高速公路运营交通量预测方法研究

运营交通量预测是高速公路运营管理的重要工作之一。以往预测所需路段交通量和OD数据都是通过实地交通调查和OD反推得到,预测精度较低。预测时应充分考虑高速公路ETC的联网新背景,采用新的数据获取途径,提出增长率法和四阶段法相结合的高速公路运营交通量预测方法,并以岱黄高速为例对预测方法进行验证。     

由车站上下车客流量估计铁路OD矩阵

旅客出行OD矩阵是旅客列车开行重要的基础数据。本文主要介绍了一种利用上下车的客流推算路段流量，然后由路段流量反推导旅客出行OD矩阵的方法。这个方法建立了多路径交通分配和反推模型，设计了反推模型的迭代算法，并进行了算法分析。文中的算例给出了该方法的合理性与精确性．     

定量分析在道路施工交通组织中的应用

基于现状GIS路网,采用TransCAD的OD矩阵反推技术和Vissim交通微观仿真软件,建立了一套道路施工组织方案的定量分析评价方法体系。以无锡市太湖大道快速化改造为例,根据调查流量数据反推得到高峰小时机动车OD矩阵,采用交通分配方法对各方案下的道路流量变化进行预测,分析得到施工影响范围,对交通组织方案进行了量化评估,并提出了推荐方案。     

基于路口转弯流量的OD估计方法研究

机动车起终点矩阵(Origin-Destination Matrix,OD矩阵)的估计是交通规划和 交通管理等工作的重要基础.本文主要研究在采集数据日渐精细情况下的机动车OD估 计方法.基于车牌识别数据提取出路口转弯流量和路段断面流量,在此基础上建立应用广 义最小二乘模型进行机动车OD估计的模型及方法.利用S-Paramics 仿真平台及实测数 据,应用Nguyen–Dupuis 网络和实际城市路网对本文研究的方法进行了对比验证,分析 对比验证了是否已知真实OD、不同的数据输入类型、不同的已知检测量的比例等.结果 显示,与使用路段流量相比,使用转弯流量可以提高OD估计的准确性.     

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OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.     

O/D需求矩阵推算——Aimsun 6宏观模型应用

在城市交通规划中,O/D需求矩阵是进行交通需求预测的直接依据.通常情况下进行出行调查需要花费大量的人力、物力及时间,相比之下如果可以直接通过大区域范围的O/D矩阵数据或者通过道路流量(线路流量)或交叉口转弯流量观测数据,进行O/D矩阵推算,就可以大大节省项目所需的时间.从实用性的角度,通过对Aimsun 6宏观模块的具体步骤介绍,推出两种交通规划设计者感兴趣的实用方法:一种是采用大区域数据进行O/D需求矩阵推算的子矩阵计算法;另一种是利用一些历史数据,或者道路流量(或线路流量)观测数据进行矩阵调整的OD推算方法.     

O/D需求矩阵推算——Aimsun 6宏观模型应用

在城市交通规划中,O/D需求矩阵是进行交通需求预测的直接依据。通常情况下进行出行调查需要花费大量的人力、物力及时间,相比之下如果可以直接通过大区域范围的O/D矩阵数据或者通过道路流量(线路流量)或交叉口转弯流量观测数据,进行O/D矩阵推算,就可以大大节省项目所需的时间。从实用性的角度,通过对Aimsun 6宏观模块的具体步骤介绍,推出两种交通规划设计者感兴趣的实用方法:一种是采用大区域数据进行O/D需求矩阵推算的子矩阵计算法;另一种是利用一些历史数据,或者道路流量(或线路流量)观测数据进行矩阵调整的OD推算方法。     

互通密集路段高速公路改扩建方案比选

文章对沪宁高速公路苏州北枢纽-苏州东互通段、沪宁高速公路无锡枢纽-无锡北互通段,沿江高速公路张家港段3个路段高速公路改扩建方案进行讨论,并总结出互通密集路段高速公路改扩建方案的主要影响因素,以供参考。     

公交客流OD矩阵反推法

公交客流OD矩阵是进行公共交通规划的重要基础数据。根据交通需求预测“四阶段”理论中交通分布预测的重力模型法的基本原理,建立了公交客流分布函数模型,根据公交OD矩阵与公交线路的日均客运量以及区域人口、社会经济、用地性质等之间的内在联系提出了一种免OD调查的公交客流OD矩阵的反推算法。用Matlab语言编写了多条线路公交客流OD矩阵推算程序,给出了oD矩阵的检验及修正方法。     

城市快速路系统OD矩阵推算技术研究

城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动. 本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证. 结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小. 表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.     

基于车牌识别数据的机动车OD估计模型

机动车OD矩阵是进行城市道路交通网络分析的核心数据。利用根据车牌识别检测数据分析得到的道路交叉口转向流量以及整体网络中的部分实测机动车OD信息,使用广义最小二乘模型建立整合部分机动车OD信息的路网全样机动车OD估计模型,模型中的OD历史值及分配矩阵应用了真实的部分机动车OD信息推导得到。同时为验证检测数据比例的影响等,使用同一城市两个不同规模的实际道路网络检测数据,结合S-Paramics仿真平台对模型进行验证。结果显示,不同的检测比例对OD估计结果有较为明显的影响,而在较高的检测比例情况下使用转向流量和部分机动车OD信息可以提高路网全样本机动车OD估计的准确性。     

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从高速公路车辆出入口数据中可以直接提取路网中车辆的OD信息,这些信息在一定程度上反映出车辆时空上的运行状态,更可以通过这类数据对高速公路出口流量的趋势做出合理有效地预测.本研究从真实数据出发,对交通路网中车辆OD的稳定性进行了分析,并以此为指导,将所得到的领域知识加入到常规的预测方法中,提出了一套基于OD稳定模式的高速公路出口流量预测方法.主要贡献包括：①提出了信息熵的概念,以刻画高速公路车辆OD的规律性;②提出了基于OD的稳定模式的出口流量预测方法;③在大量真实的数据上进行了实验分析.     

A Freeway Exit Volume Prediction Method Based on Traffic Origin-Destination Stability Pattern

The traffic origin-destination (OD) data can be directly obtained from the freeway toll data. This information always reflects the vehicle status in temporal and spatial. And the OD information can also be used for making reasonable and effective predictions on the future trends of the freeway entrance volume. In this paper, an algorithm is proposed for predicting the freeway entrance volume based on the analysis of stability pattern of freeway traffic OD data. The contributions mainly include: (1) An information entropy-based method is presented for analyzing stability pattern of freeway traffic OD data; (2) Based on the stability pattern, a new prediction algorithm is applied on massive freeway entrance data. (3) The experimental results show that the proposed algorithm is reasonable and feasible, the accuracy is improved as well.     

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动态OD需求是城市交通规划、交通管理控制措施制定及评估工作的数据基础,然而现有多数动态OD估计模型存在着难以应用于真实路网OD估计的问题. 针对于此,本文提出了一种基于浮动车和RTMS数据的动态OD估计模型,该模型具有操作性和实用性强的特点. 模型的实现经历了两个阶段：第一阶段是利用RTMS数据进行静态OD反推,获得与现实OD需求相匹配的静态控制OD需求;第二阶段是基于浮动车数据和RTMS数据计算得到每个OD对的时变拆分比例,并用该比例拆分静态控制OD获得动态OD需求. 最后以北京西三环交通走廊为研究对象,开展了动态OD需求估计实例分析工作,从而验证模型的准确性和实用性.     

基于数据驱动的区域交通TOD时段识别方法研究

提出了一种基于数据驱动的T OD时段识别方法,对区域不同路口、不同流向、不同时刻的交通流数据,采用多元相关分析、主成分分析等在空间尺度上识别出路网的关键路口和关键交通流向,采用层次聚类在时间尺度上识别出不同的交通状态和各T OD时段。以9个道路交叉口流量数据为应用实例,获取其中6个不同路口方向为关键交通流,并将不同时刻观测值聚类为5种不同的交通状态,进而识别出1 d的8个 T OD时段,每个时段分别代表干线或区域高、中、低等不同流量时期,表明了该方法的有效性。     

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城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动. 本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证. 结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小. 表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.     

通道OD矩阵推算算法的应用研究

交通规划中很重要的一环就是交通流调查。通过分析通道OD和断面流量的关系提出一种可通过断面流量推算OD矩阵的理论方法。并描述了将双向交通流分解为单向交通流进行推算的过程,给出了通道OD递推公式和相应条件。应用该算法可以利用断面流量推算OD矩阵。     

基于OD 聚类分析的区域运输通道特征线确定方法

为更准确、有效地配置通道交通资源,针对运输通道定位问题,提出运输通道 特征线的概念,以运输需求为主导,以OD 时空分布为数据基础,构建OD 投影模型以模 拟交通线吸引原理对需求OD 进行聚类分析的运输通道特征线确定方法,以广湛运输通 道为实例,运用MATLAB 编程进行方法验证.研究表明,运输通道特征线可同时表征运输 通道的空间走向及运输流量,涵盖信息更为全面,对运输通道规划布局、交通资源配置更 具参考价值;运输通道特征线确定方法以需求OD 为依据,体现了市场经济以需求为导 向的基本特征,更能体现交通运输网满足运输需求的本质功能;实例分析最终确定的特 征线为“广州-湛江”,与实际相符.