OD矩阵估计问题研究综述

OD矩阵是交通规划、管理与控制的重要决策支持数据,OD矩阵估计是获得OD矩阵数据的一种先进技术方法.主要对道路交通系统的OD矩阵估计(静态和动态)方面的相关主要文献进行概括总结与简单评述,包括研究现状及存在的主要问题等.主要涉及道路观测点的优化布设、静态OD矩阵估计模型及算法、动态OD矩阵估计模型和方法等几方面.最后,总结了近期OD矩阵估计方面的主要研究热点.     

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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.     

OD矩阵估计问题研究综述

OD矩阵是交通规划、管理与控制的重要决策支持数据,OD矩阵估计是获得OD矩阵数据的一种先进技术方法。主要对道路交通系统的OD矩阵估计(静态和动态)方面的相关主要文献进行概括总结与简单评述,包括研究现状及存在的主要问题等。主要涉及道路观测点的优化布设、静态OD矩阵估计模型及算法、动态OD矩阵估计模型和方法等几方面。最后,总结了近期OD矩阵估计方面的主要研究热点。     

基于多源数据的OD分析模型和系统实现研究

为进一步提高公交企业管理水平,促进传统公交运营管理向数据驱动的主动管理模式转化,对乘客OD(交通起止点)信息的获取进行了研究.在分析现阶段行业内主要的OD信息获取方式及存在问题的基础上,提出以城市公交IC卡数据、公交车辆GPS数据和公交站点GIS数据为主要研究对象,利用多源数据融合技术,运用优化后OD推导算法进行计算,得到乘客OD信息,并通过实例分析验证算法的有效性和适用性.此外,设计了基于多源数据的OD信息管理系统,实现对公交大数据的处理及可视化展示,起到支撑公交系统焦点问题量化分析的作用,使公交运营管理工作有的放矢.     

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.     

基于综合交通调查多源数据的公交OD更新方法

在上海市第6次综合交通大调查多源数据的基础上,研究一种基于公交线路客运量数据、居民出行调查数据、公交卡刷卡数据、跟车调查数据和轨道接驳方式结构数据的OD更新方法。首先,以居民出行调查为基础,通过校核、扩样处理,采用传统的"四阶段法"结合历史年份的公交模型得到新一轮大调查下的公交出行OD;其次,通过线路客流数据和刷卡上客数据反推全市道路上的断面量,并以公交断面量、线路客运量为依据调整公交OD,小区层面结构依据居民出行调查小区OD分布结构加以补充;最后,通过线路层面、跟车调查、出行距离时耗和总体特征指标的校核,证实分配结果达到宏观应用要求。     

多源数据融合在上海市综合交通模型中的应用

随着个体出行行为的多源数据日益丰富,既有的综合交通模型技术也需要持续升级。结合上海市第六次综合交通调查等数据,探讨多源数据融合在赋能综合交通模型改进中的应用。首先将多源数据划分为抽样数据和信息化大数据两大类21小类,提出基于多源数据融合的出行特征分析方法。结合居民出行调查数据及各类大数据,分析多源数据融合在上海市域人员出行需求模型、对外人员出行需求模型、道路系统运行模型、公共交通系统运行模型、货运交通模型升级中的具体应用,给出了不同交通模型参数的估计、标定及验证方法。最后,总结多源数据融合在分析精度、模型广度、研究细度和研究维度方面对上海综合交通模型的提升作用。     

基于公交GPS和IC卡数据的综合交通建模新思路

为给我国交通规划模型的研究和开发提供新的方向和思路,结合郑州市综合交通模型的开发实践,探讨了公交GPS和IC卡数据在其中的应用.主要包括:基于公交GPS和IC卡数据的公交OD生成方法、公交客流量模型、非集计模型与动态公交分配模型以及基于公交GPS数据的需求预测组合模型.重点阐述了公交GPS和IC卡数据在上述几个方面的应...     

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。     

基于收费数据的高速公路实时网络状态估计研究

随着高速公路建设速度的加快,引发了诸如交通安全、交通拥堵、环境污染等一系列衍生问题.高速公路实时网络状态的获知就是减少拥堵延迟、保障高速公路快捷通畅的方法之一,但是由于基础数据获取的渠道还比较单一,因此在高速公路网络状态估计方面还缺乏科学的指导.本文利用高速公路进出口收费站数据,通过统计技术得到路网的OD量,在改进中观交通仿真模型的基础上,采用仿真手段将动态OD进行网络加载,从而产生实时的高速公路全路网无缝覆盖的网络状态估计.通过真实的山东省域高速公路全网络进行例证,结果表明,本文方法可以比较准确地估计出实时的网络状态,可以得到网络中任意路段的交通流速度、密度、流量等信息,可以为高速公路管理部门发布动态诱导信息、规划检测器设置等提供参考和帮助.     

Two States CBR Modeling of Data Source in Dynamic Traffic Monitoring Sensor Networks

Real traffic information was analyzed in the statistical characteristics and approximated as a Gaussian time series. A data source model, called two states constant bit rate (TSCBR), was proposed in dynamic traffic monitoring sensor networks. Analysis of autocorrelation of the models shows that the proposed TSCBR model matches with the statistical characteristics of real data source closely. To further verify the validity of the TSCBR data source model, the performance metrics of power consumption and network lifetime was studied in the evaluation of sensor media access control (SMAC) algorithm. The simulation results show that compared with traditional data source models, TSCBR model can significantly improve accuracy of the algorithm evaluation.     

基于电子支付数据的公交车厢满载率实时估算方法

针对公交监测和调度中要求实时掌握车厢满载率，以及“一票制”无法获取乘客下车信息等问题，构建基于数据驱动的组合模型，在乘客上车时即推断其出行OD站点，进而融合多源数据实现车厢满载率的实时估算。提出以K近邻算法为组合模型的核心，针对K近邻推断率过低等问题，研究在更大空间维度分析乘客出行规律并推断下车站点的方法，有效提升历史数据的利用率和下车站点的推断率；此外，针对偶发型乘客缺少历史规律数据的情况，充分利用站点下车客流量先验概率随机分配，实现电子支付乘客OD的全样本推断。利用跟车调查法对不同线路、不同班次的车厢拥挤度进行验证。结果表明，模型计算结果与实际结果相符，能够反映出不同线路、不同站段之间的车厢拥挤水平变化。     

面向车联网的高速路OD矩阵估计模型

针对高速路OD矩阵的采集与估计,提出采用RFID技术的车联网进行部署,建立有缺失数据的OD矩阵采集方法.用拉格朗日乘数法求解OD矩阵元素概率的极大似然估计,给出基于EM算法的OD矩阵估计算法.通过912节点规模的仿真实验结果表明,提出的算法相比模拟采集准确性更高,真实数据的均方根误差降低了77.7%,验证了算法流程和模型的有效性.      

城市道路网络动态OD估计模型

针对以动态交通管理与控制为目标的动态交通需求计算问题,分析了OD量与交叉口转向交通量的动态关系,将其作为新的系统测量量引入,以此建立了同时考虑路段断面交通量和交叉口转向交通量的状态空间模型,得到了基于城市道路网络的动态OD估计模型,给出了考虑不等式约束的卡尔曼滤波递推方程及相应算法过程。利用微观仿真软件Paramics所建立的实验平台对该模型进行了仿真验证。结果表明：应用该模型进行交通量计算,与传统的仅考虑路段断面交通量模型相比,绝对误差平均减少9％,相对误差平均减少20％,而且其能更好地反映交通量真实值随时间变化的情况,计算结果明显优于传统模型。     

城市公交枢纽换乘客流OD动态预测方法

换乘枢纽衔接公交线路的换乘客流OD是APTS下实施公交多线路动态协调调度的基础数据。以公交线路上下车乘客数的自动获取为前提,建立换乘OD推算优化模型,并设计了BP神经网络求解算法,应用数值试验对神经网络中的核心参数进行了标定。算例表明:BP神经网络为动态更新公交枢纽换乘客流OD提供了一种经济、有效的方法。     

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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。     

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.