出行产生量预测模型如下：
Y=1.95X+2350 （相关系数为0.92）
式中 Y — 出行产生量（次）
X — 各交通小区的人口数量（人）
三、出行吸引预测
根据对该区域现状居民出行调查可知，居住用地、工业（含仓储）用地、商业设施用地、政府团体用地和旅游、体育用地是主要的出行吸引源。根据现状调查不同出行目的的比例和影响出行的各类用地面积，得到土地利用类型的出行吸引表（表5）
表5 土地类型出行吸引率表（次/公顷）
土地类型 居住 工业（仓储） 吸引率 100 120 交通分布
商业设施 政府团体 旅游、体育 3900 3500 20 四、
交通分布预测就是根据预测的各交通小区产生量和吸引量，确定各交通小区
之间的出行分布量，即计算未来预测年居民出行量OD表中的各元素值。交通分布预测的常用模型主要有增长系数模型、重力模型和概率模型。
增长系数法假定现在和将来交通分布的模式变化不大，并基于各小区交通生成量和吸引量的增长率，利用现状的OD直接预测未来的OD。此方法简单、方便，但当交通分布变化时，误差较大。
概率模型法是将交通小区的生成量以一定的概率分布到吸引区的方法。这是一种以出行个体效用最大为目标的非集合优化模型，从理论上讲是一种更为精确、合理的方法。但事实上，这种模型结构复杂，需要样本量极大，难于求解和标定。
重力模型法基于引力定律，假设交通小区i、j之间的交通分布量与交通小区i的产生量、交通小区j的吸引量成正比，与交通小区i、j之间的交通阻抗系数成反比。根据约束条件情况又可分为无约束、单约束、双约束重力模型。此法综合考虑了影响出行分布的地区社会经济增长因素和出行时间、距离的阻碍因素，虽然计算复杂，但精度较高。
本规划中采用双约束重力模型进行居民出行分布预测。双约束重力模型的基本形式为：
Xij=AiBjTiUjf(dij) （1）
?)???1?Ai=??BjU?j-1jf(dij （2）
??Bj=??AiTif(dij)??i?
（3）
式中 Xij——交通分区i→j的OD量；
Ti——交通分区Ui的产生交通量Ti=?jXij； ；
j——交通分区j的吸引交通量Uj=——计算参数；
?iXijAi、Bjf(dij-a)——交通阻抗参数，取f(dij)=dij；
-adij——交通区间的交通阻抗值，本规划中取交通小区间的空间距离；
?——模型参数。
模型满足两个约束条件：
?iXij=Uj
?jXij=T i模型的标定与预测：
第一步：计算出各交通小区之间的距离矩阵dij，并以此作为阻抗矩阵。根据各交通分区的现状OD及预测的产生和吸引量，计算现状的产生量和吸引量。
第二步：选定参数?的初值，这里?=1.0。先假设 Bj=1.0，利用公式计算Ai值，再由此Ai值计算Bj值，第一次迭代结束。以此类推，直至相邻两次迭代中的Ai、Bj值相等（误差小于10-2时即认为相等）。
第三步：将Ai、Bj、dij、?及生成量和吸引量代入公式计算出Xij值。 第四步：用加权平均法计算实际的平均出行距离和模型的平均出行距离，若二者的差异在容许的范围之内（此处取3%），则需调整?值，重复第二步、第三步，直至满足容许误差为止。
第五步：进行交通分布预测。先假设Bj=1.0，将预测的生成量和阻抗参数代入公式（2）计算Ai值，再将此Ai值、预测的吸引量和阻抗参数代入公式（3）计算Bj值，第一遍迭代结束。以此类推，直至相邻两次的Ai、Bj值相等（误差小于10-2时即认为相等）。将最后得到的Ai、Bj，预测的生成、吸引，阻抗参数及第四步中标定的?代入公式（1）计算预测的分布值。
第六步：输出预测的居民出行分布矩阵。
一．现状分析
结合附表中的表1和表2，对现年和预测年土地利用，人口情况进行分析。
居住用地对比表 小区编号 1 2 3 4 5 现年 90 29 76 69 76 预测年 110 49 94 86 80 居住用地对表面积（公顷）1501005001234小区编号5现状年预测年
经过图标对比，可以看出5个小区的居住用地都有所增长，但增长都不大，5小区更是增长得少。
工业仓储用地对比表 小区编号 1 2 3 4 5 现年 52 83 19 16 145 预测年 52 63 39 19 146 工业仓储用地对比表面积（公顷）20010001234小区编号5
现状年预测年
经过图标的对比，可以看出小区1的工业仓储用地没发生改变，小区2的工业仓储用地减少了，小区3.4.5的工业仓储用地都有所增长，小区3的增长较大，小区4.5的增长不大。
商业设施用地对比表 小区编号 1 2 3 4 5 现年 15 17 76 12 1 预测年 15 7 29 2 1
商业设施用地对比表面积（公顷）1005001234小区编号5现状年预测年
经过对表的对比，小区1和5的商业设施用地没发生改变，小区2.3.4的商业设施用地都减少了，尤其小区3的商业设施用地减少得尤为明显。
政府团体用地对比表 小区编号 1 2 3 4 5 现年 25 18 12 12 6 预测年 5 28 23 2 1 政府用地对比表面积（公顷）30201001234小区编号5现状年预测年
经过图标的对比，可以看出小区1.4.5的政府团体用地都大幅减少，小区2.3的政府团体用地都大幅增加了。
旅游体育用地对比表 小区编号 1 2 3 4 5 现年 0 0 5 0 0 预测年 0 0 3 0 0 旅游体育用地对比表6面积（公顷）543210123小区编号45现年预测年
经过图标的对比，小区1.2.4.5在现状以及未来都没有规划旅游体育用地，
小区3的旅游体育用地减少。 小区编号 现年 预测年 1 22226 38416 人口对比表 2 3 19510 49336 28510 51334 人口对比表60000400002000001234小区编号54 39403 45400 5 32436 35600 人口数量系列1系列2
经过图标的对比，各小区人口数量都有所增长，小区1的人口增幅较大，其他小区的人口增幅较小。
二．人口出行预测
利用现状各交通小区人口数量与调查的现状出行产生量进行回归分析，得到
出行产生量预测模型如下：
Y=1.95X+2350 （相关系数为0.92）
式中 Y — 出行产生量（次）
X — 各交通小区的人口数量（人）
预测年人口表（X矩阵） 小区编号 1 2 3 4 5 预测年 38416 28510 51334 45400 35600 则： 小区1 Y(1)=1.95X(1)+2350=1.95×38416+2350=77261.2 小区2 Y(2)=1.95X(2)+2350=1.95×28510+2350=57944.5 小区3 Y(3)=1.95X(3)+2350=1.95×51334+2350=102451.3 小区4 Y(4)=1.95X(4)+2350=1.95×45400+2350=90880 小区5 Y(5)=1.95X(5)+2350=1.95×35600+2350=71770 得：
人口出行预测表 小区编号 预测年人口（X矩阵） 预测年出行产生预测（Y矩阵） 1 38416 77261.2 2 28510 57944.5 3 51334 102451.3 4 45400 90880 5 35600 71770