在可行性研究阶段，预测交通需求量有多种方法，例如趋势类推
法、弹性分析法、OD调查法、专家调查法以及四阶段模型系统法（出
行生成模型、交通分布模型、方式分担模型、交通量分配模型）
。本
报告主要在介绍建设建立在区域经济学分区理论基础上，预测精度较
高，技术难度较大的四阶段模型系统法。
一、出行生成模型
出行生成模型作为交通需求预测的第一步，其主要任务是对研究
地区的每个分区的出行量进行估计。首先将研究区域进行分区，并对
每个分区的社会经济性质、土地利用特点进行研究，建立以分区为基
础的联合出行生成模型，从而导出研究区域的交通出行生成总量。
由于每个分区及时出行的起始点，优势出行的目的地，因此出行
生成由出行产生和出行吸引两部分组成。相应的就是出行产生量Oi
和出行吸引量Dj两种度量方法。二者的影响因素是不同的。出行产生
的主要影响因素是交通用户（出行者）的社会经济性质，如人口、收
入、小汽车拥有量等；出行吸引的主要影响因素是地区的土地利用性
质，如土地利用类型（商业企业、工业区等）
、土地利用密度、就业
水平、可达性等。由于出行产生和出行吸引二者的影响因素不同，一
般情况下应分别建立模型进行分析。出行生成通常采用两种传统的模
型方法：回归模型和分类模型。
①回归模型
回归模型是计量经济学中重要的方法之一，它以社会经济作为分
析基础，属于经验性定量模型，在交通需求预测中有广泛的应用。出
f行生成回归模型的一般表达公式为：
Y01122
式中：Y地区出行生成量；
1、地区出行生成主要影响因素；
0、回归系数；
U随机变量。
出行生成回归模型的输入是地区影响因素的量化值和出行生成
量的时间序列历史数据。模型建立以后，利用常见的最小二乘等参数
估计方法对模型进行标定。单元回归模型的标定过程比较简单，多远
回归模型的最小二乘计算公式要通过解k1个联立方程得出，比较复
杂，但现在有许多方便的计算机软件可供使用。当完成对模型标定并
通过检验后，即可用于预测未来年度出行生成的变化趋势。
回归模型所需数据均为地区性的总量数据或平均数据，分析方法
比较完善和简单易行，应用比较广泛。回归模型的缺点是使用这种方
法要有严格的前提条件，即模型必须满足一系列统计基本架设，因而
是模型的应用受到一定的局限性。而且，模型中所使用的地区性总量
数据，可能会使某些突出的社会经济特点变得模糊。比如r