روشی برای برآورد ترکیب جمعیت شهری با استفاده از برنامه‌ریزی ریاضی به‌منظور برآورد تقاضای سفر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه تربیت مدرس

چکیده

مطالعات حمل‌ونقل، به داده‌های جزئی و جامعی از مشخصات اقتصادی- اجتماعی و سفرهای خانوارهای محدوده موردمطالعه نیاز دارد؛ اما در آمارگیری مبدأ- مقصد، این داده‌ها تنها برای نمونه کوچکی از خانوارها گردآوری می‌شود. لذا، ضروری است با به‌کارگیری (ترکیبی از) داده‌های نمونه و جامعه آماری، این داده‌های جزئی به‌نوعی برای جامعه آماری نیز برآورد شود. این فرآیند، در ادبیات مربوطه تحت عنوان ترکیب جمعیت و در ایران، بیشتر تحت عنوان تعمیم (تعمیم داده‌های نمونه آماری به جامعه آماری) شناخته می‌شود. به نظر می‌رسد که، ماتریس تقاضای سفر و احجام تخصیص (حجم تردد خطوط برش و کمان‌ها) حاصل از روش تعمیم موجود، معتبر نیست. در این مقاله، یک مدل برنامه‌ریزی خطی پیشنهاد می‌شود که برخلاف روش موجود، همزمان از متغیرهای سطح خانوار و فرد برای تعمیم استفاده می‌کند. روش پیشنهادی، یک ضریب تعمیم برای هر نمونه خانوار (یک ناحیه ترافیکی) به دست می‌آورد به‌نحوی‌که درصد اختلاف مقادیر برآورد و مشاهده متغیرهای اقتصادی- اجتماعی جمعیت نواحی ترافیکی و محدوده موردمطالعه، کمینه شود و جمعیت ترکیبی، همخوانی بهتری با مشاهدات داشته باشد. نتایج حاصل از پیاده‌سازی روش موجود و پیشنهادی برای شهر مقدس مشهد، نشان می‌دهد که ضریب همبستگی برآورد و مشاهده جمعیت نواحی ترافیکی در روش موجود و پیشنهادی به ترتیب برابر 79/0 و 97/0 است. همچنین، ماتریس تقاضای سفر و حجم تردد خطوط برش و کمان‌های شبکه، در روش پیشنهادی معتبر است. خطای حجم تردد خطوط برش در روش موجود برابر 25 درصد و بیش از خطای مجاز 14درصد است؛ درحالی‌که، خطای حجم تردد خطوط برش در روش پیشنهادی کمتر از 14درصد است. جذر میانگین مربع خطا (RMSE) حجم تردد کمان‌ها در روش موجود و پیشنهادی به ترتیب برابر 55 و 26 درصد است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Method for Population Synthesis Based on Mathematical Programming for Travel Demand Prediction

نویسنده [English]

  • Amir Reza Mamdoohi
چکیده [English]

In Transportation Master Plans (TMP), the detailed socioeconomic data of study area population are needed for forecasting travel demand. However, in Household Travel Survey (HTS), these data are collected only for a small sample of households. Since collection of such data for the entire population is too expensive, if not infeasible, it is necessary to produce synthetically such data using the macro-data of the population and micro-data of the sample. This process is known as population synthesis in the literature or as data expansion in Iran. It seems that the existing method of expansion did not result in valid assignment volume and trip matrix. Hence, a linear programming model is proposed for data expansion, which used variables at the household and individual levels simultaneously. This method estimates weights for households while minimizing the deviation of synthesized population socio-economics from observed ones obtained from census bureau. The comparisons between the results of the two methods (that are applied for the city of Mashhad) show that the coefficient of determination between the observed and estimated population of zones for the existing and the proposed methods are 0.79 and 0.97, respectively. Also, the proposed method resulted in a valid trip matrix and assignment volume. The percentage errors of screen lines daily volume are 25% in the existing method, whereas they are less than the acceptable 14% error in the proposed method. Root mean square error (RMSE) of links volume are 55% and 26% in the existing and the proposed methods, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • travel demand
  • population synthesis
  • trip data expansion
  • linear programming