国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

拉薩市重大節(jié)日期間交通需求預測方法研究

2016-06-20 06:12宗君振黃文成
西部交通科技 2016年4期
關(guān)鍵詞:預測模型

宗君振,帥 斌,黃文成

(西南交通大學,成都 四川 610031)

拉薩市重大節(jié)日期間交通需求預測方法研究

宗君振,帥斌,黃文成

(西南交通大學,成都四川610031)

關(guān)鍵詞:交通需求預測;重大節(jié)日;四階段預測法;預測模型

0引言

拉薩作為西藏的首府,在悠久的歷史發(fā)展中形成諸多具有民族特色的節(jié)日。在這些重大節(jié)日期間,交通需求具有強聚散性和短時性等特征。如何滿足節(jié)日期間的特殊交通需求以及常規(guī)交通出行,保證節(jié)日期間交通暢通、減少對城市常規(guī)交通的影響是一個亟待解決的問題。

美國聯(lián)邦公路局于1988年將大型活動定性為特殊活動[1],之后對大型活動的交通理論研究開始發(fā)展起來。目前國外主要從兩個方面[2]入手研究大型活動期間的交通組織工作:(1)總結(jié)過去成功舉辦大型活動積累的經(jīng)驗,如Steven H.Abrams[3]對于美國芝加哥市體育活動的交通設(shè)施規(guī)劃及交通組織管理經(jīng)驗進行了總結(jié)介紹;(2)從理論方面對大型活動期間相關(guān)交通問題進行研究。Phansak Sattavhatewa等[4]在已有理論基礎(chǔ)上建立了大型活動期間的停車選擇模型;美國學者Yucheng Zhang[5]研究了大型活動對交通的影響,分析了出行時間的可靠性;Matthew G.Karlaftis等[6]針對大型活動期間的交通問題設(shè)計了決策支持系統(tǒng),并建立了公交優(yōu)化模型,這些成果被成功地應(yīng)用于2004年雅典奧運會。

國內(nèi)有關(guān)大型活動期間交通分析的研究較少,許焱等[7]對2008年北京奧運會期間的交通需求進行研究,將奧運期間的交通需求分為奧運期間的交通需求以及社會背景交通需求兩部分。洪鋒[8]以傳統(tǒng)的四階段預測法為依托,將城市的路網(wǎng)分為不同層次,并在相異層次上考慮不同時間的出行差異性,提出了大型活動期間需求預測層次性的研究方法。魏景麗[9]對大型冬季運動會需求預測及組織方法進行了研究,提出哈爾濱大冬會交通組織方案,并對方案進行了仿真評價。耿志軍[10]分別從大型活動的交通需求、交通流和交通組織管理討論了大型活動的行為特性。

本文在以往文獻研究的基礎(chǔ)上,分析拉薩重大節(jié)日特點,在傳統(tǒng)四階段預測法基礎(chǔ)上,建立新的預測模型用以研究重大節(jié)日期間的交通問題,最后以拉薩雪頓節(jié)開幕式為例對本文所提模型進行驗證。

1拉薩市重大節(jié)日期間交通特征分析

1.1拉薩節(jié)日特征

拉薩是藏傳佛教圣地,具有獨特的風俗民情、濃厚的宗教色彩,同時也是聞名中外的旅游勝地。具有悠久歷史的拉薩地區(qū)傳統(tǒng)節(jié)日作為一種文化,有著其獨特的鮮明特征[11],主要體現(xiàn)在:

(1)鮮明的宗教文化特色

西藏歷史的發(fā)展與宗教具有密切的聯(lián)系,民主改革前長期的政教合一、僧侶以及貴族專政的封建農(nóng)奴社會,使得宗教文化的影響滲透到藏族社會的各個方面,部分傳統(tǒng)節(jié)日亦帶有濃厚的宗教色彩。

(2)典型的農(nóng)牧文化并存的特點

拉薩是一個半農(nóng)半牧,農(nóng)牧經(jīng)濟相結(jié)合的地區(qū),其節(jié)日以農(nóng)牧文化共存的形式呈現(xiàn)。諸如農(nóng)事性的春耕節(jié)、牧事性的賽馬節(jié)等。

(3)單一性向綜合性的轉(zhuǎn)變

伴隨著歷史的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)節(jié)日也被不斷注入新的內(nèi)涵。諸如拉薩望果節(jié),其早期主要是祭祀與農(nóng)事有關(guān)的土地神,現(xiàn)在則演變成一個綜合性的節(jié)日,除原有的活動事宜外,還加入了諸如射箭、騎馬篝火晚會等眾多民眾參與的活動。

(4)參與人員的豐富性

隨著藏區(qū)逐漸走向世界,拉薩吸引著愈來愈多的國內(nèi)外游客,傳統(tǒng)重要節(jié)日參與者的構(gòu)成不斷豐富,參與者不僅有本市及周邊農(nóng)牧區(qū)的居民,還有海內(nèi)外的大量游客。

1.2拉薩節(jié)日期間交通特征

拉薩傳統(tǒng)節(jié)日具有的鮮明特征,使得節(jié)日期間的交通流不僅具有常規(guī)的交通特征,同時還具有一定特色的交通特征,其交通特征主要體現(xiàn)在:

(1)節(jié)日活動的時空確定性

節(jié)日的時空確定性,使交通流呈現(xiàn)“多源單匯”“單源多匯”性,在一定的時間內(nèi),與活動地點相連接的道路及周邊區(qū)域的交通聚散量呈現(xiàn)超高峰值,與其它或相反線路交通流呈現(xiàn)出極大的不均衡性,導致供需矛盾的加大。

(2)參與人員的強層次性

拉薩重大節(jié)日舉辦期間一般有政府官員、具有崇高地位的僧侶以及相關(guān)的VIP等參加,在一定的時空內(nèi)對交通資源的獨享或優(yōu)先,導致其他參與者的交通出行需求受到制約。

(3)高可靠性

節(jié)日舉辦特定的時間、地點,對舉辦點周邊交通網(wǎng)絡(luò)及通行能力可靠性、參與者出行可靠性等提出了更高的要求。

(4)安全問題突出

客流的強聚散性、巨大的社會影響力等,使得節(jié)日期間的安全問題尤為突出,拉薩特殊的歷史背景,使得安全問題務(wù)必處于首要的地位,尤其是要防范具有針對性的恐怖襲擊等事件。

(5)農(nóng)牧區(qū)教育水平落后

對于農(nóng)牧區(qū)居民而言,落后的教育,導致其文化程度相對較低,對于交通信息的獲取渠道較為單一,上公交車的擁擠現(xiàn)象等等,都會導致公交運營的效率低下,并且公交司機在遵守公交運營制度方面也存在欠缺。

由于以上拉薩節(jié)日文化的鮮明特點,以及節(jié)日期間的交通特征,使得節(jié)日期間的交通需求呈現(xiàn)出突出的時空矛盾性,而參與人員的強層次性,又使得高可靠、高安全性成為必然要求,這就給交通組織管理帶來一定的復雜性和艱巨性。

2改進的四階段交通需求預測法

常規(guī)意義上的交通需求預測是針對城市中相對穩(wěn)定的交通流的,而重大節(jié)日期間交通需求具有總量大、強聚散性和短時性等特點,特定時間內(nèi)交通需求較大。已有文獻對觀眾的不同特性研究較少,如魏景麗[9]在研究中單純地將活動參與者分為觀眾和非觀眾,未考慮觀眾的不同特性。本文以解決交通需求預測的傳統(tǒng)四階段預測法為基礎(chǔ),探討拉薩重大節(jié)日期間交通需求的預測方法。

2.1交通生成階段

傳統(tǒng)的四階段預測法,預測模型主要有增長系數(shù)法、回歸模型法等,增長系數(shù)模型較為簡單,但是增長系數(shù)難以確定,并且影響因素較多,回歸模型考慮的因素只能是連續(xù)變量和定量指標,對于非定量指標則無法考慮。通常情況下重大節(jié)日活動的舉辦,都具有指定的舉辦場所及容納量,這時的交通生成就可以根據(jù)舉辦場所容納量及到達率來確定。

A=G=Nβ+N1α1+N2α2

(1)

式中:A——舉辦場所實際交通吸引量;

G——舉辦場所實際交通生成量;

N——舉辦場所非觀眾數(shù),如演出人員、官員、組織者及服務(wù)人員等;

N1——本地觀眾數(shù);

N2——外地觀眾數(shù);

α1——本地觀眾預測上座率;

α2——外地觀眾預測上座率;

β——非觀眾到達率。

2.2交通分布階段

節(jié)假日舉辦場所形成的交通吸引是一個“多源單匯”的過程,其交通分布就是將所吸引的交通量分布到各個交通“源”點。本地觀眾主要分布于拉薩的各個交通區(qū)i,外地觀眾及非觀眾則主要分布于拉薩各賓館。本文假定觀眾的交通分布與各交通區(qū)的人口數(shù)成正比,則各交通區(qū)交通分布如下式:

Di=N1α1·γi+N2α2·θi+Nβ·θi

(2)

式中:Di——i交通區(qū)的分布量;

N1α1——舉辦場所實際本地觀眾數(shù);

N2α2——舉辦場所實際外地觀眾數(shù);

Nβ——舉辦場所實際非觀眾數(shù);

γi——i交通區(qū)人口比例;

θi——i交通區(qū)賓館分布比例。

2.3交通方式劃分

節(jié)假日活動舉辦期間,政府官員、媒體以及活動舉辦方主要以專車出行。本地觀眾的出行方式可分為公交、私人汽車,距離較近的觀眾可選擇步行或騎行,游客則主要以公交、出租車為主。由于各民族不同文化特點,對于交通的需求會呈現(xiàn)一定的相異性,藏佛教信徒圍繞某一特定路線行走、祈禱的轉(zhuǎn)經(jīng)活動,對交通需求預測會造成一定的影響,為達到預測的合理性,本文在方式劃分模型中,引入群體選擇出行方式的比例?;顒訁⑴c人員采用出行方式的比例、出行方式的共乘率,以及各群體采用不同交通工具的比例可通過調(diào)查得知,從而各交通區(qū)采用某一出行方式的交通流量如下。

Pi=Di·bj·gj·lj(i=1,2,3,…n)

(3)

式中:Pi——i交通區(qū)l群體乘坐第j種出行方式出行量(pcu);

bj——第j種出行方式的出行概率;

gj——第j種出行方式的共乘率;

lj——l群體乘坐第j種出行方式的比例;

Mj——出行方式j(luò)的出行總量;

Qj——l群體乘坐第j種出行方式的總量。

2.4交通分配階段

重大節(jié)日活動舉辦期間交通與常規(guī)交通有所不同,由于信息無法及時獲取,出行者對臨時交通管制情況缺乏了解,有一定的非平衡特性,結(jié)合節(jié)假日期間“多源單匯”的網(wǎng)絡(luò)出行特性,建立基于道路阻抗及交叉口轉(zhuǎn)向比例的交通分配模型:

(4)

式中:Xi——i交通區(qū)交通流量在交叉口的分配矩陣;

xij——i交通區(qū)交通流量在交叉口的j種轉(zhuǎn)向方式量,1、2、3分別代表左、直、右(pcu);

Vi——i交通區(qū)產(chǎn)生的當量小汽車量(pcu);

Ri——i交通區(qū)道路阻抗及交叉口轉(zhuǎn)向比例的矩陣;

Wi——i交通區(qū)路段上的阻抗和節(jié)點處的阻抗的權(quán)重矩陣。

各交通區(qū)流量在活動場所周邊區(qū)域的分配與交通阻抗(走行時間)比例成反比關(guān)系,與交叉口轉(zhuǎn)向比例成正比關(guān)系。

3案例分析

本文以拉薩雪頓節(jié)開幕式為例,設(shè)定開幕式在布達拉宮廣場舉辦,因調(diào)查數(shù)據(jù)的原因,僅計算交通生成及分布階段。舉辦開幕式的布達拉宮廣場周邊地理簡化交通圖如圖1所示,其中5表示布達拉宮廣場,為交通吸引點,1表示北京中路,2表示金珠東路,3表示德吉路,4表示康昂多南路。

圖1 簡化交通圖

(1)交通生成預測。據(jù)拉薩晚報報道,2015年雪頓節(jié)開幕式吸引近5 000人觀看,本文根據(jù)歷史數(shù)據(jù),設(shè)定觀眾容納量為5 000人,本地觀眾數(shù)為3 000人,外地觀眾為1 500人,非觀眾為500人,預測到達率分別為80%、90%、95%。開幕式交通吸引量按式(1)計算,結(jié)果見表1:

表1 開幕式交通生成量表(人)

通過公式(1)就可以計算出本地觀眾、外地觀眾以及非觀眾的實際到達人數(shù),實際到達人數(shù)對合理地進行交通規(guī)劃具有重要的意義。

(2)交通分布預測,通過調(diào)查得出各交通區(qū)人口比例以及賓館分布比例,各交通區(qū)的交通分布量按式(2)計算,結(jié)果見表2。

表2 各交通區(qū)分布量表(人)

在模型驗證中,本文依據(jù)觀眾的不同特征,將觀眾分為本地觀眾、外地觀眾以及非觀眾,整理分析歷史統(tǒng)計資料,得出各類參與者的到達率,結(jié)合模型算法可以得出實際的交通生成量。通過調(diào)查能夠得出各交通區(qū)人口以及賓館比例,進而結(jié)合模型得出各交通區(qū)的分布量。

根據(jù)觀眾的不同特征進行分類,能最大限度地結(jié)合其特征進行合理預測,避免由于不同類別參與者所造成的偏差,如外地觀眾主要分布于各賓館,若籠統(tǒng)地按照觀眾進行劃分,則會造成交通分布的極大不合理性,亦會影響交通方式及分配的準確性。

4結(jié)語

由于拉薩特殊的歷史背景,以及大量游客的涌入,拉薩的城市交通系統(tǒng)面臨嚴峻的挑戰(zhàn),對拉薩節(jié)日交通需求進行預測具有重要的現(xiàn)實意義。本文結(jié)合拉薩傳統(tǒng)節(jié)日,對其節(jié)日交通特征進行研究,進而結(jié)合傳統(tǒng)的四階段預測法,建立新的預測方法模型。本文預測模型結(jié)合拉薩節(jié)日期間的交通特征,引入不同群體的出行方式比例,模型具有一定的可靠性,對于拉薩節(jié)日期間的交通組織管理具有積極作用。

節(jié)日期間的人員構(gòu)成復雜,應(yīng)進一步深入研究各群體的交通出行方式在選擇上的偏好,保證出行交通安全。同時為了預測結(jié)果更為準確,應(yīng)考慮使用一定的手段進行完善,如仿真等。本文針對活動場所周邊區(qū)域進行研究,具有局域的片面性,進一步的研究可擴大調(diào)查范圍。

參考文獻

[1]Corbin,J.Strategies to improve Management of Travel for All Planned Special Events in a Region[J].82nd Annual Meeting of the transportation Research Board,Washington D.C,2003:12-16.

[2]趙躍萍.大型活動事件下的城市交通需求預測方法研究[D].武漢:武漢理工大學,2008.

[3]Steven H.Abrams.Moving Crowds in Chicago:Baseball and the 4th of July[J].Transportation Research Record,Washington D.C,2000(1735):53-58.

[4]Phansak Sattayhatewa,Robert L.Smith.Development of Parking Choice Models for Special Events[J].Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board,2003(1858):31-38.

[5]Yucheng Zhang.Modeling Traffic Impact under Special Events[D].University of Akron,2003.

[6]Matthew G.K,Konstantinos Kepaptsoglou,Anthony Stathopoulos.A Decision Support System for Special Events Public Transport Network Planning[Z].The Case of the Athens 2004 Summer Olympics,TRB Annual Meeting CD-ROM,2004.

[7]許焱,榮建,劉小明,等.2008年北京奧運會交通需求預測[J].北京工業(yè)大學學報,2003(3):315-319.

[8]洪鋒.大型活動期間交通需求預測方法研究[D].北京:北京工業(yè)大學,2004.

[9]魏景麗.大型冬季運動會交通需求預測與組織方法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學,2007.

[10]耿志軍.大型活動交通需求預測及其交通組織管理方法研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學,2007.

[11]旺宗,扎西羅布,蔡秀清,等.淺析拉薩地區(qū)節(jié)日的分類與特點[J].西藏大學學報(社會科學版),2008(4):72-77.

摘要:文章在總結(jié)國內(nèi)外重大節(jié)日期間交通需求預測研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,分析拉薩重大節(jié)日期間的交通特點,并基于傳統(tǒng)四階段法建立新的預測模型,同時以拉薩雪頓節(jié)為例對該模型進行驗證。結(jié)果表明:新的方法能夠合理預測拉薩節(jié)日期間的客流,為拉薩市節(jié)假日期間的交通管理提供理論支持。

Studies on Traffic Demand Forecasting Method during Major Holidays in Lhasa

ZONG Jun-zhen,SHUAI Bin,HUANG Wen-cheng

(Southwest Jiaotong University,Chengdu,Sichuan,610031)

Abstract:Based on summarizing the present domestic and foreign traffic demand forecast research sit-uation during major holidays,this article analyzed the traffic characteristics of Lhasa during major holidays,established new forecasting model based on the traditional four-stage method,and verified this model with Lhasa Shoton Festival as the example.The results showed that the new method can reason-ably predict the passenger traffic in Lhasa during the holiday season,thereby providing the theoretical support for traffic management in Lhasa during the holidays.

Keywords:Traffic demand forecast;Major holidays;Four-stage prediction method;Prediction model

作者簡介

中圖分類號:U491.1+4

文獻標識碼:A

DOI:10.13282/j.cnki.wccst.2016.04.025

文章編號:1673-4874(2016)04-0092-04

收稿日期:2016-03-27

宗君振(1992—),碩士研究生,研究方向:交通運輸規(guī)劃與管理;

帥斌(1967—),博士生導師,研究方向:交通運輸與物流;

黃文成(1992—),碩士研究生,研究方向:交通運輸規(guī)劃與管理。

猜你喜歡
預測模型
基于矩陣理論下的高校教師人員流動趨勢預測
基于支持向量回歸的臺灣旅游短期客流量預測模型研究
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市房價預測研究
中國石化J分公司油氣開發(fā)投資分析與預測模型研究
基于IOWHA法的物流需求組合改善與預測模型構(gòu)建
基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GDP預測
區(qū)域環(huán)境質(zhì)量全局評價預測模型及運用
組合預測法在汽車預測中的應(yīng)用
基于預測模型加擾動控制的最大功率點跟蹤研究
我國上市公司財務(wù)困境預測研究
景谷| 繁昌县| 昭通市| 南木林县| 克拉玛依市| 同德县| 内江市| 突泉县| 岑溪市| 三河市| 嵊州市| 绥阳县| 乌恰县| 丹东市| 黄山市| 常山县| 安阳市| 宜城市| 宜宾县| 宜良县| 汤阴县| 吕梁市| 石柱| 南华县| 漯河市| 平阳县| 昌吉市| 卢氏县| 故城县| 黄陵县| 遵义县| 嘉定区| 盐边县| 顺平县| 宁德市| 兴宁市| 甘肃省| 芒康县| 南充市| 岐山县| 乡城县|