Trip Distribution and Assignment.md 3.5 KB
Tripide jaotust kohalikus teedevõrgus saab tõepoolest käsitleda sarnaselt veejõgi‑mudelile: algus‑ ja lõpppunktid on “kandvad” ning voog liigub läbi võrgu, millel pole eelistatud sihtkohti. Järgnevalt lühike samm‑sammuline juhend, kuidas seda idee praktiliselt rakendada:
Võrgustiku defineerimine
- Loo GIS‑andmestik, kus iga “node” on ristmik või punkt, mis ühendab kohalikku teed riikliku/peatee võrguga (need moodustavad võrgu sisendid ja väljundid).
- Määra segmentide omadused – pikkus, ribalaius, kiirusepiirangud jms.
- Loo GIS‑andmestik, kus iga “node” on ristmik või punkt, mis ühendab kohalikku teed riikliku/peatee võrguga (need moodustavad võrgu sisendid ja väljundid).
Trip‑generatsiooni arvutamine
- Kasuta demograafilisi andmeid (rahvastiku tihedus, töökohtade arv, maa‑kasutus) ning kehtivaid trip‑generation koefitsiente (nt t/hlk·päev).
- Iga sisend‑ ja väljundnode jaoks saadud väärtused toimivad “allikate” ja „süüdistajate“ mahuna.
- Kasuta demograafilisi andmeid (rahvastiku tihedus, töökohtade arv, maa‑kasutus) ning kehtivaid trip‑generation koefitsiente (nt t/hlk·päev).
Veevoogude analogia rakendamine
- Määra igale segmendile “kanduvus” (capacity) ning arvuta sellel põhinev takistustegur (nt BPR‑funktsioon).
- Kasutades gravitatsioonimudelit või logit‑jaotust, jaota iga alguspunkti (siseneva peatee) tripid võrgu kaudu sihtkohtadeni (väljuvad peateed), võttes arvesse takistusi. See on sarnane veejõgi‑mudeli massikontseptsiooniga: vesi voolab madalama takistusega teedele.
- Määra igale segmendile “kanduvus” (capacity) ning arvuta sellel põhinev takistustegur (nt BPR‑funktsioon).
Marsruudi määramine
- Leida igale OD‑paarile (sisenev ↔ väljuv) minimaalne kulukus‑tee (nt aeg, pikkus või kombineeritud takistus).
- Jaotada genereeritud tripid nende lühimate teede järgi. Seda saab teha staatilise kasutuseadeldisega (all‑or‑none assignment) või dünaamilise tasakaalu simulatsiooniga (näiteks METANET, DYNASMART-P).
- Leida igale OD‑paarile (sisenev ↔ väljuv) minimaalne kulukus‑tee (nt aeg, pikkus või kombineeritud takistus).
Võrgu laadimine
- Summeerida kõigi OD‑paaride tripid iga segmendi kohta; see annab “voogude” intensiivsuse – sarnaselt veejärve lõikes voolukiirusele.
- Jagada saadud kogus 365 päevaga, et saada AADT (average daily traffic) väärtused.
- Summeerida kõigi OD‑paaride tripid iga segmendi kohta; see annab “voogude” intensiivsuse – sarnaselt veejärve lõikes voolukiirusele.
Intersektsioonide mahutavuse hindamine
- Intersektsioonid, kus kohalik võrk kohtub riikliku teega, on just need punktid, millele soovitakse liiklusmahtu prognoosida. Kasuta eelnevalt arvutatud segmendi AADT‑väärtusi ning liita kokku kõikide sisenevate/väljuvate segmentide voodud.
Kalibreerimine ja valideerimine
- Kui on olemas mõni käsitsi loetud või automaatne liiklusloendur, võrdle prognoositavat AADT‑väärtust tegelike mõõtmistega ning kohanda takistuste koefitsiente (BPR‑parameetrid) või trip‑generation koefitsiente.
- Empiirilise Bayesi meetodi kasutamine võimaldab kombineerida mudeli põhjalikke prognoose ja reaalseid loendusandmeid, vähendades süsteemset viga.
- Kui on olemas mõni käsitsi loetud või automaatne liiklusloendur, võrdle prognoositavat AADT‑väärtust tegelike mõõtmistega ning kohanda takistuste koefitsiente (BPR‑parameetrid) või trip‑generation koefitsiente.
Tulemuste esitlus
- Väljasta tabel või GIS‑kaardikihid, kus iga intersektsioon näitab hinnangulist igapäevast sõidukite arvu (AADT) koos usaldusvahemikega.
- Väljasta tabel või GIS‑kaardikihid, kus iga intersektsioon näitab hinnangulist igapäevast sõidukite arvu (AADT) koos usaldusvahemikega.
Kokkuvõte
- Algandmed: demograafia + maakasutus → trip‑generation.
- Jaotusmeetod: gravitatsioon/Logit‑mudel, mis käsitleb teed kui veekogusid (kanduvus + takistus).
- Marsruudid: minimaalse kuluga lühimad teed määravad, kuhu tripid voolavad.
- Võrgu laadimine: kõigi OD‑paaride summeerimine annab segmendi ja intersektsiooni liiklusmahu.
- Kalibreerimine: reaalsete loendusandmete kasutamine vähendab prognoosi ebatäpsust.
Selle lähenemisega saad luua toimiva, veejõgi‑analoogia põhise mudeli, mis võimaldab hinnata täpseid liiklusmahte kohalike ja riiklike teede ristumiskohtades ilma ulatuslike loendusandmeteta.