最新的交通建模过程中的路阻函数研究
【摘 要】路阻函数贯穿于交通建模的出行分布、方式选择和交通分配多个阶段，函数参数的确定需要结合建模方法、建模精度以及参数调用等多方面综合考虑，是影响模型计算精度的关键参数，本文结合交通模型软件的处理方式，研究路阻函数型式、调查、标定和校验方法，并得到了符合济南市出行规律的路阻函数值。
【关键词】交通建模；路阻函数；参数标定
1 路阻函数的作用
路阻函数包括路段和节点两部分。
路段流量延误函数，用于反映不同等级道路随着路段车流量增加，行程时间延误的增长规律。
节点的控制延误及转向排队延误是行程时间延误中重要部分，是城市模型有别于公路模型的主要区别。在出行时间中，节点的延误占有一定比重，特别是当节点拥挤或阻塞时，节点延误可能会远远超过路段行驶时间，因此必须对路阻函数进行节点延误的修正。当转向在网络的连线之间发生时，大部分规划软件程序允许用户应用限制规则、处罚和延迟等。
2 路阻函数的模型使用阶段
出行分布阶段常用的重力模型方法被吸引来的交通量是与小区之间的距离有关。吸引力随着出行时间降低的'变化趋势的规律，一方面与出行的目的有关，另一方面与出行的方式有关。描述这种趋势的就是阻力函数。
方式选择阶段常用的Logit模型方法，基于出行距离、车辆拥有条件、出行费用、出行时间、舒适度、可达性等条件。不同方式的延误时间，影响方式之间的竞争关系。
交通分配阶段流量延误函数是影响车辆随着路段分配流量增加选择路径的主要依据。依据查询道路网的最短行程时间判断出行路径的选择。
3 节点路段化延误函数构建
在交通分配模型中，采用的路段流量延误函数模型有BPR函数、Akcelik函数、锥形拥堵函数以及IITRP函数。
交通模型中通过在节点进口道添加延误函数的查询索引，将节点处的控制延误和停车延误引入到交通分配中。节点流量延误函数的形式一般分为两种：一种是根据城市交通调查统计的按照相交道路等级分类的节点平均延误（分级式节点延误），以表格的形式存储；另一种是根据调查数据统计回归得到的节点流量延误函数（联动式节点延误），以函数方程的形式存储。
基于对模型精度、数据处理难易程度、后期维护的考虑，构建延误函数型式如下式。其中路段延误参考BPR函数型式，交叉口延误则按照分段函数的型式。
d―总的延误时间；
D―路段流量延误；
I―节点转向延误；
Ti―路段零流时间；
αβ―参数值；
x―路段流量；
i―分类分转向延误调查数值。
4 调查及参数标定
4.1 调查方法
路段车辆延误调查的方法主要有跟车法、观测法、路段调查法等几种，根据构建的延误函数型式，路段延误与节点延误分开计算，因此路段延误采用路段调查法。
调查节点延误的方法主要有停车时间法和行程时间法，根据构建的延误函数型式，节点延误满足与相交道路等级相关的控制延误和停车延误即满足要求，因此调查采用停车时间法。
4.2 参数标定
通过对交通流规律的定性判断，可以得出两条基本结论：
（1）在同样的道路负荷度下，单位长度高等级道路上的行驶时间短，这种差异性在负荷度越大的情况下越明显。
（2）T=f（V/C）的函数曲线形状向上弯曲，在BPR函数中的数学条件可以描述为β>1。
本文结合实际工作，提出了微观拟合、宏观校核的两层次参数标定方法，宏观层次的工作主要是参数的校核，利用微观层次拟合的特性参数进行交通分配计算，得出城市的机动车出行宏观指标如平均出行时耗、出行距离以及总体交通负荷度状况等等，通过对宏观指标的校核来调整微观参数的选取。
在参数标定工作流程中以下三个环节是整个工作的重点和难点：
（1）调查数据准确度的保证；
（2）微观层次参数标定；
（3）宏观层次模型参数的校核。
5 软件平台处理方式
在交通规划软件TransCAD中，节点延误以定义全局的转向惩罚的形式给出，为确定值。在交通规划软件Emme中，节点延误根据具体节点调用的延误函数计算延误值，延误函数的形式可以是分级式，也可以是联动式；同时可以相交道路等级的不同进行较为细致的分级。
6 济南市参数标定及校验
（1）路段延误函数
经过对调查数据的观测处理，得到了近350个路段流量数据和1600个道路瞬时车速数据。根据奇异数据排除原则，将奇异数据排查以后，共得到1800条数据，利用这些数据进行数学拟合以标定模型参数。
标定基本思路如下：
令 ， ，根据BPR函数的形式可以得到：
其中，V―路段机动车流量；
C―路段机动车通行能力；
T―路段机动车行驶时间；
T0―路段机动车自由行驶时间。
根据调查数据分析及国内外参数值得参考，最终结合济南市实际道路情况，建立7个BPR函数。
图2不同等级道路BPR函数曲线拟合图
（2）节点延误
图3 交叉口延误测算汇总
经过对调查数据的处理分析，最终得到各登记道路节点各转向延误时间。
（3）参数校验
分布检验
在出行分布校核中，判断模型标定参数的精度，通常采用卡方检验。即需要检查模型得到的出行距离分布曲线与实际调查得到的出行距离曲线之间的一致性，得到的卡方值与临界值进行比较，卡方值越小，说明模型标定的结果越符合实际情况。
运用该方法对济南市的出行分布模型进行校核，可以看出，现状出行分布模型计算出的出行量与实际调查所得到的出行量拟合较好。
分配检验
小客车分配路段流量与路段核查线调查小客气流量对比R2值为0.97，达到了拟合现状小客车流量的精度要求。
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