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摘要
回顾既有交通模型依赖数学优化求解而对实际出行活动解析不足，以及现状与未来互相独立的缺陷，提出利用大数据方法改进的可能性。建立了包含基础年人口合成模型、人口发展模型和职住变迁模型等模块的扩展的人口时空推演模型，实现个体属性在时空上的延续，为出行需求结果继承城市现状提供了条件。设计了包含出行链生成模型、目的地选择模型、个人活动组织模型和家庭成员活动协同模型等多个子模块的基于个体属性和城市活动模式的活动模拟器，实现对个人出行活动的模拟。实证研究表明，基于大数据的个体属性和城市活动模式的引入增强了出行活动的因果推断能力，避免了大规模的数学优化求解计算，模型结果更加符合城市实际；同时实现了未来对现状的继承，体现城市发展的延续性。
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单位北京交通发展研究院; 上海市城市规划设计研究院; 同济大学; 广州市交通规划研究院
