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。