OD矩阵推算技术在高速公路影响区交通需求预测中的应用

为了简化高速公路影响区的交通需求预测工作,从分析我国高速公路的特点入手,引入节点OD矩阵和线路OD矩阵推算技术,对传统四阶段法中的交通生成和分布预测过程进行了修改。重点对新预测过程中的一些关键步骤,如对交通区划进行调整以实现线路OD与区域OD间的关联、运用OD矩阵反推技术推算得到现状OD以及进行交通区划的还原等,进行了详细的阐述,并给出新预测方法的流程图和工程应用实例,最后总结出新方法的应用条件。该方法的应用大大减轻了高速公路交通预测的工作量,对高速公路后评价、高速公路项目工可研究等具有重要的理论意义和实用价值。

基于IC卡数据挖掘获取公交OD矩阵的方法

以广州市羊城通IC卡以及广州市公交系统信息为例子,探讨了实现基于IC卡信息获取公交客流出行特征的方法。在IC卡数据挖掘和统计基础上,对线路站点OD矩阵、区域OD矩阵进行了推算。相比传统的人工统计法。该方法易于实现,能运用到实际中且运算效率高,适用于海量数据的客流出行特征统计分析。

单向交通干线现状OD矩阵的推算及应用

本文对单向交通干线现状OD矩阵的推算进行了专门的研究;并把此方法运用到丹东沿江路单行道的OD实际计算中,得到理想结果。

基于马尔科夫模型的线路OD矩阵的研究

OD矩阵的理论和方法被广泛应用到交通规划的研究中.在公交站点上下车乘客数一定的条件下,推算线路客流OD矩阵时,利用马尔科夫模型可减少未知参数的个数.假设过去和未来的状态都是独立时,根据容易获取的公交线路上下车旅客的人数,利用马尔科夫模型的原理,通过极大似然估计原理得出有关参数的值.推导出计算OD矩阵的一种简易方法.

基于路段公交线路OD矩阵反推方法研究

提出基于路段公交线路客流量的OD矩阵反推方法,通过路段调查获得选取路段上的所有公交线路的客流量,借助EMME3软件强大的子矩阵选择功能对OD矩阵进行分块调整并叠加,以此推算整体客流分布的OD矩阵,从而简化调查内容,提高数据的实效性,为实践应用提供简化算法,进一步提高矩阵反推的精度。

基于手机信令定位数据的居民出行时空分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征,并将所得的结果与北京市第4次综合交通调查的数据进行对比得出:两者的出行时间分布特征平均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差均小于3%。

样条函数线法及在筒壳结构分析中的应用

将作者提出的样条函数线法用于筒壳的结构分析。用样条函数插值将二元微分方程组化为常微分方程组，然后利用作者研制的ＯＤＥＳ求解器ＩＶＭＯＤＥ进行求解。文中给出了样条函数线法的基本公式，最后给出的算例与已有的结果进行了比较。