重力模型用于城市交通需求分析之中，主要用于对居民出行分布预测。

重力模型基于牛顿的重力法则，它指出出行分布与小区的产生量、吸引量和小区之间的交通方便程度等因素相关。它基本的假设是：交通小区i与j间的出行分布量与小区i的出行发生量、小区j的出行吸引量成正比，与小区i和j之间的交通阻抗成反比。综合考虑了影响出行分布的区域社会经济增长因素和出行空间、时间阻碍等因素，是国内交通规划中使用最广泛的方法。

双约束重力模型

qij=ki*kj*Pi*Aj*f(Rij) （1）

满足交通小区交通产生量与吸引量与小区交通总量之间约束条件：

∑j (qij)=pi （2）

∑i (qij)=Aj （3）

pi、Aj——交通小区i与j的交通发生量和交通吸引量；

Ki、Kj ——模型平衡系数（ 分别是1行n列的矩阵，但意义不同，此处用不同的下标区分）

f(Rij)——小区间的交通阻抗函数。

（1）式为双约束重力模型的基本形式，（2）、（3）式为模型约束条件。双约束重力模型满足所研究区域内居民出行发生总量与出行吸引总量的平衡，并受此平衡条件的约束，因此称之为双约束重力模型。

交通阻抗函数是交通小区之间出行阻抗的函数，用于拟合出行分布与出行代价的关系，体现了小区间的交通阻力，出行代价通常用时间、费用、综合性的广义费用作为参数测度。实践证明交通阻抗函数的综合性越强，所包含的因素越，模型越精确，但交通阻抗函数的复杂度与模型的收敛性是一对反比关系。最常见有以下几种：

幂型函数：f(Rij)=(Rij)^(-r)；

指数型函数：f(Rij)=exp(-b*Rij)；

幂与指数复合型函数：f(Rij)=（Rij)^(-r)*exp(-b*Rij)；

半钟型函数：f(Rij)=1/(a+b(Rij)^(-r)).

一般来讲，幂型函数适用于拟合步行出行的分布，而指数型、幂与指数复合型函数适用于自行车、公共交通等出行方式，比较适合于拥有大量自行车数目和居民出行以公共交通为主的城市。