Application of Disaggregate Travel Demand Models (Report / National Cooperative Highway Research Pro pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Transportation Research Board National Resear

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页数:0

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出版时间:1982-01

价格:USD 12.40

装帧:Hardcover

isbn号码:9780309034234

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图书标签:

• Travel Demand Modeling
• Disaggregate Models
• Transportation Planning
• Highway Research
• NCHRP
• Traffic Forecasting
• Travel Behavior
• Statistical Modeling
• Report
• Transportation Engineering

交通需求模型应用探析：城市规划与交通政策制定的基石 交通需求模型，作为理解和预测人们出行行为的关键工具，在城市规划、交通基础设施建设以及交通政策制定领域扮演着至关重要的角色。它们并非单一的技术范式，而是涵盖了一系列复杂而精密的数学和统计学方法，旨在量化和解释驱动人们做出出行决策的各种因素。从宏观的交通流量预测到微观的个体出行选择分析，交通需求模型为我们描绘了城市交通系统的脉络，并为应对日益严峻的交通挑战提供了科学依据。 第一章：交通需求模型概述与理论基础 本章将深入探讨交通需求模型的概念、历史演进以及其背后的核心理论。我们将追溯模型发展的足迹，从早期的经验主义方法到如今基于个体行为的复杂系统，理解不同时期模型所解决的问题和所采用的技术。 1.1 什么是交通需求模型？ 交通需求模型，顾名思义，是用于预测和分析“交通需求”的数学模型。这里的“交通需求”指的是特定区域内，在特定时间段内，人们（或货物）通过特定交通方式（如小汽车、公共交通、自行车、步行等）在不同地点之间移动的欲望和行为。这些模型旨在回答“谁会去哪里？为什么去？什么时候去？通过什么方式去？”等核心问题。 1.2 模型发展的历程与范式转变 早期经验模型： 早期模型多基于统计归纳法，通过历史数据总结出行量与影响因素（如人口、就业、车辆拥有量）之间的简单关系。例如，交通量增长率模型、人口-就业比模型等。这些模型在宏观预测方面有一定的局限性。 四阶段模型（4-Step Model）： 20世纪中叶，四阶段模型成为主流。它将复杂的交通需求过程分解为四个相互关联的阶段：出行生成（Trip Generation）、出行分配（Trip Distribution）、出行方式选择（Mode Choice）和出行路径选择（Route Assignment）。每个阶段都有其特定的模型来量化相应的行为。 出行生成： 预测一个区域（交通区）会产生多少出行，以及会吸引多少出行。 出行分配： 预测来自一个区域的出行会去往哪些其他区域。 出行方式选择： 预测出行者在不同交通方式（汽车、公交、地铁等）之间如何选择。 出行路径选择： 预测选择了特定交通方式的出行者会沿着哪条道路或路径行驶。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 随着行为经济学和计量经济学的发展，基于个体行为选择的离散选择模型应运而生，并逐渐成为四阶段模型中出行方式选择和出行生成/分配阶段的核心。这类模型认为出行者会在一系列离散的选择项（如不同的交通方式）中，基于其感知到的效用（utility）进行选择。著名的有Logit模型、Probit模型、Nested Logit模型等。 活动-基于模型（Activity-Based Models, ABM）： 这是当前交通需求建模的前沿领域。ABM将人的出行视为一系列活动（如工作、购物、社交）的执行过程，并模拟个体在一天中如何组织和安排这些活动，以及由此产生的出行链。ABM更精细地刻画了个体的行为决策，能够更好地模拟复杂交通现象，如出行链的聚合、时间依赖性、个体异质性等。 1.3 交通需求模型的理论基石 效用最大化原理（Utility Maximization）： 离散选择模型的核心假设是，理性人在面对多个选择时，会选择使其总效用最大的那个选项。效用函数通常包含出行时间、出行成本、舒适度、可靠性等多种因素。 机会约束（Opportunity Set Constraints）： 人的活动安排受到时间、空间、财务等多种约束。ABM模型需要考虑这些约束来模拟活动和出行决策。 动态性与时变性（Dynamism and Time-Varying Nature）： 交通需求并非静态不变，而是随着时间（日、周、年）、政策、经济发展等因素而变化。模型需要能够捕捉这种动态性。 个体异质性（Individual Heterogeneity）： 不同的人具有不同的偏好、收入、年龄、生活方式，这些都会影响其出行行为。高级模型需要考虑这种个体间的差异。 第二章：四阶段交通需求模型详解 本章将详细解析经典的四阶段交通需求模型，并重点介绍每个阶段所使用的主要模型类型和技术。 2.1 出行生成（Trip Generation） 目标： 预测每个交通区产生的总出行次数（O-D对的Origin端）以及吸引的总出行次数（O-D对的Destination端）。 模型类型： 回归模型（Regression Models）： 基于历史数据，建立区域的出行量与解释变量（如人口、家庭汽车拥有量、就业岗位数量、居住面积、土地利用类型等）之间的回归关系。 交叉分类模型（Cross-Classification Models）： 根据家庭特征（如收入水平、家庭规模、车辆拥有量）和区域特征（如土地利用类型）对家庭进行分类，并根据分类结果估算出行频率。 基于情景的生成模型（Scenario-Based Generation Models）： 在ABM中，出行生成是活动规划过程的一部分，由个体的活动需求和时间约束驱动。 2.2 出行分配（Trip Distribution） 目标： 确定从一个交通区（Origin）到另一个交通区（Destination）的出行量，即形成O-D矩阵。 模型类型： 引力模型（Gravity Model）： 最常用的模型之一，认为两区域之间的出行量与两个区域的“生产力”（如人口、就业）成正比，与它们之间的“阻力”（如出行距离、出行时间、出行费用）成反比。 $$T_{ij} = k cdot P_i cdot A_j cdot f(d_{ij})$$ 其中，$T_{ij}$为从i到j的出行量，$P_i$为i区的生产力，$A_j$为j区的吸引力，$d_{ij}$为i与j之间的阻力，$f(d_{ij})$为阻力函数（阻抗函数），k为常数。 派生模式模型（Opportunity Models）： 考虑了目的地提供的“机会”数量，并根据阻力进行分配。 增量分配模型（Incremental Distribution Models）： 逐步将新增出行量分配到O-D对中。 交互式分配模型（Intervening Opportunity Models）： 考虑了在两点之间可能存在的其他机会。 基于情景的分配模型（Scenario-Based Distribution Models）： 在ABM中，出行分配是活动-出行链规划的一部分，考虑个体活动的空间关系和时间可行性。 2.3 出行方式选择（Mode Choice） 目标： 预测出行者在不同交通方式（如小汽车、公交、地铁、自行车、步行等）之间的选择比例。 模型类型： 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 多项Logit模型（Multinomial Logit, MNL）： 最基础的模型，假设所有选择项的效用函数具有相同的分布（IIA属性）。 嵌套Logit模型（Nested Logit, NL）： 用于解决MNL的IIA属性问题，将选项按层级嵌套，例如，先选择“公共交通”组，再在组内选择“公交”或“地铁”。 混合Logit模型（Mixed Logit, ML）： 能够灵活地捕捉选项之间的相关性以及个体效用的随机性。 Probit模型（Probit Model）： 假设效用误差项服从多元正态分布，计算更为复杂。 模型输入： 通常包括出行时间（包括换乘、等待时间）、出行费用（票价、拥堵费、停车费）、便利性（步行到车站距离、换乘便捷性）、可靠性、舒适度等。 2.4 出行路径选择（Route Assignment） 目标： 将已经分配到O-D对并选择了交通方式的出行量，分配到具体的道路网络上的路径。 模型类型： all-or-nothing 路径选择（All-or-Nothing Assignment）： 将所有出行量分配到连接O-D对的最短路径。 用户均衡（User Equilibrium, UE）： 假设所有行驶在相同O-D对的出行者都会选择使各自出行时间（或成本）最小化的路径。网络上所有被使用的路径，其行程时间都相等，且不低于未被使用的路径的行程时间。 系统最优（System Optimum, SO）： 旨在最小化整个交通系统的总出行时间（或成本），通常需要通过收费等手段来实现。 随机路径选择（Stochastic Assignment）： 考虑到出行者并非总是选择最优路径，引入随机性。 动态交通分配（Dynamic Traffic Assignment, DTA）： 考虑了交通流随时间的变化，能够模拟拥堵的产生和消散，以及对出行者路径选择的影响。 第三章：离散选择模型理论与应用 本章将专注于离散选择模型，这是现代交通需求模型中至关重要的一部分，尤其在出行方式选择和出行生成/分配方面。 3.1 离散选择模型的理论基础：效用最大化 随机效用模型（Random Utility Model, RUM）： 假设个体的选择是基于其感知的效用。效用包含两部分：确定性部分（与观测到的变量相关）和随机部分（代表未观测到的因素和个体偏好随机性）。 $$U_{ni} = V_{ni} + epsilon_{ni}$$ 其中，$U_{ni}$是选项i对个体n的总效用，$V_{ni}$是确定性效用，$ epsilon_{ni}$是随机误差项。 概率计算： 给定某个选项集S，个体n选择选项i的概率为： $$P(i|S) = P(U_{ni} > U_{nj} ext{ for all } j in S, j eq i)$$ IIA属性（Independence of Irrelevant Alternatives）： 在多项Logit模型中，两个选项被选择的概率之比，仅取决于这两个选项本身，而与集合中其他选项的存在与否无关。 3.2 主要离散选择模型类型 多项Logit模型（MNL）： 模型形式： $P(i|S) = frac{e^{V_{ni}}}{sum_{j in S} e^{V_{nj}}}$ 优点： 模型形式简单，易于估计和解释。 缺点： 存在IIA属性，不适用于选项间存在替代性差异的情况。 嵌套Logit模型（NL）： 模型结构： 将选项进行分层，例如：（汽車）-（公共交通{公交，地铁}）。 优点： 克服了MNL的IIA属性，能够更好地模拟选择层级。 缺点： 嵌套结构需要根据实际情况进行设计，可能存在一定的随意性。 混合Logit模型（Mixed Logit）： 模型思想： 允许模型参数（如替代弹性）在个体之间进行随机抽样，从而同时捕捉个体异质性和选项相关性。 优点： 灵活性极高，能够近似任何离散选择模型，广泛应用于高端研究。 缺点： 模型估计和解释更为复杂，需要大量数据和计算资源。 McFadden模型、Probit模型等。 3.3 参数估计与模型校准 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 是估计离散选择模型参数最常用的方法。 模型校准（Calibration）： 通过使用历史调查数据（如出行调查、出行方式选择调查）来估计模型参数。 模型验证（Validation）： 使用独立的数据集来检验模型的预测能力。 敏感性分析（Sensitivity Analysis）： 分析模型输出对关键输入参数变化的敏感程度。 第四章：活动-基于模型（ABM）的兴起与发展 本章将介绍当前交通需求建模的前沿趋势——活动-基于模型（ABM），及其与传统四阶段模型的区别和优势。 4.1 ABM的核心思想与框架 模型单位： 微观个体或家庭，而非宏观交通区。 建模对象： 个体的活动（Activity）和由此产生的出行链（Trip Chain）。 决策过程模拟： 模拟个体如何规划一天中的活动，包括活动类型、地点、时间、持续时间，以及为完成这些活动而产生的出行。 核心组件： 个体/家庭合成模块（Synthetic Population Generator）： 生成具有真实世界人口特征（年龄、性别、收入、职业、家庭结构等）的合成个体或家庭样本。 活动/出行模式生成模块（Activity/Travel Pattern Generation）： 模拟个体如何根据其日程安排、活动需求、交通可用性和时间/空间约束来生成活动和出行链。 出行模式分配（Tour/Trip Assignment）： 将生成的活动/出行链分配到交通网络中。 4.2 ABM的优势与挑战 优势： 精细化： 能够模拟个体层面的复杂行为，更好地捕捉出行行为的非线性关系。 动态性： 能够模拟交通拥堵的动态形成与消散，以及对出行决策的影响。 政策敏感性： 能够更好地评估新政策（如拥堵收费、弹性工作时间）对个体行为的影响。 考虑个体异质性： 能够精确刻画不同个体和家庭的差异。 集成性： 能够与土地利用模型、环境模型等集成。 挑战： 数据需求： 需要大量详细的个体行为数据（如详细的出行调查、时间利用调查）。 模型复杂性： 模型结构复杂，开发和校准难度大，计算量大。 计算效率： 模拟大规模人群的活动和出行需要强大的计算能力。 模型验证： 验证ABM的有效性需要新的方法和指标。 4.3 ABM在具体应用中的案例 评估高峰时段交通拥堵的管理策略。 研究弹性工作时间政策对交通需求的影响。 分析共享出行和自动驾驶技术对交通系统的潜在影响。 预测大规模活动（如体育赛事）对城市交通的影响。 第五章：交通需求模型在城市规划与交通政策中的应用 本章将聚焦交通需求模型在实际应用中的价值，展示它们如何支持城市规划决策和制定有效的交通政策。 5.1 城市交通规划与土地利用整合 交通网络规划： 通过模型预测未来交通需求，评估新建道路、公交线路、轨道交通等基础设施的必要性和效益。 土地利用规划： 交通需求模型可以帮助理解土地利用变化对交通需求的影响，反之亦然，形成交通与土地利用的协同规划。例如，预测新的住宅区或商业区的开发将如何影响周边交通。 区域发展评估： 评估不同发展情景下交通系统的承载能力和拥堵状况。 5.2 交通政策评估与制定 拥堵收费政策： 评估不同收费水平和收费区域对出行方式、出行时间、出行量和交通拥堵的影响。 公共交通发展策略： 模拟增加公交线路、提高服务频率、优化票价等措施对公共交通吸引力的提升和出行分担率的影响。 交通需求管理（TDM）策略： 评估鼓励拼车、错峰出行、远程办公等措施的有效性。 绿色交通推广： 分析推广自行车、步行、电动汽车等绿色出行方式的政策效果。 停车政策研究： 评估不同停车收费、停车位限制等政策对出行行为和交通流量的影响。 5.3 交通模型在交通仿真中的作用 为宏观交通仿真提供基础数据和预测结果。 交通需求模型预测的出行者OD需求和出行方式选择，是交通仿真模型进行微观车辆行为模拟的基础。 5.4 面临的挑战与未来发展方向 数据获取与共享： 提高数据的质量、时效性和可及性。 模型标准化与互操作性： 促进不同模型和软件之间的兼容性。 公众参与与沟通： 如何将模型结果有效地传达给公众，并纳入公众意见。 新技术整合： 拥抱大数据、人工智能、机器学习等新技术，提升模型的预测精度和应用能力。 应对不确定性： 发展能够更好地处理未来不确定性的模型，如气候变化、技术变革等。 可持续性与公平性： 模型在支持可持续交通和交通公平性方面的作用将更加突出。 结论 交通需求模型是现代城市规划与交通管理不可或缺的工具。从传统的四阶段模型到前沿的活动-基于模型，模型技术的不断进步，为我们理解和预测复杂的交通需求提供了越来越强大的能力。通过对这些模型的深入应用和持续创新，我们可以更好地应对交通拥堵、环境污染等挑战，塑造更宜居、更可持续的城市交通未来。

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读完这本书的初稿感触，与想象中的教科书式枯燥截然不同，它更像是一部精心编排的专业纪录片，只不过媒介是文字和图表。作者似乎非常擅长用一种充满叙事感的笔调来阐述原本冰冷的技术细节。我特别留意了其中关于“机会可达性”模型构建的那几部分，那里的论述充满了对现实世界复杂性的深刻洞察，不再是教科书里那种理想化的二维平面假设，而是融入了时间敏感度、出行成本非线性变化等现实约束。它不是简单地堆砌公式，而是像一位经验丰富的老工程师在分享他的“秘诀”，你会从中体会到那种在无数次失败的模拟中提炼出来的宝贵经验。书中的案例分析部分，虽然篇幅不算长，但选取的都是极具代表性的城市交通瓶颈问题，其解决思路的演变过程，清晰地展示了模型迭代的必要性与局限性。我发现自己不自觉地在阅读过程中，脑海里就开始同步模拟这些模型在自己熟悉的城市背景下可能产生的效果，这种强烈的代入感，是很多同类专业书籍所欠缺的。

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这本书的行文风格非常“工程师思维”，逻辑清晰到近乎冷峻，但这种清晰恰恰是处理如此庞大数据流所必需的盔甲。我发现自己反复去对比其中关于时间成本与货币成本权重分配的几组实证数据，它们似乎挑战了一些业界的传统认知，揭示了在特定通勤环境下，人们对时间流失的感知弹性远比我们假设的要复杂。这本书的强大之处，在于它敢于在主流观点上打上问号，并用坚实的数学论证来支撑新的可能性。它没有使用华丽的辞藻去粉饰复杂的概念，而是通过严密的推导和详尽的表格来完成说服。对于那些已经熟练掌握基础交通工程知识的专业人士来说，这本书提供的价值点在于“超越平均水平”的建模技巧和对模型假设进行反思的深度训练。它更像是一部高级研修班的讲义，要求读者不仅要理解“是什么”，更要深入探究“为什么是这样”，以及“在什么条件下会改变”。读完后，我感觉自己对如何构建一个真正反映现实世界动态的交通需求模型，有了一种更深刻、更具批判性的认识。

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老实说，我原本预期会看到更多关于最新人工智能技术在需求预测中应用的篇幅，但这本书的重点显然更偏向于对传统、成熟的、经过时间检验的需求模型进行系统性的深化和优化。这种“回归经典，深挖本质”的策略，反而让我感到一种久违的踏实感。在探讨离散选择模型时，作者对参数估计中可能出现的内生性偏差问题的处理方式，非常具有启发性，他们介绍了几种不同的工具变量法及其在交通需求数据上的适用性边界。这种对方法论局限性的坦诚讨论，是构建一个稳健研究体系的关键。我特别喜欢它在章节末尾设置的“进一步阅读建议”，这份书单的专业性和针对性极强，直接指明了通往更前沿研究的路径，而不是泛泛而谈。这本书与其说是一本成品，不如说是一个高度组织化的知识网络，它为读者提供了探索周边相关领域的清晰导航图，极大地节省了我在文献海洋中摸索的时间。

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这本厚重的文集，捧在手里，就感觉沉甸甸的，仿佛里面汇集了无数次深夜的思考与无尽的数据推演。我花了很长时间才大致翻阅完它的核心章节，留给我的印象是，这是一部极具学术野心和工程实践价值的著作。它的论述结构严谨得像一座哥特式大教堂，每一个章节的支撑结构都精确无误地锚定在理论基石之上。我尤其欣赏作者在处理复杂交通流理论时所展现出的那种近乎偏执的细节关注，无论是对个体决策偏好的微观建模，还是将其宏观化为区域层面的需求预测，每一步都经过了精心的数学淬火。这种层层递进的分析路径，使得即便是对于首次接触该领域概念的新手，也能感受到一种清晰的逻辑指引，尽管后续的实证分析部分需要读者具备一定的统计学基础才能完全领会其精妙之处。它不是那种可以轻松在咖啡馆翻阅的消遣读物，更像是一本需要摆在案头，随时翻阅以验证自己理论假设的参考手册。整体而言，它成功地构建了一个从底层逻辑到上层应用的完整知识体系框架，对任何致力于交通规划领域深入研究的人来说，都是一份不可或缺的工具箱。

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这本书的印刷质量和装帧设计本身就透露出一种对知识的尊重，封面采用了哑光处理，拿在手里有一种沉稳的质感，内页的排版也相当克制和专业，大量的公式和图表被清晰地划分在合理的区域，降低了阅读时的视觉疲劳。内容方面，它给我的主要冲击力来自于其对“异质性”（Heterogeneity）处理的深度。在很多交通模型中，个体差异往往被简化或忽略，而这本书却花了大篇幅去探讨如何用更精细的工具来捕捉不同群体在出行决策上的细微差别。这种对个体层面的执着挖掘，使得最终的宏观预测结果拥有了更强的说服力。我特别赞赏作者在讨论模型校准与验证时所采取的审慎态度，他们没有将任何模型结果奉为圭臬，而是反复强调了在特定地理和社会经济环境下进行敏感性分析的重要性。这使得这本书不仅是一本“如何做”的指南，更是一本关于“如何批判性地看待结果”的哲学入门。对于那些试图将理论模型应用于实际政策制定的决策者而言，这种负责任的态度无疑是极其宝贵的。

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