在掌握各分区出行产生、出行吸引，以及出行分布情况后，即知道了各分区之间有多少出行交换量后，就可着手进行交通分配。交通分配就是把各分区之间的空间O-D量分配到具体的交通网络上。通过交通分配所获得的路段、交叉口交通量资料是检验道路规划网络是否合理的主要依据之一。目前，道路交通管理规划中应用较广泛的交通分配是随机用户平衡模型(Stochastic User Equilibrium)。该模型建立了路段行驶时间与路段交通量之间的函数关系，并考虑了通行能力的限制，通过反复迭代计算，直至达到要求的精度为止，最后分配出各路段上的交通量。

　　3.3 停车需求预测

　　世界上许多大城市均对停车需求预测进行过深入研究，由于各国国情不同、城市发展形态不同、经济增长不同，停车预测模式也不同，其计算方法差异较大。常用的预测模型有：停车生成率模型、用地与交通影响分析模型、相关分析模型、机动车OD预测模型、交通量-停车需求模型、静态交通发生率模型。下面对应用较为广泛的静态交通发生率模型和交通量-停车需求模型作一简要介绍。

　　(1)静态交通发生率模型

　　根据停车调查数据汇总可得到各交通小区的日停车数，再根据停放车辆车型比例换算为标准车，利用综合交通规划中社会经济与土地利用现状及发展预测所提供的现状和近、远期规划年的就业岗位数，抽取一定的样本，可建立静态交通发生率模型：

　　Pij=∑aiLij (i=1，……，m j=1，……，n) (1)

　　式中：Pij为预测年第j交通小区的基本日停车需求(标准车次/日);ai 为第i类用地的静态交通发生率(标准车次/100工作岗位·日);Lij为预测年第j交通小区第i类用地的就业岗位数(人);n为小区数;m为用地分类数。

　　对模型的求解采用非线性优化的方法，即建立非线性优化模型：

　　式中参数意义同前。

　　(2)交通量-停车需求模型

　　通过对几种停车需求预测方法的比较可知，该模型虽不能具体得到区域内每一土地使用的停车设施需求量，但由于它与动态交通的预测方法相结合，因此比较适用于对交通小区的宏观停车需求分析。因此该模型可用来检验静态交通发生率模型的计算结果。

　　模型表达式为：

　　logPi=Ao+A1·logVki+A2·logVhi (3)

　　式中：Pi为预测年第i交通小区的日停车需求量(标准车次/日);Vki为预测年第i交通小区的客车日出行吸引量(标准车次/日);Vhi为预测年第i交通小区的货车日出行吸引量(标准车次/日);Ao、A1、A2为回归系数。

　　4.应用实例

　　4.1 哈尔滨市道路交通管理规划

　　哈尔滨市作为中国东北北部的最大中心城市，素有“东方小巴黎”之美称。经过多年，特别近五年的建设和发展，哈尔滨市的城市交通框架已初具规模，无论是在交通基础设施的建设方面，还是在城市交通管理方面都取得了令人瞩目的重大进展。但在城市交通基础设施规划建设管理的水平及其与交通发展需求的适应性、城市交通管理的科学化等方面尚存在较大差距。为了实现城市交通管理的现代化、满足或合理地适应日益增长的交通需求，系统地进行城市交通管理规划和交通系统建设规划就显得十分必要而迫切。

　　4.1.1 规划内容

　　(1)城市道路交通现状调查及数据库的建立

　　为了明确城市交通发展目标、找出城市道路交通存在问题，项目组于2001年6月和2001年8月对哈尔滨市区19个主要路段和56个交叉口进行了调查，获得了大量丰富、翔实的第一手交通流资料，并对有关数据进行了分析、整理，建立了相应的道路交通管理数据库，为后期交通管理规划奠定了坚实的基础。调查内容包括主要路段、交叉口、行人及非机动车、主要交通枢纽、单向交通管理设施、交通标志、标线设置、交通拥堵、事故、交通停车设置及其它监控设施等交通调查。

　　(2)现状资料分析与问题诊断

　　在掌握了哈尔滨市道路交通全面资料情况下，重点从城市道路基础设施、城市道路交通状况、城市道路交通管理、交通事故与安全、停车状况、公共交通、交通规划等方面进行了现状分析及问题诊断。

　　(3)理论研究与模型建立

　　以TransCAD、VISUM、Transtar等软件为基础，配合交通管理规划方案进行交通流量验算等评价工作，并建立了针对哈尔滨市的一系列交通模型。如选用双约束重力模型进行居民出行分

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