城市交通规划的核心问题是流量预测,而流量预测的基础数据是城市出行生成量。城市交通出行生成预测模型,西方国家的研究起步较早,也形成了较为完善的模型体系。国内对出行生成研究起步较晚,多以传统四阶段模型为主。常用模型只顾及到其共性而忽略了其间的差异;若对所有分量单独建立预测模型,则所有分量处于同等重要的地位,当分量较多时,建模工作量非常大。同时需要大量调查数据支撑,本文根据我国的交通调查资料不完备的现状,建立了两个出行生成预测模型: 第一个模型是基于主成分分析法的回归模型,它能够导出少数几个主成分分量,使它们尽可能完整地保留原始变量的信息,且彼此间不相关,以达到分离数据矢量之间的共性和差异性并简化数据的目的。对得到的含信息量最大的主要分量建模来进行预测,大大减少了工作量,同时提高了模型的拟合度。 第二个模型是基于土地利用的出行生成模型,此模型建立的基本前提是关于出行产生量和出行吸引量的总量平衡原则以及不同土地利用性质的出行吸引权重不同的原则。第一次把交通小区的土地利用和出行生成通过模型联系起来,模型充分考虑了交通小区区位系数对交通出行和吸引的影响,考虑到新老城区在土地吸引权重指标的差别,在进行出行吸引量计算时,引进了改进的层次分析法计算不同类型土地的吸引权重,为新城区出行生成量的预测提供了新思路。 对于新建模型的有效性和拟合精度,本文分别通过两个实例给验证。