一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法

技术领域

本发明涉及交通需求与交通分布预测技术，具体公开一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法，属于计算、推算或计数的技术领域。

背景技术

随着我国城市群的快速发展和城际交通系统基础设施的日益完善，城际交通出行需求剧增。城际交通出行分布预测是交通规划中的关键和基础，对城际交通基础设施规模设计、通道走向规划、交通政策制定等具有重大意义。我国统筹推进国家综合立体交通网络和城市群交通一体化建设，更是对城际交通出行分布预测精度提出了更高的要求。

现有的出行分布研究主要集中在城市交通领域，而城际交通出行在出行目的、出行时间、出行方式等方面均与城市内部存在较大差异，因此难以将城市交通出行分布预测迁移应用到城际出行分布预测。然而，大多数出行分布预测模型的泛化能力较差，并且参数较多、形式复杂，难以被规划人员理解和接受。因此，在当前工程实践中，一般直接套用传统四阶段模型中的城市交通需求预测方法。但传统的四阶段法交通需求预测模型主要适用于小范围、发展较为独立的城市交通需求预测。城市群一体化发展背景下，城市间联系日益密切、城际出行规模不断增长、出行特征不断变化，出行分布预测难度越来越大，传统模型难以把握城际交通特性和出行机制差异，因而往往与预期情况存在较大误差，难以准确预测城际交通出行分布。另一方面，在城际范围内，城市群作为一个有机的整体，其空间布局存在内在关联，但城市之间的社会经济发展水平可能存在较大差异，这就需要在整体把握城际出行规律的基础上有针对性地考虑不同城市的吸引强度差异，传统模型难以实现这一要求。少量改进型城际交通出行分布预测技术考虑了城市吸引强度来预测出行分布，但都通过均一的权重因子或赋值方式来表征吸引强度，而忽略了出发城市和到达城市对于城际出行量的吸引强度差异，因此难以实现城际交通分布的准确预测。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，本发明针对城际出行特征和出行行为规律，提出一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法，解决传统交通需求预测模型难以准确预测城际交通分布的技术问题，实现有效提升城际交通分布预测精度的发明目的。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法包括以下5个步骤：

步骤1，采集研究区域内城际交通出行需求相关数据，城际交通出行需求数据包括但不限于城际历史出行数据、城市属性数据、城市空间位置数据；

步骤2，对步骤1采集的城市空间位置数据进行处理，基于机会收益准则获取研究区域内任意城市的潜在目的地序列；

步骤3，构建考虑城市吸引差异的城际交通分布预测模型；

步骤4，利用步骤1采集的城际历史出行数据、城市属性数据和步骤2获取的研究区域内任意城市的潜在目的地序列，对步骤3构建的城际交通分布预测模型进行参数标定；

步骤5，根据未来年研究区域内的城市属性数据获取未来年研究区域内任意城市的潜在目的地序列，将未来年研究区域内的城市属性数据以及未来年研究区域内任意城市的潜在目的地序列代入标定参数后的城际交通分布预测模型，获取未来年研究区域内各城市间出行量的预测值。

作为一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的进一步优化方案，步骤1采集的城际历史出行数据包括：出行时间、出发城市i、到达城市j、出发城市i到到达城市j的出行量T

作为一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的进一步优化方案，对步骤1采集的城市空间位置数据进行处理，获取研究区域内任意城市的潜在目的地序列，具体为：对于研究区域内全部N个城市中的任一城市i，基于机会收益准则将所有其他N-1个城市按照与该城市i的公路出行距离d

作为一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的进一步优化方案，步骤3构建的考虑城市吸引差异的城际交通分布预测模型为：

其中，

作为一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的进一步优化方案，步骤4对步骤3构建的城际交通分布预测模型进行参数标定的具体方法为：将步骤1采集的城际出行量T

作为一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的进一步优化方案，步骤5获取未来年研究区域内各城市间的出行量的预测值的具体方法为：输入未来年的各个城市的出行发生量和常住人口数量，利用标定的城际交通分布预测模型得到未来年的城际交通分布。具体而言，首先，将未来年各个城市的常住人口数量m

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：本发明所提城际交通分布预测方法通过构建潜在目的地序列以及差异化设置城际交通分布预测模型中的吸引权重因子，与城际交通出行内在机制和出行规律相契合，提高出行分布预测模型的可解释性，考虑城市吸引强度差异，实现对城际交通出行分布的精准预测，有效弥补传统城市交通出行分布预测技术预测城际交通出行分布误差大的缺陷，更加符合实际情况要求，便于工程实践应用。

附图说明

图1为本发明所提的一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法的流程图。

图2为本发明具体实施例的研究区域图。

图3为本发明具体实施例的城际出行量分布图。

图4为本发明具体实施例生成城市潜在目的地序列的示意图。

图5为本发明具体实施例的城际出行量的模型预测结果图。

具体实施方式

本发明公开一种考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测方法。下面结合实例和附图对本发明的技术方案作进一步详细说明。

本实例采用2023年3月6日-2023年3月26日长三角城市群27个城市的城际交通出行分布需求相关数据，方法流程图见附图1，研究区域图见图2。主要包括以下四个阶段：

步骤1、采集城际交通出行需求相关数据：城际历史出行数据包括：出行时间、出发城市i、到达城市j、出行量T

表1历史出行数据

表2城市属性数据

表3城际位置数据

步骤2、确定城市潜在目的地序列：对于研究区域内全部27个城市中的任一城市i，将所有其他26个城市按照与该城市i的公路出行距离d

表4城市潜在目的地序列(上海)

步骤3、构建考虑城市吸引强度差异的城际交通分布预测模型：

其中，

步骤4、模型参数标定：

利用步骤(1)得到的城际出行量T

完整模型如下：

模型预测值和实际值的比较，见表6所示。城际交通出行量的模型预测结果如图5所示。

为准确说明本发明所提城际交通分布预测方法的预测精度，现计算拟合优度

表6模型预测值和实际值

步骤5、预测未来年城际出行量：

输入未来年的各个城市的发生量和常住人口数量，如表7所示，利用步骤(4)标定的城际交通分布预测模型得到未来年的城际交通分布，如表8所示。

表7未来年各城市的常住人口数和出行发生量

表8未来年各个城市间的出行量

因本实施例涉及数据庞多，表1～表8仅列举了部分数据，经城际交通分布实际值与模型预测结果比较，计算得到拟合优度R

本发明的一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序运行时执行如上述城际交通分布预测方法的步骤。

以上具体实施方式及实施例是对本发明提出的技术思想的具体支持，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在本发明技术方案基础上所做的任何等同变化或等效的改动，均仍属于本发明技术方案保护的范围。