[发明专利]基于货类反推的海港规划年交通生成量预测系统有效

专利信息
申请号: 200810151220.9 申请日: 2008-09-02
公开(公告)号: CN101350138A 公开(公告)日: 2009-01-21
发明(设计)人: 白子建;徐建平;赵建伟;王新歧;刘润有;龚凤刚;赵巍;黄文;代茂华;王志华;蹇峰;李海峰;姜长杰;李伟;刘虹;刘大为 申请(专利权)人: 天津市市政工程设计研究院
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01;G06N3/12
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 代理人: 李素兰
地址: 300051*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 基于 货类反推 海港 规划 交通 生成 预测 系统
【权利要求书】:

1.一种基于货类反推的海港规划年交通生成量预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:构建交通生成量与各交通特征参数的关系图及各货类吞吐量引发交通量流程 图,采集所需要的现状交通特征参数,即:现状集装箱的交通特征参数、现状货车的交通 特征参数和现状港区货物堆场的交通特征参数;

所述现状集装箱的交通特征参数包括:现状集装箱集疏量、月不均匀系数、周不均匀 系数、高峰小时占用系数、方向不均匀系数;需要进行标定的交通特征参数包括:集装箱 码头直接集港比例q、集装箱卡车高峰小时占用系数k1,集装箱卡车方向不均匀系数d1,单 位为TEU/车的集装箱卡车平均装载率p1和集装箱卡车空载率e1

所述现状货车的交通特征参数包括:现状的散货和件杂货集疏运量、普通货车的周不 均匀系数、普通货车的空载率;需要进行标定的交通特征参数有:单位为吨/车的运输杂货 的普通货车平均载重p2和件杂货普通卡车的空载率e2、运输散货的普通货车平均载重p3和 散货普通卡车的空载率e3、件杂货普通货车高峰小时占用系数k2、散货普通货车高峰小时 占用系数k3、件杂货普通货车方向不均匀系数d2、散货普通货车方向不均匀系数d3

所述现状港区货物堆场的交通特征参数包括;集装箱的集与疏、空车取箱的交通流、 堆场拼箱的普通货车交通流、和与堆场拼箱量是成正比的客车流;需要进行标定的交通特 征参数有:单位为TEU/车的产地装箱平均装载率p4、产地装箱二次装箱比例g1、集装箱卡 车空车取箱比例g2、集装箱堆场内拼箱单位TEU吸引客车量h1、件杂货堆场单位普通货车 吸引客车量h2、散货物流中心单位普通货车吸引客车量h3、集装箱堆场拼箱单位TEU吸引 货车量h4

月不均匀系数αi=月日均交通量/年日均交通量;        (1)

周不均匀系数ri=单日交通量/周日均交通量;           (2)

高峰小时占用系数ki=各个小时交通流量/全天交通流量; (3)

方向不均匀系数di=主要行车方向交通量/双向交通量;   (4)

步骤二:现状集装箱卡车、普通货车、客车交通生成量预测:

(2-1)现状集装箱卡车、普通货车交通生成量预测,主要计算:

年集装箱卡车总吸引和发生量=(1+集装箱卡车空载率e1)×规划年集装箱吞吐量/集装箱 卡车平均装载率p1;                  (5)

高峰小时单向集装箱卡车交通量=集装箱卡车月不均匀系数α1×集装箱卡车周不均匀系 数r1×集装箱卡车高峰小时占用系数k1×集装箱卡车方向不均匀系数d1×年集装箱卡车总 吸引和发生量/年工作天数             (6)

杂货普通货车总吸引和发生量=(1+件杂货普通货车空载率e2)×规划年件杂货公路承运 量/运输件杂货的普通货车平均载重p2; (7)

高峰小时单向件杂货普通货车交通量=件杂货普通货车周不均匀系数r2×件杂货普通 货车高峰小时占用系数k2×件杂货普通货车方向不均匀系数d2×件杂货普通货车总吸引和 发生量/年工作天数;            (8)

(2-2)现状客车交通生成量预测包括以下三种情形:

(2-2-1)进出集装箱物流作业区的客运交通同货物堆场的拆拼箱量成正比关系,集装 箱卡车与客车交通流量关系参数模型为:

w1j1=Li1×h1---(9)]]>

公式(9)中:为第j1个集装箱物流作业区的客车吸引量;

为第i1个集装箱物流作业区内总拼箱数;

(2-2-2)件杂货和散货物流作业区的普通货车与客车交通量关系参数模型为:

w2j2=y(2)j2×h2;]]>w3j3=y(3)j3×h3---(10)]]>

公式(10)中:为第j2个件杂货物流作业区的客车吸引量;

为第j2个件杂货物流作业区总吸引的普通货车数;

为第j3个散货物流作业区的客车吸引量;

为第j3个散货物流作业区总普通货车数吸引量;

(2-2-3)港区内工作人员的编制规模与通勤交通流量关系参数模型为:

    α1i=βi×γ;  α2i=βi×(1-γ)/δ            (11)

公式(11)中:α1i,α2i分别为第i个办公地点的小汽车和客车出行生成量;

    βi为人员编制规模;

    γ为私家车拥有率;

    δ为通勤客车平均载客量;

步骤三:根据上述预测的现状交通生成量与基于现状交通调查得到的交通生成量进行 比较;

步骤四:应用特定的遗传算法对上述需要进行标定的交通特性参数进行标定以得到一 组最优的参数值;

步骤五:综合考虑远景因素,对现状的各货类交通特征参数进行修正,得出规划年的 交通特征参数;

步骤六:考虑建设区规划年各货类公路集疏运量、规划年的交通特征参数和现状,基 于货类反推交通量的方法完成规划年交通生成量的预测。

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