19 | Pasteur | Nguyễn Thị Minh Khai | Trần Quốc Toản | 1,122.00 | 12 | 3 | 28.5 | 1 | Khảo sát | 3840 | ||
20 | Phạm Ngọc Thạch | Nguyễn Thị Minh Khai | Vò Thị Sáu | 813 | 10 | 6(3) | 29 | 2 ( 6 làn từ NTMK→ Hồ con rùa) | Khảo sát | 3840 | ||
21 | Rạch Bùng Binh | Cách Mạng Tháng 8 | Hoàng Sa | 580 | 8 | 2 | 28.5 | 2 | Khảo sát | 1280 | ||
22 | Trần Cao Vân | Phạm Ngọc Thạch | Hai Bà Trưng | 122 | 8 | 2 | 28.5 | 2 | Giả định V | 2240 | ||
23 | Trần Quang Diệu | Trần Văn Đang | Ranh Phú Nhuận | 821.8 | 8 | 2 | 30 | 2 | Khảo sát | 1440 | ||
24 | Trần Quốc Thảo | Vò Văn Tần | Cầu Lê Văn Sỹ | 1,443.00 | 12 | 4(3) | 32.5 | 2 ( 1 chiều từ Vò Thị Sáu →Vò Văn Tần) | Khảo sát | 3840(2560) | ||
25 | Trần Quốc Toản | Hai Bà Trưng | Trần Quốc Thảo | 423 | 8 | 2 | 28.5 | 2 | Giả định V | 2240 | ||
26 | Trần Văn Đang | Nguyễn Thông | Ray Xe Lửa | 1,006.00 | 5 | 1.5 | 22.25 | 2 | Khảo sát | 960 | ||
Ray Xe Lửa | Cách Mạng Tháng 8 | 168 | 7.5 | 2 | 24.5 | 2 | Khảo sát | 1440 | ||||
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Dự Báo Nhu Cầu Giao Thông 4 Bước -
Quy Trình, Dự Báo Phân Tích Nhu Cầu Đi Lại Theo Mô Hình 4 Bước -
Các Dự Án, Nghiên Cứu Áp Dụng Phần Mềm Cube Citilabs Ở Việt Nam. -
I (Internal – Internal) Là Chuyến Đi Nội Vùng, Điểm Đi Và Điểm Đến Của Hành Trình Đều Nằm Trong Nội Vùng Khảo Sát. -
Mô Hình Phân Bố Chuyến Đi - Các Hằng Số Hiệu Chuẩn -
Đường Kết Nối Tâm Zone Bằng Phương Thức Đi Bộ
Xem toàn bộ 172 trang tài liệu này.
27 | Trương Định | Nguyễn Thị Minh Khai | Kỳ đồng | 1,247.00 | 8 | 3 | 38.5 | 1 | Khảo sát | 3840 | ||
Kỳ đồng | Rạch Bùng Binh | 275 | 12.5 | 4 | 38.5 | 1 | Khảo sát | 5120 | ||||
28 | Tú Xương | Nam Kỳ Khởi Nghiã | Cách Mạng Tháng 8 | 1,097.00 | 7.5 | 2 | 34.25 | 2 | Khảo sát | 2240 | ||
29 | Trường Sa (Ven Bắc K.Nhiêu Lộc) | Cầu Đường Sắt | Cầu Lê Văn Sỹ | 954 | 9 | 3 | 38.5 | 1 | Khảo sát | 3840 | ||
Cầu Lê Văn Sỹ | Cầu Công Lý | 1,295.00 | 7 | 2 | 37.5 | 1 | Khảo sát | 2560 | ||||
30 | Hoàng Sa (Ven Nam K.Nhiêu Lộc) | Ranh Tân Bình ( SN 239/67/298 (Cà phê Hoàng Phượng) | Cầu Lê Văn Sỹ | 1,907.00 | 9 | 3 | 38.5 | 1 | Khảo sát | 3840 | ||
Cầu Lê Văn Sỹ | Cầu Kiệu | 1,218.00 | 7 | 2 | 37.5 | 1 | Khảo sát | 2560 | ||||
31 | Vò Thị Sáu | Hai Bà Trưng | Cách Mạng Tháng 8 | 1,546.00 | 12 | 3 | 31.67 | 1 | Khảo sát | 3840 | ||
32 | Vò Văn Tần | Công Trường Quốc Tế | Cách Mạng Tháng 8 | 1,224.00 | 8 | 2.5 | 28.33 | 1 | Khảo sát | 3200 | ||
Cách Mạng Tháng 8 | Cao Thắng | 776 | 12 | 4 | 28.33 | 2 | Khảo sát | 2560 | ||||
33 | Đường Nối Từ Trần Văn Đang Ra Hoàng Sa | Trần Văn Đang | Hoàng Sa | 220 | 7.5 | 2 | 27.25 | 2 | Khảo sát | 2240 | ||
Các đường kết nối từ tâm TAZ: Giả định từ tâm TAZ sẽ kết nối với 4 nút giao cắt gần nhất. Với các thuộc tính như: Đường 2 chiều, 2 làn xe, chiều rộng đường 7m, vận tốc lưu thông 28.5km/h, khả năng thông hành 2240 xe con/h.
Hình 4.14 Các đường kết nối tâm TAZ
Mạng lưới đường ngoại vùng: (đường kết nối ExternalTAZ với TAZ): Được xây dựng dựa trên tâm ExternalTAZ với các trục đường chính. Thuộc tính của các tuyến đường này lấy theo đường chính kéo dài của mạng lưới đường nội vùng.
Hình 4.15 Xây dựng mạng lưới đường ngoại vùng (đường kết nối)
b. Xác định thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các Zone (Highway)
Từ các dữ liệu về mạng lưới đường Network sử dụng Highway trong Cube để xác định thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các Zone với nhau.
Hình 4.17 Xác định thời gian thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại Thông tin đầu vào:
Network File: File mạng lưới Network (Network.NET)
Kết quả:
Matrix File 1: File ma trận bao gồm Thời gian, khoảng cách, chi phí đi lại giữa các Zone (Time distance cost.MAT). Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C “ Kết quả đầu ra Mô hình 4 bước sử dụng CUBE Citilabs ”
File chương trình:
Thời gian đi lại: Ma trận thời gian, chi phí và quãng đường có mối liên hệ trực tiếp với nhau. Với trường hợp “tự do” ( xe không bị tắc nghẽn) thì thời gian đi lại được tính dựa vào quãng đường và vận tốc: t0= (li.distance/li.speed)*60/1000 ( quy đổi đơn vị tính vận tốc từ km/h sang m/phút nhân thêm với 60/1000).
MW[1] là ma trận thời gian đi lại giữa các zone. Đơn vị tính là Phút. MW[2] là ma trận khoảng cách giữa các zone. Đơn vị tính là mét (m). MW[3] là ma trận chi phí đi lại giữa các zone. Đơn vị tính là nghìn NVĐ.
Các ma trận này chỉ tính trong 1 zone nội bộ. Nếu đi trong nội zone thì Cube không thể tính toán thời gian và khoảng cách nên số liệu này được giả định dựa vào các số liệu khác.
Câu lệnh: MW[1] [I] = rowmin(1)*0.5 là ma trận thời gian đi lại nội zone, được xác định bằng giá trị nhỏ nhất trong hàng đó nhân với 0.5. Đây là giá trị mặc định.
Câu lệnh: MW[2] [I] = rowmin(2)*0.1 là ma trận khoảng cách đi lại nội zone, được xác định bằng cách lấy giá trị nhỏ nhất trong hàng nhân với 0.1. Đây là giá trị mặc định.
Chi phí đi lại: Chi phí đi lại = Distance.VOC
Với VOC (vehicle operating cost) là chi phí vận hành phương tiện tính theo VND/km. Giả định 1 lít xăng là 26.000 VND và 1 lít xăng đi được 20 km trong thành phố thì Chi phí giá xăng cho 1km =1300 VND/km = 1300/1000000 Nghìn VND/m. Chi phí vận hành phương tiện bao gồm rất nhiều yếu tố như giá mua xe, bảo hiểm, khẩu hao, chi phí đi lại đơn thuần.
Như vậy VOC = 1.5*1300/1000000 (Nghìn VND/m).
Câu lệnh: MW[3]=1.5*mw[2]*1300/1000000 là ma trận chi phí đi lại. Nhân hệ số 1.5 là hệ số điều chỉnh, xét ảnh hưởng của các yếu tố khác tác động đến chi phí đi lại.
Câu lệnh: IF(I>11) MW[3][I]=999999999999 là các chuyến đi nội vùng có Ma trận chi phí =999999999999 với các Zone lớn hơn 11 (ExternalTAZ). Điều này giúp phân bố chuyến đi nội vùng của các ExternalTAZ=0.
4.2.1.3 Mô hình phát sinh và thu hút chuyến đi ( Trip Generation )
Mô hình phát sinh (P) và thu hút (A) chuyến đi được xây dựng là các hàm hồi quy tuyến tính 3 biến với các biến là số lượng dân số, số lượng lao động và số lượng học sinh sinh viên. Cụ thể kết quả tính toán như sau.
Mô hình phát sinh chuyến đi:
Pi = ai*Population + bi*Workers + ci*Students
Mô hình thu hút chuyến đi:
Aj = xj*Population + yj*Workers + zj*Students Trong đó: Population : Dân số
Workers : Số lao động Students : Số HSSV
ai, bi, ci, xj, yj, zj là tham số, hệ số hồi quy tương ứng.
Bảng 4.4 Tham số, hệ số hồi quy mô hình phát sinh, thu hút chuyến đi
Dân số | Lao động | HSSV | |||
Phát sinh chuyến đi | HBW | Hệ số | -0.07706 | 0.59546 | 0.16977 |
Giá trị t | -2.28290 | 3.43670 | 1.78783 | ||
HBS | Hệ số | 0.12792 | -0.44937 | 0.30181 | |
Giá trị t | 3.17571 | -2.17357 | 2.66359 | ||
HBO | Hệ số | 0.15301 | 0.47705 | -0.34520 | |
Giá trị t | 1.73627 | 1.05461 | -1.39244 | ||
NHB | Hệ số | 0.05986 | -0.08142 | -0.05930 | |
Giá trị t | 2.37460 | -0.62928 | -0.83630 | ||
Thu hút chuyến đi | HBW | Hệ số | -0.03058 | 0.52388 | 0.01227 |
Giá trị t | -0.50074 | 1.67130 | 0.07145 | ||
HBS | Hệ số | 0.03132 | 0.02101 | 0.26268 | |
Giá trị t | 0.28721 | 0.03753 | 0.85617 | ||
HBO | Hệ số | 0.19735 | 0.43772 | -0.49377 | |
Giá trị t | 1.42396 | 0.61531 | -1.26648 | ||
NHB | Hệ số | 0.06032 | -0.12747 | -0.02385 | |
Giá trị t | 2.19506 | -0.90379 | -0.30851 |
Trong quá trình khảo sát thực tế phỏng vấn chuyến đi, số chuyến đi khảo sát được không nhiều và kết quả khảo sát phải qua một bước hiệu chỉnh nên kết quả hồi