局域路网IO矩阵反推模型研究

引入一种适用于描述局域路网出行车流分布的IO矩阵，提出了IO矩阵反推模型、求懈算法（SQP法），并对模型解和提高模型推算精度的途径进行了讨论，最后给出了应用实例，显示了模型的优越性。     

局域路网IO矩阵反推技术及应用

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。     

基于平衡分配法的区域O-D矩阵反推技术

提出了充分利用各种交通系统的有限信息、符合实际路网特征的基于平衡分配法的区域O-D矩阵反推技术,突破了传统的以阻抗不变的多路径概率分配法为基础的区域O-D矩阵反推技术的局限性,具有重要的理论与实践意义.     

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。     

灾害事件下局域路网应急疏散交通分配模型

应急疏散的目的是要在灾害发生时将处于危险地带的人群尽快转移至安全地带。针对不同灾害事件类型而引发的单源单汇、单(多)源多汇网络状态的路网疏散问题分别进行了分析。在各路段通行能力的约束条件下,以疏散交通流量最大、总疏散时间最小为优化目标,运用最小费用最大流理论建立了局域路网疏散分配模型。通过实例对模型进行了求解,并在Matlab中得到了实现。通过查找最小截量组成弧的分布位置,并对路网中最小截量组成弧的路段扩容改造,进而有效提高局域路网的应急疏散能力。     

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.     

OD反推理论应用中的关键问题研究

研究了在OD反推理论具体应用过程中碰到的关键问题,包括初始矩阵的标定、观测路段的选择、路径选择模型的标定、路阻函数的确定及反推精度的检验,并提出了可操作的解决方法,取得了良好的效果。     

高速公路联网收费中的路网模型及数据处理

高速公路联网收费中数据安全和数据的清分是实现联网收费的基础，也是当前智能交通领域中十分重要的研究课题。本文通过对数据安全、路网模型、清分算法及数据校验等问题的研究，试图解决高速公路联网收费中的几个关键技术问题。通过连接矩阵和规则矩阵对高速公路物理结构和收费规则进行描述，提出了一种收费数据清分算法的构造方法，并在此基础上实现了比较灵活的收费数据清分和清分数据校验，实现了基于计算机系统的大规模高速清分。     

基于VISUM仿真软件的O-D矩阵反推技术

提出了基于VISUM仿真软件的O-D矩阵反推技术,就该技术的核心原理与实施应用给予详细的阐述。该技术运用动态多路径的平衡分配法进行交通分配,充分利用了交通、土地利用和道路网现状调查所获取的各种信息,并以VISUM宏观交通仿真软件为技术基础。     

路网描述仿模型

从满足交通仿需求角度分析了路网描述建模的要点，提出了以节点、路段、节段、车道为基本构成要素的路网描述仿模型。该模型能更准确、细致地反映道路网拓扑关系和道路几何条件，为交通仿真模型真实地反映路网交通状态奠定了基础。     

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。     

随机用户均衡条件下反推OD矩阵的可靠性研究

由于随机用户均衡模型求解的复杂性,人们对基于该模型的反推OD矩阵的可靠性提出质疑.针对这一问题,文章以交通规划软件TransCAD为实验平台,通过所设计的实验对随机用户均衡条件下反推OD矩阵的可靠性进行了研究.实验结果表明:路段流量样本和初始OD矩阵等输入数据对反推OD矩阵可靠性影响明显,增加路段样本量或降低初始OD矩阵的偏差均能有效的提高反推OD矩阵的可靠性.     

OD矩阵估计在区域交通分析中的应用

OD矩阵是交通运输规划的基础资料,是城市交通规划、控制与管理等工作的基础,而通过观测到的路段交通量和先验OD矩阵来估计未知OD矩阵,是一种效率高、周期短的OD矩阵获取技术。该文在深入研究国内外OD矩阵估计成果和实践经验基础上,提出了双层规划OD矩阵估计模型,并应用于区域交通分析中,取得了比较好的效果。     

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.     

基于贝叶斯智能学习OD矩阵估计与网络拓扑优化研究

OD矩阵（Origin—Destination Matrix）是路网规划与评价的基础数据。以往OD矩阵数据是通过交通调查的方法获得，这往往耗费了大量的人力和物力。运用贝叶斯定理的先验分布原理，构造贝叶斯智能学习的网络拓扑结构，提出由各路段交通流量的观测值来推算估计以及预测OD矩阵的一种有效方法。利用此方法可以准确估计出OD矩阵数据，同时在优化网络拓扑中，能对未来交通量的分配进行预测。对比分析表明，此方法能有效地提高交通运输规划的效率以及交通评价准确性。     

基于稀疏矩阵处理技术的自适应交通网络模型

为了解决区域交通活动场模拟分析过程中的稀疏矩阵求解问题,本文针对自适应交通网络模型中的稀疏矩阵的特性,提出了两种稀疏矩阵处理技术.采用基于矩阵分裂的超松弛迭代法和以共轭向量系为搜索方向的共轭梯度法,使得模型中的稀疏矩阵求解问题顺利解决.经过计算得到,在得到同样精度的结果时,两种算法的收敛速度是不一样的,共轭梯度法有着明...     

区域货运网络信息服务系统的探讨

货运网络是一个复杂的大型系统，文章探讨了区域货运网络的建设和区域货运网络信息服务的模式。