最大似然思想和最大熵思想在交通状态分析中的一致性

在交通建模中有很多地方用到威尔逊最大熵原理，如熵分布模型，熵分配模型等，也有很多地方应用最大似然估计方法，有时他们是可以同时应用的。本文试图找到这两种方法的内在联系，用最大似然方法解释最大熵原理，从而说明两种方法在交通状态分析建模中的一致性。应用这种一致性可以更加清晰地解释和推导交通规划的基本模型。     

基于概率加权矩与最大熵原理的交通流统计分布估计方法

针对小样本条件下拟合交通流调查数据的统计分布的困难,基于概率加权矩与最大熵原理建立了统计分布函数估计的新方法及其实用的数值计算方法。传统上基于经典矩的最大熵原理是重要的拟合交通流统计分布的方法,然而实际交通研究中的小样本量导致高阶经典矩不能稳健估计参数。将概率加权矩引入统计分布建模建立的新方法克服了基于经典矩在小样本量下统计估计的大偏差问题。新方法直接从样本信息出发,不需要对待估随机变量的统计分布函数作任何先验假定,从为建立统计分布函数提供了便利。理论例题仿真与实例计算验证表明,大样本下新方法计算精度高于经典方法,在小样本量下（＜30）新方法明显优于经典方法。     

交通分布建模理论综述

在道路规划和设计过程中,交通量的预测一般都采用四阶段法。作为四阶段法的第二个阶段,如何准确地建立交通的分布模型一直是一个难点。由于每个交通出行都是个体行为,而四阶段法作为集计模型,需要将个体的出行行为转化成宏观层面的交通分布,因此,在交通分布层面应反应出个体出行是检验交通分布模型是否合理的标准。基于熵的最大值原理,该文对交通分布建模方法及理论进行了综述。     

最大熵模型在福田枢纽换乘量分布预测中的应用

综合客运枢纽换乘量分布预测是枢纽规划和设计中的重要步骤,预测结果的好坏会直接影响枢纽的整体功能和运行效率的发挥。为此,将＂四阶段法＂中的交通分布预测原理运用于客运枢纽的换乘量分布预测,建立换乘量分布的最大熵模型并设计其算法。模型引入重力式先验概率,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述出行者的换乘行为,发生概率最大时的换乘量分布即为规划年的换乘量分布。将该模型应用于福田枢纽的换乘量分布预测中,通过基础数据的引入和模型参数的标定,可获得比较满意的规划年换乘量分布数据,并为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据。     

基于最大熵原理的公共交通需求预测

探讨了基于最大熵原理的公共交通需求预测模型的原理与算法。根据土地利用、人口密度和公交站点覆盖率确定各交通区的公交分担率，得出交通区公交出行量，再应用最大熵原理进行公交出行分布预测。模型引入重力式先验概率，将发生概率最大的公交出行分布视为预测的出行分布，隐含考虑了随机因素的影响，从宏观上描述了出行者的交通行为。最后以安徽省某市公共客运交通专项规划的调查数据进行预测，实例应用显示该模型计算过程简便，能准确标定参数，适用性较强。     

连续压实指标最大熵统计分布模型研究

针对现行连续压实指标概率分布求解方法精度不足,引入最大熵原理,得出基于最大熵分布的连续压实指标概率分布的统一模型。利用蒙特卡罗法生成随机数组对最大熵统计分布模型进行仿真试验,仿真结果精度及不确定度评定表明,该模型具有较高的可靠性。采用现场检测数据,对该模型和传统方法得到的概率分布函数进行了对比分析,结果表明最大熵分布模型具有更高精度。该模型计算结果精确,且概念清晰,计算简便,为连续压实指标的统计分布研究提供了新思路。     

一种基于交通熵的交通流无序度量方法

交通流无序转化过程的研究需要对交通流无序进行定量的描述。为了定量描述交通流无序，通过对有序、无序概念的分析，给出了一种交通流无序的定义；在此基础之上，应用交通熵理论提出了一种交通流无序的度量模型，并应用该交通流无序度量模型对实际道路交通流无序阂值作了分析。计算了9种不同道路交通流的无序阈值，通过其结果比较分析，得出一个基本结论：当阈值N为1．10时，实际道路交通流为交通流无序状态。此时，车速一般小于设计车速的30％。该模型成功地解决了交通流无序度量问题，为交通流有序与无序之间的转化过程研究提供了理论基础。     

基于最大熵模型的客运枢纽换乘量分布预测研究

针对城市客运交通枢纽换乘量分布预测的问题,引入"四阶段法"中的出行分布预测原理,将枢纽处各种交通方式的客流影响范围近似看作出行分布预测中的交通小区,各交通方式之间的换乘量相应地看作交通小区之间的交通分布量。将重力先验概率式的最大熵模型应用于枢纽换乘量分布预测之中,构建换乘量分布预测的最大熵模型,并以枢纽内部各种交通方式的现状OD换乘量分布为基础,进行模型参数的标定和最大熵模型的求解,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述换乘者的交通行为。该方法应用于北京市东直门客运交通枢纽的换乘量分布预测之中,效果良好,为进一步进行枢纽的功能布局及换乘组织等研究工作提供依据。     

基于最大熵原理的公共交通需求预测

探讨了基于最大熵原理的公共交通需求预测模型的原理与算法.根据土地利用、人口密度和公交站点覆盖率确定各交通区的公交分担率,得出交通区公交出行量,再应用最大熵原理进行公交出行分布预测.模型引入重力式先验概率,将发生概率最大的公交出行分布视为预测的出行分布,隐含考虑了随机因素的影响,从宏观上描述了出行者的交通行为.最后以安徽省某市公共客运交通专项规划的调查数据进行预测,实例应用显示该模型计算过程简便,能准确标定参数,适用性较强.     

城市出租车交通分布预测模型

现有交通需求预测方法以居民出行分析为基础,预测得出的出租车交通分布量实质上是载客出租车的交通分布量,因此其预测值比实际值偏小.基于出租车的运行规律,提出了出租车出行概念,将系统中出租车总出行量分解为载客出租车出行量和空驶出租车出行量,并运用Logit概率选择模型,建立了载客出租车出行量与空驶出租车出行量之间的关系,从而得出了总体出租车的交通分布预测方法.该方法既可以模拟城市现状的出租车交通分布状况,也可以对规划年出租车的交通分布进行预测,避免了传统分析方法对空驶出租车交通量的疏漏.     

交通影响因子量化排序的灰熵分析

在灰色系统理论基础上引进灰熵计算，定量分析影响社会效益各项交通因子的影响权重顺序，为区域经济数学模型建立提供了影响因子的量化排序的分析方法，并通过实例运算说明其应用。     

引力模型预测交通分布量的误差分析

引力模型认为，人类的空间行为是由类似于牛顿万有引力定律的规律所决定的。本文将引力模型预测交通分布量的误差划分为调查方案不合理产生的误差，引力模型的计算误差和路网不合理产生的误差等三类误差，并分析了产生前两种误差的原因，并提出了消除这两种误差的方法。根据对不同路网下所建立的引力模型的对比分析，提出产生预测误差的原因及消除这种误差的方法。     

武汉市城市道路重载交通分布及特点

通过分析重载货运源头分布及货运走向,掌握了武汉市主城区重载交通道路分布情况。通过对主要重载交通道路路面质量和车辆轴载检测表明,大部分路面早期病害较为严重,车辆超载超限较为严重,从而大大削弱了路面使用寿命。最后,对提高重载交通道路寿命提出了几点建议。     

交通分布修正引力模型的应用

本文阐述了交通分布引力模型存在的预测精度不高及用统一的模不能描述所有的交通区之间的分布量不足，指出用交通分布修正引力模型预测交通分由量能够克服上述两方面的不足。     

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。     

马尔可夫模型在分析高速公路交通分布不确定性中的应用

讨论一系列入口匝道交通量是能造成交通需求超过主干道的服务交通量。介绍了一个交通分布马尔可夫模型，该模型能够分析交通需求和出口匝道分流经率不确定性的影响。     

深圳市过境与疏港货运交通特性分析

对深圳市过境与疏港货运交通特性进行研究,分析了空间需求分布和交通流向分布,识别过境与疏港货运交通走廊,对存在的问题进行诊断及成因剖析。研究成果将为深圳市过境、疏港货运交通组织提供基础资料,对其他城市的货运交通规划和组织也有借鉴作用。     

基于一般规则的交通分布与分配反馈关系的研究

以道路使用广义费用为出发点,研究交通分布与分配之间的反馈关系;构建了基于一般规则(方法)的交通分布与分配的反馈算法,该方法基于道路交通流量最小平方误差估计反推矩阵.并以一个简单的交通网络为例,对这一算法进行了实验,结果表明这一算法能够以较高的精度快速收敛.     

基于工农业总产值关联度的农村客运交通分布预测研究

针对目前农村客运交通分布预测中碰到的问题,提出解决思路和方法,建立基于工农业总产值关联度的交通分布预测模型,灵活合理地运用引力模型进行交通分布预测,可以作为常规交通分布预测方法的补充,丰富农村客运规划的应用实践。