transcad技能图解教程最新.docx

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transcad技能图解教程最新技能图解教程最新transcad技能图解教程最新1.TransCAD中建立交通小区的两种方法第一种方法:

用AutoCAD把交通小区先画成路网，并在每一个交叉口打断所有路段，然后打开TransCAD的导入CAD对话框，选择需要导入的图层，选择layertype为line，coordinates为Asia或者Gauss坐标（根据自己情况选择坐标），点OK执行导入。

在导入的线层上（需先检查连通性），点击菜单“Tools?

GeographicUtilities?

line/Areaconversion”，在弹出的对话框中更改小区层名称，并把复选框Addlayertomap打钩，点击“OK”，保存“GeographicFile（*.dbd）”文件。

完成小区的建立。

（这里可能生成的小区数并不是现实中想划分的数量和位置，可以对小区进行合并得到新的小区）第二种方法:

用AutoCAD把交通小区先画成路网，并在每一个交叉口打断所有路段，然后打开TransCAD的导入CAD对话框，选择需要导入的图层，选择layertype为Area，coordinates为Asia或者Gauss坐标（根据自己情况选择坐标），并把复选框preserveblocksasmulti-polygonareas的打钩去掉，点OK执行导入。

完成小区图层的建立。

（可能会出现某个小区消失的情况，这时可能需要您重新在AutoCAD里删除该小区的线段，并重新画上，估计就没问题了。

）第三种方法:

直接在transCAD里画小区，但是transCAD画图功能比较弱，可能会比较麻烦，不如前两种来的简便。

2.TransCAD导入OD矩阵1、在TransCAD中打开小区层（使当前图层位于小区层），打开菜单file-new创建矩阵Matrix。

2、在Excel中建立小区的OD矩阵，格式为三列（第一列为O，第二列为D，第三列为流量），O和D的编号必须与先前建立的Matrix相同，将Excel另存为dbf4的格式文件。

3、在TransCAD中打开存储OD数据的dbf文件和建立的Matrix文件，当前层指导Matrix，选中Matrix中的一行或一列，选择Matrix中的Import，弹出MatrixImportWizard，选择如下:

单击next进行下一步，在DataviewtoUse中的name选择存储OD数据的dbf文件，RowID选择dbf文件的第一列列名即“O”,ColumnID择dbf文件的第二列列名即“D”，Matrixfiletoupdate选择需要更新的矩阵。

单击next进行下一步，选择updateMatrix的需要更新的Matrix1，在from里选择flow，单击finish完成。

3.TransCAD之TimeOfDayAnalysis和PA-OD方式选择模块timeofdayanalysis这一步很关键，很多的交通规划书籍并没有介绍，并且把交通调查，错误的称作OD调查，OD是难以调查得到的。

所以很多交通书籍上以讹传讹甚多，今天OD调查已经引深为交通调查的意思，大家要知道OD对，是难以调查得到的这是个很重要理论基础，因为这个理论基础才会有timeofdayanalysis即交通时段分析。

transcad理论基础完整，先进，科学。

软件PAtoOD模块，很好的把24小时PA转化成24小时OD要注意的是，交通产生吸引预测得到是PA矩阵，是有单位的单位是（人/小时，即一般为24小时，单位是人/天）。

而交通分配用到的OD对是车/小时。

所以要把24小时的PA转化成，24小时的OD，再由24小时OD转化成各个小时的OD，上面已经说了软件中PAtoOD模块转化成24小时的OD如果只有三种选择方式那么会产生三个OD矩阵，此时是人天为单位的。

我们用用timeofdayanalysis模块（PAtoOD模块亦可），运用其中的（convertpersontripstovehicletrips）这里大家理解成，折算比率即可,这里主要将方式选择结合进来,将基于个人的出行转化成基于车辆（标准车pcu）的出行率，三种选择方式的OD转化将生成小汽车24hOD矩阵24小时的pcu/天公交车24hOD矩阵24小时的pcu/天其他交通工具24hOD矩阵24小时的pcu/天将以上三个24小时OD矩阵合并成一个24小时OD矩阵，然后乘以小时系数得到24小时中每一个小时的OD矩阵，即将24小时OD，拆分成24个能用于分配的OD矩阵此时的单位是pcu/h。

后面将进行交通分配分析。

关于OD调查和交通时段分析辨析很多交通书籍上说进行OD调查，晕那要坚决纠正这种错误交通调查不是OD调查，OD对难以调查，难以抽样，难以在一个时段完成因此要把transcad中的timeofdayanalysis介绍给大家希望大家能领悟理解。

我看了一些报告，交通规划文本，很多混淆了OD和PA,上来就预测一天内的OD，这是错误的，前面以及探讨了很多，应该是预测PA，然后由PA转化成OD，转化后的OD是一天的，很多交通报告上得到的是一天的OD，而交通分配是一个时段的，分配的是高峰小时，并且在理论中还煞有介事的介绍OD调查既然是分配一个高峰小时，如何能调查得到该高峰小时的OD,进行这样OD调查的准确性呢,既然得不到高峰小时的OD，又如何分配高峰小时的OD呢,也有人分配的是一天的流量，这个是错误的，因为在交通平衡分配理论基础是有时段限制的，在一个时段才有用户均衡现象。

所以说分配一天的流量是错误的很多交通书籍依然延续OD调查的说法，大家要坚决纠正这种错误交通调查不是OD调查。

transcad理论体系中，用小时系数（看中文说明手册翻译成时段对照表，我在这里称小时系数表），这个默认的HOURL表格是全美的平均水平（哎，进行交通需求预测需要很多表格比如交叉分类表格Vmt_crcl,比如方式选择表格MNLModeltable，比如小时系数表格HOURL，这些都需要交通调查得到，OD调查调查个鬼啊，那些人根本没有深入调查，也搞不懂抽样调查），美国是小汽车王国，作息制度，和车辆占有率都不一样，这个数据需要另外调查得到。

由于我国实行的是每周40小时工作制，多数居民休息日是周六和周日，因此在交通上存在一个以周为周期的交通流变化规律。

一年中的每个季节也存在不同的生产生活特点，交通流也随季节变化。

由于交通流在时间上存在日、周、月变化周期，而每个周期都有各自的高峰、平峰和低峰。

因此在交通调查中要注意选取一个比较有代表性的日期进行。

一般选择初夏或者秋初的一个工作日。

为了降低误差可以连续观测一周，对于小时系数应选择城市中有代表的线路，主干，次干线，支线。

分别做权重，得到HOURL表格。

transcad软件中的PAtoOD软件中的PAtoOD和timeofdayanalysis模块可以同时进行。

现在分别分析。

PAtoOD大家都很熟悉了。

bengbeng网友翻译的很好:

这个是因为做TripGeneration时我们一般用TripProduction（P）和TripAttraction（A）Model.这样通过TripDistribution做出来的矩阵就是PA矩阵。

但是在做TripAssignment时需要的是Origin（O）Destination（D）矩阵，所以需要有PA2OD。

至于为什么两者会不一样，一个简单的规则就是所有的home-basedtrip的productionend都是home,所以即使是回家的trip也是以home作为productionend。

但是对于回家的trip，home是destination而不是origin，这就造成了PA和OD矩阵的不一致。

对于non-homebasedtrip,productionend就是origin。

一般来说，PA矩阵是24小时的，通常我们研究的是一天中某个时候（例如morningpeak）的交通情况，所以还需要进行time-of-day的转化，而这个通常是和PA2OD同时进行的。

基于家庭的OD=PA+（PA）T/2。

PAtoOD把前面方式选择到的三个24hPA转化成三个24小时OD，注意24小时时段分析，在转化成OD后再进行，转化后得到。

小汽车24hOD矩阵公交车24hOD矩阵其他交通工具24hOD矩阵软件将会生成三个PA2OD矩阵transcad中的方式选择模块方式选择是一个很有意思的数学问题，个体出行中不同目的，不同时间，天气等情况选择的交通工具会不同。

这种差异性，随机性用数学方式表现比较复杂。

选择交通工具如同选择商品一样，服从经济学中的效用原理，在这方面成果多的是经济学家和数学家，20世纪70年代以来，以Mcraddm为代表的一批人将经济学中的效用理论引用过来，并以概率论为理论基础，从非集计的角度对方式划分问题展开了研究。

国内交通专业人士由于数学的欠缺，在刘灿齐专著之前，国内很少有专家介绍方式选择方便的先进理论，最早做这方面工作的是国内数学领域的专家，比如92年熊西文教授介绍了MNL等方式选择模型。

早期的转移曲线算是比较好的定量分析，在国内被广泛应用，现在国内更多还是比较机械的分割，据说是按宏观和微观结合方法。

transcad吸取了方式选择成熟适应的先进理论。

主要有BNL（二元logit）、MNL（多元logit）、NL巢式logit等。

以上非集理论是相对于集计理论来说的，研究的对象是个体，简单的说就是研究个体出行采用哪种交通方式。

非集计模型建立的基础是效用（Utility）最大化，以及交通行为理论。

在经济学中“效用”是指人们选择消费所获得的满足程度，出行者选择哪种交通方式出行也是一种消费行为，出行者也将追求效用最大化原则，选择其认知到选择枝（Alternative）中效用最大的一枝，在效用理论基础上扩展的随机效用理论，1974年麻省理工学院的McFadden导出MNL模型。

后来发现MNL模型有不足（参考刘书上面的红蓝巴士问题）。

问题在于随机效用理论的随机项问题，随机项服从二重指数分布（Gumbel）可以推导出MNL模型随机项服从服从多元正态分布（MultivariateNormalDistribution）,则可以得出Probit模型。

国内中山大学数学系在概率论随机理论方面比较有成就概率论著述书上好像有二重指数分布介绍。

多元正态分布介绍的很多。

transcad中关于MNL模型需要建立模型表格类似交叉分类表格，进行参数的标定。

然后应用假设只考虑三种类型，小汽车，和公交出行，其他方式（自行车摩托车等）。

在进行交通产生吸引预测时诞生各个TAZ的各类出行HBW+HBNW+NHB等，组合成一个PA矩阵，进行分布分析方式选择在分布后，依据每个TAZ则PA矩阵化解成小汽车PA,公交PA，其他方式PA。

出行的“产生点”并不等价于“起点”，“吸引点”也不等价于“讫点”。

为什么在出行起、终点这两个简单的概念之外还要定义出行的产生点利吸引点这样较为复杂的概念呢在早期的交通规划四阶段中，确实只有起、讫点的概念，没有产生点和吸引点的概念，由于一个分区的交通出行发生量主要是由这个分区的土地利用形态决定的，而起讫点的概念与用地形态没有关系:

例如，就拿住宅用地来说（属于居住用