技术领域：
：本发明涉及一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，属于城市道路网络交通分配
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背景技术：
：：机动车尾号限行措施是我国特有的一种交通制度，起初作为一种交通管理控制策略诞生时的目的是缓解城市交通拥堵，最早为2007年北京奥运会测试赛期间北京市实施的机动车尾号单双号限行。近年来随着我国各大城市机动车保有量的迅猛增长，交通需求逐渐接近甚至大于交通供给，最直观的表现就是城市道路的交通拥堵，很多城市除了出台私家车限购政策外，也希望通过尾号限行措施更直接地缓解交通拥堵，而尾号限行措施的有效性估计是必不可少的环节。目前国际通用的城市道路网络交通分配方法已经十分成熟，然而针对我国特有的机动车尾号限行条件下的交通分配修正方法，还是研究空白。由于尾号限行条件下驾驶员的路径选择结果与未实施尾号限行措施时是截然不同的，同时尾号限行之后分方式od分布矩阵会发生相应变化，依旧采用未被修正的交通分配方法进行尾号限行措施有效性测试是不合适的，因此目前已经实施过尾号限行措施的十余个城市，仅能通过实际实施尾号限行方案后的路段交通量情况进行方案评估，进而对尾号限行方案进行相应调整，而不能提前对所要实施的尾号限行方案进行有效性测试。在智慧城市、智慧交通建设背景下，许多城市都将建立城市虚拟交通系统测试平台，而尾号限行方案测试将会成为城市交通管理控制方案量化测试平台的功能之一。根据最新的城市基础路网信息、交通小区信息、分方式od分布矩阵数据和用于测试的尾号限行方案的实施对象、作用时间和作用范围，对od分布矩阵和交通分配的具体流程进行修正，得到尾号限行条件下的交通分配结果，即可对所测试的尾号限行方案实施效果进行量化评估，避免直接实施不恰当的尾号限行方案而给城市居民的交通出行造成不便。为此，本发明提出了一种尾号限行条件下的交通分配修正方法。技术实现要素：本发明的目的是针对现有尾号限行条件下驾驶员的路径选择结果与未实施尾号限行措施时是截然不同的，然而目前还没有针对尾号限行条件下的交通分配修正方法的问题，提出一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，充分考虑了我国各大城市现有的机动车尾号限行方案，对交通分配方法进行修正，弥补了尾号限行条件下交通分配修正方法的空白，对城市虚拟交通测试平台中准确、快速实现机动车尾号限行策略实施效果的量化测试具有较大意义。上述的目的通过以下技术方案实现：一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，该方法包括如下步骤：一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，该方法包括如下步骤：(h)获取最新的城市基础路网信息，包括交叉口编号node_id(无量纲)、路段编号link_id(无量纲)、路段长度ll(单位为m)和路段实用通行能力cl(单位为pcu/h)；(i)获取用于交通分配的初始路权表w，其方法为先获取步骤(a)中各路段编号link_id所对应的设计速度sd(单位为km/h)和最高限速sl(单位为km/h)，然后采用公式(1)计算得到各路段编号link_id所对应的自由流行程时间tl0(单位为s)，这些路段编号link_id所对应的行程时间即为初始路权表w：tl0＝3600×{0.001×ll/min{sd,sl}}(1)；(j)获取用于城市交通分配的交通小区信息，包含每一个交通小区的编号cell_id(无量纲)、每一个交通小区所包含的节点编号node_id和路段编号link_id；(k)获取最新的城市各出行方式od分布矩阵；(l)获取用于测试的区域机动车尾号限行方案，包含工作日中每日限行时间内受限制的机动车尾号个数nl(单位为个，取值为1、2、……、9)、尾号限行方案所对应的步骤(d)中的出行方式(受尾号限行的出行方式)、尾号限行区域所完全覆盖的步骤(c)中交通小区(受尾号限行小区)的编号cell_id；或者：获取用于测试的城市部分主干道机动车尾号限行方案，包含工作日中每日限行时间内受限制的机动车尾号个数nl(单位为个，取值为1、2、……、9)、尾号限行方案所对应的步骤(d)中的受尾号限行的出行方式、尾号限行方案所覆盖的受尾号限行路段的编号link_id”；(m)根据步骤(e)中确定的受限制机动车尾号个数nl确定第一次和第二次交通分配分别所用od分布矩阵的比例p1和p2，取值规则如公式(2)：(n)采用尾号限行条件下的多路径-容量限制交通分配方法进行迭代交通分配；(i)输出各路段所分配的机动车交通量vl。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，步骤(d)中所述的城市各出行方式od分布矩阵，包括：私人小客车出行方式od分布矩阵carod(单位为pcu/h)、常规公交出行方式od分布矩阵busod(单位为pcu/h)、轨道交通出行方式od分布矩阵railod(单位为人/h)、摩托车出行方式od分布矩阵motorod(单位为pcu/h)、出租车出行方式od分布矩阵taxiod(单位为pcu/h)、非机动车出行方式od分布矩阵bikeod(单位为人/h)和步行出行方式od分布矩阵walkod(单位为人/h)中的几种。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(f)中将受尾号限行的出行方式od分布矩阵拆分为不受限尾号部分和受限尾号部分两份，并进行两次交通分配，第一次分配不受限尾号部分od分布矩阵，第二次分配受限尾号od分布矩阵。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(g)中采用的尾号限行条件下的多路径-容量限制交通分配方法，其迭代交通分配过程包含以下步骤：(g12)交通分配迭代次数记为k，第k(k＝1,2,……k)次迭代加载的od量比例为qk，且令k＝1；(g13)将步骤(d)中各出行方式的od分布矩阵分别乘以qk，得到用于第k次迭代交通分配的od分布矩阵，开始第k次迭代；(g14)对于步骤(e)中获取的受尾号限行的出行方式，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p1得到用于第一次交通分配的od分布矩阵(不受限尾号部分)，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p2之后再进行od分布矩阵转移修正，即得到用于第二次交通分配的od分布矩阵(受限尾号部分)；或者：对于步骤(e)中获取的受尾号限行的出行方式，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p1得到用于第一次交通分配的od分布矩阵(不受限尾号部分)，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p2得到用于第二次交通分配的od分布矩阵(受限尾号部分)；(g15)对于步骤(d)中不受尾号限行的出行方式，利用步骤(g3)中od分布矩阵转移修正时产生的转移交通量更新不受尾号限行的出行方式od分布矩阵，结合路权表w和更新后不受尾号限行的出行方式od分布矩阵进行第k次迭代交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl(单位为pcu/h)上；(g16)根据步骤(g4)中得到的各路段机动车交通量vl，采用美国联邦公路局路阻函数模型更新路权表w中各路段的行程时间tl(单位为s)，即公式(3)：tl＝tl0[1+α(vl/cl)β](3)其中α＝0.15，β＝4；(g17)采用步骤(g3)中得到的不受限尾号部分od分布矩阵和步骤(g5)更新过后的路权表w进行第一次交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上；(g18)根据步骤(g6)中得到的各路段机动车交通量vl，采用公式(3)更新路权表w中各路段的行程时间tl；(g19)将受尾号限行小区的编号cell_id与步骤(c)中得到的交通小区信息匹配，得到这些交通小区所包含的所有路段的路段编号link_id，并将步骤(g7)中得到的路权表w中这些路段编号对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl；或者：将步骤(g7)中得到的路权表w中受尾号限行路段编号link_id对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl；(g20)采用步骤(g3)中得到的受限尾号部分od分布矩阵和步骤(g8)中得到的尾号限行条件下的路权表wl进行第二次交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上；(g21)根据步骤(g9)中得到的各路段机动车交通量vl，采用公式(3)更新路权表w中各路段的行程时间tl；(g22)令k＝k+1，如果k≤k，则返回步骤(g2)，否则迭代交通分配结束。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(g3)中进行od分布矩阵转移修正的过程包含以下步骤：(g3d)记交通发生小区i与交通吸引小区j之间的分布交通量为qij(i∈{cell_id}，j∈{cell_id})，记qij的转移量为qtij，对于受尾号限行的小区编号cell_id所对应的所有交通发生量和吸引量，先令qtij＝qij，再令qij＝0；(g3e)对于od分布矩阵中的其余qij，计算尾号限行条件下的绕行率γij；(g3f)结合od量转移函数qtij＝f(γij,qij)，计算其余qij的转移量qtij，再令qij＝qij-qtij，即完成od分布矩阵转移修正。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(g3b)中计算尾号限行条件下的绕行率γij的步骤如下：(g3b1)将受尾号限行小区的编号cell_id与权利要求1所述步骤(c)中得到的交通小区信息匹配，得到这些交通小区所包含的所有路段的路段编号link_id，并将权利要求4中当前步骤下的最新路权表w中这些路段编号对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl；(g3b2)分别根据路权表w和尾号限行条件下的路权表wl计算od对ij之间的最短路权dij和dlij；(g3b3)采用公式(4)计算绕行率γij：γij＝dlij/dij(4)。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(g3c)中所述od量转移函数qtij＝f(γij,qij)的表达式为公式(5)：其中β1、β0为待标定系数，γ0为指定置信水平下所有交通量均不更改出行方式的最大转移率，γ1为指定置信水平下所有交通量均更改出行方式的最小转移率，γ0和γ1可通过问卷调查直接获取，采用公式(6)即可标定β1和β0：所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，所述步骤(g4)中更新不受尾号限行的出行方式od分布矩阵的方法是：将得到的所有转移交通量qtij按照不受尾号限行的出行方式od分布矩阵中同一od对ij的人次交通量比例进行拆分并各自叠加进去，再转换为各自的原单位交通量即得到更新后不受尾号限行的出行方式od分布矩阵。所述的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，私人小客车、常规公交、摩托车和出租车这四种出行方式的人次交通量与原单位交通量相互转换的转换系数分别为θcar＝1.3、θbus＝40.0、θmotor＝1.0、θtaxi＝1.3，原单位交通量乘以转换系数即得到人次交通量，人次交通量除以转换系数即变为原单位交通量；轨道交通、非机动车和步行这三种出行方式的人次交通量即为原单位交通量，无需转换。有益效果：本发明提出的一种尾号限行条件下的交通分配修正方法，通过将受尾号限制的出行方式od分布矩阵拆分为不受限尾号部分和受限尾号部分，并分别进行交通分配，将区域或者部分城市主干道的尾号限行方案从od分布矩阵、路权表和分配过程三方面很好地整合到交通分配的相关流程中，既保证了交通分配方法的易于计算性，又切实、准确地考虑了尾号限行方案的作用对象、作用时间和作用空间。本发明充分考虑了我国各大城市现有的机动车尾号限行方案，对交通分配方法进行修正，弥补了尾号限行条件下交通分配修正方法的空白，对城市虚拟交通测试平台中准确、快速实现机动车尾号限行策略实施效果的量化测试具有较大意义。附图说明图1为本发明方法的总体流程图。具体实施方式下面结合具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。实施例1：本实施例中所述的方法可以实现区域机动车尾号限行方案实施，具体步骤是：如图1所示为本发明的总体流程图，下面结合实施例进一步说明。(a)获取最新的城市基础路网信息，包括交叉口编号node_id(无量纲)、路段编号link_id(无量纲)、路段长度ll(单位为m)和路段实用通行能力cl(单位为pcu/h)；实施例选取一个简化的城市，其基础路网信息如下：交叉口信息:node_id＝1,2，……，24；路段信息：见表1。表1实施例中所获取的路段信息(b)获取用于交通分配的初始路权表w，其方法为先获取步骤(a)中各路段编号link_id所对应的设计速度sd(单位为km/h)和最高限速sl(单位为km/h)，然后采用公式(1)计算得到各路段编号link_id所对应的自由流行程时间tl0(单位为s)，这些路段编号link_id所对应的行程时间即为初始路权表w。本实施例中本步骤所需的数据及采用公式(1)计算所得的自由流行程时间tl0见表1，则实施例的初始路权表w见表2。表2本实施例的初始路权表w路段编号link_id路权(s)128218314424…………833…………1146…………7634(c)获取用于城市交通分配的交通小区信息，包含每一个交通小区的编号cell_id(无量纲)、每一个交通小区所包含的节点编号node_id和路段编号link_id；本实施例中的交通小区信息见表3。表3本实施例的交通小区信息(d)获取最新的城市各出行方式od分布矩阵；本实施例中出行方式选择私人小客车、常规公交和非机动车三种，最新的城市各出行方式od分布矩阵见表4-6。表4本实施例中的carod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计1300010005000100010001100021000300050001000100011000350005000100050005000210004100010005000300010001100051000100050001000300011000交通吸引量合计110001100021000110001050065000表5本实施例中的busod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计17030703020220230707020302203707010070703804302070703022052030703070220交通吸引量合计2202203802202201260表6本实施例中的bikeod(人/h)(e)获取用于测试的区域机动车尾号限行方案，包含工作日中每日限行时间内受限制的机动车尾号个数nl(单位为个，取值为1、2、……、9)、尾号限行方案所对应的步骤(d)中的出行方式(受尾号限行的出行方式)、尾号限行区域所完全覆盖的步骤(c)中交通小区(受尾号限行小区)的编号cell_id；本实施例中的区域机动车尾号限行方案为交通小区3在工作日07:00～09:00、17:00～19:00针对私人小客车限行2个尾号，即nl＝2、受尾号限行的出行方式为私人小客车、受尾号限行小区编号cell_id为3。(f)根据步骤(e)中确定的受限制机动车尾号个数nl确定第一次和第二次交通分配分别所用od分布矩阵的比例p1和p2，取值规则如公式(2)；本实施例中p1＝80％、p2＝20％。(g)采用多路径-容量限制交通分配方法进行交通分配，具体步骤如下：(g1)交通分配迭代次数记为k，第k(k＝1,2,……k)次迭代加载的od量比例为qk，且令k＝1；本实施例中k＝5，q1＝30％、q2＝25％、q3＝20％、q4＝15％、q5＝10％。(g2)将步骤(d)中各出行方式的od分布矩阵分别乘以qk，得到用于第k次迭代交通分配的od分布矩阵，开始第k次迭代；本实施例用于第1次迭代的od分布矩阵见表7-9。表7第1次迭代的carod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计190030015003003003300230090015003003003300315001500300150015006300430030015009003003300530030015003009003300交通吸引量合计3300330063003300330019500表8第1次迭代的busod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计121921966629212169663212130212111449621219665692192166交通吸引量合计66661146666378表9第1次迭代的bikeod(人/h)cell_id12345交通发生量合计16001501501501810682150600150181501068315015015015015075041501815060015010685181501501506001068交通吸引量合计10681068750106810685022(g3)对于步骤(e)中获取的受尾号限行的出行方式，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p1得到用于第一次交通分配的od分布矩阵(不受限尾号部分)，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p2之后再进行od分布矩阵转移修正，即得到用于第二次交通分配的od分布矩阵(受限尾号部分)；本实施例中对于carod,不受限尾号部分od分布矩阵见表10,乘以p2之后得到的用于转移修正的od分布矩阵分别见表11；表10不受限尾号部分carod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计172024012002402402640224072012002402402640312001200240120012005040424024012007202402640524024012002407202640交通吸引量合计2640264050402640264015600表11用于转移修正的carod(pcu/h)cell_id12345交通发生量合计11806030060606602601803006060660330030060300300126046060300180606605606030060180660交通吸引量合计66066012606606603900(g3a)记交通发生小区i与交通吸引小区j之间的分布交通量为qij(i∈{cell_id}，j∈{cell_id})，记qij的转移量为qtij，对于受尾号限行的小区编号cell_id所对应的所有交通发生量和吸引量，先令qtij＝qij，再令qij＝0；本实施例中，对于表11中的交通小区3，先令qt1*＝q1*、qt2*＝q2*、qt*1＝q*1、qt*2＝q*2，再令q1*＝0、q2*＝0、q*1＝0、q*1＝0、，此处下标中“*”依次取1、2、……、5；(g3b)对于od分布矩阵中的其余qij，计算尾号限行条件下的绕行率γij；(g3b1)将受尾号限行小区的编号cell_id与权利要求1所述步骤(c)中得到的交通小区信息匹配，得到这些交通小区所包含的所有路段的路段编号link_id，并将权利要求3中当前步骤下的最新路权表w中这些路段编号对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl；本实施例第1次迭代过程中，本步骤的当前最新路权表w即为表2，将表2中小区3所包含的link_id的路权改为99999，得到wl。(g3b2)分别根据路权表w和尾号限行条件下的路权表wl计算od对ij之间的最短路权dij和dlij；本实施例中当前步骤下，根据表2计算od对之间的最短路权见表12，根据路权表wl计算od对之间的最短路权见表13：表12最短路权dij(s)cell_id123451236418——4185682418236——5684183——————————4418568——2364185568418——418236表13最短路权dlij(s)cell_id123451236418——41814122418236——14124183——————————44181412——23641851412418——418236(g3b3)采用公式(4)计算绕行率γij；本实施例中当前步骤下得到的绕行率见表14：表14绕行率γijcell_id1234511.01.0——1.02.521.01.0——2.51.03——————————41.02.5——1.01.052.51.0——1.01.0(g3c)od量转移函数qtij＝f(γij,qij)，计算其余qij的转移量qtij，再令qij＝qij-qtij，即完成od分布矩阵转移修正；步骤(g3c)中所述od量转移函数qtij＝f(γij,qij)的表达式为公式(5)：其中β1、β0为待标定系数，γ0为指定置信水平下所有交通量均不更改出行方式的最大转移率，γ1为指定置信水平下所有交通量均更改出行方式的最小转移率，γ0和γ1可通过问卷调查直接获取，采用公式(6)即可标定β1和β0：本实施例本步骤中，在0.95的置信水平下获取到γ0＝1.2、γ1＝3.0，根据公式(6)和(5)进行计算，结果见表15、16：表15受限尾号部分carod(pcu/h)cell_id1234511806006017260180017603000004601701806051760060180表16carod的转移交通量(pcu/h)cell_id12345100600432003043033003006030030040431800054306000(g4)对于步骤(d)中不受尾号限行的出行方式，利用步骤(g3)中od分布矩阵转移修正时产生的转移交通量更新不受尾号限行的出行方式od分布矩阵，结合路权表w和更新后不受尾号限行的出行方式od分布矩阵进行第k次迭代交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl(单位为pcu/h)上；本实施例中将表16中各od对之间的转移交通量，按照表8和表9同一od对之间的人次交通量比例进行拆分并各自叠加进去，再转换为各自的原单位交通量，例如对于qt15＝43pcu/h，表8和表9中同一od对之间的人次交通量比例为(6×40＝240)：18＝40：3，则将40人次的转移交通量转换为1pcu/h的常规公交出行交通量叠加至表8的q15中，将3人次的转移交通量即3人次的非机动车出行交通量叠加至表9的q15中。更新后的busod和bikeod分别见表17和表18。表17更新后的busodcell_id12345交通发生量合计121921976729212179673212130212111449721219675792192167交通吸引量合计67671146767382表18更新后的bikeodcell_id12345交通发生量合计16001501501502110712150600150211501071315015015015015075041502115060015010715211501501506001071交通吸引量合计10711071750107110715034当前步骤中，利用表2和表17进行机动车交通量的第1次迭代分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上。(g5)根据(g4)中得到的各路段机动车交通量vl，采用公式(3)更新路权表w中各路段的行程时间tl；本实例本步骤得到的更新后路权表w见表19。表19路权表w(g6)采用步骤(g3)中得到的不受限尾号部分od分布矩阵和步骤(g5)更新过后的路权表w进行第一次交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上；本实施例本步骤中，采用表10和表19进行第一次交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上。(g7)根据步骤(g6)中得到的各路段机动车交通量vl，采用公式(3)更新路权表w中各路段的行程时间tl；(g8)将受尾号限行小区的编号cell_id与步骤(c)中得到的交通小区信息匹配，得到这些交通小区所包含的所有路段的路段编号link_id，并将步骤(g7)中得到的路权表w中这些路段编号对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl；当前步骤得到的尾号限行条件下的路权表wl见表20。表20路权表wl路段编号link_id路权(s)130219315426…………899999…………1199999…………7637(g9)采用步骤(g3)中得到的受限尾号部分od分布矩阵和步骤(g8)中得到的尾号限行条件下的路权表wl进行第二次交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上；本实施例当前步骤中采用表15和表20进行交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上。(g10)根据步骤(g9)中得到的各路段机动车交通量vl，采用公式(3)更新路权表w中各路段的行程时间tl；本实施例当前步骤中得到的更新后路权表w见表21。表21路权表w路段编号link_id路权(s)135222317430…………842…………1158…………7641(g11)令k＝k+1，如果k≤k，则返回步骤(g2)，否则迭代交通分配结束；令k依次取2、3、4、5，返回步骤(g2)继续第2、3、4、5次迭代交通分配，完成第5次迭代交通分配后，迭代结束。(h)输出各路段所分配的机动车交通量vl。本实施例中通过5次迭代交通分配，得到最终各路段所分配的机动车交通量vl。本实例中，可以看出，通过本发明方法的八个步骤，可以简单快速地完成区域机动车尾号限行条件下的分方式od分布矩阵修正及交通分配过程，该修正方法的逻辑性强、易于程序化实现。实施例2：本实施例与实施例1的不同之处在于，本实施例中所述的方法，可以实现仅在城市部分主干道实施的机动车尾号限行方案，具体是：所述步骤(e)为获取用于测试的城市部分主干道机动车尾号限行方案，包含工作日中每日限行时间内受限制的机动车尾号个数nl(单位为个，取值为1、2、……、9)、尾号限行方案所对应的步骤(d)中的出行方式(受尾号限行的出行方式)、尾号限行方案所覆盖的路段(受尾号限行路段)的编号link_id；本实施例中的城市部分主干道机动车尾号限行方案为路段4、8、42、46在工作日07:00～09:00、17:00～19:00针对私人小客车限行2个尾号，即nl＝2，受尾号限行的出行方式为私人小客车，受尾号限行路段的编号link_id取值为4、8、42、46。所述步骤(g3)为“对于步骤(e)中获取的受尾号限行的出行方式，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p1得到用于第一次交通分配的od分布矩阵(不受限尾号部分)，将其对应的步骤(g2)中得到的od分布矩阵乘以p2得到用于第二次交通分配的od分布矩阵(受限尾号部分)”；本实施例中对于carod,不受限尾号部分od分布矩阵同表10,受限尾号部分od分布矩阵同表11。所述步骤(g4)为“对于步骤(d)中不受尾号限行的出行方式，结合路权表w和步骤(g2)中获得的不受尾号限行的出行方式od分布矩阵进行第k次迭代交通分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上”；本实施例当前步骤中，利用表2和表8进行机动车交通量的第1次迭代分配，并将分配后的交通量累计加载到对应路段机动车交通量vl上。所述步骤(g8)为“将步骤(g7)中得到的路权表w中受尾号限行路段编号link_id对应的行程时间tl的值更改为不小于99999的任意数值，得到尾号限行条件下的路权表wl”。当前步骤得到的尾号限行条件下的路权表wl见表21。表21路权表wl路段编号link_id路权(s)131220315499999…………899999…………1148…………7636其余步骤均与实施例1相同。本实例中，可以看出，通过本发明方法同样可以简单快速地完成仅在城市部分主干道实施机动车尾号限行方案的条件下的交通分配过程，此时无需对分方式od分布矩阵进行修正，该修正方法的逻辑性强、易于程序化实现。应当指出，上述实施实例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。当前第1页12