OD出行矩阵的容量限制推算方法

现有OD矩阵反推算法大多不适用于拥挤路网，本文提出的容量限制OD矩阵推算方法考虑了交通量和通行能力间的相互关系，示例表明对于拥挤路网，容量限制算法得推算精度大大提高。     

OD矩阵反推功能与联网收费数据产生OD的综合运用

论文针对在已有全省联网收费数据和国省道断面交通量观测数据的基础上,以广明高速公路后评价为例,介绍如何综合运用收费交通量数据来生成收费交通OD表、由非收费公路的断面交通量通过Trans CAD软件进行OD矩阵反推得到非收费交通OD表这两种方式,并将这两者通过"串并联"的方式进行叠加,从而得到全路网的交通OD数据,以此为基础,为运用"四阶段法"进行交通量分析和预测提供方便、快捷而又节约费用的基础OD数据。     

TransCAD平台下OD矩阵反推结果对比研究

在介绍基于T ransCAD软件平台下OD矩阵反推方法基础上,设计不同的OD矩阵反推方案。通过方案反推结果之间的对比,研究基于路段交通量反推OD矩阵的结果精度与交通分配方法、路段拥挤程度、种子OD矩阵以及路段交通量调查点覆盖范围之间的关系。     

交通网络中动态OD矩阵估计模型研究

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。     

TransCAD软件在高速公路交通量预测中的应用

该文提出了应用总量控制法进行现状OD的反推,采用"四阶段"法,结合Tran-sCAD软件对工程实例进行预测,同时对高速公路交通量预测失准问题提出相应的对策。     

高速公路联网收费资金拆分模型的建立及应用

为了解决高速公路联网收费后所产生的资金拆分问题,并提高通行费征收管理水平,通过对高速公路的OD交通量调查以及对各个路段的交通量、出入口交通量、通行费收入的调查研究,确立了高速公路通行费资金拆分的OD交通量法计算模型和步骤,此方法大大提高了工作效率,并在单路径多段拆分行为中有较强的通用性。     

高速公路城区段交通量组合预测方法研究

目前高速公路交通预测方法侧重分析跨区域间的公路交通需求,难以有效反映高速公路进入城市连绵建成区后,其承担的城市交通对交通量的影响,既有公路交通量预测方法不大适用于城区段高速公路交通量预测。对公路交通量预测方法进行改进,建立了适用于城区段高速交通量预测的传统公路交通量预测方法和城市交通预测方法相结合的组合预测方法。组合预测方法以成熟的城市交通预测流程为基础,交通生成和交通分布阶段采用两种方法分别平行进行预测。在交通分布/交通方式划分阶段,利用公路交通量预测方法预测所得项目影响区车辆OD矩阵,对城市交通规划模型获得的分车型OD矩阵进行校正。最后利用校正后的OD矩阵在城市交通规划模型中进行分配得到预测结果。该预测方法已应用于广深沿江高速沙井互通工程可行性研究交通量预测。     

OD矩阵反推技术在交通量预测中的应用

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.     

基于TransCAD软件的交通影响分析方法研究

为了简化交通影响分析的交通需求预测计算步骤,降低计算难度,提出了进行过境交通量预测的基本思路.根据调查路段交通量,利用TransCAD软件反推现状出行OD矩阵,再根据反推的OD矩阵标定重力模型参数推算出各小区出行产生量;然后利用简化的出行分布和交通分配的组合程序,得到预测的未来年路段过境交通量;应用出行率法得到项目交通产生量,通过方式划分、交通分配,可得到未来年由项目产生的路段交通量.将路段交通量叠加,得到未来年路段交通总量,以此为基础计算服务水平,作为交通影响分析的依据.     

城市连绵区高速公路交通量建模预测研究

高速公路交通量预测对其规划设计、投资建设、控制管理都具有重大意义,是高速公路管理决策定量化依据。针对城市连绵区高速公路不同于传统高速公路对外通道的功能与特征,采用城市交通建模的思想预测高速公路交通量,实现精细化、大区域的交通建模,提出了实时滑动、动态校核的预测方法,通过基于联网收费数据动态校核、多指标控制、多年份验证,显著提高模型的预测精度。采用该方法实现了对深圳市高速公路的建模预测、交通量预测。      

基于高速公路进出口数据反推的OD矩阵的应用

提出基于高速公路收费站进出口数据推算OD矩阵的一般方法。在缺乏初始OD矩阵的条件下,结合指数平滑法和无约束重力模型思想,通过VB编程反复迭代进行初始OD矩阵推算;利用组合模型预测高速公路各收费站出入口流量,通过弗雷特法进行OD分布推算。以沪宁高速公路为例证实此方法具有较高的精度。     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

基于DTA的OD估计方法的交通检测器优化布置模型研究

论文在探讨了动态交通分配和动态0D估计背景下的交通检测器优化问题的基础上，提出了基于DTA的动态OD估计方法的交通检测器布置原则；从预算，对路网中交通流量信息的覆盖程度，对关键路段的检测、对重复检测器的剔除等方面对路网交通检测方案进行约束，建立了交通检测器优化布置模型；最后将遗传算法用于交通检测器优化布置模型的求解，证明了基于DTA的动态0D估计方法的交通检测器优化布置模型的有效性。论文方法概念清楚、操作简单，是交通检测器优化布置的一种可行方法。     

城市快速路AVI检测设施布局仿真优化

针对城市快速路车辆自动识别（AVI）系统行程时间检测与动态OD矩阵获取的双重目标,在检测器数量及检测精度有限的条件下,提出了城市快速路AVI检测设施布局优化模型与提高OD估计精度的车辆转向率法;应用Visual Basic编程语言通过Vissim组件对象模型接口建立了基于微观仿真的城市快速路AVI检测设施布局仿真优化平台,可对AVI检测设施布局优化模型进行＂软件在环＂的仿真评价,进而得出优化的布局方案。以上海市南北高架快速路AVI设施布局为例验证了AVI设施布局仿真优化的科学性,在90%检测精度条件下得到OD矩阵范数平均相对误差NMRE〈25%,需要检测器布设断面密度达到85%,并总结了城市快速路AVI设施布局的3条主要原则。     

基于视频牌照识别的动态交通OD估计仿真优化

为了解决目前基于视频图像自动识别牌照进而推算动态OD的系统缺乏研究手段和工具的问题,应用Visual Ba-sic编程语言,通过组件对象编程技术,研究开发了基于微观仿真模型VISSIM的动态交通OD估计仿真试验平台,包括数据库系统、仿真模型系统以及数据采集处理系统.分别设计了最短路算法、车辆转向率法以及BP神经网络法以提高OD估计精度.上海陆家嘴区域的案例研究结果表明:车辆转向率法OD估计误差在5%以下,其计算效率和精度最优;在视频检测器满布状态下满足动态交通管理OD要求的视频牌照识别精度阈值为80%.     

OD矩阵推算技术在高速公路影响区交通需求预测中的应用

为了简化高速公路影响区的交通需求预测工作,从分析我国高速公路的特点入手,引入节点OD矩阵和线路OD矩阵推算技术,对传统四阶段法中的交通生成和分布预测过程进行了修改。重点对新预测过程中的一些关键步骤,如对交通区划进行调整以实现线路OD与区域OD间的关联、运用OD矩阵反推技术推算得到现状OD以及进行交通区划的还原等,进行了详细的阐述,并给出新预测方法的流程图和工程应用实例,最后总结出新方法的应用条件。该方法的应用大大减轻了高速公路交通预测的工作量,对高速公路后评价、高速公路项目工可研究等具有重要的理论意义和实用价值。     

不同快速路出口设计通行能力条件下辅路信号控制策略研究

基于元胞传输模型描述快速路出口和辅路的交通流运行,建立了包括交通流模拟模块、虚拟信号机模块和数据交换中心模块等在内的快速路出口辅路信号控制仿真系统。以北京市三环快速路蓟门桥东出口辅路信号控制系统为背景,在出口段存在通行能力瓶颈和不存在通行能力瓶颈两种实验条件下,分析了有无辅路信号控制和不同周期控制策略对系统延误和快速路出口延误的影响。得出辅路信号控制周期存在临界周期;辅路调节率控制相对基于周期的控制方式将产生更小的延误;在辅路出口不存在设计瓶颈时设置辅路信号控制的有效性大大降低等结论。     

区域高速公路网络交通事件传感器布设方法研究

针对如何使用有限的传感器而获得最大的事件检测效益的问题,依据区域高速公路网络拓扑特点,充分利用匝道以及出入口的重要特性,以常规的最短路径算法为基础研究了一种交通事件传感器的优化布设方法,以高速公路网络行程时间标准差作为优化目标,在充分利用现有资源前提下,分别布设和优化路段和出入口事件检测器,形成两层结构的事件检测传感器网络体系。并以上海市高速公路网为例进行了实例应用分析。结果表明,依据合适的优化方法可以确定传感器最佳布设位置和数量,同时结合高效的交通事件检测算法,可以全面提升交通事件检测技术。     

基于动态概率神经网络的公路交通事件检测算法

从公路隧道事件及其自身特点出发,依据人工神经网络这一强大的无模型模式分类器,采用人工神经网络算法建立动态概率神经网络（DPNN）事件检测模型：模型采用的输入指标不是单独的交通流参数,而是几个参数的组合,充分利用交通数据中包含的交通事件信息,大大提高算法的性能。