37、综合交通土地利用模型的实证应用分析

综合交通土地利用模型的实证应用分析

1. 预测过程所需数据输入

在进行相关预测时，首先要将研究区域划分为合适的分析区域，通常采用预先定义的交通分析区域。预测过程从 TELUM - EMPAL 开始，该模型使用四到八种就业类型或部门，需要以下输入数据：
- 各区域的就业类型数据；
- 各区域按收入划分的人口数据；
- 各区域的总面积；
- 各区域之间的出行成本或出行时间。

下一步是进行住宅位置预测，这通过 TELUM 的 DRAM 模块来完成。该模型使用四到六种代表不同收入群体（如高收入、低收入等）的家庭类型，其参数将单独估算。为了进行住宅位置预测，TELUM - DRAM 需要以下输入数据：
- 时间 t 时各区域所有类型的居民数据；
- 时间 t 时各区域用于住宅目的的土地利用数据；
- 时间 t 时各区域已开发的可开发土地百分比；
- 时间 t 时各区域的空置可开发土地数据；
- 各区域之间的出行成本；
- 时间 t + 1 时各区域所有类型的就业数据。

住宅位置预测结果随后作为输入，用于生成和分配出行、按出行方式拆分出行，然后将车辆出行分配到交通网络。

2. 模型校准

2.1 校准原理

校准是通过估算每种定位类型（如高收入家庭、制造业等）的参数，将 TELUM - DRAM 和 TELUM - EMPAL 模型与现实世界相匹配的过程。这些参数将是最适合数据集结构的参数，并将最小化模型结果与实际数据之间的差异。TELUM 的 CALIB 模块使用的校准过程基于似然函数的最大化，并采用梯度搜索方法。