基于站点吸引的公交客流 OD 分布概率模型

在分析公交出行距离和下车站点的用地性质等因素对公交乘客下车概率影响的基础上,全面考虑站点对周边区域换乘的辐射影响,引入了1个新的影响因子---下车站点换乘能力,该因子利用以站点为中心,300 m到500 m为半径,可利用换乘的公交线路条数来表示;综合考虑上述3个影响因子,构建了基于站点吸引的公交客流O D分布概率模型。基于济南市公交IC卡数据,采用C++语言编程实现该模型,得出了公交客流出行的空间分布规律,并采用核查线法验证该模型的可行性和有效性。验证结果表明,该模型OD反推误差可以控制在10%之内,反推精度较高,较好的贴合实际,具有一定的工程应用价值。      

基于模糊预测的高速铁路客流OD 表的推算方法

科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD 表是制定旅客列车开行 方案的依据.结合高速铁路客运的运营实际,利用客流变化相对稳定特征,本文提出了客 流OD 表的反推方法和计算流程,该方法的计算工作量相对叠加法节省了（n2-2n）.考虑 实际客流日波动特征,依据模糊预测原理,建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方 程和预测方法,该方法可获取预测期客运指标的变化区间.以南方一高速铁路线为背景, 对车站发送人数进行了预测,预测值与实际数据相比误差在1%以内.在车站发送人数预 测的基础上,给出了线路客流OD 表的反推演算.     

铁路货运OD模糊推算应用技术研究

结合我国区域铁路货运的特点,对可获取的多种来源的数据与信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算。在对已有相关研究成果进行综述的基础上,建立了基于模糊规划理论的多源信息OD推算模型及相应的求解算法,提出了利用铁路枢纽货物交流表推算初始OD矩阵的计算方法,并通过江苏省铁路货运OD推算进行了实践验证。研究表明,模糊数学方法的引入有助于解决多源信息带来的两类不确定性问题,基于多源信息能够有效的进行OD初始阵的计算,与传统路段交通量反推OD技术相比,多源数据的各自权重显著影响OD矩阵的最终推算精度。     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

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为提高通勤者使用公交出行的比例,有效缓解城市交通拥堵,对应用智能公交系统数据(Advanced Public Transportation Systems,APTS)获得公交通勤出行需求的方法进行研究.采集APTS数据,通过对公交IC卡数据和智能调度系统数据的关联获得公交乘客的上车站点信息.根据早、晚高峰的出行频率判断公交通勤乘客,利用通勤出行的时间和空间特征确定居住地点和工作地点.以此基本思路,提出公交卡乘客通勤OD分布估计算法,并应用海量APTS系统数据对算法进行了试验和分析.最后,通过与基于"出行链"的方法进行比较,分析了算法的精度.本文提出的方法具有精度高、可操作性强的优点,为快速、经济地获取公交通勤OD分布提供了一种新的途径.     

基于视频识别检测数据的机动车OD 分析

交通检测技术的快速发展为机动车 OD分析提供新思路,利用视频识别检测数据,开展 OD 模型推导研究。针对既有研究多基于交通仿真平台,对交通特性体现不全面的缺陷,研究在提出路径补充模型和 OD 补充模型的基础上,采用北京市五环内某路网检测数据进行实证分析,经精度检验获得最佳路径补充模型,并分析了检测器布设对于 OD精度的影响。     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

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为优化区域交通网络中各信号控制器的配时方案,利用递推最小二乘算法(RLS)和同时扰动随机近似(SPSA)算法,由检测器流量估计DynaCHINA动态网络交通仿真与分析系统的动态OD矩阵,输入并标定各路段的速度-密度模型参数和饱和流量,获得网络状态的准确估计,包括各路段的速度、密度、流量、队列长度等;在此基础上,利用SPSA算法优化各信号控制器配时参数,包括各信号控制器的周期、相位差和绿信比,使得网络中车辆的平均旅行延误、队列长度、或交叉口通过量等指标最优. 针对实际路网的测试表明,本文的参数标定方法可以获得准确的检测器流量估计,结果明显优于Ashok K的动态OD矩阵与检测器流量估计方法;与现有的基于Synchro信号配时优化软件获得的结果相比较,该方法可较大幅度缩短车辆在路网中的平均旅行延误,并可推广应用于更复杂的区域路网的信号控制参数优化等场合.     

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出租车在城市客运交通中发挥着重要作用，本文在分析出租车OD数据分析一般方法的基础上，构建了出租车出行特征、出行时间分布及出行空间分布的指标体系和分析方法，并以苏州市为例，结合40万余条OD数据，对比分析了工作日、节假日（周末）以及特殊节日（五一黄金周）出租车的出行特征，为出租车运营及城市交通管理提供定量的决策参考依据。     

丹东市公共交通线网评价与优化

以<丹东市公共交通线网评价与优化研究>项目为背景,结合现代化城市公交系统规划方法与管理技术,利用先进的计算机技术和软件工程的思想和方法,开发设计了公交数据处理软件系统,并利用该系统在实际中处理了大量调查数据,确保了数据处理的真实性和准确性.并在此基础上,分析评价了丹东市的公交出行特征、公交线网、建成区公交日流量及OD分布等指标,预测了未来客运需求.