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摘要
交通需求分布是交通需求预测的重要内容，也是城市交通规划最基础的数据。传统方法是通过交通调查获取现状交通需求分布，实际上由于抽样率低，难以获取真实需求分布，只能通过建立交通分布模型进行估计。这种方法只适用于一些变化不大的场景，对于规划新城、新区等不适用。提出构建交通需求场景库，基于多种类型城市的多源数据，采用深度学习方法挖掘大量城市的出行分布规律，建立了通用的交通需求分布预测模型。无须交通调查，只需输入城市基础用地和交通网络等数据，通用模型可准确快速地预测城市交通需求分布，既适用于现状需求分布估计，也适用于各类规划场景的需求分布预测，可节省调查和建模成本。
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单位北京交通发展研究院
