Luận văn tốt nghiệp: Ứng dụng phần mềm Cube Citilabs cho việc dự báo nhu cầu giao thông và đánh giá khả năng thông hành qua nút giao tại quận 3 đến năm 2020

7,099
369
164
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 121
Fares File: Thiết lp h thng giá vé. (Fare.Far)
Các loại vé đƣợc định nghĩa trong Cube:
Free: Đi xe miễn phí
Flat: 1 giá chung c định cho tuyến
Distance: bao gm chi phí lên xe+ chi phí cho từng quãng đƣờng.
From/to: Chi phí ph thuộc vào điểm bt đu và kết thúc ca zones.
Count: Chi phí da trên tng s zones đã đi qua.
Accumulate: Mi zone có 1 vé và s cng vào chi phí chung
Hilow: Chi phí b ảnh hƣởng bi s ng zone cao nhất đi qua
Trong luận văn này ta sử dng Flat tt c các tuyến có chung giá vé 2000vnđ.
Factor File 1: Các yếu t ảnh hƣởng đến GTCC, đây lựa chn tuyến đƣờng
ngn nhất để kết ni các tâm Zone vào tuyến xe buýt (BESTPATHONLY=T).
(Factor.FAC)
Kết qu:
Network File: Mạng lƣới các tuyến xe buýt, các tuyến đƣờng đi bộ kết ni t
tâm Zone đến các trm dng, nhà ch.
Links File 1: Bng thng kê các thuộc tính ( điểm đầu, điểm cui, khong cách,
thời gian,…)
Line File: Lit kê thuc tính ca các tuyến xe buýt, dùng để kim tra.
NTLegs File: Lit kê thuc tính ca các tuyến đƣờng đi bộ kết ni tâm Zone
vi trm dng, nhà chờ, dùng để kim tra.
Matrix File 1: Ma trận chi phí đi li bng xe buýt. (Chi phi di lai bang xe
buyt.MAT). Kết qu xuất ra đƣợc trình bày trong Ph lục C Kết qu đầu ra
hình 4 bƣớc s dng CUBE Citilabs
File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 121 Fares File: Thiết lập hệ thống giá vé. (Fare.Far) Các loại vé đƣợc định nghĩa trong Cube: Free: Đi xe miễn phí Flat: 1 giá chung cố định cho tuyến Distance: bao gồm chi phí lên xe+ chi phí cho từng quãng đƣờng. From/to: Chi phí phụ thuộc vào điểm bắt đầu và kết thúc của zones. Count: Chi phí dựa trên tổng số zones đã đi qua. Accumulate: Mỗi zone có 1 vé và sẽ cộng vào chi phí chung Hilow: Chi phí bị ảnh hƣởng bởi số lƣợng zone cao nhất đi qua Trong luận văn này ta sử dụng Flat tất cả các tuyến có chung giá vé 2000vnđ. Factor File 1: Các yếu tố ảnh hƣởng đến GTCC, ở đây lựa chọn tuyến đƣờng ngắn nhất để kết nối các tâm Zone vào tuyến xe buýt (BESTPATHONLY=T). (Factor.FAC) Kết quả: Network File: Mạng lƣới các tuyến xe buýt, các tuyến đƣờng đi bộ kết nối từ tâm Zone đến các trạm dừng, nhà chờ. Links File 1: Bảng thống kê các thuộc tính ( điểm đầu, điểm cuối, khoảng cách, thời gian,…) Line File: Liệt kê thuộc tính của các tuyến xe buýt, dùng để kiểm tra. NTLegs File: Liệt kê thuộc tính của các tuyến đƣờng đi bộ kết nối tâm Zone với trạm dừng, nhà chờ, dùng để kiểm tra. Matrix File 1: Ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt. (Chi phi di lai bang xe buyt.MAT). Kết quả xuất ra đƣợc trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bƣớc sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 122
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 122
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 123
Trong đó:
PARAMETERS TRANTIME = LW.TRANTIME Tham s thời gian.(Đơn vị:
Phút)
LW.TRANTIME = 0.80*(LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED Thời gian đi lại
bằng xe buýt, đƣợc tính da vào thời gian đi lại bằng phƣơng tiện nhân
(LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED nhân vi h s 0.8 ( trong trƣờng hp này gi
định xe buýt đi nhanh hơn phƣơng tiện cá nhân 1.25 ln.
LW.WALKTIME = 1.00*(LI.DISTANCE*60/1000)/4.5 Thời gian đi bộ vi
gi định tốc độ ngƣời đi bộ là 4.5km/h.
COST=LI.DISTANCE Chi phí đƣợc tính da vào khoảng cách đi lại
EXTRACTCOST=LW.WALKTIME Kết qu chi phí xut ra.
MAXCOST=500 Khong cách kết ni t tâm Zone đến trm dng nhà ch ln
nht là 500m.
NTLEGMODE=100 Phƣơng thức đi bộ đƣc định nghĩa là 100.
Hình 4.25 Đường kết nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 123 Trong đó: PARAMETERS TRANTIME = LW.TRANTIME Tham số thời gian.(Đơn vị: Phút) LW.TRANTIME = 0.80*(LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED Thời gian đi lại bằng xe buýt, đƣợc tính dựa vào thời gian đi lại bằng phƣơng tiện cá nhân (LI.DISTANCE*60/1000)/LI.SPEED nhân với hệ số 0.8 ( trong trƣờng hợp này giả định xe buýt đi nhanh hơn phƣơng tiện cá nhân 1.25 lần. LW.WALKTIME = 1.00*(LI.DISTANCE*60/1000)/4.5 Thời gian đi bộ với giả định tốc độ ngƣời đi bộ là 4.5km/h. COST=LI.DISTANCE Chi phí đƣợc tính dựa vào khoảng cách đi lại EXTRACTCOST=LW.WALKTIME Kết quả chi phí xuất ra. MAXCOST=500 Khoảng cách kết nối từ tâm Zone đến trạm dừng nhà chờ lớn nhất là 500m. NTLEGMODE=100 Phƣơng thức đi bộ đƣợc định nghĩa là 100. Hình 4.25 Đường kết nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 124
Đƣng ni tâm Zone bằng phƣơng thức đi bộ dùng để kết nối tâm Zone đến các
trm dùng, nhà ch gn nht. Theo hình 4.25 tt c các Zone đều th s dng xe
buýt thỏa mãn điều kin khoảng cách đƣờng kết ni không quá 500m.
Hình 4.26 Mật độ bao phủ mạng lưới xe buýt
Quận 3 đƣợc bao ph hoàn toàn bi mạng lƣới xe buýt. Vòng tròn màu đỏ th
hin bán kính 250m t trm dng nhà ch, vi khong cách này hầu nhƣ các chuyến đi
đều sn sng la chọn xe buýt làm phƣơng thức đi li. Vòng tròn màu xanh th hin
bán kính 500m t trm dng nhà ch, vi khong cách này các chuyến đi thể s
dng xe buýt vi xác sut la chọn ít hơn.
b. Xác định chuyến đi cá nhân và GTCC (Mode Choice)
Theo Điều chỉnh quy hoạch phát triển giao thông vận tải thành phố Hồ Chí
Minh đến năm 2020 tầm nhìn sau năm 2020 (duyệt theo Quyết định số 568/QĐ-
TTg, ngày 08/04/2013 của Thủ tƣớng Chính phủ. Lĩnh vực vận tải của Thành phố sẽ
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 124 Đƣờng nối tâm Zone bằng phƣơng thức đi bộ dùng để kết nối tâm Zone đến các trạm dùng, nhà chờ gần nhất. Theo hình 4.25 tất cả các Zone đều có thể sử dụng xe buýt thỏa mãn điều kiện khoảng cách đƣờng kết nối không quá 500m. Hình 4.26 Mật độ bao phủ mạng lưới xe buýt Quận 3 đƣợc bao phủ hoàn toàn bởi mạng lƣới xe buýt. Vòng tròn màu đỏ thể hiện bán kính 250m từ trạm dừng nhà chờ, với khoảng cách này hầu nhƣ các chuyến đi đều sẵn sằng lựa chọn xe buýt làm phƣơng thức đi lại. Vòng tròn màu xanh thể hiện bán kính 500m từ trạm dừng nhà chờ, với khoảng cách này các chuyến đi có thể sử dụng xe buýt với xác suất lựa chọn ít hơn. b. Xác định chuyến đi cá nhân và GTCC (Mode Choice) Theo Điều chỉnh quy hoạch phát triển giao thông vận tải thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020 (duyệt theo Quyết định số 568/QĐ- TTg, ngày 08/04/2013 của Thủ tƣớng Chính phủ. Lĩnh vực vận tải của Thành phố sẽ
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 125
đáp ứng nhu cầu vận tải với chất lƣợng ngày càng cao, giá cả hợp lý đảm bảo an toàn,
tiện lợi, kiềm chế tiến tới giảm tai nạn giao thông và hạn chế ô nhiễm môi trƣờng; từng
bƣớc phát triển vận tải công cộng khối lƣợng lớn, vận tải đa phƣơng thức, dịch vụ
logistics. Trong đó, giao thông công cộng (xe buýt, đƣờng sắt đô thị, taxi) sẽ chiếm từ
20% - 25%; Giao thông cá nhân (ô tô, xe máy, xe đạp) chiếm khoảng 72% - 77%; Các
loại hình giao thông khác thị phần đảm nhận ở mức 3%.
Các yếu tố ảnh hƣởng đến việc lựa chọn phƣơng thức đi bẳng phƣơng tiện
nhân hay sử dụng GTCC nhƣ: Chi phí đi lại, thời gian đi lại, mức độ thun tin linh
hot… Trong trƣờng hợp này giả định hàm thỏa dụng đƣợc xây dựng dựa vào chi phí
đi lại.
Xây dựng hàm thỏa dụng ( Utility Function)
U= -λ*Chi phí đi lại
Giả định xác suất lựa chọn phƣơng tiện GTCC:

󰇧



󰇨
Xác suất lựa chọn phƣơng tiện cá nhân:


Khi chi phí đi lại bởi phƣơng tiện cá nhân bằng chi phí đi li bi GTCC thì xác
sut la chn GTCC 0.1 và xác sut la chn xe cá nhân là 0.9. Mc hàm tha
dng này không tht s chính xác nhƣng sẽ làm gim khối lƣợng công vic tính toán.
Do đó luận văn đề xut s dng công thức này đển tính toán cho các trƣờng hp
chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB và các chuyến đi bên ngoài.
Vi λtham s quy . λ=0 xác sut la chn GTCC là 0.1 xác sut la
chọn xe cá nhân là 0.9. Khi λ càng lớn thì độ nhy của mô hình càng tăng. Mô hình sẽ
tăng cƣờng la chọn phƣơng thức có chi phí r n. Khi λ tiến ti cùng, tt c các
nhu cu ca mô hình s la chọn phƣơng thức r nht.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 125 đáp ứng nhu cầu vận tải với chất lƣợng ngày càng cao, giá cả hợp lý đảm bảo an toàn, tiện lợi, kiềm chế tiến tới giảm tai nạn giao thông và hạn chế ô nhiễm môi trƣờng; từng bƣớc phát triển vận tải công cộng khối lƣợng lớn, vận tải đa phƣơng thức, dịch vụ logistics. Trong đó, giao thông công cộng (xe buýt, đƣờng sắt đô thị, taxi) sẽ chiếm từ 20% - 25%; Giao thông cá nhân (ô tô, xe máy, xe đạp) chiếm khoảng 72% - 77%; Các loại hình giao thông khác thị phần đảm nhận ở mức 3%. Các yếu tố ảnh hƣởng đến việc lựa chọn phƣơng thức đi bẳng phƣơng tiện cá nhân hay sử dụng GTCC nhƣ: Chi phí đi lại, thời gian đi lại, mức độ thuận tiện linh hoạt… Trong trƣờng hợp này giả định hàm thỏa dụng đƣợc xây dựng dựa vào chi phí đi lại. Xây dựng hàm thỏa dụng ( Utility Function) U= -λ*Chi phí đi lại Giả định xác suất lựa chọn phƣơng tiện GTCC:   󰇧       󰇨   Xác suất lựa chọn phƣơng tiện cá nhân:     Khi chi phí đi lại bởi phƣơng tiện cá nhân bằng chi phí đi lại bởi GTCC thì xác suất lựa chọn GTCC là 0.1 và xác suất lựa chọn xe cá nhân là 0.9. Mặc dù hàm thỏa dụng này không thật sự chính xác nhƣng sẽ làm giảm khối lƣợng công việc tính toán. Do đó luận văn đề xuất sử dụng công thức này đển tính toán cho các trƣờng hợp chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB và các chuyến đi bên ngoài. Với λ là tham số quy mô. λ=0 xác suất lựa chọn GTCC là 0.1 và xác suất lựa chọn xe cá nhân là 0.9. Khi λ càng lớn thì độ nhạy của mô hình càng tăng. Mô hình sẽ tăng cƣờng lựa chọn phƣơng thức có chi phí rẻ hơn. Khi λ tiến tới vô cùng, tất cả các nhu cầu của mô hình sẽ lựa chọn phƣơng thức rẻ nhất.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 126
Hình 4.27 Xác suất lựa chọn GTCC
Gi định λ cho các mục đích chuyến đi:
λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW
λ = 0.25 cho chuyến đi với mục đích HBS
λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBO
λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích NHB
λ = 0.05 cho chuyến đi EXTERNAL ( I-E, E-I, E-E )
Kết qu d báo: nhu cu s dng phƣơng tiện CN ( D
CN
) GTCC ( D
BUS
) là:




0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0 5 10 15 20 25
Xác suất đi GTCC
Ccn - C pt
Xác suất lựa chọn GTCC
Pbus 0.25
Pbus 0.1
Pbus 0.05
Pbus 0.01
Pbus 0
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 126 Hình 4.27 Xác suất lựa chọn GTCC Giả định λ cho các mục đích chuyến đi: λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW λ = 0.25 cho chuyến đi với mục đích HBS λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBO λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích NHB λ = 0.05 cho chuyến đi EXTERNAL ( I-E, E-I, E-E ) Kết quả dự báo: nhu cầu sử dụng phƣơng tiện CN ( D CN )và GTCC ( D BUS ) là:         0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0 5 10 15 20 25 Xác suất đi GTCC Ccn - C pt Xác suất lựa chọn GTCC Pbus 0.25 Pbus 0.1 Pbus 0.05 Pbus 0.01 Pbus 0
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 127
Mô hình MODE CHOICE đƣợc trình bày dƣới đây:
Hình 4.28 Mô hình MODE CHOICE
Thông tin đầu vào:
Matrix File 1: File ma trn Phân b chuyến đi giữa các vùng.
(Distribution.MAT) ly t chƣơng trình DISTRIBUTION.
Matrix File 2: File ma trn Thi gian, khoảng cách, chi phí đi li gia các
vùng. (Time distance cost.MAT) ly t chƣơng trình HIGHWAY.
Matrix File 3: File ma trận Chi phí đi li bng xe buýt gia các vùng. (Chi phi
di lai bang xe buyt.MAT) ly t chƣơng trình PUBLIC TRANSPORT.
Kết qu:
Matrix File 1: File ma trn Chuyến đi bằng phƣơng tiện cá nhân và GTCC gia
các vùng. (Mode Choice.MAT). Kết qu xuất ra đƣợc trình bày trong Ph lục C “ Kết
qu đầu ra Mô hình 4 bƣớc s dng CUBE Citilabs
File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 127 Mô hình MODE CHOICE đƣợc trình bày dƣới đây: Hình 4.28 Mô hình MODE CHOICE Thông tin đầu vào: Matrix File 1: File ma trận Phân bổ chuyến đi giữa các vùng. (Distribution.MAT) lấy từ chƣơng trình DISTRIBUTION. Matrix File 2: File ma trận Thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các vùng. (Time distance cost.MAT) lấy từ chƣơng trình HIGHWAY. Matrix File 3: File ma trận Chi phí đi lại bằng xe buýt giữa các vùng. (Chi phi di lai bang xe buyt.MAT) lấy từ chƣơng trình PUBLIC TRANSPORT. Kết quả: Matrix File 1: File ma trận Chuyến đi bằng phƣơng tiện cá nhân và GTCC giữa các vùng. (Mode Choice.MAT). Kết quả xuất ra đƣợc trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bƣớc sử dụng CUBE Citilabs ” File chương trình:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 128
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 128
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 129
Trong đó:
File ma trận đầu vào:
MW[1]=MI.1.1 ; HBW MATRIX Ma trn chuyến đi HBW
MW[2]=MI.1.2 ; HBS MATRIX Ma trn chuyến đi HBS
MW[3]=MI.1.3 ; HBO MATRIX Ma trn chuyến đi HBO
MW[4]=MI.1.4 ; NHB MATRIX Ma trn chuyến đi NHB
MW[5]=MI.1.5+MI.1.6+MI.1.7 ; EXTERNAL MATRIX Ma trn chuyến đi
ngoi vùng và liên vùng (I-E, E-I, E-E)
MW[8]=MI.2.3; MC_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phƣơng tiện cá nhân
MW[9]=MI.3.1; PT_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phƣơng tiện GTCC
Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBW
;HBW (LAMBDA=0.1) gi định λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW
MW[10]=EXP(-0.1*MW[8]) Hàm hu dng chi phí xe cá nhân_HBW
MW[11]=EXP(-0.1*MW[9]) Hàm hu dng chi phí xe buýt_HBW
MW[12]=MW[10]+MW[11] Tng hàm hu dng chi phí xe cá nhân và chi phí
xe buýt _HBW
MW[13]=(MW[11]/MW[12])/5 Xác suất đi xe buýt cho mục đích HBW
MW[14]=1-MW[13] Xác suất đi bằng xe cá nhân cho mục đích HBW
MW[15]=MW[1]*MW[14] Ma trn chuyến đi bằng phƣơng tiện nhân vi
mục đích HBW.
MW[16]=MW[1]*MW[13] Ma trn chuyến đi bằng xe buýt vi mục đích
HBW.
Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBS, HBO, NHB,
EXTERNAL tƣơng tự nhƣ Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBW
gi định λ cho từng trƣờng hp khác nhau.
MW[45]=MW[15]+MW[22]+MW[29]+MW[36]+MW[43] Ma trn Tng
chuyến đi bằng phƣơng tiện nhân = Tng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+
EXTERNAL s dụng phƣơng tiện cá nhân.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 129 Trong đó: File ma trận đầu vào: MW[1]=MI.1.1 ; HBW MATRIX Ma trận chuyến đi HBW MW[2]=MI.1.2 ; HBS MATRIX Ma trận chuyến đi HBS MW[3]=MI.1.3 ; HBO MATRIX Ma trận chuyến đi HBO MW[4]=MI.1.4 ; NHB MATRIX Ma trận chuyến đi NHB MW[5]=MI.1.5+MI.1.6+MI.1.7 ; EXTERNAL MATRIX Ma trận chuyến đi ngoại vùng và liên vùng (I-E, E-I, E-E) MW[8]=MI.2.3; MC_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phƣơng tiện cá nhân MW[9]=MI.3.1; PT_COST Ma trận chi phí đi lại bằng phƣơng tiện GTCC Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBW ;HBW (LAMBDA=0.1) giả định λ = 0.1 cho chuyến đi với mục đích HBW MW[10]=EXP(-0.1*MW[8]) Hàm hữu dụng chi phí xe cá nhân_HBW MW[11]=EXP(-0.1*MW[9]) Hàm hữu dụng chi phí xe buýt_HBW MW[12]=MW[10]+MW[11] Tổng hàm hữu dụng chi phí xe cá nhân và chi phí xe buýt _HBW MW[13]=(MW[11]/MW[12])/5 Xác suất đi xe buýt cho mục đích HBW MW[14]=1-MW[13] Xác suất đi bằng xe cá nhân cho mục đích HBW MW[15]=MW[1]*MW[14] Ma trận chuyến đi bằng phƣơng tiện cá nhân với mục đích HBW. MW[16]=MW[1]*MW[13] Ma trận chuyến đi bằng xe buýt với mục đích HBW. Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBS, HBO, NHB, EXTERNAL tƣơng tự nhƣ Phân chia phƣơng thức cho chuyến đi với mục đích HBW giả định λ cho từng trƣờng hợp khác nhau. MW[45]=MW[15]+MW[22]+MW[29]+MW[36]+MW[43] Ma trận Tổng chuyến đi bằng phƣơng tiện cá nhân = Tổng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+ EXTERNAL sử dụng phƣơng tiện cá nhân.
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 130
MW[46]=MW[16]+MW[23]+MW[30]+MW[37]+MW[44] Ma trn Tng
chuyến đi bằng phƣơng tiện GTCC = Tng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+
EXTERNAL s dng phƣơng tiện GTCC.
4.2.1.6 Xét ảnh hưởng thời gian đối với các chuyến đi ( Time Of Day
Characteristic)
a. Chuyn ma trân chuyến đi dạng P-A sang ma trn chuyến đi dạng O-D
Ở phần Mode Choice đã xác định đƣợc số lƣợng chuyến đi bằng phƣơng thức
cá nhân GTCC ở dạng P-A (Production-Attraction) cho các mục đích HBW, HBS,
HBO, NHB và External. Tuy nhiên ma trận dạng P-A khác ma trận dạng O-D, vì OD
chỉ đúng hƣớng di chuyển của chuyến đi. Trong khi ma trận P-A của HB (Home Base)
thì liên quan đến tính chất của Zone. Do đó cần có hệ số chuyển đổi.
Theo kết quả chƣơng trình nghiên cứu của National Cooperative Highway
Research Program-365, để đơn giản thể tính OD cho các chuyến đi HB (Home
Base) nhƣ sau:
OD(HB)=(P+A)/2
Đối với các chuyến đi liên quan đến nhà (HBW, HBS, HBO) thì ma trận O-D
đƣợc tính bằng (ma trận P + ma trận P hoán vị)/2, cụ thể đối với chuyến đi HBW đƣợc
tính nhƣ sau:
Trong đó: HBW
od
là ma trận O-D cho chuyến đi với mục đích HBW
HBW
pa
là ma trận P-A cho chuyến đi với mục đích HBW
HBW’
pa
là ma trận P-A hoán vị cho chuyến đi với mục đích HBW
Đối với NHB External thì ma trận PA = OD hƣớng của ma trận NHB
trong định nghĩa phát sinh và thu hút giống với ma trận OD nên không cần chuyển đổi.
Mô hình MATRIX ( Chuyn t P-A sang O-D) đƣợc trình bày dƣới đây:
CHƢƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Cao Văn Trƣờng _ QG10_1051170069 Trang 130 MW[46]=MW[16]+MW[23]+MW[30]+MW[37]+MW[44] Ma trận Tổng chuyến đi bằng phƣơng tiện GTCC = Tổng chuyến đi HBW+ HBS+ HBO+ NHB+ EXTERNAL sử dụng phƣơng tiện GTCC. 4.2.1.6 Xét ảnh hưởng thời gian đối với các chuyến đi ( Time Of Day Characteristic) a. Chuyển ma trân chuyến đi dạng P-A sang ma trận chuyến đi dạng O-D Ở phần Mode Choice đã xác định đƣợc số lƣợng chuyến đi bằng phƣơng thức cá nhân và GTCC ở dạng P-A (Production-Attraction) cho các mục đích HBW, HBS, HBO, NHB và External. Tuy nhiên ma trận dạng P-A khác ma trận dạng O-D, vì OD chỉ đúng hƣớng di chuyển của chuyến đi. Trong khi ma trận P-A của HB (Home Base) thì liên quan đến tính chất của Zone. Do đó cần có hệ số chuyển đổi. Theo kết quả chƣơng trình nghiên cứu của National Cooperative Highway Research Program-365, để đơn giản có thể tính OD cho các chuyến đi HB (Home Base) nhƣ sau: OD(HB)=(P+A)/2 Đối với các chuyến đi liên quan đến nhà (HBW, HBS, HBO) thì ma trận O-D đƣợc tính bằng (ma trận P + ma trận P hoán vị)/2, cụ thể đối với chuyến đi HBW đƣợc tính nhƣ sau: Trong đó: HBW od là ma trận O-D cho chuyến đi với mục đích HBW HBW pa là ma trận P-A cho chuyến đi với mục đích HBW HBW’ pa là ma trận P-A hoán vị cho chuyến đi với mục đích HBW Đối với NHB và External thì ma trận PA = OD vì hƣớng của ma trận NHB trong định nghĩa phát sinh và thu hút giống với ma trận OD nên không cần chuyển đổi. Mô hình MATRIX ( Chuyển từ P-A sang O-D) đƣợc trình bày dƣới đây: