文档介绍：交通规划
弹性需求平衡分配模型
这类分配模型中，出行OD矩阵T在分配过程中是连续变化的，OD点对之间的出行量取决于出行时间。
模型同固定需求分配模型，约束条件用上式替代。求解时将其转化为固定需求问题求解。
交通规划
弹性需求平衡分配模型
这类分配模型中，出行OD矩阵T在分配过程中是连续变化的，OD点对之间的出行量取决于出行时间。
模型同固定需求分配模型，约束条件用上式替代。求解时将其转化为固定需求问题求解。
组合分配平衡模型
在组合分配模型中，交通分配与出行分布或方式划分为同步进行，并相互影响。
平衡分配模型特点
结构严谨，，思路明确，但维数太大，约束条件太多，求解困难。
2、非平衡模型
最短路（全有全无）分配
容量限制分配
多路径分配
容量限制——多路径分配
交通
需求
交通流
重分布
道路及交叉
口流量预测
交通网络
质量评价
交通规划方案
车辆路径
选择模拟
最短路交通分配
容量限制交通分配
多路径交通分配
多路径--容量限制交通分配
调整交通管理措施
O-D矩阵
道路交通网络交通流重分布模拟
交通流重分布基础：
车辆路径
选择模拟
最短路交通分配
容量限制交通分配
多路径交通分配
多路径--容量限制交通分配
交通规划方案
二、最短路交通分配
在分配中，取路权（两交叉口间的出行时间）为常数，即假设车辆的路段行驶车速、交叉口延误不受路段、交叉口交通负荷的影响。每一OD点对应的OD量被全部分配在连接该OD点对的最短线路上，其他道路上分配不到交通量。
最短路交通分配
A
B
100
100
100
出行量 T(A--B)=100辆
三、容量限制分配方法
容量限制分配是一种动态的交通分配方法，它考虑了路权与交通负荷之间的关系，即考虑了交叉口、路段的通行能力限制，比较符合实际情况。
容量限制分配有：
（1）容量限制——增量加载分配
（2）容量限制——迭代平衡分配
1、容量限制——增量加载分配
先将OD表中的每一个OD量分解成K部分，即将原OD表分解成K个OD表，然后分K次用最短路分配模型分配OD量，每次分配一个OD分表，并且每分配一次，路权修正一次，路权采用路阻函数修正，直到把K个OD分表全部分配到网络上。
容量限制交通分配
A
B
40+20
20
30+10
10
40
10
20+40
30+10
30
出行量T(A--B) = 40+30+20+10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
10
100
60
50
40
30
20
40
30
30
25
20
20
20
20
15
10
15
10
10
10
5
5
5
5
5
分配次序
K
分配次数K与每次的OD量分配率（％）
2、容量限制——迭代平衡分配
先假设网络中各路段流量为零，按零流量计算路权，并分配整个OD表，然后按分配流量计算路权，重新分配整个OD表，最后比较新分配的路段流量与原分配的路段流量，新计算的路权与原计算的路权，若两者比较接近，满足迭代精度要求，则停止迭代，获得最后的分配交通量。若不能满足迭代精度要求，则根据新分配的流量重新计算路权，重新分配，直到满足迭代精度。
四、多路径交通分配方法
1、分配模型
出行者希望选择最短路、出行者在选择出行线路时带有随机性，因此，各出行线路被选用的概率可用LOGIT路径选择模型计算。
P(r,s,k)—OD量T(r,s)在第k条出行路线上的分配率；t(k)—第k条出行线路的路权；t—各出行路线的平均路权，θ—分配参数；m—有效出行线路条数。
多路径概率交通分配
A
B
30
P=
P= 50
P=
20
T=100
多路径交通分配
考虑最短路、随机两因素
m
A
1
k
B
运用本模型时，首先必须确定每一OD点对(r,s)的有效路段及有效出行线路。
有效路段—[i,j]为路段终点j比路段起点i更靠近出行终点s。
有效出行线路—由有效路段组成线路。
每一OD点对的出行量只在它相应的有效出行路线上进行分配。
本模型能较好地反映路径选择过程中的最短路因素及随机因素。
五、容量限制——多路径分配
该方法考虑了路权与交通负荷之间的关系及交叉口、路段通行能力的限制，使分配结果更加合理。
包括：多路径——增量加载分配、多路径——迭代平衡分配
容量限制--