1.1 出行的三个属性

1. 每次出行有起讫点；
2. 每次出行有一定目的；
3. 每次出行使用一种或多种交通方式；

1.2 出行生成的表达

国内交通规划工作中对出行生成的定义：

• 出行产生量：各类出行的全部起点数之和，或称出发量；

• 出行吸引量：各类出行的全部讫点数之和，或称到达量。

• PA矩阵：Production Attraction

• OD矩阵：Orignation Destination

TransCAD中有PA矩阵向OD矩阵转换的功能。

2.1 建立模型

2.2 参数估计

使用最小二乘法：残差的平方和最小

2.3 模型检验

1. 初步经验检验：模型是否符合基本常识；
2. 统计检验：显著性检验、相关性检验；
3. 判定预测效果：把非样本期内的因变量实际值与同期预测值比较；
4. 实施预测；

2.4 注意事项

在实际规划中，常将交通小区作为回归分析的样本单位；

1. 当各小区之间社会经济或地域属性差异较大，且这些差异难以定量表示，可分类建立回归分析模型；
2. 有些小区缺乏某些相关变量信息，分析时需要将其排除；

2.5 结果整理

所有小区的出行产生总量要等于出行吸引总量。

可靠性高的一方对另一方进行矫正。一般认为出行产生量的预测更为可靠。

3.1 数据准备

每个小区一个样本，字段如下：

• ZoneID：小区编号；
• P_Base：现状年出行产生量；
• A_Base：现状年出行吸引量；
• People_Base：现状年人口数量；
• GDP_Base：现状年经济产值；
• People_Fur：未来年人口数量；
• GDP_Fur：未来年经济产值；
• P_Fur：未来年出行产生量（为空，待预测）；
• A_Fur：未来年出行吸引量（为空，待预测）；

3.2 估计回归模型参数

1. 打开数据文件；
2. 统计-模型估计；
3. Dependent选择因变量P_Base；
4. Independent选择自变量：People_Base和GDP_Base；
5. 点击ok，保存模型文件，可看Show Report，模型的标准误差、相关系数、t值、F值、R方；
6. 用相似方法估计A_Base的参数；

3.3 运行回归分析模型

1. 统计-Model Evaluation-打开Pro.mod；
2. Results in 后选P_Fur;
3. 将Forecasted Variable选为People_Fur和GDP_Fur；
4. 同样的方法填充A_Fur；

3.4 平衡产生量和吸引量

1. 绘图Planing-Balance-Vector Balancing；
2. Vector 1 Field选择P_Fur;
3. Vector 2 Field选择A_Fur；

3.5 出行生成预测结果分析

1. 打开TAZ.dbd;
2. 将平衡后的Balance.bin链接到地图；
3. From选择地图图层；
4. To Table选择数据框；
5. 点击Chart Theme；选择P_Fur和A_Fur为字段，柱状图；