第七章交通方式划分第一节概述交通方式划分的建模思路有两种：一是在假设历史变化情况将来继续延续下去的前提下，研究交通需求的变化；二是从城市规划角度，为实现所期望的交通方式划分，如何改扩建各种交通设施引导出行，及如何制定交通管理规则等。新交通方式的交通需求预测问题属于后者。本章讲述几种常用的交通方式划分模型，包括划分率曲线模型、出行端点模型、出行转换模型和非集计模型。交通方式：城际间：铁路、公路、航空、水运、管道；城市范围：轨道（地铁、轻轨、独轨等）、水运、道路（行人、非机动车、摩托车、出租、公共电汽车、客车、货车）。交通特性的影响主要是在一次的固有特性中，对方式选择影响的部分。1．出行目的上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。业务出行：因需要在多客户处停留，装卸货物等，所以汽车利用率高、公共交通利用率低。自由出行：汽车(出租)利用率高。2．出行时间和出行距离步行<3km自行车<5km摩托车<8km公共汽车<300km轿车<500km货车<500km铁路500-1000km、低附加值货物飞机>1000km、高附加值货物水运(内河)短途、捷径、观光水运(近海、远洋)旅游、散货、低附加值货物。各种交通方式的合理出行3．费用4．舒适性5.安全性6.准时性7.换乘次数和候车时间1.职业、性别、年龄、收入职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否……。业务员、推销员汽车使用率高，20~40岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。2.家庭属性单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。3.地区特性人口规模、交通设施水平、地形、气候等。城市规模大交通设施水平高公共汽车利用率高人口密度、规模、交通设施水平、地形、气候等。密度高公共交通利用率高。城市规模大交通设施水平高公共汽车利用率高山川、河流多汽车、公共汽车利用率高雨天、雪天公共交通方式利用率高停车设施舒适性和便利性。公共交通划分率四.出行时间特性第三节交通方式选择的程序及划分率经验模型（1）多元选择法（Multi-ChoiceMethod）（2）二元选择法(BinaryChoiceMethod)全交通方式全交通方式二.交通方式划分率模型2.出行端点模型式中－区j的出行吸引量；－OD交通i、j的所要时间；n－小区数；γ－系数。3.TI模型4.径路模型一、集计分析与非集计分析二、非集计分析的概念三、Logit模型三、Logit模型四、Probit模型固定效益可由行驶时间、费用等的方案特性，以及年龄、职业等的个人属性表示。假设e(k)服从某种概率分布。由于随机效益是个人在选择时所具有的感觉上的评价值，从而有时也称为知觉效益。当随机效益U(k)比其他任何方案大时，方案k被选择，因此，方案k的选择概率p(k)可由下式表示。(7-3)式中K--方案集。将(7-1)式代入(7-2)式，可得式。(7-3)式中，F(x)–概率分布函数；fk(x)-概率变量x=e(k)的概率密度函数。上式的含义是:首先，假设e(k)固定，求方案j相对应的e(j)的同时概率分布函数值；其次，e(k)概率变化时，与其概率密度相乘，再进行积分。上式中，如假设随机项e(k)服从于平均值为0，具有有限的方差协方差矩阵的多变量正态分布MVN(Multi-varianceNormalDistribution)，可得到Probit模型。上式中，如假设随机项e(k)服从于平均值为0，具有有限的方差协方差矩阵的多变量正态分布MVN(Multi-varianceNormalDistribution)，可得到Probit模型。