围从10至600秒）提供交通数据，并可以通过串行通信线传输到其它设备 交通数
10、据必须和代表每一个检测车道的对线开关同步 在路边侧向模式中，8个车道中每个车道的数据必须包括以下内容：1） 车流量 2） 车道占有率3） 平均速度 4） 有4个由用户所定义的车辆长度分级 微波雷达检测器安装在横跨结构上（前方正向模式），必须监测单独一条车道并提供以下交通数据：1） 车流量、占用率、平均速度和车辆行驶方向 2） 每一车辆的速度、行驶方向和长度 3） 分级范围内的统计车流量,多达7个速度分级和7个长度分级 微波雷达检测器允许用户定义传送数据的内容 微波雷达检测器通过串行数据提供远程电源电压指示（包括电池）2、RTMS检测数据与实际测量数据的对比分析 2.1 传感器位置表2.1.1传
11、感器位置表传感器编号传感器位置车道数4001体育馆（西门）54002出版社（南门）24003学苑4号楼（东门）4004交大东校区东门 2.2 对比分析 我们小组从RTMS检测得到的数据中，筛选出5月27日上午8:00以及5月29日下午3:30的数据，并与我们实际测量得到的交通量进行对比，具体结果如下表：表2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据表图2.2.1 西门4001传感器数据与实测数据对比图表2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据表图2.2.2 东门4003传感器数据与实测数据对比图 通过对比分析，我们发现RTMS数据与实测数据是有一定的误差的，但是误差并不是很大，而且人工计数
12、时也存在误差，所以说明RTMS还是非常准确的。3、交通流三要素间关系的分析交通流三要素为交通量、交通密度和速度。其中交通量由RTMS数据中volume表示；速度用speed表示；交通密度由于与占有率成正比，故用占有率Occupancy代表交通密度，进行与另外两个变量关系的分析研究。我们小组用RTMS4001在5月27日一天的检测数据，进行三要素之间关系的研究。首先，我们先对数据进行筛选。我们认为，车速为零以及车速大于二百的数据位无效数据，并将其剔除。然后，对于同一时刻，我们将不同车道上的车速以车流量为权重进行加权平均，将不同车道上的车流密度直接进行平均。如图：表2.3.1 用Excel对数据进
13、行分类汇总最后，得到最终数据，如图：表2.3.2 用Excel得到的最终数据将得到的最终数据用matlab进行绘图。3.1 车速与车流密度间的关系图2.3.1 车速与车流密度间的关系图 由图像可以看出，当车流密度较小时，车速较快，反之，当车流密度很大时，车速较小。这与实际情况相符。3.2 车流量与车流密度间的关系图2.3.2 车流量与车流密度间的关系图在拐点之前，道路处于不拥挤状态，当车流密度变大时，车流量也会随之变大；而在拐点之后，道路处于拥挤状态，当车流量变大时，由于车辆很难进入道路，因此车流量反而随之减少。3.3 车速与车流量间的关系图2.3.3 车速与车流量间的关系图由图像可以看出，当
14、车流量增大时，车速随之减少，并且可以看出，车速大多集中在40-80 km/h之间。三、交通规划实验报告1. 北下关简介北下关街道辖区总面积6.04平方公里，在2010年全国第六次人口普查中查明北下关常住人口为15.9万人。北下关街道工委和街道办事处驻海淀区学院南路47号，位于海淀区东南部，地处中关村科技园区中心区，辖区东起京包铁路（城铁轻轨），与北太平庄街道相邻；南至长河，与西城区相邻；西起中关村南大街，与紫竹院街道相邻；北至北三环西路，与中关村街道相邻，辖区面积6.04平方公里。图3.1.1 北下关辖区内现有社区居委会35个，有蒙、满、回等22个少数民族，至2006年底户籍人口124299人
15、，外来人口3万余人。驻地区部队6个，法人单位近4000家（第一次经济普查数据）。辖区教育院校集中，有北京交通大学、中央财经大学、解放军艺术学院、北京广播电视大学等大学4所，第一零五中学、交大附中、人大附中分校等中学3所，交大附小、北下关小学、向东小学、农科附小等小学4所。辖区内一类大街2条，二类大街2条，街巷27条。右上图3.1.1是本次规划的卫星截图，规划范围为：北到学院南路，南到北京动物园，西到中关村外大街，东到地铁十三号线。2. 交通量调查在后续的预测工作中必须使用到路段断面交通量，所以我们要进行路段断面交通量的实际测量工作。由于道路繁多，工作量庞大，所以我们采取的是全班分组分工测量最后
16、汇总数据方法，采用人工计数法，获得各条道路的交通量，具体工作分组如下图3.2.1：图3.2.1 小组分工本次实测只考虑机动车，且机动车只考虑大型车（客车，大货车等）和小汽车（轿车、面包车等），通过组内分工完成各组分片的交通量的调查，并按系数进行折算，时段为2013年7月2日17:30至18:30，每次计时间隔为10min，具体计数表格如右下表3.2.1：表3.2.1 交通量调查表本小组共6名成员，分配到的测量路段为图3.2.1右下角所示的交大周边区域街道的交通量，完成后的数据经过整理折算汇总与全班同学共享。3. 交通软件tranCAD使用3.1. 软件概述TransCAD是第一个供交通专业人员
17、使用而设计的地理信息系统（GIS），用来储存，显示，管理和分析交通数据。TransCAD把GIS 和交通模型的功能组合成一个单独的平台，以提供其他软件无法与之匹敌的各种功能. TransCAD可用于任何交通模式，任何地理比例尺寸，和任何细节程度。TransCAD的特点是易学易用，其主要技术特点是：菜单驱动、直观明了的用户界面；一整套建模技术和方法；全面的二次开发和脚本宏语言；支持.NET；构建于自主开发的强大的交通地理信息系统平台之上，同时支持几乎所有的其他地理信息系统；容易从其他规划软件转换；互联网查询和发布功能。3.2. 在使用transCAD之前的准备工作图3.3.1 小区划分在使用之初
18、，考虑到在后续工作会产生大量需要存储的文件，所以事先在一个文件夹里面建立好分类的子文件夹，分别命名为area、cent、OD_base、matrix、net、street，area文件夹内存放小区地理文件，cent文件夹存放质心地理文件，OD_base文件夹存放交通流分配后的结果数据文件以及人口数据文件，matrix文件夹存放各个矩阵文件，net存放网络文件，street文件夹存放道路地理文件。在网络上找一张北下关地区的如图3.1.1所示的卫星截图。3.3建立面地理文件，划分交通小区,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
19、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，并用绘图工具画出交通小区，并对小区进行编号，划分好10个交通小区如图3.3.1所示。Area1的默认属性只有ID和area。图3.3.2 路网3.4 建立线地理文件，输入路网数据新建路网图层，创建路网图层street1。建立好路网如下图3.3.2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_T
20、ime，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下图3.3.5所示。图3.3.3 路网数据库3.5创建小区质心，并将质心连接至路网将图层置为area，在菜单栏Tools-Export，在对话框中To项选择Standard Geographic File。在Export As Centroid
21、 Point处打钩，点击OK，选择位置保存。对话框如右图3.3.4所示：图3.3.4输出小区质心之后在Map Layer中添加进刚刚保存的质心层。在Tools-Map EditingConnect将质心与路网相连，在Fill选项卡中将Node Field设置为Index。Fill with选择IDs from area layer，则质心与路网相连接了，如图3.3.4所示。选中新增的路段将Time与Capacity设为0.01与10000。这是因为新增路段是虚拟而不存在的，所以假设在这些路段上的通行时间为极小，这些路段的通行能力为无穷大。图3.3.5 将小区与路网相连3.6创建逻辑网络文件在t
22、ransCAD中，为路网创建的线类型地理文件只是一个包含了属性数据的地图，为了能在路网中进行路径分析、交通分配等，还需要在这个地理文件的基础上创建网络（networks）文件。此处的网络是指逻辑网络，它与数学中有向图的概念十分相似。点击菜单栏Networks/PathsCreat，对话框如右图3.3.6所示。在Other Link Field中选择Time、Capacity、Count。在net文件夹，存储为net1文件。为反推和后续交通流分配做准备。图3.3.6 创建网络3.7进行OD反推3.7.1创建初始矩阵这个矩阵最好是一个历史OD矩阵，如果没有创建一个除对角线为0外其他全为1的矩阵也可
23、以，它为两个目的服务：为输出OD矩阵设置尺寸，为反推OD矩阵设置原始值。所以，这个基础OD矩阵是很重要的。由于没有原始的OD表，于是建立对角线为0其他为1的初始矩阵。图3.3.7 创建一个矩阵图3.3.8 初始矩阵将图层置为area，点击菜单栏FileNew，选择Matrix，点击OK，将其命名为OD_Base，将下面的Matrix1改成ALL，保存为OD_Base在Matrix文件夹下，这样就创建了一个基础OD矩阵，在矩阵中添加元素1，并将对角线元素改为0，如图3.3.8所示。3.7.2 进行OD反推操作选择street图层，点击菜单栏Planning-OD Matrix Estimatio
24、n，在Matrix File栏选择刚刚建立的初始矩阵OD_Base，在Time，Capacity和Count栏分别选择对应的选项，方法默认为用户平衡，阻抗系数设置为默认none，Iterations为迭代次数，Convergence为收敛系数，这里均设为默认值，点击OK，如下图3.3.9。图3.3.9 OD反推确认进行反推得到的基年OD数据如下图3.3.10。图3.3.10 基年OD表3.8 发生与吸引交通量预测3.8.1 建立数据表，并输入数据我们预测发生和吸引交通量要用到线性回归的方法，求出回归系数，所以需要先建立数据表。点击File-New-Table，选择Fixed-format bi
25、nary表示固定模式的二进制，点击OK，如下图3.3.11所示。 图3.3.11 建立数据表建立数据表后，添加属性现状发生量P_BASE，现状吸引量A_BASE，现状的人口数量POP_BASE，将来人口数量POP_FUR，将来的发生量P_FUR，将来吸引量A_FUR，如下图3.3.12所示。 图 3.3.12 添加数据表属性 添加完属性之后，新建好的数据表文件为以下的形式，如图3.3.13所示。图3.3.13 数据表文件3.8.2建立预测模型，估计回归模型参数将图层置为area层，在菜单栏中选择StatisticsModel Estimation。在Independent选项卡选择自变量为基年人口数POP_BASE，加入Estimation Fileds。在Dependent选项卡中选择因变量为基年发生交通量P_BASE，点击OK保存模型，命名为Pro，则完成对发生量的模型估计。同理，重复上部分内容，在Dependent选项卡中选择因变量为基年吸引交通量A_BASE，点击OK保存，命名为Att，则完成对吸引量的模型估计。图3.3.14 建立预测模型3.8.3预测未来发生交通量运用模型对未来的发生交通量进行预测。也可以运用原单位法来预测未来的交通量。点击菜单栏StatisticsModel Evaluation。打开之前保存的发生预测模型，出现For
