《表1 不同城市交通调查家庭户的抽样率》

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《大数据时代“四阶段”交通模型体系技术升级方法》

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居民出行调查作为交通需求分析与预测建模的核心数据来源，调查的内容和交通需求分析的预测的理论架构在过去70多年基本上并未发生显著变化[2-3]。使用交通调查数据作为宏观模型的核心输入，主要存在两个方面的不足：一方面，调查样本量低，居民出行调查作为出行特征分析的主要输入来源，交通调查抽样率在0.5%～2.5%不等，受样本量限制建模前期出行群体分类较少；另一方面，对各阶段模型的校核不足，以出行分布模型为例，传统模型大多以核查线调查人次作为分布模型的参数调整的依据，但由于核查线调查的人工误差，校核时引入K因子矩阵，存在较大的主观性（见表1）。