这是我的第一篇博客,其实我早就想写了,但每次都只是三分热情,一打开电脑就不知如何下手了,然后热情就没了。今天是五一假期第二天,还有两天假期,又不想看高数,又不想看专业课,但是又不想浪费时间,于是重拾了写博客的想法。
原来我以为可以用本地文件直接上传然后渲染的,现在看来还是得自己敲,不过还好CSDN是可以支持Md语法,也还算方便。
在用增长率法计算未来OD分布时,那几个方法用手算好繁琐,老师也讲了只是理解过程,最好还是得编程实现,我当然不放过这个机会。今天就来说一说如何用Matlab实现增长系数法预测未来OD交通量。
其实我现在看还是有点懵,不过看一下书上实际算例就能大致明白。
其实就是满足OD矩阵每行每列相加数字要对的上。
我们先来看看流程图。
图中m表示的是收敛需要的迭代次数,增长系数可以包含各种方法,因为不管是常增长还是福莱特法,都是计算一个系数乘上原来的OD矩阵,这也是为什么适合进行编程实现的原因。
我这里先附上代码,已经封装成了一个Matlab的function文件。
function [ res,o,d,m,T,Fo,Fd] = func_growthFactorMethod( X,U,V )
%FUNC_GROWTHFACTORMETHOD 增长系数法进行交通分布预测
% res 为最终预测的od矩阵
% o,d分别为未来各小区的总吸引量、发生量
% m为迭代次数,T为未来出行生成总量
% Fo,Fd分别为最终发生、吸引增长系数值
% X 为现状OD矩阵
% U为未来各小区发生量,V为未来各小区吸引量,均为行向量。
n=size(X,1); % 小区个数
O = sum(X,2)'; % 现状小区发生量
D = sum(X,1); % 现状小区吸引量
% 计算发生增长系数和吸引增长系数
F_o = U ./ O; F_d = V ./ D;
alpha = 0.03; % 误差常数
flag = 0; % 记录是否收敛
m = 0; % 记录迭代次数
% 进行近似
% 选择近似方法
Choice = input('请选择方法(1-平均增长系数,2-底特律法,3-福莱特法): ');
if Choice == 1
while true % 开始循环
m = m+1;
% 计算系数
f = zeros(n);
for i = 1:n
for j = 1:n
f(i,j)=0.5*(F_o(i)+F_d(j));
end
end
% 计算新od表
X = f .* X;
% 更新现状O和D
O = sum(X,2)';
D = sum(X,1);
% 计算新的发生和吸引系数
F_o = U ./ O; F_d = V ./ D;
% 判断收敛
if abs([F_o,F_d]-1) < alpha
flag = 1;
res = X;
o = sum(res,2)';
d = sum(res,1);
T = sum(o);
Fo = F_o;
Fd = F_d;
break
end
end
end
if Choice == 2
while true % 开始循环
m = m+1;
% 计算系数
G = sum(O)/sum(U); % 生成量增长率的倒数
f = zeros(n);
for i = 1:n
for j = 1:n
f(i,j)=G*F_o(i)*F_d(j);
end
end
% 计算新od表
X = f .* X;
% 更新现状O和D
O = sum(X,2)';
D = sum(X,1);
% 计算新的发生和吸引系数
F_o = U ./ O; F_d = V ./ D;
G = sum(O)/sum(U);
% 判断收敛
if abs([F_o,F_d]-1) < alpha
flag = 1;
res = X;
o = sum(res,2)';
d = sum(res,1);
T = sum(o);
Fo = F_o;
Fd = F_d;
break
end
end
end
if Choice == 3
while true % 开始循环
m = m+1;
% 计算系数
f = zeros(n);
for i = 1:n
for j = 1:n
Li = O(j)/sum((X(:,j)' .* F_d));
Lj = D(i)/sum((X(i,:) .* F_o));
f(i,j)=0.5*(Li+Lj)*F_o(i)*F_d(j);
end
end
% 计算新od表
X = f .* X;
% 更新现状O和D
O = sum(X,2)';
D = sum(X,1);
% 计算新的发生和吸引系数
F_o = U ./ O; F_d = V ./ D;
% 判断收敛
if abs([F_o,F_d]-1) < alpha
flag = 1;
res = X;
o = sum(res,2)';
d = sum(res,1);
T = sum(o);
Fo = F_o;
Fd = F_d;
break
end
end
end
end
我设置了一个用户交互式的输入,可以选择使用的方法(运行时需要在命令行输入对应的数字),佛尼斯法老师说不太用得到,我就没写。福莱特法比较难一些,需要注意的是位置系数应该是放在循环里的。注意输入的U和V要写成行向量的形式(用逗号或空格隔开),如果写成了用分号隔开的列向量的形式也,输入的参数则应为其转置,即U’,V也是同理。下面给一个测试例子,也是书上的例子,方便大家复现。
原数据是这样的:
X = [17 7 4;
7 38 6;
4 5 17;]; % 现状od
U=[38.6 91.9 36]; % 未来各小区发生量
V=[39.3 90.3 36.9]; % 未来各小区吸引量
[ res,o,d,m,T] = func_growthFactorMethod(X, U, V);
matlab的函数文件有点类似一个python自定义的函数,可以在其他文件中进行调用。具体使用方法如下:
首先在matlab新建一个函数文件(目录空白处右键),名字最好是“func_growthFactorMethod”,因为代码里是这个名字,两者最好统一,否则会有警告。
建立好的函数文件自动生成了一些东西,我们复制上面函数文件的代码直接把它们覆盖掉。
接着,同样右键,生成一个脚本文件,这个名字就没有其他要求。把上面示例的代码放上去复制进去。
最后我们运行的是脚本文件,而不是函数文件。由于函数文件和脚本文件放在了同一目录下,因此脚本文件会去调用函数文件进行迭代计算。
以福莱特法为例(运行时,点击命令行处,输入3,回车),得到最后的OD如下图所示。(可能和教材(王炜交通规划第二版)不太一样,因为小数的保留问题。书上是手算,每次都四舍五入了)。
想计算其他矩阵,只要在脚本文件里,把变量X里的矩阵各元素改成其他数据就可以。矩阵进入到下一行用英文分号,同一行用空格或者英文逗号隔开。
交通分布预测方法除了增长率法还有综合法,如重力模型等等,实际中还是重力模型用的多。增长系数法单单用一个增长系数,缺乏合理性,而且必须有所有小区的OD交通量,当对象地区发生很大变化时,就不太适用。不过增长系数法用来预测铁路站点OD分布比较有效。
手算的过程还是一定要的,不然也无法编写出代码。当然实际中也不是用matlab来计算,我只是来练练手,别让自己代码能力生疏了。有专门的规划软件如TransCad等进行宏观仿真,这学期我正好有专门的课,我有空的话也会出几篇关于Transcad操作的。
非计算机专业,代码水平一般般,有很多不规范的地方大家见谅,如果大家觉得哪里有问题和有好的想法,都可以积极评论!如果觉得有帮助的话,也希望大家可以点赞关注支持支持博主,我们下期见。