BÀI GIẢNG DỰ BÁO NHU CẦU GIAO THÔNG

81 9 0
  • Loading ...
1/81 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 26/11/2018, 15:32

BÀI GIẢNG DỰ BÁO NHU CẦU GIAO THÔNG ĐƯỢC BIÊN SOẠN BỞI THẦY NGUYỄN VĂN ĐĂNG VỚI NỘI DUNG ĐƯỢC PHÂN CHIA RÕ RÀNG THEO TỪNG ĐỀ MỤC, BÀI GIẢNG GIẢI THÍCH RÕ NHỮNG THUẬT NGỮ CHUYÊN NGÀNH GIÚP SINH VIÊN NẮM BẮT ĐƯỢC NỘI DUNG BÀI GIẢNG MỘT CÁCH NHANH CHÓNG VÀ HIỆU QUẢ Module DỰ BÁO NHU CẦU GIAO THÔNG – Phần TRAFFIC DEMAND FORECAST – Part Nguyễn Văn Đăng Telephone: +84914.102.092 Email: dangnv@dau.edu.vn Website: cauduong.dau.edu.vn Hình1: Một góc nhìn giao thông VN Tài liệu tham khảo (References) [1] NCHRP Report 365, Travel Estimation Techniques for Urban Planning, Washington, D.C 1998 [2] Nicholas J Garber, Lester A Hoel, Traffic and Highway Engineering, Fourth Edition, University of Virginia [3] B.G Hutchinson, Principles of Urban Transport Systems Planning, University of Waterloo [4] Institute of Transportation Engineers, Trip Generation Manual, 9th Edition – Volume 1: User’s Guide and Handbook [5] Eric J Tripi, P.E., PTOE, Basic of ITE Trip Generation and its role in calculating transportation impact fees, 2011 Why is traffic demand forecast? Phát triển kinh tế xã hội Nâng cấp, cải tạo, quy hoạch, sách Q trình phát triển bị kìm hãm Nhu cầu giao thơng tăng Các vấn đề GT đô thị When is traffic demand forecast? Projects on modes of travel (các dự án giao thông) Lines on existing roads Roads Light rail Bus service Geometric design (Thiết kế hình học đường) Pavement design (Thiết kế mặt đường) Traffic Demand Forcast Models Mơ hình bốn bước (Four Steps mode) Mơ hình bước (trực tiếp) Mơ hình bốn bước - Four Steps Mode Trip generation (Phát sinh chuyến đi) Trip distribution (Phân phối chuyến đi) Mode choice (Phân chia phương thức) Highway Assignment ( Phân bổ giao thông mạng lưới) Một số thuật ngữ • Trip = A single or one direction vehicle movement with either the Origin or Destination (Exiting or Entering) inside the study site (Chuyến = di chuyển từ điểm đến điểm khác khu vực nghiên cứu) • Trip End = The Origin or Destination of a trip (Điểm bắt đầu kết thúc chuyến đi) • Average Trip Rate = A weighted average of the number of trips or trip ends per unit of related independent variable, i.e trip ends per dwelling unit (Suất phát sinh chuyến trung bình) • Average Weekday Vehicle Trip Ends (AWDVTE) = the weighted 24hours total off all vehicle trips counted to and from a study site from Monday through Friday (Suất phá sinh chuyến trung bình ngày tuần tính đầu phương tiện) Một số thuật ngữ • Average Trip Rate for Peak Hour of Adjacent Street Traffic = The weighted average trip rate during the hour of the highest volume of traffic passing the site on adjacent streets between and A.M or between and P.M (Suất phát sinh chuyến trung bình cao điểm tuyến phố liền kề) • Average Trip Rate for Peak Hour of Generator = The weighted trip rate during the hour of highest volume of traffic entering and exiting the study site in the A.M or in the P.M (Suất phát sinh chuyến trung bình cao điểm khu vực nghiên cứu) Phase 1: Trip Generation (Phát sinh chuyến đi) Phase 1: Trip Generation • Sự phát sinh chuyến chịu ảnh hưởng đặc điểm sử dụng đất đặc điểm kinh tế xã hội ( ví dụ: dân số, thu nhập, độ tuổi, giới tính, việc làm …) • Khối lượng hàng hóa cần vận chuyển xác định chủ yếu từ dự báo khả sản xuất tiêu thụ, nhằm vào số mặt hàng Phase 1: Trip Generation Sơ đồ lựa chọn phương thức Mode choice NonMotorized Motorized Xe riêng (Drive Alone) (Share Ride) NonToll Toll HOV NonHOV HOV Non – Toll Toll NonHOV HOV Source: CAMPO Report – Travel Demand Model Peer Review Non HOV HOV Đi Xe bus BRT PNR KNR GTCC Xe đạp Đi Mono rail Metro … NonHOV Ghi chú: PNR = Park and Ride KNR= Kiss and Ride Toll = Có thu phí HOV= High Occupancy Vehicle Phase 3: Mode choice Các thuật ngữ Park and Ride: Hình thức quản lý phương tiện để hạn chế lượng phương tiện vào khu vực định cách buộc hành khách muốn vào khu vực phải đỗ xe khu vực định trước sau sử dụng hệ thống GTCC để tiếp tục hành trình Kiss and Ride: Hình thức quản lý phương tiện để hạn chế lượng phương tiện vào khu vực định cách sử dụng phương tiện trung chuyển ghé đón hành khách trạm cố định đến sử dụng hệ thống giao thông công cộng Bike and Ride: Tương tự Park and Ride nhiên hành khách đến từ trạm dừng xe bus, metro khuyến khích sử dụng xe đạp để lại Phase 3: Mode choice Các mơ hình phân chia phương thức Mode choice Models Transit estimating Models Logit Model Simple Multinomin al Logit Incremental Logit (Pivot point) Mơ hình phức tạp Độ tin cậy cao xét đến nhiều yếu tố Nested Logit Direct Generation Model Trip End Model Trip Interchange Model Mơ hình đơn giản Độ tin cậy thấp Phase 3: Mode choice Transit Estimating Models - Direct of Mode Choice Models Ví dụ: Xác định số chuyến phương tiện cơng cộng ngày biết có 5000 người sống khu vực 50 arces (mật độ 100 người/arce) Tỷ lệ sở hữu xe vùng tính tốn: 40% hộ khơng có xe riêng, 60% hộ có xe 510 250 Giải: Tra tốn đồ hình bên: - Số chuyến hộ hộ khơng có xe riêng: 510 Trips/ngày/1000 dân - Số chuyến hộ có xe riêng 250 Trips/ngày/1000 dân Tổng cộng: = (0,4x510+0,6x250)x5= 1770 trips/ngày Source: Nicholas J.Garber & Lester A Hoel, Traffic & Highway Engineering Hình 1: Số chuyến GTCC theo mật độ dân số sở hữu xe ô tô hộ gia đình Lưu ý: 1arce = 4046,85 m2 Phase 3: Mode choice Transit Estimating Models - Trip End Models Ví dụ: Khu vực có tổng số chuyến 10000 trips/ngày Tỷ số số hộ / số xe ô tô = 1,8 Mật độ dân số =15000 người /mile2 Tính tỷ phần đảm nhận GTCC đảm nhận  Househole Person     1000  auto mi  UTF   1,8 15000   27 1000 UTF  Tỷ phần: 45% Source: Nicholas J.Garber & Lester A Hoel, Traffic & Highway Engineering H2 Tỷ phần đảm nhận GTCC theo nhân tố UTF Phase 3: Mode choice Transit Estimating Models - Trip Interchange Models Mơ hình có xem xét đến thời gian hành trình tương đối, chi phí hành trình tương đối, tình trạng tài hành khách, chất lượng dịch vụ tương đối Ví dụ phương pháp QRS xét đến thông số dịch vụ để ước tính tỷ lệ phân chia phương thức MS a  I ijt b I b ija I b ija 100 Hoặc MS a  b I ija I I b ijt b ija 100 MSb  (1  MS a ) 100 Trong đó: MSa= tỷ phần chuyến từ i đến j phương tiện cá nhân MSt = tỷ phần chuyến từ i đến j GTCC Iijm = trở kháng phương thức m từ i đến j, đo tổng chi phí chuyến I = (Invehicle time min) + 2,5x (Excess time min) + (3x trip cost, $/income earned/min) b = số mũ, phụ thuộc mục đích chuyến Source: Nicholas J.Garber & Lester A Hoel, Traffic & Highway Engineering Phase 3: Mode choice Transit Estimating Models - Trip Interchange Models Ví dụ: Xác định tỷ phần đảm nhận chuyến làm phương tiện cá nhân GTCC Số mũ cho mục công việc b=2.0; Thu nhập trung bình hàng năm $24.000, thời gian làm việc nằm 120000min Các số liệu khác bảng sau Auto Transit Khoảng cách (Distance), dặm (mi) 10 Chi phí chuyến đi/dặm (Cost per mile), $ 0,15 0,1 Thời gian tăng thêm (Excess time), 1,5 (0,75/trip) 30 20 Chi phí đỗ xe (Parking Cost), $ Tốc độ (Speed), mi/h I ijt b 562 MS a   b 100  2  58,3% b 2 I ijt  I ija 56  66, 25    (1,5 / 2)  0,15 10   10  I ija    60   2,5      66, 25 24000 /120000  30        0,10  8    I ijt    60   2,5      56 24000 /120000  20    b I ija 66, 252 MS a  b 100   58,3% b I ijt  I ija 56  66, 25 MSb  100  MS a  100  58,3  41, 7% Source: Nicholas J.Garber & Lester A Hoel, Traffic & Highway Engineering Phase 3: Mode choice Logit Models Logit Simple multinominal logit Model Mơ hình sử dụng đô thị vừa nhỏ, đánh giá hệ thống xe buýt địa phương Incremental Logit (Pivot point) Mơ hình dùng để đánh giá sách chiến lược cải tạo GTCC Nested logit Mơ hình dùng cho thị lớn nơi mà hoàn thiện hệ thống giao thông công cộng Phase 3: Mode choice Logit Formulation Pi  eui k e ui i 1 Trong đó: Pi = xác suất hành khách chọn phương thức i ui = quan hệ tuyến tính phương thức i diễn tả mức độ hấp dẫn nó, tạm gọi hàm phục vụ (utility function) (môt số tác giả gọi hàm thỏa dụng) k = số phương thức lựa chọn Phase 3: Mode choice Logit Formulation ui   bi  IVTTi  ci  OVTTi  di  COSTi Trong đó: IVTTi = Thời gian lại hành khách ngồi phương tiện i (Tiếng anh: In-vehicle travel time for mode i) OVTTi = (Tổng thời gian lại từ điểm đến điểm đến) – IVTTi (Tiếng anh: Out-of vehicle trave time for mode i) COSTi = Chi phí lại theo phương thức i ai; bi; ci; di = hệ số xác định phương thức i Phase 3: Mode choice Incremental Logit Formulation Pi '  Pi  e ui k  (P  e i 1 i ui ; ui  bi  IVTTi  ci  OVTTi  di  COSTi ) Trong đó: Pi = xác suất hành khách chọn phương thức I (tính theo multimonial logit) P’i = xác suất hiệu chỉnh phương thức i Δui = thay đổi hàm phục vụ phương thức i k = số phương thức lựa chọn Phase 3: Mode choice Model Coefficients (Các thơng số mơ hình ai; bi ; ci ; di ) Về nguyên tắc thông số xác định mơ hình hấp dẫn phương thức phụ thuộc nhiều yếu tố thay đổi theo thị khác Vì để sử dụng cần hiệu chỉnh thơng số mơ hình trước sử dụng Tuy nhiên thông qua số nghiên cứu FHWA kiến nghị sử dụng thơng số mơ sau Đối với tham số bi = -0,025 (đối với mơ hình Incrimental Logit Model) Đối với tham số ci = -0,050 (gấp lần so với bi) Đối với tham số di, hệ số phụ thuộc vào mức thu nhập trung bình khu thị xét giá trị tương đối thời gian (Khi thu nhập cao chi phí lại khơng quan trọng việc phải lại giờ) tính theo cơng thức sau: 1248  bi di  Income  TVP Trong đó: Imcome = Thu nhập bình quân khu vực hộ gia đình TVP = Giá trị thời gian (tính theo % tính theo thu nhập bình qn) Khi khơng có số liệu lấy 25% Phase 3: Mode choice Model Coefficients (Các thơng số mơ hình ai; bi ; ci ; di ) 1248  bi di  Income  TVP Source: NHCRP Report 365 Xác định hệ số di Phase 3: Mode choice Ví dụ 1: Xác định tỷ phần phân chia phương thức tuyến xe buýt xe cá nhân biết Thu nhập bình quân hộ gia đình Income= $60000, phần tram giá trị thời gian TVP=0,3 Hệ số abus= 0,3855; aauto=0 Các thông số khác bảng sau: Giải: Các biến số Bus Auto Xác định tham số mơ hình: 1248  0, 025 IVTT (min) 30 20 di   0, 00173 b=-0,025 ; c =-0,05 60000  0,3 OVTT (min) Cost (Cent) 100 320 Pi  eui k e ui i 1 ui   bi  IVTTi  ci  OVTTi  di  COSTi ubus  abus  bbus  IVTTbus  cbus  OVTTbus  d bus  COSTbus eubus e 0,8375 Pbus  ubus   0, 649 (e  euauto ) e 0,8375  e 1,4536 ubus  0,3855  0, 025  30  0, 05   0, 00173 100  0,8375 uauto  aauto  bauto  IVTTauto  cauto  OVTTauto  d auto  COSTauto Pbus  65%; Pauto  100  Pbus  35% ubus   0, 025  20  0, 05   0, 00173  320  1, 4536 Phase 3: Mode choice Ví dụ 2: Số liệu tương tự ví dụ Tuy nhiên hệ thống xe bus nâng cấp mới, thông số xe cá nhan không đổi Hãy xác định tỷ phần mà xe bus đảm nhận sau nâng cấp Các biến số Auto Bus (old) Bus (New) ΔBus IVTT (min) 20 30 25 -5 OVTT (min) -1 Cost (Cent) 320 100 80 -20 Giải: Sử dung Incremental Logit Model ui  bi  IVTTi  ci  OVTTi  di  COSTi ubus  bbus  IVTTbus  cbus  OVTTbus  dbus  COSTbus ubus  0, 025  (5)  0, 05  (1)  0, 00173  (20)  0, 2096 uauto  bauto  IVTTauto  cauto  OVTTauto  d auto  COSTauto Pi '  Pi  e ui k ui ( P  e )  i i 1 ubus P  e ' bus Pbus  Pbus  e ubus  Pauto  e uauto 0,2096 65  e ' Pbus   69, 6% 0,2096 65  e  35  e uauto  0, 025  (0)  0, 05  (0)  0, 00173  (0)  Phase 3: Mode choice ... sách Q trình phát triển bị kìm hãm Nhu cầu giao thông tăng Các vấn đề GT đô thị When is traffic demand forecast? Projects on modes of travel (các dự án giao thông) Lines on existing roads Roads... Report 365 Phase 1: Trip Generation Ví dụ - Một khu thị có số dân 150.000 có 65000 hộ Hãy dự báo nhu cầu lại Các số liệu khác sau: Source: NCHRP Report 365 Phase 1: Trip Generation Source: NCHRP... nhập, độ tuổi, giới tính, việc làm …) • Khối lượng hàng hóa cần vận chuyển xác định chủ yếu từ dự báo khả sản xuất tiêu thụ, nhằm vào số mặt hàng Phase 1: Trip Generation Một số thuật ngữ Phase
- Xem thêm -

Xem thêm: BÀI GIẢNG DỰ BÁO NHU CẦU GIAO THÔNG, BÀI GIẢNG DỰ BÁO NHU CẦU GIAO THÔNG

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay