OD估计的多步双层规划模型新算法研究

建立了一个OD估计模型.将OD估计分为固定的步数,每一步都是一个双层规划,上层为广义最小二乘估计,下层为随机用户均衡分配模型,即以广义最小二乘估计和随机用户均衡分配模型为基础,通过更新估计模型中目标矩阵和实测路段上的流量来估计OD矩阵.最后用一个简单的路网验证了该算法的有效性.     

基于ATIS下的OD矩阵估计

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。     

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。     

一种双层规划OD矩阵估计新方法及工程应用

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。     

基于偏最小二乘神经网络的公路通道交通量预测组合模型

针对公路通道交通量预测的复杂性,提出偏最小二乘神经网络组合模型。传统的预测方法需要考虑城市经济、人口、工业发展等因素,这些因素之间存在密切的相关性,往往使得预测精度降低。本文将针对这些不足进行改进,将偏最小二乘方法和改进神经网络方法相结合,提取对因变量解释最强的成分进行预测。将该预测模型应用于揭阳市公路网规划通道交通量预测中,取得了良好的效果。     

基于抽样轨迹数据和改进最小二乘模型的信控路网路径流量估计方法

路径流量是精细化交通规划和管控的基础,对识别路网的关键通道、路径、流向和节点具有重要作用.为了解决现有路径流量估计方法在模型假设和方法适用性上存在的局限性,提出一种以抽样车辆轨迹数据作为唯一输入数据源的信号控制路网路径流量估计方法.该方法对基于经典广义最小二乘法的OD估计模型进行改进拓展,以路网路径流量和交叉口流向流量...     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点（OD）需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件。综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型。上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间的偏差,约束为交通需求、路段流量、路段出行时间与路径出行时间之间的传播关系,通过高斯混合模型（GMM）对其中轨迹未知的观测出行时间依概率聚类。下层为随机网络交通出行均衡模型,分别运用出行时间预算和随机用户均衡处理路网不确定性和出行者感知误差。上、下层之间通过交通需求和OD-路段关联比例进行信息传递。设计迭代算法框架求解双层规划模型,迭代算法包含求解上层模型的最速下降法、求解下层模型的相继平均算法和求解GMM模型的最大期望（EM）算法。通过算例表明轨迹未知的路径出行信息的加入在提升需求估计精度的同时也增大了估计值的方差;设计的迭代算法能够稳定收敛到10^-5的精度;GMM软聚类方法估计的交通需求显著优于硬聚类方法估计的需求值;交通需求值对观测路径出行时间的扰动更加敏感。研究考虑出行者风险态度,通过轨迹信息的重新构建揭示城市交通需求演化规律。     

基于信息提取的动态OD估计技术体系研究

动态OD矩阵描述了时变的交通需求,是智能运输系统(ITS)中先进的交通信息服务系统(ATIS)和先进的交通管理系统(ATMS)的重要输入,直接影响 ITS系统的实时有效性,科学获取动态OD矩阵至关重要.文中从提高动态OD矩阵估计精度与科学整合ITS系统资源、功能两方面出发,提出了基于信息提取的动态OD矩阵估计理念;基于...     

基于动态系统的交通分布优化预测方法

研究运输系统中动态交通分布的预测方法,即在运输系统中,当各交通小区的发生交通量及吸引交通量出现变化后,需根据当前交通OD分布表迅速确定下一阶段的交通OD分布表。确定OD分布是交通运输规划与管理的一项重要研究内容,目前已有的预测方法都需经反复多次迭代才能得到计算结果,计算速度不能满足动态交通系统的要求。论文通过建立预测动态交通分布的优化数学模型及严格的数学推导,得到了求最优交通分布的一个解析公式,应用闭回路法设计了满足非负约束并使误差增长最小的一种调整方法。由算例表明该模型计算速度快,计算效果好,适合动态系统的交通分布预测。     

交通需求OD估计与预测的现状研究分析

目前,对于静态OD矩阵估计问题已经有很多研究者,对于动态OD前沿的研究工作则非常有限.关于对OD估计和预测的研究可分为封闭网络和开放网络.介绍了研究封闭网络的Bell,Van der Zijpp,Chang and Wu和Chang and Tao等人的方法,以及研究开放网络动态估计的3种方法,即Cascetta、Okutani、Ashok和Ben-Akiva等人的方法.并指出可以将OD估计问题陈述为具有不同误差特性、多个来源的不同类型信息的综合性和一致性的结合体,此联合估测就是经济计量学的混合估计的问题.     

基于 Select Link 的区域 OD 矩阵更新方法研究

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。      

基于用地生成率和路段流量的OD矩阵估计

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.     

动态OD反推理论中的关键问题研究

针对ITS研究中动态OD矩阵难以获得的问题,回顾动态OD反推理论的发展历程,在此基础上明确了该领域研究中的四个关键问题:状态变量的选择、系统方程的确定、OD量与路段流量的关系和OD矩阵动态特性的体现,在对其进行分析的基础上提出每个关键问题的解决方法,为动态OD反推理论的进一步研究垫定基础。     

Using Electronic Toll Collection Data to Understand Traffic Demand

In this study, we explored the potential of using electronic toll collection (ETC)-derived data that are a part of intelligent transport systems (ITS). Dynamic origin–destination (OD) traffic volumes were estimated using ETC data on the Hanshin Expressway. A dynamic OD estimation model that was suggested in a previous study was used, and abundant ETC data were input to improve the estimation accuracy. The results of OD estimation were analyzed to understand traffic demand and its variation. External factors were clarified that have an influence on variances in the OD flows, and statistical analysis methods for the variations were proposed depending on the factors. Moreover, the improvements in traffic simulation accuracy and performance as a result of using ETC data as input variables in the simulation models were discussed. According to the results of this study, ETC data have potential to assist in understaningd traffic demand and its variation, and the results can be applied to network management.     

基于影响因素可靠度的改进OD反推算法

通过4组测试方案，采用敏感性分析、数理统计分析方法分析了先验矩阵总量、分布结构以及观测OD对数量对OD反推结果的影响程度；提出了考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度的改进极大熵算法。研究结果表明：先验矩阵总量基本不影响OD反推结果；先验矩阵分布结构决定着反推结果的准确性；OD反推要求观测路段包含所有OD对，且OD对数量越多，反推结果越准确，基本不会出现OD信息冗余；在反推过程中考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度，有助于提高反推精度。     

公交线路客流 OD 管流类推估算方法的应用

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。      

高速路段动态OD反推模型与算法研究

各进出口匝道间的实时交通量是高速公路管理系统重要的输入数据,也是难以获得的数据。本文回顾了动态OD反推理论的发展历程,提出了动态路径走行时间的完善和简化计算方法,在此基础上建立了基于高速路段的动态OD反推模型,设计了遗传算法对问题进行求解,并讨论了算法中的六个关键问题,提供了一种获得高速公路进出口间动态OD交通量的有效方法。实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够应用于在线系统。     

交通需求OD估计与预测的现状研究分析

目前，对于静态OD矩阵估计问题已经有很多研究者，对于动态OD前沿的研究工作则非常有限。关于对OD估计和预测的研究可分为封闭网络和开放网络。介绍了研究封闭网络的Bell，Van der Zijpp，Chang and Wu和Chang and Tao等人的方法，以及研究开放网络动态估计的3种方法，即Cascetta、Okutani、Ashok和Ben—Akiva等人的方法。并指出可以将OD估计问题陈述为具有不同误差特性、多个来源的不同类型信息的综合性和一致性的结合体，此联合估测就是经济计量学的混合估计的问题。     

基于 OD 反推的交通需求分析方法研究

对于影响范围较大、道路系统较为复杂的项目的交通需求分析问题,结合T ransCAD软件平台,提出了基于OD反推的交通需求分析方法。以背景交通量作为路段流量,OD反推得到虚拟分区的客流发生、吸引量,继而进行四阶段交通需求预测。相对于传统"手工"分配,在背景交通量基础上叠加流量的方法,文章提出的方法能够有效避免高估干道,低估次要道路拥堵程度的情况,可以细化到支路层面进行分析。