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问题产生需求，需求产生动力，层出不穷的交通问题促使人们从更多和更深的角度去考虑解决问题的理论、方法及政策。简单来说，交通问题主要是拥堵、污染、事故和资金这几个方面。从目前来看，交通问题还无法根治，只能是从某种程度上加以缓解。到底能缓解到什么程度，取决于为解决交通问题所提出的各种交通模型、方法以及政策。交通问题的出现并不是静态的，随着人们对出行质量和可靠性要求的不断提升，越来越多的车辆给有限的城市道路资源带来了极大的压力，但同时也使得与问题相伴的交通模型和方法不断推陈出新。
运输系统规划概述
目前，迅速发展的信息技术（Information Technology，IT）给人们的出行方式和交通环境带来了极大的变化，同时也给人们带来了处理交通问题新的思路和方法。比如，新的道路信息系统，不仅被动地给道路上的车辆提供信息，甚至能实现车-路或车-车的协同通信；基于各种通信和信息技术开发的谷歌无人驾驶汽车能够防止交通意外并给人们更多空闲时间；电子不停车收费系统（Electronic Toll Collection，ETC）采用电子化的付款方式，减少了车辆在收费站的延误，提高了车辆的运行速度。另外，带有全球定位系统（GPS）设备智能手机的大规模使用，使得交通信息的传递和收集产生了革命性的变化；高性能计算机的普及使得交通模型的估计或计算速度越来越快。所有这些技术给人们近年来的生活带来了巨大的冲击和变化，作为和人们生活密切相关的交通活动，也由此正处于较大的变化之中。这不仅使交通模型和方法在日趋复杂与现实，而且还使得规划模型理论和方法的计算机实现本身也成为越来越热的研究对象。
就我国的交通问题而言，似乎正在经历着发达国家过去30年机动化水平逐渐提高的过程，产生的问题也非常类似：拥堵、污染等。但国情不同，产生同样交通问题的原因也有较大差异。比如相对来说，目前我国的人均收入较低，对公共交通还有很大的需求；城镇化很快，新城区存在交通需求与供给不平衡的问题；缺乏实现交通规划所需的资金、数据和人员。这些问题的解决，一方面需要吸取国外先进的模型和方法的优点，更重要的是贴合我国实际情况，找出具有本土特色的解决或缓解交通问题的模型和方法。
交通模型其实只是交通规划过程中的一个重要组成部分，实际上作为城市规划一部分的交通规划包含很多内容和流程，除了用于可行性基础数据分析的模型外，还有行政管理、机构组织、规划专家、决策者的行为，甚至媒体和公众等部分。可以看出，交通规划是一个非常庞杂的流程和系统工程，其较为顺利地实施并能取得较好的效果取决于很多因素。从交通的规划者和研究者而言，基础性因素在于交通模型的建立合理与否，计算结果是否能适应当地交通的发展。本书主要从交通规划的模型和方法的角度，介绍交通规划的基本原理。
模型，就本义而言是指从特定视角对现实世界某一部分的再现，具体可分为物理模型和抽象模型。物理模型是对现实部分世界进行抽象后的物理再现，如各种船模、车模。抽象模型指人们将现实世界中的某些运行规则抽象化所形成的思维模式，这种思维模式可以通过经验进行固化，但较难进行交流和讨论。实际上，思维模式有一种更加清晰的表达方式：数学模型。数学模型能够通过数学方程的形式再现人们感兴趣的部分世界及其运行机理。数学模型往往需要大量的实验和数据进行验证，其优势在于可以通过数据的变动来验证模型在不同情况下的适应性，进而可以丰富模型，扩大模型的应用面。
在交通规划领域，重要的模型和方法是在20世纪70年代中叶逐渐出现并开始完善的。实际上，在学术期刊中出现的理论模型要远多于目前规划工程实践中四阶段方法的模型，不少交通领域杰出的学者所研究出来的复杂模型在实际规划中较少用到，这是因为很多理论模型在实践中的应用受到了很大的限制。当然，随着应用数学理论、计量经济学、计算机和信息技术的不断发展，这些限制会不断被削弱。本书主要介绍在交通规划工程实践中可能用到或即将用到的模型，以及这些模型的使用条件、估计方法和计算结果的解读。对于其中较为简单的规划模型，将会采用案例的形式加以剖析和解释，对于较为复杂的模型，会在介绍原理的基础上应用规划软件加以实现。