摘要：通过对国内外公路网交通量预测方法的分析，指出了传统方法的弊端；基于综合交通运输体系的特点，从用户出行需求的角度出发，对综合交通运输体系进行了体系的界定和网络定义分析；采用层次分析法，提出了基于用户出行需求的方式吸引函数，建立了综合交通运输体系网络交通分配模型，给出了交通量分配的流程，并结合实例验证．新方法从理论上实现了基于综合交通运输体系的公路网络配流．关键词：综合交通运输体系；公路网；网络配流；吸引函数无论是基于通道交通量的趋势预测法还是四阶
段预测方法，都是基于单一的公路网络预测交通量的．公路与其他运输方式(如铁路)之间交通量的竞争转移，往往采用“有、无”项目比较法，即无项目时选择其他运输的概率，减去有项目时选择其他运输方式的概率的差值，为该运输方式转移至(或转移走)公路运输量的比例(通常采用Logit模型)．该方法经验性比较强，无法从整个综合运输网络进行量化表述和配流．
随着各种运输方式的快速发展，人们出行需求
的多样化，综合交通运输体系逐渐形成．因此，在分配公路网络交通流时，有必要从综合交通运输体系总体上加以考虑，在充分分析居民出行需求基础上，对综合交通运输体系的网络平衡综合分析．这不是加强一种运输方式而排斥另一种运输方式，而是要在既相对独立又相互竞争的各种运输方式间，建立一种相互补充相互协调的和谐局面，因而要对综合交通运输系统从构成方式上量化调整，以确定各种运输方式在综合交通运输体系内的比重，确定合理的交通运输结构，优化资源，从而规划科学高效的综合交通运输体系【l J．
在研究道路交通网络系统平衡分析时，通常以
Wardrop原理为依据分配交通流【2 J．对于综合交通运输体系网络的交通流分配问题，Wardrop原理基本依据仍成立，可以此为基本点来考虑整个综合交通运输体系网络系统的交通流的分配．
1 综合交通运输体系的界定及其网络
的抽象描述
1．1 综合交通运输体系的界定
宏观意义上的综合交通运输体系划分为五种运
输方式：公路、铁路、航空、水运和管道．当各种交通方式服务于一个区域，满足交通需求时，从用户使用的角度出发，同一种交通方式在功能上又可以表现为多种形式：轨道交通可分为重轨(干线铁路)、轻轨、地铁、单轨等；道路交通又有公路交通和城市交通，服务于前者的道路形式有国道、省道、县道、乡道，按等级又可分为高速、一级、二级等，后者在等级上可分为高速公路、快速路、主干路、次干路、支路以及街道等．在考虑一个区域的交通情况时，往往涵盖了运输方式的多种表现形式，不局限于传统的五种划分．所以，传统的综合交通运输体系的宏观划分方式并不能适应应用需求．
因此，在考虑综合交通运输体系网络结构时，应充分考虑由用户出行需求的多样性导致的复杂性，从用户出行需求的角度出发，视具体情况来界定综合交通运输体系的内涵和外延．综合交通运输体系服务于以城市为中心的经济带时，可划分成干线铁路、城际高速铁路、高速公路、等级公路、航空运输、水运等；服务于城市内部交通时，又可划分为城市地铁、轻轨、城市快速路、常规公交等．由于城市内部交通网络分配与本研究相关性不强，不做探讨．而管道运输由于其特殊性，亦不讨论．
1，2网络抽象描述
在分析综合交通运输体系网络平衡时，一般将
实际或规划的公路网模型化，运用图论的网络拓扑原理，将其直观表示并纳入到综合交通运输网络中．在该网络中，可以将铁路的车站、轨道交通运输的站点、公路运输的客运枢纽(站)、航空运输的机场、水运的码头港口视为节点，用N表示其集合，节点集N由发生节点集R、吸引节点集S，以及车站、客运枢纽、机场、码头港口之类的交汇节点组成；而连接节点的铁路线路、轨道线路、地面道路、航空线路、水运线路，称为路段集或弧集，用A表示；W(r，s)表示从节点r至节点s的弧长或权重，是方式特性的量化．因此，综合交通运输体系网络可以用由节点和线段组成的有向图G(N，A)进行数学描述．
2方式吸引函数分析
2．1用户出行需求分析
综合交通运输体系网络系统的交通流分配，尤
其是基于公路网络的交通流分配，从根本上说是居民出行分配，客货运输都可以从居民出行的角度进行分析．货运出行可根据不同的出行目的，转化为客运出行，用客运出行的分配模式分配货运交通量．因此，要针对各种交通运输方式的特点，充分考虑人们在选取某些交通方式时因出行目的不同而考虑的出行时间、出行费用、出行距离、安全性、舒适性、便捷性和准时性等因素，因此，在研究综合交通运输体系网络上的方式吸引函数时，应分析上述因素，建立科学的函数模型．
在综合交通运输体系网络中，由于连接相同起
点和终点的路段上有多条路径，可以选择多种交通运输方式，因此，居民对交通方式的选择主要取决于服务水平(效用)——出行时问、费用及舒适度等．对于同一路径上的交通方式选择，出行时间、出行费用、出行距离、舒适性是比较重要的因素．旅客的出行目的一般分为公务、旅游、探亲访友、看病、购物、运输货物等几种．公务出行时间上自由度相对较小，选取航空、高速公路比较多；旅游出行对舒适性要求较高，选取铁路、航空居多；探亲出行对时间、舒适性的要求普遍不高，一般把节省费用放在首位，选取铁路较多；货物运输也是以居民出行为载体，高附加值的货物对时间要求较高，中短途选择公路居多，长途则以航空和铁路为主．
2．2方式吸引函数推导
从用户出行需求角度出发，根据层次分析法
(—6岍法)，依靠出行者对多种运输方式的主观评判，通过对交通方式各种因素重要程度的比较赋值，建立比较矩阵，然后再对交通方式分层处理及综合，最终推导出方式吸引函数．步骤如下：
步骤一，建立出行者对相同径路选择不同出行
方式的递阶层次结构(图1)．步骤二，构造第二层(准则层B)对第一层(目标层A)的比较矩阵A，并进行层次单排序及其一致性检验．
式中：i，歹表示交通方式的出行时间、出行费用、舒适性等属性因素：标度值a打表示对出行者而言，i相对于i的重要程度，可按“1—9标度”对其比较并赋值．然后，用“和法”计算其权重系数
V吐即为交通方式各属性因素之间的权重比较
系数．
步骤三，构造第三层(方案层C)对第二层(B)的
每一准则的比较矩阵风式中：k表示交通方式的某一属性因素；z，Y表示为出行者提供的可选择的交通方式；标度值k表示对出行者而言，交通方式,37在某一因素方面的相对y的重要程度，可按“1～9标度”对其比较并赋值．同理，由第三层的成对比较矩阵峨，用上述“和法”计算出权重向量Q，并进行一致性检验．G。为在交通方式的各种属性因素的某一方面，选择不同交通方式的优势权重．
步骤四，层次总排序及其一致性检验，求出相同径路某出行方式对出行者的吸引函数．
设出行方式的属性因素的权重系数毗，与G^
成线性关系，则对于出行者z在相同径路下选择出行方式行的吸引函数可定性描述为
J0。=Wl G1+W2G2+…+啊G，+
W：G^+…+wnGn+e抽=
。苎1
∑％q+￡抽=x／t．+￡f。
j=l
(6)
式中：％为可量化的部分，是可测属性的函数；e抽为随机变量．由于出行者对方式吸引函数的估计与实际值之间的差别视个人的社会经济特征而定，因此，￡抽设为随机变量，修正吸引函数．
由上述表达式，出行者综合考虑各项因素，在整个出行过程的两两节点间可能会选择不同交通方式，或选择同一方式的不同线路(弧)，从而构成复杂的综合交通运输体系网络的交通流分配．
3交通流分配模型及其适应性
3．1分配模型的建立
在综合交通运输体系网络中，由于考虑多种交
通运输方式，总体交通流的分配是要综合考虑各种运输方式所组成的径路，因此，各种交通方式的出行路线均可能分配到交通量，分配到的交通量又取决于吸引函数，这就解决了以往单一地在公路网络分配的问题．采取多径路分配方法，避免单径路分配中流量全部集中于最短路上这一不合理现象，使各条可能的出行路线均分配到一定的交通量，借鉴道路交通网络交通流分配率的研究，假定随机项相互独立，且服从相同的Gumbel函数分布，则出行者对任一出行方式歹的选择概率只(交通流分配率)，可采用改进的Logit径路选择模型加以确定引3￡= ￡=exp(一眠)／∑exp(一wigexp ( 23 眠j／∑ Gi exp ( 23 Gi)(7) )(7)i=l i=l
由于出行者到达一定节点后，因出行需求的差
异性，有可能改换交通方式，选取其他交通方式．因此，对于交通量的分配，可参照“节点分配法”分配交通量[4f．由于出行者在某一网络节点对出行路线的选择，只与目的地(出行终点)有关，与出发点(出行起点)无关，因此，在分配通过某一网络节点的出行量时，可不考虑出行者在该节点前的交通方式，也不考虑来自哪一节点，只要有相同终点，就可统一考虑．出行量按节点依次分配，逐点分配直至终点．故在相同径路选取的不同交通方式所分配到的交通量为
式丰：M(p，q，J)为路段[夕，口]选取交通方式．f所分配到的交通量；O(p，q)为[户，q]的交通量总和．分配完当前节点后，再统计所有拟离开该节点
(由该点发出的或经该点中转)且具有相同终点的出行量，然后将这部分出行量分配到所选节点的可能选择的邻接边上，同时计算方式选择概率，进而分配该节点交通量，再依次逐步对下一节点分配交通量．3．2适应性调整
出行者在选择出行路线时，因其社会经济特征
和个人因素的不同，总是希望选择最优(如最快或最短等因素)的路线、最佳的交通方式出行，即吸引函数达到最优值．但由于综合交通运输网络的复杂性以及交通状况的随机性，出行者选择的路线可能不是最优的，从而形成出行者方面的随机因素．因此，在交通流分配后，一方面须调整随机因素项，还必须结合实际情况(如铁路、航空客货运输现状及规划)具体分析，如在某径路综合比较宜采用哪种方式，以便在总体上调整．最终得到公路网络分配交通量，也量化了其他运输方式所分担的交通量．
4交通量分配流程
在处理交通量的分配时，首先更新每条路段的
客流量，然后用户根据吸引函数最优，来确定比较路段的出行方式，计算用户交通方式选择概率，进而计算该路段上公路网络所分配到的交通量，最后结合实际，针对交通状况的随机性进行综合调整，以便对交通运输结构合理配置，使公路及其他运输方式分配到的交通量更加合理化．具体分配的过程见图2．图2基于综合交通运输体系的公路交通置分配流程5实例分析
现以重庆市“一小时经济圈”主要对外通道交通量预测为例．“一小时经济囤”有七大对外运输通道，分别为成渝、兰渝、渝陕、沿江、渝湘、渝黔和渝滇通道．由于现状只有各交通方式的运量数据，因此，决定通过现状运量数据，计算各方式运量分配比例，再推算出公路承担的交通量，得到最后的分配结果．准则层采用出行时间、费用、舒适性、安全性和可靠性，建立比较矩阵A
A=
1．00 1．13 0．91 0．90 1．05
0．88 1．00 1．09 0．89 1．04
1．10 O．92 1．00 9．93 0．96
1．11 1．12 1．08 1．00 1．08
O．95 0．96 1．04 0．93 1．00
计算权重比较系数：Wi=(O．95，0．92，0．97，0．98，0．91)．结合权重比较系数，计算交通量预测值．限于篇幅，不罗列相关数据．预测过程如下：
(1)结合现状数据，预测“一小时经济圈”客货运量值．
(2)运用式(6)，(7)，推算“--／1,时经济圈”客货运输量分担率．(3)计算七大对外运输通道客货运输量预测值．(4)结合各车型预测比例，运用式(8)计算七大
公路通道的预测交通量．交通量预测结果见表1．表1七大通道公路交通量预测结果表
Tab．1 Traffic volume forecast in seven
major highway arteries 辆·d一1
注：表中车辆为标准小汽车
经专家咨询和与其他方法预测的对比分析，本
预测结果满足精度要求，且具有较强的可操作性．6结语
本文在对传统公路网交通量预测方法总结归纳
的基础上，从综合交通运输体系中用户需求选择的角度出发，针对综合交通运输体系应用特性及交通流分配的必要性，从整体上考虑综合交通运输体系的交通流运动，提出了基于综合交通运输体系的公路网络配流模型，使公路网交通流量分配更趋合理化，为高速公路网络布局设计提供可靠的基础数据．限于研究水平，未能结合各种交通运输方式之间的动态因素加以研究．本文只是起到抛砖引玉的作用，希望在以后的研究中深入开展这方面的工作．
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