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在大范围机动车 OD 调查难以开展的背景下,通常采用路段流量进行 OD 反推,针对传统路段流量反推法无法检验分布结构的缺点,提出一种利用局部路段真实 OD 矩阵进行区域 OD 矩阵更新的方法。即从区域先验 OD 矩阵中减去模型 Select Link 计算的特定路段 OD 矩阵,再加上该路段真实 OD 矩阵,通过替换将区域分布结构更新。当区域多个路段真实 OD 矩阵需要替换到区域 OD矩阵中时,采用两步循环替换法:第一步,单个路段循环替换,每个路段替换后的 OD 矩阵作为下一路段 Select Link 计算的输入;第二步,利用第一步的最终结果,对所有路段 OD 矩阵进行整体替换。以桂林绕城(东)高速为例进行验证,与传统 OD 反推方法相比,结果 OD 矩阵长途出行比例提高了7%,反映了区域机动车分布变化规律,路段流量分配值与调查值相关系数达0.99,证明了更新后 OD 矩阵的准确性。 相似文献
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针对现有OD矩阵估计方法对用地形态和强度与交通生成的关系考虑不足问题,提出了一种基于用地生成率调查和路段流量调查的现状OD矩阵估计方法.由现状路段流量的调查可以进行OD矩阵的反推;直接调查各类用地生成率,可以得到各小区出发、到达量,通过Frator平衡法对反推所得的OD矩阵进行校正,进而得到现状OD矩阵. 相似文献
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OD矩阵反推技术在交通量预测中得到了越来越多的应用,文中列出了OD矩阵反推相对于传统OD调查的优越性的同时,指出了交通小区的划分、种子OD的选取、道路网络的构建、路段流量观测点的设置以及交通分配方式的选择对OD矩阵反推结果准确性的影响.结合实际工程案例,利用TransCAD交通软件进行了OD矩阵反推. 相似文献
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OD矩阵是交通运输规划、管理等工作的基础资料。该文在深入对比分析国内外已有研究成果的基础上,提出一种基于可靠度和双层规划的OD矩阵估计新方法。该方法能充分利用路段观测交通量和先验OD矩阵来估计未知OD矩阵。区域工程实践结果表明,该方法比传统方法精度高,效率和经济性好,达到了预期的效果。 相似文献
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以路段流量推算出行OD矩阵的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以多路线概率分配法为基础,通过迭代运算,从路段数少于OD对数的路网实测流量推算出出行OD矩阵,采用以计算时间替补内存在不足的技巧,在微机上实现对大型路网反推OD矩阵的运算。 相似文献
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基于从路段观测流量反推分布矩阵的方法体系,结合公共交通规划在实际调查中的特点,提出用客运量推算公交出行矩阵的方法,并给出了最终矩阵的精确度检验的方法和实证。 相似文献
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动态起点-迄点(OD)矩阵为智能交通系统提供所需的基础数据。为了提高交通网络中动态OD矩阵估计的精度,在最小化路段实际交通量和分配交通量之间差值以及最小化历史OD矩阵和待估计OD矩阵之间差值的基础上,将浮动车采集信息融合到OD矩阵估计过程中;在动态网络加载过程中,OD矩阵估计值如果大于加载车辆数会使网络中的定点问题求解发散。为了避免该情况的发生,基于广义最小二乘模型并引入容量约束,提出1种带不等式约束的动态OD矩阵估计方法。仿真实验表明,该方法对于OD矩阵估计的精度较好,优于带滑动窗的广义最小二乘算法。 相似文献
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应用管流类推法(fluid analogy method ,FAM )研究公交线路 OD 矩阵的估算,该方法利用管流概念,将公交线路和乘客分别视为管道和流体,利用乘客在各站上下车人数来估算公交线路 OD 矩阵。将该方法应用于北京市分段计价的公交线路中,通过对比估算结果与实际公交 IC 卡的出行 OD分布,结果表明:在早高峰、晚高峰、全日的 OD 估算误差指数在0.75以上,且早高峰、晚高峰、全日估算的公交乘车站距与实际乘车距离的相关系数分别为0.98,0.98,0.99,验证了 FAM 法在公交线路不同时段 OD 估算中的精度与可靠性,与传统的均衡算法等解析模型相比,该方法简单、高效,且能够得到惟一解,在智能公交实时调度中具有较高的实用价值。 相似文献
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为了克服传统OD矩阵在分析局域路网交通状况时的局限性,该文引入了一种适用于描述局域路网交通出行分布的IO矩阵,提出了基于非线性规划法的IO矩阵反推模型,采用改进的SQP算法求解模型,并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论。采用实际路网对模型进行了测试,并将其与蒙特卡罗仿真法结果进行对比,显示了模型的优越性;最后给出了应用实例。 相似文献
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利用ATIS收集的信息,通过广义最小二乘模型,建立了一种新的OD矩阵估计方法。新方法利用ATIS能得到装有GPS车辆的路段选择比例矩阵,据此可推出网络中全部车辆的路段选择比例矩阵的期望值,克服了传统方法采集数据难、数据精度低等缺陷。新方法能获得实时可靠的数据,能对OD矩阵进行实时更新,从而增强了数据的实效性。在对新方法解的有关性质进行分析的基础上,给出了相应的求解算法,得出新方法的目标函数局部最优解是全局最优解,目标函数的解不唯一,但OD估计量唯一。数值仿真表明新算法非常有效,与传统方法相比,新方法是一种精度高、可靠性强的估计方法。 相似文献