XXX道路及附属工程建设项目 可行性研究报告
1、城市人口、车辆发展分析 ⑴ 人口规模预测
XX市区2010年总人口85.8万人，2005年至2010年市区仅户籍人口年平均增长率就达到6.79%，故可取2012年市区人口规模为“总体规划”确定的规模，即中心城区常住人口95万。 ⑵ 机动车发展现状及趋势分析 ① 现状分析
截止2009年XX市拥有机动车辆352593辆，一年新增72732辆，增长率达29.8%。可见近年来机动化的需求是十分旺盛的。 ② 发展趋势
Ⅰ、经济增长的要求
城市机动化水平提高不仅是城市经济发展的结果，更是城市经济得以发展的前提。随着经济水平的不断提高，住房条件的改善，城市居民追求更高质量的交通出行方式是必然趋势。
Ⅱ、国家产业政策的影响
随着国家汽车工业的发展，未来城市机动车辆的数量必将迅速发展。目前在国内外发展程度高的城市都出现由于机动车（特别是小汽车）发展过快带来的城市交通问题。XX机动车保有量还处于较低的水平，未来将处于高速发展期。 Ⅲ、增长趋势
XX市城区的车辆拥有量约占全市汽车拥有量的50%—60%，而中心城区客货车之比在0.42：0.58～0.43：0.57之间，其中摩托车所
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占比重相对较大，几乎占到主城区车辆总数的70%左右。相反，中心城区公交车辆的比重却相对较低。随着生活水平的提高，未来城市车辆增长主体将是小汽车。根据近年的机动车的增长，按中等水平，到2010年，城区的机动车辆拥有量将达到42万辆，其中规划公交车将增至950标台，社会客运公交车将增至280标台。
根据XX市的发展要求和政策引导，大力发展公共交通，严格限制摩托车的增加，鼓励购臵私人小汽车势在必行。 2、弹性系数e的确定
弹性系数e=运输指标变化的百分率∕经济指标变化的百分率 式中，运输指标为交通分区的交通发生量；经济指标采用国内生产总值。
采用客货运输量等交通运输相关指标与社会经济指标进行回归分析，推算出弹性系数e，从而确定各小区未来客、货发生量的弹性系数。
具体分为三个步骤：选定回归分析指标；试算回归方程及相应增长率，通过专家讨论并认定经验上合理的模型。根据实践，多数采用客车保有量（辆）与人均国内生产总值（元∕人）相关分析和货车保有量（辆）与国内生产总值（亿元）相关分析。并根据模型计算出弹性系数，确定各交通小区未来客、货交通出行量和吸引量的弹性系数。 3、交通增长率拟定
根据各交通小区未来经济发展预测及各时期弹性系数预测，计算出交通发生量的趋势增长率和诱增率。
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表-1交通增长率
年 限 增长百分率（%） 道路名称 增长率 濂溪大道延伸线 诱增率 7.5 7.5 8.5 7.5 2012年～2019年 2019年～2027年 4、2019年、2027年交通产生量、吸引量预测
表-2预测基年交通量表
道路名称 濂溪大道延伸线 基年交通吸引量（pcu/h） 500 基年交通诱增量（pcu/h） 210 根据回归预测所得的2012～2027年的交通量增长率，各特征年预测交通量用下式计算： Pi′= Pi×(1+a)n
本式中：Pi′—第n年道路交通产生（吸引）量预测值； Pi—基年道路交通产生（吸引）量预测值；
a—道路交通量增长率（诱增率）。
得到濂溪大道及延伸线：
2019年Pi′=500×(1+0.085)7+210×(1+0.075)7=885+348 =1233pcu/h
2027年Pi′=885×(1+0.075)8+348×(1+0.055)8=2113 pcu/h 根据以上交通流量分析，以及该路的整个城市路网中的地位和作用，得出以下结论：随着城市的快速发展，应尽快完善路网建设。 三、出行分布预测
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1、预测方法
采用弗雷特（Frator）法计算未来特征0D表，其公式为：
公式中，Ty——未来年份i区与j区之间的交通量；
Tij?——基年i区与j区之间的交通量；
Fi——I区的交通产生量增长系数； Ej?— J区的交通吸引量增长系数； n— 交通小区数
2、通过上述计算；可得未来特征年的趋势型及诱增型交通出行OD情况。
3、车辆运输效率变化调整
根据未来年预计车型结构比例的变化，按照车型及运输效率指标的趋势预测对预测的交通分布量进行调整。
根据交通调查及历年交通量观测值中的车型构成，经过回归分析，可以预测出未来年各交通小区运输通道内汽车出行的各车辆构成，以及预测出未来年汽车出行载运系数。再根据运输效率指标预测结果，对预测的客货车OD量进行调整，得出各交通小区的OD分布情况。
4、方式划分预测
方式划分是将两个分区间的出行分布量在各种出行方式（步行、骑自行车、公交、地铁、乘出租车或其他）中加以分配，以确定各种
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方式所承担的比例。路段承担的交通量构成主要由吸引交通量与诱增交通量两部分构成。
交通运输方式的选择，除受各种运输方式的运输能力限制外，还受许多因素影响，如运价、运输时间等。一般情况下运输方式选择可通过三种因素来表述：一是各种运输方式的运价；二是各种运输方式的运输时间；三是各种运输方式的特征。应用Logil模型（Binary Logi1 Model）,即可测算出各种运输方式之间的交通量转移率，并获得转移后的未来特征年OD表，然后进行交通量分配。其确定效用函数为：
U1=θ1C1+?2T1+θ3+ε1（公路） U2=θ1C2+?2T2+ε2（铁路）
其中，T为交通方式所需时间，C为交通方式所需运费，两者均为共同变量，?为固定变量。ε为涵盖了不能量化、不能确定的影响因素的效用随机项，假定随机项相互独立且服从与正态分布相似的二重指数分布（Gumbel Distribution），则推导出以下Login 模型：
选择公路出行的概率：
exp(θ1C1+θ2T1+θ3)/exp(θ1C1+θ2T1+θ3)+exp(θ1C2+θ2T2) 选择铁路出行的概率：P2=1-P1 5、交通量分配预测
交通分配是指将各交通分区之间的出行分布量分配到交通网络的各条边上去的过程。
在预测出未来特征年份交通出行OD表后，采用容量限制逐次分
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