解：当OD交通量小于500时，所有的OD交通量都沿道路。走行，当OD交通量大于500时，两条道路上都有一定的交通量通过。平衡时两条道路的走行时间应该相等，因此
交通分配方法：平衡模型和非平衡模型两大类，并以Wardrop的第一，第二原理为划分依据。如果交通分配模型满足Wardrop的第一，第二原理，则该模型为平衡模型，并且满足第一原理的称为使用者优化平衡模型，满足第二原理的称为系统优化平衡模型。如果分配模型不使用Wardrop原理，而是用了模拟方法，则称非平衡模型。平衡模型比较适合于宏观研究，非平衡模型由于结构简单，概念明确，计算简便等优点，得到广泛应用。 非平衡模型按其分配手段可分为：有迭代和无迭代两类，按其形态可分为单路径型与多路径型两类，故非平衡模型可分为最短路分配，容量限制分配，多路径分配，容量限制-多路径分配四种分配方法。
优缺点：有迭代优于无迭代，多路径方法优于最短型方法。无迭代分配方法仅适用于非拥挤型交通网络（如公路网，城市交通网络的非高峰小时交通分配及全日交通分配）有迭代分配方法适用于任何网络，特别适用与拥挤网络（如公路网，城市交通网络的高峰小时交通分配）但对于非拥挤交通网络，迭代模型中的通行能力限制条件失去控制作用，其分配结果与无迭代方法接近。最短路分配优点是计算相当简单，致命缺点是出行量分布不均匀，出行量全部集中在最短路上，这种分配方法是其他各种交通分配方法的基础。容量限制分配是一种动态交通分配方法，它考虑了路权和交通负荷之间的关系比较符合实际情况。多路径分配能较好的反映路径选择过程中的最短路因素及随机因素。实际上，若各出行路线路权相同，则本模型成为随机分配模型，各路线被选用的概率相同。若某一路线的路权远远小于其他各路线，则本模型成为最短路分配模型。容量限制-多路径分配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合理。
三、（2001年）出行分布预测主要有哪些模型，各种模型有何特点，使用于什么条件？ 答：出行分布预测定义：根据预测的各交通区发生量和吸引量，确定各交通区之间的出行量分布，即计算未来特征年居民出行量在O-D表中的各元素值。 出行分布预测主要有：增长系数法及重力模型法
增长系数法基本假定：假定预测的O-D矩阵和先验的O-D矩阵具有基本相同的分布形式。特点：模型的计算解决了交通需求的增长及交通区之间的平衡，简单，方便，但当交通源布局有较大变化时，误差较大。
主要包括：平均增长系数法（平均增长系数法假设 i ， j 小区之间的分布交通量 的增长系数是 i 小区出行发生量增 长系数和 j 小区出行吸引量增长系数的平均值，该方法的优点是公式简明，易于计算；其缺点是收敛慢，迭代次数多，计算精度低），Fratar法（是增长系数法中的一种较好的交通分布预测模型，它考虑了交通区与交通区之间的吸引程度，假设 i ， j 小区间分布交通量 的增长系数不仅与 i 小区的发生增长系数和 j 小区的吸引增长系数有关，还与整个规划区域的其他交通小区的增长系数有关，Fratar 方法较平均增长系数法收敛速度快，在满足相同的精度条件下迭代次数也少，因此在实际工作中广泛应用。但其计算过程较复杂，因此一般通过计算机编程实现，或通过专门的交通规划软件计算） Furness法（假设 i ， j 小区间分布交通量 的增长系数与 i 小区的
21
发生增长系数和 j 小区的吸引增长系数都有关系。Furness方法 计算相对简单，收敛速度相对较快，也适合编程获得预测结果） 增长系数法的特点 1. 优点
（ 1 ）结构简单、实用的比较多，不需要交通小区之间的距离和时间。
（ 2 ）可以适用于小时交通量或日交通量等的预测，也可以获得各种交通目的的 OD 交通量。
（ 3 ）对于变化较小的 OD 表预测非常有效。
（ 4 ）预测铁路车站间的 OD 分布非常有效。这时，一般仅增加部分 OD 表，然后将增加部分 OD 表加到现状 OD 表上，求出将来 OD 表。 2. 缺点
（ 1 ）必须有所有小区的 OD 交通量。
（ 2 ）对象地区发生如下大规模变化时，该方法不适用： j 将来的交通小区分区发生变化（有新开发区时）； k 交通小区之间的行驶时间发生变化时； l 土地利用发生较大变化时。
（ 3 ）交通小区之间的交通量值较小时，存在如下问题： j 若现状交通量为零，那么将来预测值也为零；
k 对于可靠性较低的 OD 交通量，将来的预测误差将被扩大。
（ 4 ）因为预测结果因方法的不同而异，所以在选择计算方法时，需要先利用过去的 OD 表预测现状 OD 表，比较预测精度。
（ 5 ）将来交通量仅用一个增长系数表示缺乏合理性。
重力模型法：基本假定 交通区i到交通区j的O-D量与交通区i的出行产生量，交通区j的出行吸引量成正比，与交通区i和j之间的交通阻抗成反比(重力模型法 （ Gravity Model ） 是一种最常用的方法，它根据牛顿的万有引力定 律，即两物体间的引力与两物体的质量之积成正比，而与它们之间距离的平方成反比类推而成) 主要包括：1行程时间模型 2双约束重力模型 重力模型的特点 1. 优点
（ 1 ）直观上容易理解。
（ 2 ）能考虑路网的变化和土地利用对人们的出行产生的影响。
（ 3 ）特定交通小区之间的 OD 交通量为零时，也能预测（即没有完整的O-D表也能预测O-D矩阵，只要能标定模型参数α）。
（ 4 ）能比较敏感地反映交通小区之间行驶时间变化的情况。 2. 缺点
（ 1 ）模型尽管能考虑到路网的变化和土地利用对出行的影响，但缺乏对人的出行行为的分析，跟实际情况存在一定的偏差（致命缺点是短程0-D分布偏大，尤其是区内出行）。
22
（ 2 ）一般，人们的出行距离分布在全区域并非为定值，而重力模型将其视为定值。 （ 3 ）交通小区之间的行驶时间因交通方式和时间段的不同而异，而重力模型使用了同一时间。
（ 4 ）求区内交通量时的行驶时间难以给出。
（ 5 ）交通小区之间的距离小时，有夸大预测的可能性。
（ 6 ）利用最小二乘法标定的重力模型计算出的分布交通量必须借助于其他方法进行收敛计算。
五、（2004年）在交通调查区域中预估到其中几个交通区的交通发生和吸引量将有大量的变化，此外，若干现状还未任何出行的交通区也将有发展，在这种情况下，交通需求预测采用何种交通分布方法较为合适？＿a＿
a 重力模型法 b 弗雷特法 c 平均增长率法 d 均衡增长率法
七、（2006年）一个新规划的城市中，假定各交通区间的出行量和起点交通区所产生的出行量及吸引到终点交通区的出行量成正比，并且和交通区间出行时间的平方和成反比，交通区间出行时间均为10分钟，三个交通区产生量、吸引量以及C→A未来出行分布量如下表，试作出行分布计算，得x= ，y= ，z= 。
交通量 A B C
A 起点交通区 起点交通区 起点交通区 A B C Y 208 B Z C X 终点交通区 吸引量 2400 1600 4000 产生量 3600 2000 5000 八、（2006年）交通需求预测四阶段法，分哪几个阶段？各阶段的功能是什么？分别采用哪些常用的主要模型？各种模型有何特点及适用条件？ 答：1出现生成
定义：出行生成，就是从土地利用到出行这一过程中的一种过渡产物。如用地建造住宅或商场等，就会有出行生成，接着也就会有出行的开始。（出行生成包括出行产生与出行吸引。由于两者的影响因素不同，前者以住户的社会经济特性为主，后者以土地利用的形态为主，故有些方法需将出行产生和出行吸引分别进行预测，以求其精确，也利于下一阶段出行分布的工作。当住户的社会经济特性和土地利用形态发生改变时，也可用来预测交通需求的变化。而出行生成交通量通常作为总控制量，用来预测和校核各个交通小区的
23
发生和吸引交通量。）
功能：通过对城市社会经济分析，预测各交通区的出行发生量及吸引量，即O-D矩阵的行和列和
常用模型：生成交通量的预测方法主要有原单位法、增长率法、聚类分析法和函数法。（了解：除此之外，还有利用研究地区过去的交通量或经济指标等的趋势法和回归分析等方法。） 原单位法特点：在居民出行预测中经常采用的是以单位出行次数作为原单位，预测未来的居民出行量的方法，所以也称为单位出行次数预测法。单位出行次数为人均或家庭平均每天的出行次数，它由居民出行调查结果统计得出。因为人口单位出行次数比较稳定，所以人口单位出行次数预测法是进行生成交通量预测时最常用的方法之一。日本、美国多使用该方法。将单位出行次数视为不随时间变动的量，而直接使用居民出行调查结果。然而，单位出行次数因交通参与者的个人属性（年龄、性别、职业、汽车拥有与否等）不同而变动。
聚类分析法特点：它突出以家庭作为基本单元，用将来的出行发生率求得将来的出行量。它与原单位法有很多相似之处，但又存在很大不同。①直观、容易了解。人们容易接受出行发生与住户特性关系的观念，不像回归分析那样必须了解相关性、参数值等因素。 ②资料的有效利用。从现有的 OD 调查中就可获得完整的资料，即使没有，也可通过小规模调查得到。③容易检验与更新。出行发生率很容易通过小规模抽样调查与小区的特性分析而校核其正确性。④可以适用于各种研究范围。由于出行发生基于住户的特性，出行吸引基于土地利用特性。因此，其出行生成、吸引率可以用于各种范围研究，如区域规划、运输通道规划和新发展区。该方法的缺点有①每一横向分类的小格中，住户彼此之间的差异性被忽略②因各小格样本数的不同，得到的出行率用于预测时，会失去其一致的精确性③同一类变量类别等级的确定是凭个人主观，失之客观④当本方法用于预测时，每一小格规划年的资料预测将是一项繁杂工作。
2出行分布：（见01）
定义或功能：交通的分布预测是交通规划四阶段预测模型的第二步，是把交通的发生与吸引量预测获得的各小区的出行量转换成小区之间的空间 OD 量，即 OD 矩阵。 3方式划分：交通方式划分是四阶段法中的第三阶段交通方式划分 (Modal Split) 就是出行者出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择行为，建立模型从而预测基础设施或服务等条件变化时，交通方式间交通需求的变化。以往的道路交通规划多采用除交通方式划分以外的三阶段法。然而，现代交通网络是一种立体化的、具有多种交通方式共存的综合性网络，因此交通方式划分已经成为其主要的组成部分之一。
交通方式划分模型：包括划分率曲线模型、出行端点模型、出行转换模型和非集计模型。全域模型考虑规划对象区域整体的交通方式划分情况，常用于宏观交通规划。由于涉及到全地区的划分率预测，故其影响因素当然是与全地区有关的城市规模、人口、土地使用状况、小汽车拥有率、公共交通及道路建设水平等指标。出行端点模型利用对象区域内交通小区的固有性质说明其划分率，因此便于从交通的角度研究各交通小区的土地使用。此时划分率可从发生端或吸引端考虑，而多数属于发生端出行端点模型。
4交通分配（见05）
9、（2008年）交通调查区域中预估到其中几个交通区的交通将有大量的增加，此外若现在还没有任何行程的交通区也将有所发展，在这种情况下采用何种交通分布方法较为合适？（重力模型和增长系数法预测的条件）
24