CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Trong đó:
MAXITER: Số vòng lặp tối đa là 99, dùng để cân bằng ΣPi = ΣAj.
MAXRMSE (Root Mean Squared Error): Sai số bình phương trung bình lớn
nhất.
RMSE dùng để kiểm tra sai số giữa Aj ban đầu và Aj’ sau khi tính lặp trong mô hình.
LOOKUP NAME=FF, Thành lập hàm Friction Factor
LOOKUP[1]=1,RESULT=2, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 2 (HBW)
LOOKUP[2]=1,RESULT=3, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 3 (HBS) LOOKUP[3]=1,RESULT=4, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 4 (HBO) LOOKUP[4]=1,RESULT=5, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 5 (NHB) LOOKUP[5]=1,RESULT=6, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 6 (I-E) LOOKUP[6]=1,RESULT=7, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 7 (E-I ) LOOKUP[7]=1,RESULT=8, Ứng với giá trị ở cột 1 cho kết quả ở cột 8 (E-E ). INTERPOLATE=T, Cho phép nội suy các giá trị ở giữa khi chi phí không tròn.
LIST=Y, Liệt kê các giá trị trong bảng tính toán.
R: Hệ số trở kháng Fij cho các mục đích chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, I- E, E-I, E-E với các giá trị giả định. Sử dụng để nội suy các giá trị Fij khác.
MW[20]=MỊ1.3 Ma trận liên quan xác định hàm trở kháng, ở đây là ma trận COST_MC (chi phí đi lại giữa các Zone).
GRAVITY PURPOSE=1,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=2,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=3,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=4,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=5,LOS=MW[20],FFACTORS=FF GRAVITY PURPOSE=6,LOS=MW[20],FFACTORS=FF
GRAVITY PURPOSE=7,LOS=MW[20],FFACTORS=FF, Câu lệnh liên quan đến Graivity Model.
MW[8]=MW[1]+MW[2]+MW[3]+MW[4]+MW[5]+ MW[6] + MW[7] là Ma trận tổng của các ma trận chuyến đi HBW, HBS, HBO, NHB, I-E, E-I, E-Ẹ
4.2.1.5 Mô hình phân chia phương thức: ( Mode Choice )
ạ Thiết lập chi phí đi lại bằng GTCC:(Puplic Transport)
Hình 4.21 Mô hình xây dựng mạng lưới GTCC
Thông tin đầu vào:
Network File được lấy từ Network của mạng lưới Network10.net
Line File 1 là file thiết lập hiện các tuyến xe buýt dựa trên mạng lưới Network Cactuyenxebuyt.lin
System File 1 là file hệ thống định nghĩa về các phương thức di chuyển
System.PTS
Fares File là file định nghĩa về hệ thống giá của xe buýt Fares.far Factor File là file chương trình lựa chọn khả năng tiếp cận Factor.fac Các file thiết lập đầu vào như sau:
Bảng 4.10 Thống kê hệ thống xe buýt trên địa bàn Quận 10
STT Mã số tuyến Điểm đầu Điểm cuối
1 Tuyến số 103 Bến xe Chợ Lớn Bến xe Ngã 4 Gạ 2 Tuyến số 13 Bến Thành Bến xe Củ Chị 3 Tuyến số 94 bến xe Chợ Lớn Bến xe Củ Chị
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
5 Tuyến số 65 Bến Thành Bến Xe An Sương 6 Tuyến số 66 Bến Thành Bến Xe An Sương 7 Tuyến số 69 Bến Thành Khu CN Tân Bình 8 Tuyến số 59 Bến xe Quận 8 Ngã Tư Ga
9 Tuyến số 14 Bến xe Miền Tây Bến Xe Miền Đông 10 Tuyến Số 7 Bến xe Miền Tây Chợ Gò Vấp
11 Tuyến số 10 Bến xe Miền Tây Đại học Quốc Gia 12 Tuyến số 8 Bến xe Quận 8 Đại học Quốc Gia 13 Tuyến số 30 Chợ Tân Hương ĐH Quốc Tế Thủ Đức 14 Tuyến số 150 Bến xe Chợ Lớn Ngã Ba Tân Vạn 15 Tuyến số 54 Bến xe Chợ Lớn Bến Xe Miền Đông 16 Tuyến số 91 Bến xe Miền Tây Chợ Thủ Đức 17 Tuyến số 38 Khu CN Tân Quy Đầm Sen
18 Tuyến số 02 Bến Thành Bến xe Miền Tây
Hình 4.22 Thuộc tính của tuyến
Thông tin thiết lập : NAME: tên tuyến xe buýt
N: Nút xe buýt đi qua trên mạng lưới Network
MODE: Phương thức là 1, ở đây được xác định là xe buýt OPERATOR: Hệ thống chỉ có 1 loại là xe buýt
ONEWAY: Chọn tuyến 1 chiều
HEADWAY: Thời gian giãn cách của xe buýt, ở đây giả định chung cho tất cả các tuyến xe buýt là 5 phút.
Hình 4.23 Sơ đồ hệ thống mạng lưới các tuyến đi qua khu vực Quận 10
System File 1 định nghĩa về các phương thức di chuyển của hệ thống
Phương thức di chuyển 1 là đi xe buýt Phương thức di chuyển 100 là đi bộ
Các phương thức này được định nghĩa nhằm mã hóa trong câu lệnh được dễ dàng.
Fares File là file định nghĩa về hệ thống giá của xe buýt, hệ thống giá xe
buýt được định nghĩa dựa vào định nghĩa phương thước của hệ thống Các loại vé được định nghĩa trong Cube Citilabs như sau: Free: miễn phí
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
From/to: Chi phí phụ thuộc vào điểm bắt đầu và điểm kết thúc. Count: chi phí dựa trên tổng số Zones đi qua
Accumlate: Mỗi Zones có một giá vé khác nhau và sẽ cộng vào chi phí chung
Hilow: Chi phí bị ảnh hưởng bởi số lượng zone cao nhất đi quạ
Trong luận văn sử dụng định nghĩa Flat cho tất cả các tuyến có giá chung là 2000 VNĐ.
Factor File 1 là file chương trình lựa chọn khả năng tiếp cận đến giao
thông cộng.
Trong luận văn lựa chọn thuật toán Bestpathonly là lựa chọn đường ngắn nhất để tiếp cận(t).
Kết quả:
Network File: mạng lưới các tuyến xe buýt, các tuyến đường kế nối từ tâm
Zone đến các trạm dừng nhà chờ.
Links File 1: Bảng thống kế các thuộc tính (điển đầu, điểm cuối, khoảng
cách, thời gian).
NTLegs File: Liệt kê các thuộc tính của các tuyến đường đi bộ kết nối từ
tâm Zone dến trạm dừng nhà chờ.
Matrix File 1: File ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt MAtrixCP.MAT.
Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE
CITILABS
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG Trong đó:
LW.TRANTIME = 0.80*(lịDISTANCE*60/1000)/LỊSPEED ( hàm thiết lập chi phí thời gian bằng quảng đường chia cho vận tốc)là thời gian đi lại của xe buýt được giả định bằng 0.8 lần thời gian đi lại của phương tiện cá nhân.
LW.WALKTIME = 1.00*(lịDISTANCE*60/1000)/4.5 là thời gian đi lại của đi bộ được giả định rằng vận tốc của người đi bộ là 4.5 km/h.
COST=LỊDISTANCE: định nghĩa hàm chi phí được tính bằng đơn vị mét EXTRACTCOST=LW.WALKTIME
MAXCOST=500 chỉ tính tiếp cận xe buýt từ trạm dừng cho khu vực R=500m
NTLEGMODE=100 là định nghĩa phương thức đi bộ là 100 FROMNODE=1-16, TONODE=16-9999
MW[1]=FAREĂ0): ma trận MW[1] là giá vé đi lại bằng xe buýt ở FAREA IF (MW[1]=0) MW[1]=9999: nếu giá trị ở MW[1] = 0 thì nhận giá trị 9999
Trên toàn Quận 10 mạng lưới xe buýt được bao phủ gần như hoàn toàn. Vòng tròn đen là tâm của các trạm dừng, nhà chờ của hệ thống xe buýt. Từ tâm vòng tròn xanh thể hiện bán kính trạm dừng, nhà chờ là 500m, với khoảng cách này thì xác suất lựa chọn phương tiện xe buýt sẽ thấp và dần dần tiến gần đến vòng tròn màu đỏ thì khoảng cách ngắn hơn, xác suất lựa chọn phương tiện xe buýt cao hơn.
Đường nối tâm Zone: Tâm Zone được kết nối với các trạm xe buýt, nhà chờ gần nhất bằng hệ thống đường kết nối sử dụng phương thức đi bộ. Theo đó tất cả các Zone sẽ sử dụng phương tiện giao thông công cộng xe buýt thỏa khoảng cách đi bộ không quá 500m.
Hình 4.25 Đường kết nối tâm Zone bằng phương thức đi bộ
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Sau khi hoàn thành công tác phân phối hành trình, công việc tiếp theo là phải xác định được phương thức đi lại bằng phương tiện nào sẽ được sử dụng. Giai đoạn này dự báo có bao nhiêu người sử dụng phương tiện giao thông công cộng và bao nhiêu người sử dụng phương tiện giao thông cá nhân. Giả định đến năm 2020 các tuyến Metro chưa được hoàn thành, nên phương tiện giao thông công cộng chỉ tính cho mạng lưới xe buýt hiện hữụ Các phương thức vận tải được chia thành 2 loại :
Phương tiện giao thông công cộng : Xe Buýt
Phương tiện giao thông cá nhân: Xe máy và xe ô tô
Có rất nhiều phương phát để tính toán ở bước này, trong mô hình giả định sử dụng hàm thỏa dụng sau để tính toán:
Với Ci là chi phí đi lại của phương tiện Giả định xác xuất đi xe Buýt:
Giả định xác xuất đi xe cá nhân:
Đối với xác xuất đi xe buýt tương ứng với các giá trị giả định.
Với =0 có thể nhận thấy xác xuất lựa chọn GTCC là 12.5%. Giá trị càng cao tương ứng với xác xuất lựa chọn phương tiện có chi phí đi lại thấp hơn càng caọ Ở đây, trong luận văn giả định với các mục đích của chuyến đi tương ứng với các giá trị sau:
Hình 4.26 Xác xuất lựa chọn GTCC
Theo quy hoạch chung của Thành phố Hồ Chí Minh đến năm 2020 và tầm nhìn sau năm 2020 thì năm 2020, xe cá nhân chiếm 75% phương thức, phương tiện giao thông công cộng chiếm 25%. Hiện tại tỷ lệ xe buýt chiếm 6%-7%, đến năm 2020 với giả định rằng các tuyến metro chưa hoàn thành thì dự đoán tỷ lệ xe buýt tăng lên từ 20% đến 25%. Vì vậy trong mô hình tính toán có điều chỉnh lại hệ số cho phù hợp với tỷ lệ của phương thức.
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Thông tin đầu vào:
Matrix File 1 là ma trận phân bổ chuyến đi Trip Distribution.MAT từ
chương trình DISTRIBUTION
Matrix File 2 là ma trận thời gian, khoảng cách và chi phí Time Dis
Cost.MAT từ chương trình HIGHWAY
Matrix File 3 là ma trận chi phí đi lại bằng xe buýt MAtrixCP.MAT từ
chương trình PUBLIC TRANSPORT
Kết quả: File ma trận phân chia phương thức lựa chọn chuyến đi giữa các
Zone Mode ChoicẹMAT. Kết quả xuất ra được trình bày trong Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Trong đó:
MW[1]=MỊ1.1 ; HBW MATRIX : Ma trận chuyến đi theo mục đích HBW MW[2]=MỊ1.2 ; HBS MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích HBS MW[3]=MỊ1.3 ; HBO MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích HBO MW[4]=MỊ1.4 ; NHB MATRIX: Ma trận chuyến đi theo mục đích NHB MW[5]=MỊ1.5+MỊ1.6+MỊ1.7 ; EXTERNAL MATRIX: Ma trận chuyến của ngoại zone External.
MW[8]=MỊ2.3 ; MC_COST: Ma trận chi phí của phương tiện cá nhân MW[9]=3.1 ;PT_COST: Ma trận chi phí của phương tiện xe buýt. HBW (LAMBDA=0.1) : Mục đích HBW với giá trị Lamda = 0.1
MW[10]=EXP(-0.1*MW[8]) Hàm hữu dụng chi phí cá nhân mục đích HBW
MW[11]=EXP(-0.1*MW[9]) Hàm hữu dụng chi phí xe buýt mục đích HBW
MW[12]=MW[10]+MW[11] Tổng hàm hữu dụng chi phí cá nhân và xe buýt
MW[13]=(MW[11]/MW[12])/4 Xác suất đi bằng xe buýt cho mục đích HBW
MW[14]=1-MW[13] Xác suất đi bằng xe CN cho mục đích HBW Tương tự cho các chuyến đi HBS, HBO, NHB, EXTERNAL ứng với các giá trị Lamda đã giả định.
MW[35]=MW[1]*MW[14]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBW MW[36]=MW[1]*MW[13]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[37]=MW[2]*MW[19]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBS MW[38]=MW[2]*MW[18]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[39]=MW[3]*MW[24]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho HBO MW[40]=MW[3]*MW[23] : Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[41]=MW[4]*MW[29]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho NHB MW[42]=MW[4]*MW[18]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho HBW MW[43]=MW[5]*MW[34]: Số chuyến đi phương tiện cá nhân cho EXTERNAL
MW[44]=MW[5]*MW[33]: Số chuyến đi phương tiện xe buýt cho EXTERNAL
MW[45]=MW[35]+MW[37]+MW[39]+MW[41]+MW[43] ; Tổng chuyến đi bằng phương tiện cá nhân
MW[46]=MW[36]+MW[38]+MW[40]+MW[42]+MW[44] ; Tổng chuyến đi bằng phương tiện giao thông công cộng.
4.2.1.6 Xét ảnh hưởng thời gian đối với các chuyến đi ( Time Of Day Characteristic)
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Ở bước Mode choice đã xác định được số lượng chuyến đi bằng phương thức cá nhân ở dạng PA (Production-Attraction) cho các mục đích HBW, HBS, HBO, NHB và External. Tuy nhiên ma trận dạng PA khác ma trận dạng OD. Vì OD chỉ đúng hướng di chuyển của chuyến đị Chính vì vậy ta thực hiện một bước chuyển đổi từ chuyến đi dạng PA sang OD.
Theo xét kết quả nghiên cứu National Cooperative Highway Research Program - 365 thì bước chuyển từ ma trận PA sang ma trận OD được tính toán như sau:
Đối với OD của các chuyến đi HB: OD(HB)=(P+A)/2
Đối với các chuyến đi liên quan đến nhà ( HBW, HBS, HBO) thì ma trận OD được tính bằng (ma trận P+ma trận P hoán vị)/2. Cụ thể đối với mục đính HBW được tính như sau:
HBWOD =0.5 x HBWPA + 0.5 x HBWPA’
Trong đó:
HBWOD : là ma trận OD cho chuyến đi với mục đích BHW HBWPA : là ma trận PA cho chuyến đi với mục đích BHW
HBWPA’: là ma trận PA hoán vị cho chuyến đi với mục đích BHW
Đối với NHB và External thì ma trận PA =OD vì hướng của ma trận NHB trong định nghĩa phát sinh và thu hút giống với ma trận OD nên không cần chuyển đổị
Mô hình Chuyển từ P-A sang O-D được trình bày như sau:
Hình 4.28 Mô hình chuyển đổi từ P-A sang O-D
Thông tin đầu vào:Matrix File 1: là ma trận chuyến đi cá nhân và GTCC
Mode ChoicẹMAT từ chương trình MATRIX 5 (Mode Choice)
Thông tin đầu ra: Matrix File 1: Ma trận chuyến đi cá nhân và GTCC
lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS
File chương trình:
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
MW[1]=MỊ1.1 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBW MW[2]=MỊ1.2 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBW MW[3]=MỊ1.3 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBS MW[4]=MỊ1.4 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBS MW[5]=MỊ1.5 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi cá nhân HBO MW[6]=MỊ1.6 ; Định nghĩa ma trận chuyến đi xe buýt HBO
MW[11]=MỊ1.1.T; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBW MW[12]=MỊ1.2.T; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBW MW[13]=MỊ1.3.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBS MW[14]=MỊ1.4.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBS MW[15]=MỊ1.5.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi cá nhân HBO MW[16]=MỊ1.6.T ; Ma trận chuyển vị của chuyến đi xe buýt HBO
MW[21]=((MW[1]+MW[11])/2) ; Ma trận D chuyến đi cá nhân của HBW MW[22]=((MW[2]+MW[12])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBW MW[23]=((MW[3]+MW[13])/2) ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBS MW[24]=((MW[4]+MW[14])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBS MW[25]=((MW[5]+MW[15])/2) ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBO MW[26]=((MW[6]+MW[16])/2) ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của HBO MW[27]=MỊ1.7 ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của HBW
MW[28]=MỊ1.8 ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của NHB
MW[29]=MỊ1.9 ; Ma trận OD chuyến đi cá nhân của EXTERNAL MW[30]=MỊ1.10 ; Ma trận OD chuyến đi xe buýt của EXTERNAL MW[31]=MW[21]+MW[23]+MW[25]+MW[27]+MW[29] Tổng số chuyến đi CN
MW[32]=MW[22]+MW[24]+MW[26]+MW[28]+MW[30] Tổng số chuyến đi GTCC
b. Xác định ma trận OD của phương tiện cá nhân
Ma trận OD phương tiện cá nhân được chia làm 2 loại: là Xe máy (MC) và xe ô tô (CAR), ở đây không xét cho phương thức đi bộ. Vì mục tiêu của luận văn là
nắm được các cơ sở lý thuyết của dự báo nên các thông số chuyển đổi được giả định như sau:
Chuyến đi mục đích HBW có 30% đi ô tô và 70% xe máy
Chuyến đi mục đích HBS có 20% đi bộ và 80% xe máy
Chuyến đi mục đích HBO có 30% đi ô tô và 70% xe máy
Chuyến đi mục đích NHB có 30% đi ô tô và 70% xe máy
Số chuyến đi phương tiện cá nhân đang được tính theo đơn vị là (chuyến/người) vì vậy cần quy đổi về đơn vị xe con quy đổi (CAR) và xe máy (MOTORCYCLE) bằng cách chia cho hệ số chuyên chở cho từng loại phương tiên. Theo thao khảo hệ số chuyên chở phương tiện năm dự báo 2020 của HOUTRANS có:
Hệ số chuyên chở của Ô tô là 1.96
Hệ số chuyên chở của xe máy là 1.3
Mô hình O-D ô tô xe máy được trình bày như sau:
Hình 4.29 Mô hình xác định ma trận OD ô tô xe máy
Thông tin đầu vào: Matrix File 1 Ma trận OD chuyến đi cá nhân và
GTCC matran OD.MAT từ chương trình MATRIX 6 (P-A chuyển sang O-D).
Thông tin đầu ra: Matrix File 1 Ma trận chuyến đi cá nhân bằng xe máy
và ô tô (MT OTO XEMAỴMAT). Xem Phụ lục C: CÁC KẾT QUẢ TÍNH TOÁN MÔ HÌNH 4 BƯỚC TỪ CUBE CITILABS
CHƯƠNG 4: DỰ BÁO GIAO THÔNG
Trong đó:
MW[1]=MỊ1.1; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBW MW[2]=MỊ1.3; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBS MW[3]=MỊ1.5; Định nghĩa chuyến đi cá nhân HBO MW[4]=MỊ1.7; Định nghĩa chuyến đi cá nhân NHB
MW[5]=MỊ1.9; Định nghĩa chuyến đi cá nhân EXTERNAL MW[6]=0.3*MW[1]/1.96 ; Ma trận chuyến đi bằng ô tô của HBW