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1、第四小组交通流量调查与交通规划课程设计2012-07-09交通规划实践报告指导教师： 谷远利 小组成员姓名组内职位班级学号曹耘文组长思源100310274058李斌斌组员思源100110274007张淑玉组员运输100910255023马玉涛组员思源100310274071目 录交通流量调查报告4一、人员分工：5二、流量调查分析：51A小组52.B小组83.C小组114.RTMS数据125.误差分析：136.交通流三要素关系分析14理论图16实际图与理论图误差分析177.总结：188.个人意见、建议：18二、停车延误调查分析181. 8:3010:30的RTMS数据182.靠近西门的交叉口数据
2、处理383.大慧寺路段交叉口延误A组414.大慧寺路段交叉口延误B组43四、居民出行调查报告46（一）小组总结：52（二）个人总结：521.李斌斌：522.马玉涛：543.张淑玉：544.曹耘文：56交通规划课程设计(TRANSCAD)571.交通小区划分及社会经济指标统计571.1交大周边交通小区划分571.2交通小区的社会经济指标统计602 .小区路网图612.1 路网绘制612.2 经过网上搜索，我们整理得到了如下的交通路网图信息并录入transcad中，所得结果如图所示622.3 总结693OD反推693.1 创建小区质心地理文件693.2 将质心连接到路网703.3设置质心连接属性7
3、13.4 创建网路713.5 进行OD反推723.6 OD反推结果744.用回归分析法预测2013年交通吸引量与发生量754.1在TransCAD中运行回归模型，需要准备如下数据754.2估计回归模型参数并运行回归分析模型755.出行分布预测775.1增长系数法预测785.2重力模型出行分布预测806交通分配846.1用户平衡进行交通流量分配846.2容量限制法进行分配（5等分）867. 交通运行状态评估887.1 配流结果分析887.2道路网络存在的问题897.3改善建议908 感想91交通流量调查报告实习时间：2012年03月18日实习地点：如图实习内容：路口交通流量在交通流量调查中，在西
4、门交叉口我们分为三组人员（A、B、C）调查得到交通流量数据。一、人员分工：组长：曹耘文 负责调查计划，调查表设计，最终调查报告组员：李斌斌 负责交通量的数据处理 马玉涛 负责停车延误的数据处理，发放调查问卷 张淑玉 负责发放调查问卷，调查问卷的结果处理和分析二、流量调查分析：折算标准车方案：总车数=小型车*1+大型车*2.5+中型车*1.5数据如下：1A小组车型时间段左转车道直行车道右转车道当量交通量小中大小中大小中大9：009：0590111019：059：10130418009：109：1570212119：159：2090319019：209：25130114119：259：301103
5、22009：309：35100211119：359：40150319009：409：4580112019：459：5090220019：509：55140115019：5510：0010021202 A组左转车道柱状图 A组右转车道柱状图2.B小组项目时间段右行车直行车小客车中型客车大型客车公交车出租车货车小客车中型客车大型客车公交车出租车货车9：009：05130003041202909：059：10710241415011409：109：151100312450011309：159：201200610594011709：209：251000362342022019：259：30100003
6、0372001109：309：351200230384021609：359：401400440396031509：409：451500440418031709：459：501400330431031419：509：551210230401111709：5510：001110220360021103.C小组车型时间段左转车道直行车道左调转（向南）当量交通量小中大小中大小中大9：009：051303760115109：059：101501440114309：109：15140146017009：159：2080067027009：209：2590168035009：259：308015013400
7、4.RTMS数据由交通流知识易知通过RTMS检测断面的车流量应该为A组右转车流量、B组直行车流量和C组直行与左转车流量之和。利用EXCEL软件整理数据并求和得到人工调查断面车流量，并和RTMS数据进行对比得到如下图表。5.误差分析：总的来看，RTMS的检测精度随着统计周期增大而提高，虽然提高的幅度不大，但检测的精度逐渐趋于稳定，波动逐渐减小。与RTMS数据相比，人工调查得到的数据偏大。这可能是由于工调查时间分段与RTMS不同引起的。可以认为，在统计时间超过达到一定时间后，RTMS的检测精度会稳定。一般来说，由于RTMS安装方便，不破坏路面，作为交通检测器具有一定的优势。6.交通流三要素关系分析
8、将RTMS采集数据进行处理，以30分钟为一个周期，计算30分钟内的交通流量、速度和占有率，得到数据表如下：DataTimeSpeedvolumeOccupancy 0:00-0:3047.466666671.63333333315.66666667 0:30- 1:0044.333333331.42857142916.19047619 1:00-1:3045.105263161.31578947413.68421053 1:30-2:00471.13333333312 2:00-2:30471.58333333312.5 2:30-3:0044.41.524 3:00-3:3043.51.22
9、5 3:30-4:0045.333333331.22222222211.11111111 4:00-4:30431.11111111110 4:30-5:00441.14285714310.71428571 5:00-5:3044.166666671.16666666713.33333333 5:30-6:0040.833333331.38888888919.44444444 6:00-6:3038.61.42857142922.28571429 6:30-7:0042.069767442.02325581423.953488377:00-7:3045.934782612.0217391324
10、.56521739 7:30-8:0042.020833332.33333333327.5 8:00-8:3041.541666672.87533.33333333 8:30-9:0039.259259263.07407407439.629629639:00-9:3039.690909093.03636363639.63636364 9:30-10:0041.454545452.83636363637.45454545 10:00-10:3041.842105264.12280701858.77192982 10:30-11:0040.103448283.84482758666.3793103
11、4 11:00-11:3040.072727273.70909090962.90909091 11:30-12:0040.035087723.84210526357.19298246 12:00-12:3042.103448283.56896551745.86206897 12:30-13:0041.253.48076923141.15384615 13:00-13:3038.241379313.89655172456.72413793 13:30-14:0039.135593223.83050847555.42372881 14:00-14:3033.293103454.8448275861
12、33.9655172 14:30-15:0033.827586214.67241379395.34482759 15:00-15:3032.931034483.810344828105.862069 15:30-16:0040.433333334.0565.5 16:00-16:3039.32203394.45762711968.6440678 16:30-17:0039.280701754.12280701867.01754386 17:00-17:3039.813559323.83050847551.01694915 17:30-18:0039.362068973.51724137961.
13、37931034根据调查所得数据，经分析处理后，可作速度-占有率关系图、流量-占有率关系图、速度-流量关系图，分别如下图：理论图理论上，交通流三要素之间的关系图如下：实际图与理论图误差分析从速度-流量关系图中无法明显看出速度与流量之间的关系，添加趋势线后才能看清二者的关系。而理论上，在流量达到最大值之前，速度是随着流量的增加而增加；当道路达到拥挤之后，速度和流量同时下降，实际关系图与理论图有一定的误差。由速度-占有率关系图可明显看出，速度与占有率为线性关系，占有率增加，道路车辆密度增加，车辆的行驶速度逐渐下降，与理论图相符。由流量-占有率关系图可以看出，在达到最大流量之前，随着占有率的增加，流
14、量增加；添加趋势线后，可以较清晰地看出，达到最高流量后，占有率增加，道路拥挤，流量呈现减少趋势，与理论图相符。误差分析：1. 城市道路限速，自由流的情况很少出现，故缺少高速度低流量区域的数据点。2. RTMS设置地点为六车道的主干道，车辆通行通畅，故缺少拥挤情况下的数据点。3. RTMS仪器测量有误差，如出现速度大于200的数据点。7.总结：这次的交通量的调查应该是比较全面的，每个路口都有专门的同学对各个方面进行调查统计。由调查结果分析得，直行的车流量占到该路口车流总量的比重较大，主要是因为直行方向为主干道，市区内小车数量较多，大型车主要是公交车，而且，这条路都是双向六车道，人车分流的设计，基
15、本上都能满足该路线现在的交通状况，因此，在大多数时间里交通比较顺畅。8.个人意见、建议：总的说来，这个交叉口的道路设施还是能满足交通要求，但是对于北京这样一个超大型城市，道路设施必定会十分紧张，各种各样的问题会在城市以后发展的过程当中逐渐明显，因此现在必须加强对交通的管理，以便在以后不会出现较大问题，在城市的交通集中地应尽量避免出现交通的堵塞，加强对行人过街管理以及非机动车的违章行驶的管理。尤其是针对道路两边违章停车的情况，加强管理。二、停车延误调查分析1. 8:3010:30的RTMS数据SensorIDDataTimeLanenoVollongSpeedOccupancyvolume中间变
16、量400118-Mar-12124410288400118-Mar-12224440288400118-Mar-12324250284400118-Mar-12114410144400118-Mar-12214410144400118-Mar-12324220284400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214410144400118-Mar-12314210142400118-Mar-12124490288400118-Mar-12214440144400118-Mar-123342603126400118-Mar-1210240000400118-Mar-122
17、542805210400118-Mar-123740807280400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214110141400118-Mar-12323930278400118-Mar-12124350286400118-Mar-122541605205400118-Mar-123439504156400118-Mar-12114310143400118-Mar-12224230284400118-Mar-12323940278400118-Mar-121343303129400118-Mar-122344703132400118-Mar-123339403117
18、400118-Mar-12124340286400118-Mar-12224420288400118-Mar-123339403117400118-Mar-1210240000400118-Mar-122346303138400118-Mar-12313920139400118-Mar-1210240000400118-Mar-12224630292400118-Mar-123340403120400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214610146400118-Mar-12313920139400118-Mar-12114310143400118-Mar-122
19、547605235400118-Mar-123339403117400118-Mar-1210240000400118-Mar-122348403144400118-Mar-12323920278400118-Mar-12102403000400118-Mar-1220240000400118-Mar-12323940278400118-Mar-12114310143400118-Mar-1226461406276400118-Mar-123440404160400118-Mar-12114250142400118-Mar-12224620292400118-Mar-1235435052154
20、00118-Mar-12114120141400118-Mar-122546905230400118-Mar-123445604180400118-Mar-12114110141400118-Mar-12214610146400118-Mar-12324520290400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214610146400118-Mar-12314540145400118-Mar-1210240000400118-Mar-12224620292400118-Mar-12324520290400118-Mar-12114110141400118-Mar-1227
21、471207329400118-Mar-123445304180400118-Mar-121341403123400118-Mar-1224441204176400118-Mar-12324450288400118-Mar-12114010140400118-Mar-122344303132400118-Mar-123642906252400118-Mar-12114020140400118-Mar-12224420288400118-Mar-1230240000400118-Mar-1210240000400118-Mar-12224450288400118-Mar-123141201414
22、00118-Mar-12124010280400118-Mar-12214360143400118-Mar-123339403117400118-Mar-12114020140400118-Mar-122441204164400118-Mar-123738807266400118-Mar-121340403120400118-Mar-1226401306240400118-Mar-123438504152400118-Mar-121240110280400118-Mar-122240130280400118-Mar-123338403114400118-Mar-1211401014040011
23、8-Mar-122442204168400118-Mar-12323810276400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214250142400118-Mar-123339303117400118-Mar-12124020280400118-Mar-1227413207287400118-Mar-1237421607294400118-Mar-1210240000400118-Mar-1222259024400118-Mar-12324110282400118-Mar-1210240000400118-Mar-1226331706198400118-Mar-1232
24、4110282400118-Mar-121340503120400118-Mar-12223330266400118-Mar-12324150282400118-Mar-12124040280400118-Mar-12223530270400118-Mar-1236421006252400118-Mar-121341303123400118-Mar-122538605190400118-Mar-123442504168400118-Mar-12124130282400118-Mar-122440404160400118-Mar-123341403123400118-Mar-1211411014
25、1400118-Mar-122440504160400118-Mar-123340303120400118-Mar-121341503123400118-Mar-122340603120400118-Mar-123440604160400118-Mar-121341203123400118-Mar-122441504164400118-Mar-123741807287400118-Mar-12114110141400118-Mar-12214110141400118-Mar-12324120282400118-Mar-121341403123400118-Mar-122342403126400
26、118-Mar-12324030280400118-Mar-12124190282400118-Mar-122342403126400118-Mar-12324010280400118-Mar-121342203126400118-Mar-122342203126400118-Mar-123539605195400118-Mar-12124240284400118-Mar-1225431005215400118-Mar-123338703114400118-Mar-12114230142400118-Mar-122343303129400118-Mar-123438704152400118-M
27、ar-12114210142400118-Mar-12224320286400118-Mar-123539505195400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214210142400118-Mar-123342503126400118-Mar-12114220142400118-Mar-122442504168400118-Mar-123343503129400118-Mar-121342103126400118-Mar-122342903126400118-Mar-123443604172400118-Mar-121342303126400118-Mar-1225
28、40705200400118-Mar-123343103129400118-Mar-12114210142400118-Mar-12213910139400118-Mar-12324320286400118-Mar-12124230284400118-Mar-1223391003117400118-Mar-12314320143400118-Mar-12124250284400118-Mar-122542505210400118-Mar-123443604172400118-Mar-12124220284400118-Mar-122343703129400118-Mar-12374790732
29、9400118-Mar-12124150282400118-Mar-12224230284400118-Mar-12314610146400118-Mar-1210240000400118-Mar-1223411003123400118-Mar-12314630146400118-Mar-12114110141400118-Mar-122340303120400118-Mar-123546205230400118-Mar-1210240000400118-Mar-122340403120400118-Mar-123346403138400118-Mar-12124140282400118-Ma
30、r-12214010140400118-Mar-12324520290400118-Mar-1210240000400118-Mar-1220240000400118-Mar-12314410144400118-Mar-1210240000400118-Mar-12224130282400118-Mar-12324320286400118-Mar-12124020280400118-Mar-122644806264400118-Mar-123542705210400118-Mar-121340203120400118-Mar-1226441706264400118-Mar-1234408041
31、60400118-Mar-1210240000400118-Mar-12214410144400118-Mar-12313910139400118-Mar-1210240000400118-Mar-122444604176400118-Mar-12323920278合计50564.5341.305052098341.552.靠近西门的交叉口数据处理停在引道内的车辆数+0s+15s+30s+45s停驶车数非停驶车数9:1500477139:1612170019149:17027111239:18154661699:19948101729:202230379:214121731739:2255149119:235910012119:240123659:2558007129:260269949:271645516159:2865101320109:2913358839:30
