生成完地理数据之后，下一步就是输入交通调查的数据，将交通调查数据转化成软件识别的数据类型，数据比较少时可直接在软件中数据表（dataview）中输入数据，这种方法效率不高，可以在Excel建立好数据，导入软件中生成属性数据，导入后转化储存成*.bin格式数据，然后通过ID标识号建立索引关系，产生新的数据表（dataview），具体如1.2.4所叙述，在进行属性数据的创建时要注意到软件的数据表（dataview）不能识别汉字，如果强行输入会导致软件直接退出工作，未来得及存盘的数据也将丢失[5]，数据表的数据类型有整型、实型、字符型，不能识别汉字。
3.4交通分布预测的应用
在交通分布预测之前，需要先进行交通生成预测，交通平衡分析，然后才能进行分布预测。软件中的例子都是独立的，没有将交通规划的流程连缀成一个例子，因此很多国内用户感到棘手，此次论文恰当选取其中的一个例子，将交通分布到交通分配联系到一起，直观清晰的展示软件的强大的运算能力。这个例子中城市由五个交通小区组成，道路网络密度合理，软件的数据表（dataview）中已经包含了交通产生预测的数据，并且交通产生预测，交通吸引预测也比较简单，论文中2.2节已经给出了详细解释，就不在给出具体操作细节了。数据准备好之后就可以预测各个交通小区的出行分布量，得到出行分布矩阵（PA）。如前面章节所叙述，软件中分布预测可选择的方法很多，根据调查和拥有的数据不同采用不同的方法，此次采用的是引力模型，为了使分布的结果更加符合实际情况，需要先对阻抗函数的系数进行标定，分别标定HBW、HBNW、NHB目的的出行。
3.4.1标定阻抗函数的参数
标定引力模型包括评估阻抗函数的参数或者摩擦因子表中的数值，以便使引力模型再运行时，尽可能的使结果与基年出行量或吸引量接近。TransCAD提供一个过程来校准摩擦因子表、K－因子矩阵、指数方程、幂函数、伽马函数。不管模型是否被校准过，校准过程要求输入：一个基年P－A矩阵，一个阻抗矩阵，一个分区层，一批选择的分区。此次选择的是幂函数作为阻抗方程，具体操作方法如下。
（1）选择File－Open Workspace,并打开文件GRAV_CAL.WRK。
（2）选择Planning－Trip Distribution-Gravity Calibration来打开Gravity Calibration对话框。
（3）从Base下拉列表中选择矩阵文件UTOWN Base OD。
（4）Base Matrices滚动列表中的HBW已经被加亮，做以下改动：选择Use HBW框，单击Inverse Power按钮，从Matrix File下拉列表中选择阻抗。Matrix 下拉列表中Auto TT矩阵被自动选择。
（5）类似的加亮滚动列表中的HBNW，做以下改动：选择Use HBNW框，单击Inverse Power按钮，加亮滚动列表中的NHB，做以下改动：选择Use NHB框，单击Inverse Power按钮，校准阻抗函数。
（6）单击Ok执行运算，并保存结果。
图3—4 引力模型阻抗函数的标定
运算的结果，可以得到幂函数阻抗方程的参数，HBW的b是1.3906，HBNW 的b是4.0840，NHB的b是3.2613。也可将HBW、HBNW、NHB数据累加到一起只做一个参数标定，得到一个分布矩阵（PA）。
3.4.2应用引力模型
在引力模型应用中，需要输入引力模型阻抗函数的参数值，模型迭代运算次数和误差范围，否则可能陷入死循环。引力模型充分考虑到道路的阻抗，功能其实已经很强大完善，具体的操作如下。
（1）选择File－Open Workspace,并打开文件GRAV_CAL.WRK。
（2）选择Planning－Trip Distribution-Gravity Application来打开Gravity Application对话框。
（3）从Dataview下拉列表中选择TAZ，输入HBW到Name编辑框来更改名字，并从Productions下拉列表中选择HBW_P，Attractions下拉列表中的HBW_A被自动选择，输入20到Iterations编辑框（迭代运算次数）。
（4）单击Add按钮，输入HBNW到Name编辑框，并从Productions下拉列表中选择HBNW_P。Attractions下拉列表中的HBNW_A被自动选择，类似单击Add按钮，输入NHB到Name编辑框，并从Productions下拉列表中选择NHB_P。Attractions下拉列表中的NHB_A被自动选择。
（5）单击Friction Factors Tab键来显示Friction Factors页。
（6）在Purposes滚动列表中加亮HBW并做以下修改：单击Inverse按钮，输入1.3906作为b的值，从Matrix File下拉列表中选择Impendance，并从Matrix下拉列表中选择AUTO TT。在Purposes滚动列表中加亮HBNW并做以下修改：单击Inverse按钮，输入4.0840作为b的值，从Matrix File下拉列表中选择Impendance，并从Matrix下拉列表中选择AUTO TT。类似将NHB b的值置为3.2613。
（7）单击Ok执行运算，运算结束，保存运算数据，退出程序。
图3—5 引力模型的应用
运算将产生一个由HBW、HBNW、NHB组成的Output Matrix 也就是分布的结果矩阵，将HBW的值和图形显示结果表示。
表3—1 由家去工作出行（HBW）的分布矩阵 HBW 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5 小区1 6323.43 14924.57 12301.62 6935.32 17630.99 小区2 606.37 6187.32 2610.39 1840.25 4209.17 小区3 284.46 2590.71 13343.42 2407.28 4360.02 小区4 70.49 589.99 1306.94 3144.94 2149.69 小区5 46.25 373.42 721.64 605.20 6103.13
图3—6 由家去工作出行（HBW）的期望图
表3—2 由家非工作出行（HBNW）的分布矩阵
HBNW 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5 小区1 16170.04 21624.56 3168.08 4550.22 15168.54 小区2 326.80 32198.14 659.89 1827.18 4465.99 小区3 22.56 1591.82 50683.15 2563.37 3156.99 小区4 1.19 65.65 175.39 17873.55 1254.90 小区5 0.40 19.84 35.50 163.68 31220.58 表3—3 非由家出行（NHB）的分布矩阵 NHB 小区1 小区2 小区3 小区4 小区5
小区1 13267.32 25562.58 12621.42 8823.94 26684.01 小区2 321.77 19209.21 1971.87 2328.53 5495.98 小区3 20.93 957.13 34737.35 1678.10 2291.25 小区4 2.94 110.09 552.30 11609.86 1609.27 小区5 1.04 35.98 131.07 232.57 17808.49
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