公交客流OD矩阵推算

公交客流OD矩阵是／2-交运营调度的基础,精确的客流OD才能保证运营计划科学的制定,人、车资源合理调配。为了提高推算精度,本文提出公交客流OD矩阵受居民公交出行特征、公交停靠站附近的用地性质和停靠站换乘功能影响。采用K-S检验对居民出行站数进行分析,发现出行站数服从泊松分布。结合各停靠站的上下车人数,推算得到基于居民出行特征的客流OD。根据公交站点的吸引系数和吸引权,得到基于停靠站附近用地性质的客流OD推算模型。作者认为停靠站的重要系数与该站作为起始、终点和中途停靠的线路数有关,据此建立了基于站点换乘功能的客流OD推算模型。利用层次分析法组合上述三种影响因素,得到最后的公交客流OD矩阵。实例分析结果表明该方法确实可以大幅度提高推算精度。     

公交线路客流OD矩阵推算方法研究

公交线路客流OD矩阵是公共交通管理和控制不可缺少的信息.参照机动车OD矩阵反推技术,对公交线路客流OD矩阵推算进行了专门研究.在公交线路客流OD调查数据的基础上,分析得到居民公交出行规律.首次建立了根据公交乘客上下车人数推算公交线路客流OD矩阵的极大熵模型,分别采用原始资料作为先验OD和重力模型形式的先验OD对模型进行求解,结果证明该模型精度较高.     

公交客流OD矩阵反推法

公交客流OD矩阵是进行公共交通规划的重要基础数据。根据交通需求预测“四阶段”理论中交通分布预测的重力模型法的基本原理,建立了公交客流分布函数模型,根据公交OD矩阵与公交线路的日均客运量以及区域人口、社会经济、用地性质等之间的内在联系提出了一种免OD调查的公交客流OD矩阵的反推算法。用Matlab语言编写了多条线路公交客流OD矩阵推算程序,给出了oD矩阵的检验及修正方法。     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

城市快速路系统OD矩阵推算技术研究

城市快速路OD信息是进行快速路交通运营、建设绩效分析的基础,采取恰当方法推算快速路OD矩阵可以减少直接询问OD信息的工作量、避免道路拥堵及其所造成OD信息受到扰动. 本文提出了基于进出匝道交通量和部分路段交通量,以快速路单方向一对相邻进出匝道划分交通小区,应用重力模型与双约束Frator法建立高质量先验OD矩阵,借助TransCAD交通规划软件中的矩阵反推模块进行矩阵推算,多角度检验OD矩阵推算效果的系统方法,并在广州市内环路快速路系统上进行了实例验证. 结果显示,应用本文方法设定先验OD矩阵与推算OD矩阵后,拟合的路段及进出匝道上的分配交通量误差、平均出行距离与日周转量误差均较小. 表明推算OD矩阵具有较高的准确性和可靠性,该方法是适用于快速路交通流分析的一种简便可靠的方法.     

通道OD矩阵推算算法的应用研究

交通规划中很重要的一环就是交通流调查。通过分析通道OD和断面流量的关系提出一种可通过断面流量推算OD矩阵的理论方法。并描述了将双向交通流分解为单向交通流进行推算的过程,给出了通道OD递推公式和相应条件。应用该算法可以利用断面流量推算OD矩阵。     

基于公交IC卡数据的OD推算技术研究

公交OD矩阵是进行公交调度和公交线网优化的基础资料.随着公交IC卡技术的广泛应用,如何利用IC卡的数据信息来推算公交OD矩阵以及换乘次数、出行次数等公交出行信息,具有很强的现实意义和实用价值.通过对IC卡统计数据特点的分析,利用数据挖掘技术,分别对公交线路站点OD和区间出行OD的推算方法进行了研究,并进一步研究了如何从IC卡统计数据中得到公交出行的其他信息.分别给出了由IC卡统计数据推算公交线路站点OD和区间出行OD的方法,并提出了基于GIS的公交IC卡数据分析处理系统框架,建立了系统分析流程来实现公交OD的推算.通过分析发现,公交IC卡的数据分析处理最终要建立起能将数据库的处理功能和地理空间的属性特性结合起来的地理信息系统,才能够有效地解决公交OD推算、换乘次数以及出行次数等问题.     

居民公交出行OD预测研究

在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

基于GPS定位信息的出租车OD矩阵推算

针对现有出租车OD调查方法在实际操作过程中存在的不足问题,提出了一种基于全球定位系统和地理信息系统,通过使用FME Universal Translator矢量图形转换软件和Excel-VBA宏,实现出租车OD矩阵推算的方法。     

交通小区划分方案改变后的交通OD矩阵推算方法

交通规划模型的小区划分方案可能随城市发展改变,交通OD矩阵也需要作出相应调整.为避免大规模交通调查,文章利用已有交通OD矩阵和人口、岗位等城市经济基础数据,提出新小区划分方案下交通OD矩阵的推算方法.新oD矩阵符合城市实际交通出行分布特征,并满足小区交通发生量约束.     

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。     

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.     

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.      

从路段流量估计OD交通量的新算法

首先给出了一种增广的用户平衡配流问题的优化模型及求解算法,然后提出了一个从 路段流量估计OD交通量的双层规划棋型及求解算法.由于新方法再生迭代无需计算和存贮路 径流量,只需用到路段流量,因此可以适用于大型城市交通网的OD需求估计向题.     

快速公交(BRT)线路布设优化算法研究

快速公交(BRT)在我国方兴未艾,而目前缺乏实用的快速公交线网布局优化方法。针对传统直达客流方法应用于快速公交线网布局优化的不足,根据快速公交的特点和功能定位,提出了以直达客流运输密度最大和直达客流绕行系数最小为目标的快速公交线网布局双层非线性优化模型,对模型合理性进行了论证,并提出了简单容易操作的实用求解算法。     

快速公交（BRT）线路布设优化算法研究

快速公交（BBT）在我国方兴未艾，而目前缺乏实用的快速公交线网布局优化方法。针对传统直达客流方法应用于快速公交线网布局优化的不足，根据快速公交的特点和功能定位，提出了以直达客流运输密度最大和直达客流绕行系数最小为目标的快速公交线网布局双层非线性优化模型，对模型合理性进行了论证，并提出了简单容易操作的实用求解算法。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团,通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

基于OD反推的公交站点团OD矩阵预测

城市公共交通的公交站点数量多,在实际操作中,预测站点之间的客流OD分布往往非常困难,因此需把与主要客流集散点相近的站点合并成公交站点团．通过预测站点团的OD矩阵来掌握客流量的分布情况,从而为合理布置公交线网、站场提供科学依据。     

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．