DỰ BÁO NHU CẦU ĐI LẠI

4/8/2015

TS. Nguyn Thanh Tỳ

Bi Ging D bỏo

Tng quan v quy trỡnh d bỏo
Gii thiu quy trỡnh d bỏo 4 bc
D bỏo nhu cu phỏt sinh thu hỳt theo vựng
Phõn b chuyn i theo vựng
Phõn b theo phng thc vn ti
Phõn b lờn mng li ng

Bi Ging D bỏo

Cho đến nay, các nớc trên thế giới đã có nhiều mô
hình dự báo. Theo tài liệu thì hiện có 60 phơng pháp dự
báo giao thông song đáng tiếc rằng rất nhiều phơng
pháp chỉ thành công khi có một cơ sở thông tin lý tởng
hoặc phạm vi ứng dụng chỉ giới hạn ở từng quốc gia.
Công việc dự báo phân bổ lu lợng giao thông trên
mạng lới đờng chính là tính toán phân bổ toàn bộ lu
lợng giao thông O-D lên mạng lới đờng có xét đến
các yếu tố trở kháng của đờng. ở đa số các nớc trên
thế giới sử dụng hai nguyên tắc của Wardrop làm cơ sở
xây dựng mô hình dự báo lu lợng giao thông trên
tuyến đó là nguyên tắc tối u cho ngời sử dụng và
nguyên tắc tối u hệ thống.
Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

1


4/8/2015

Bc 1

Bc 2

Bc 3

Bc 4

D bỏo nhu cu phỏt sinh v thu hỳt
Phõn b chuyn i theo khu vc
Phõn b theo phng thc
Phõn b giao thụng
Bi Ging D bỏo

3.2.1. Nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút
Nhu cầu đi lại phát sinh là tổng số chuyến đi phát sinh từ một
vùng và nhu cầu đi lại thu hút là tổng số chuyến đi thu hút đến
vùng đó. Số chuyến đi phát sinh và thu hút của một vùng phụ
thuộc vào đặc điểm sinh sống của c dân, quỹ đất dành cho giao
thông. Các số liệu về dân số, số ngời có việc làm, quỹ đất dành
cho giao thôngtrong tơng lai, đợc sử dụng để tính toán nhu
cầu đi lại phát sinh và thu hút của mỗi vùng.
Số chuyến đi phát sinh và thu hút đợc phân tích theo
từng mục đích đi lại cụ thể nh sau:

Các chuyến đi cơ bản loại 1: Đi từ nhà đến nơi làm việc và
ngợc lại (mục đích đi làm).
Các chuyến đi cơ bản loại 2: Đi từ nhà đến một nơi khác và
ngợc lại với bất cứ mục đích nào khác ngoài đi làm nh đi mua
sắm, vui chơi giải trí, thăm hỏi ngời quen,
Các chuyến đi không cơ bản: Các chuyến đi không xuất phát từ
nhà hoặc không kết thúc tại nhà với bất cứ lý do gì.
Bi Ging D bỏo

3.2.2. Các yếu tố ảnh hởng đến sự phát sinh nhu
cầu đi lại
3.2.2.1. Các yếu tố kinh tế xã hội
3.2.2.2. Cơ cấu sử dụng đất và phát triển không
gian đô thị
3.2.2.3. Các yếu tố về cung ứng vận tải

Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

2


4/8/2015

3.2.3. Mô hình dự báo nhu cầu đi lại phát sinh và thu
hút
Dự báo nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút là tính toán tổng
số các chuyến đi xuất phát trong mỗi vùng và tổng số các
chuyến đi đến vùng đó.

Mô hình dự báo nhu cầu phát sinh và hấp dẫn có đầu vào
là đặc điểm sử dụng đất và đầu ra là tổng số chuyến đi
phát sinh và hấp dẫn của mỗi vùng.
Các giả thuyết này đợc biểu diễn về mặt toán học nh
sau:
Oi = f (Li)
Di = f (Lj )
Trong đó:
Oi là số chuyến đi phát sinh từ vùng i (lợt)
Dj là số chuyến đi thu hút đến vùng j (lợt)
L i, L j
Mức độ sử dụng đất tại các vùng i và j

Bi Ging D bỏo

3.2.3.1. Phơng pháp hệ số tăng trởng
Nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút tơng lai đợc tính toán dựa
trên nhu cầu hiện tại có xem xét đến mức độ tăng trởng nhất
định. Phơng pháp này dựa trên giả thuyết là trong khoảng thời
gian dự báo không có sự thay đổi đáng kể về dân số, tình hình
phát triển kinh tế xã hội,Hệ số tăng trởng trong tơng lai
đợc tính xấp xỉ với hệ số tăng trởng hiện tại. Hệ số tăng
trởng hiện tại cũng có thể đợc xác định theo ý kiến của các
chuyên gia:
Q = Q0 * i
Trong đó:

(3.1)

Q Nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút năm dự báo (lợt/năm)

Q0 Nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút năm hiện tại (lợt/năm)
i Hệ số tăng trởng nhu cầu.

Bi Ging D bỏo

3.2.3.2. Phơng pháp hệ số đi lại
Phơng pháp này đợc tính toán dựa trên dân số và hệ số đi lại, có dạng sau:
Q=P*k

(3.2)

Trong đó: P Dân số năm dự báo của vùng
K Hệ số đi lại của năm dự báo

Một phơng pháp đơn giản tính theo hệ số đi lại nh sau:
Q = P * k0 *

(3.3)

Trong đó: k0 Hệ số đi lại năm hiện tại
Hệ số đàn hồi năm dự báo tính bằng mức tăng trởng nhu cầu đi lại.

Phơng pháp hệ số đi lại theo nhóm dân c
(3.4)
Trong đó: ki Hệ số đi lại của nhóm dân c
Pi - Tỷ lệ nhóm dân c i trong tổng số
Yi Hệ số ảnh hởng đến nhu cầu đi lại

Phơng pháp hệ số đi lại kết hợp với nhân tố ảnh hởng
Q = P * r * be

(3.5)

Trong đó: r - Hệ số tăng trởng GDP
Be Tỷ lệ giữa
tăng nhu cầu đi lại và tăng GDP
Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

3


4/8/2015

3.2.3.3 Mô hình phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến coi chuyến đi phát sinh là một hàm
bao gồm một hoặc nhiều biến độc lập. Cách tiếp cận theo
phơng pháp toán học và tất cả các biến đợc xem xét là biến
tự do với phân phối thông thờng.

Dạng tổng quát của phơng trình hồi quy nh sau:
Y = b0 + b1x1i + b2x2i + b3x3i + .. + bkxki + ei
(3.6)
Trong đó: x1
X2
X3
X4
X5
X6

X7
X8
X9
X10
ei

- Số xe cá nhân của mỗi hộ gia đình (chiếc)
- Thu nhập của mỗi hộ gia đình (đồng/tháng)
- Số ngời trong mỗi hộ gia đình (ngời)
- Số ngời trên 5 tuổi của mỗi hộ gia đình (ngời)
- Số ngời trên 16 tuổi của mỗi hộ gia đình (ngời)
- Nghề nghiệp của chủ hộ gia đình
- Khoảng cách đến trung tâm thơng mại (m)
- Mật độ nhà cửa
- Loại nhà (nhà cấp 1,2,3, chung c,)
- Trị giá nhà hoặc giá thuê nhà (đồng/tháng)
- Số hạng điều chỉnh các biến.
Bi Ging D bỏo

3.2.3.4. Mô hình đàn hồi
Nhu cầu đi lại phát sinh và thu hút trong tơng lai đợc xác
định theo công thức sau:

Trong đó: C Hằng số thực nghiệm
Xi Nhân tố ảnh hởng đến nhu cầu
Ei Hệ số đàn hồi
Hệ số đàn hồi đợc tính theo công thức sau:

Trong đó: Qt, Qt-1 Nhu cầu đi lại tại thời điểm t và t-1 (lợt)
- Giá trị nhân tố ảnh hởng i ở thời điểm t và t-1

Bi Ging D bỏo

3.2.3.4. Mô hình phân loại ngang
Sử dụng các nhân tố ảnh hởng để tính toán số
chuyến đi/hộ gia đình. Thông thờng ngời ta xem xét
các nhân tố ảnh hởng sau:
Quy mô gia đình (số ngời trong một hộ).
Số ngời trên một đơn vị diện tích nhà ở.
Thu nhập của hộ gia đình
Số phơng tiện của hộ gia đình

Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

4


4/8/2015

Bi Ging D bỏo

Bi Ging D bỏo

3.2.3.5. Đánh giá u nhợc điểm của từng phơng pháp
Phơng pháp hệ số tăng trởng: Có u điểm là tính toán đơn giản, nhu cầu tơng lai
đợc tính trên nhu cầu hiện tại có xét đến mức độ tăng trởng nhất định. Nhợc điểm:
thiếu chính xác, chỉ nên áp dụng khi thời gian dự báo ngắn, điều kiện kinh tế xã hội
không có sự biến động lớn, khu vực dự báo nhỏ, mạng lới giao thông đơn giản.
Phơng pháp hệ số đi lại: dễ tính toán, nhu cầu tơng lai đợc tính toán dựa trên mức

tăng dân số nên kết quả dự báo sẽ tơng đối chính xác. Nhợc điểm là việc xác định
hệ số hiện tại và năm dự báo là rất khó khăn
Phơng pháp phân tích hồi quy: phản ánh đợc mối liên hệ chặt chẽ giữa nhu cầu đi
lại và các yếu tố KTXH. Tuy nhiên quá trình tính toán đòi hỏi khối lợng tính toán xử lý
các số rất lớn. Việc tìm ra đợc hàm hồi quy phù hợp khó khăn và hàm này chỉ đúng
đối với các vùng có tình hình phát triển kinh tế xã hội ổn định
Phơng pháp phân loại ngang: dễ hiểu, sử dụng số liệu một cách có hiệu quả, dễ điều
chỉnh và cập nhật. Kết quả dự báo tơng đối chính xác, dễ dạng xử lý thông qua các
nhân tố tiêu biểu cho các vấn đề liên quan.Nhợc điểm là tỷ lệ đi lại trung bình trong
bảng phân loại thờng không đợc tính bằng bình quân của số chuyến đi lại của các
hộ gia đình trong cùng một cột đó có thể làm hạn chế mức độ tin cậy của các kết quả.
Phơng pháp mô hình đàn hồi: Có u điểm là khả năng ứng dụng khá phổ biến và
thờng đợc kết hợp với nhiều phơng pháp khác khi tính toán. Nhợc điểm là phơng
phpá này đợc sử dụng ở những nớc có nền kinh tế phát triển và ổn định.
Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

5


4/8/2015

Bớc tiếp theo của quá trình dự báo là dự báo số lợng chuyến đi QIJ giữa
hai khu vực I và J trong đó I là khu vực phát sinh và J là khu vực thu hút.
c sở khoa học của quá trình phân bố chuyến đi nh sau: Tất cả các
chuyến đi đến khu vực J bằng tổng các chuyến đi phát sinh từ các khu
vực I. Nếu có nhiều chuyến đi đến khu vực J hơn so với các khu vực khác
thì chứng tỏ khu vực đó la khu vực thu hút nhiều. Tuy nhiên có nhiều yếu
tố ảnh hởng đến mức độ thu hút của khu vực. Khái niệm WIJ đợc coi

nh chi phí tổng hoặc trở kháng của chuyến đi. Khi áp dụng mô hình đặc
trng để dự báo chuyến đi, cần phải xem xét mô hình trở kháng để xác
định mô hình đặc trng đó.

Bi Ging D bỏo

Bi Ging D bỏo

Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

6


4/8/2015

Bài Giảng Dự báo

Bài Giảng Dự báo

Tham khảo ví dụ trang 15 bài giảng dự báo

Bài Giảng Dự báo

Lớp QH53-2015

7

4/8/2015

3.3.2. Mô hình Fratar
Một vài mô hình hệ số tăng trởng đơn giản đợc sử dụng trong một số
tình huống đặc biệt. Trong số đó, mô hình Fratar thờng đợc sử dụng
để tính toán các chuyến đi ngoại vùng. Mô hình này không phân biệt
giữa phát sinh và thu hút và xem xét các chuyến đi liên vùng không
tơng xứng với các hớng của chúng. Không có sự phân biệt giữa phát
sinh và thu hút, do đó chuyến đi phát sinh thu hút của từng vùng đợc
ký hiệu là QIok

Bi Ging D bỏo

Bi Ging D bỏo

Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

8


4/8/2015

Tham kho vớ d trang 27 bi ging

Giới hạn của mô hình Fratar
Mô hình Fratar có 3 nhợc điểm chính
Nếu nh trong vùng nghiên cứu có thêm 1 khu vực mới đợc
xây dựng sau năm nghiên cứu thì số lợng chuyến đi đến

khu vực này là bằng 0.
Hệ số R không phải lúc nào cũng có thể hội tụ
Mô hình này không tính đến mức độ trở kháng giữa kháng
các khu vực WIJ
Vì những lý do trên nên việc áp dụng mô hình Fratar rất hạn
chế, chỉ nên áp dụng khi các mô hình khác (mô hình hấp
dẫn, v v) không áp dụng đợc.

Bi Ging D bỏo

Cỏc yu t nh hng n vic la chn
phng thc vn ti
+ Độ dài chuyến đi hoặc hao phí thời gian
+ Mức thu nhập
+ Quy mô và đặc điểm địa hình đô thị
+ Trình độ phát triển của VTHKCC
+ Các chính sách về QLGT

Các phơng thức vận tải trong đô thị
+ Cá nhân
+ Bàn công cộng
+ Công cộng

Bi Ging D bỏo

Hm tha dng
Mc đích: Đa ra các biến mô tả hình thái lựa chọn mà cơ sở của nó dựa
trên lý thuyết về hành vi của ngời tiêu dùng. Mỗi giải pháp về phơng
tiện vận tải đợc mô tả bằng 1 hàm thoả dụng
Hàm thỏa dụng có dạng:

U = a0 + a1x1 + a2x2 + + anxn
ai, xi: là tham số và biến số độc lập mô tả hành vi lựa chọn phơng tiện.
Các biến số đều phản ánh khả năng cung ứng của hệ thống VT.
Ví dụ: Cho các hàm thỏa dụng sau:
U1 = 6.2 + 2.4x1 + 3.5x2
U2 = 3.4 + 3.1x1 + 2.9x2
U3 = 4.3 + 2.9x1 + 3.2x2
Ba hàm này miêu tả hành vi lựa chọn phơng tiện của ngời tiêu dùng lần
lợt có thể là ôtô riêng, xe buýt, xe điện và các biến độc lập lần lợt là
chi phí và chất lợng dịch vụ.

Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

9


4/8/2015

3.4.4. Mô hình logit đa nhân tố
Cho phép xác định xác suất các cá nhân sẽ lựa chọn phơng thức vận
tải k theo mối quan hệ:

Uk: là hàm thoả dụng của phơng tiện vận tải k
n: Số phơng tiện vận tải

Xem vớ d trang 31 bi ging

Bi Ging D bỏo

3.4.6. Mô hình Logit tăng trởng
Cũng giống nh mô hình logit đa nhân tố, mô hình lôgit tăng trởng
tính toán xác suất lựa chọn phơng thức vận tải có xem xét đến sự
tăng trởng của các yếu tố trong hàm thỏa dụng.

Chia cả tử và mẫu cho phơng trình 3.2.2 ở trên ta đợc:

Xem ví dụ trang 34

Bi Ging D bỏo

Khỏi nim
Phân bổ lu lợng GT trên mạng lới đờng là quá trình phân
bổ toàn bộ lu lợng từ vùng I đến vùng J lên các tuyến đờng
cụ thể dựa vào quy luật khách quan hoặc nguyên tắc nhất
định.

Cỏc nguyờn tc phõn b ca Wardrop
o

o

Nguyờn tc 1:ngời sử dụng sẽ lựa chọn tuyến đờng mà theo họ có
chi phí đi lại thấp nhất. Có nghĩa là lu lợng giao thông sẽ đợc
phân bổ trên những tuyến có chi phí đi lại tơng đơng và không có
bất cứ tuyến đờng nào nối giữa 2 điểm này đợc phân bổ lại có chi
phí thấp hơn.
Nguyờn tc 2: Lu lợng giao thông đợc phân bổ trên mạng lới
đờng sẽ đợc tiến hành theo nguyên tắc là tổng chi phí trên toàn

mạng là nhỏ nhất.
Xem vớ d v phõn b trang 37 bi ging
Bi Ging D bỏo

Lp QH53-2015

10


4/8/2015

Mô hình phân bổ giao thông tĩnh (1)
1.

Tìm kiếm tuyến đường được coi là “tốt nhất” từ vùng i tới vùng j.
Xác định tất cả các tuyến đường nối từ vùng i tới vùng j.
Xác định các chỉ tiêu đánh giá (thời gian chuyến đi, chiều dài tuyến,....).
Sử dụng các chỉ tiêu này như các trở kháng để đánh giá về từng tuyến đường.
Phân bổ giao thông theo một tỷ lệ nhất định trong tổng nhu cầu.

2.

Số lượng các bước phân bổ cần phải được cố định.
Thị phần phân bổ theo từng bước phân bổ phải được đặt cố định.
Nhu cầu giao thông được phân bổ và ảnh hưởng của chúng cần phải được xác
định.
3.

Xác định các trở kháng mới.

4.

Xác định lại tuyến đường “tốt nhất”.
Phân bổ tỷ lệ tiếp theo trong tổng nhu cầu.

5.
6.

Nhắc lại từ bước 3-5 cho tới khi tổng nhu cầu được phân bổ hết

Bài Giảng Dự báo

Mô hình phân bổ giao thông tĩnh (2)
VÍ DỤ
1.

Lựa chọn tuyến đường “tốt nhất” từ vùng i đến vùng j.
2 tuyến: R1 and R2.
Hàm trở kháng được xác định dưới dạng đồ thị.

2.

Phân bổ tỷ lệ giao thông trong tổng nhu cầu.
4 bước phân bổ.
Tỷ lệ lựa chọn: 40%, 30%, 20% and 10%.
Các tác động được xác định thông qua hàm trở kháng.

3.

Xác định các trở kháng mới.

4.

Xác định lại tuyến đường “tốt nhất”.

5.

Phân bổ tỷ lệ tiếp theo.

Nhắc lại từ bước 3-5 cho tới khi tổng nhu cầu giao thông được
phân bổ hết.
6.

Bài Giảng Dự báo

Mô hình phân bổ giao thông tĩnh (3)
Ví dụ:
1.

Tuyến đường tốt nhất

2.

Phân bổ tỷ lệ đầu tiên

3.

Trở kháng: được thể hiện trên đồ thị

4.

Tuyến đường tốt nhất: R1

5.

Phân bổ theo tỷ lệ thứ hai

6.

Trở kháng: được thể hiện trên đồ thị

7.

Tuyến đường tốt nhất: R2

8.

Phân bổ theo tỷ lệ thứ 3:

J
R2

R1 được lựa chọn bởi vì tuyến đường này có trở kháng thấp hơn
U

40 % trên tuyến R1

R1

30 % trên tuyến R 1

I
w
R2

R1

20 % trên tuyến R 2
9.

Trở kháng: được thể hiện trên đồ thị

10.

Tuyến đường tốt nhất: R2

11.

Phân bổ theo tỷ lệ thứ 4
10 % trên tuyến R 2

Lớp QH53-2015

20%30%40%

70%
Tỷ lệ lưư
lượng

Bài Giảng Dự báo

11


4/8/2015

Mô hình phân bổ giao thông động
Mô hình tĩnh
Sử dụng để phân bổ trong
khoảng thời gian nhất định
(VD giờ cao điểm), giả định
rằng nhu cầu giao thông là
không đổi.

Mô hình động
Xem xét nhu cầu thay đổi
theo thời gian và các trở
kháng thay đổi

Mô hình giao thông động ...
... Là cần thiết, bởi vì các tác động của các giải pháp quy
hoạch giao thông không thể được xem xét thông qua mô hình
tĩnh.
....rất khó để xây dựng do yêu cầu của hệ thống dữ liệu

Bài Giảng Dự báo

Mô hình phân bổ giao thông động

Bài Giảng Dự báo

Mô hình phân bổ động

Bài Giảng Dự báo

Lớp QH53-2015

12


4/8/2015

Bài Giảng Dự báo

Lớp QH53-2015

13