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。

使用浮动车检测OD矩阵的算法及可靠性分析

回顾了国内外估算实时OD矩阵现状,提出了用浮动车检测实时OD矩阵的方法.采用最小二乘法给出了现有估算模型的证明过程,指出其存在的问题是估算模型假设浮动车与全部运营车辆比例为恒定的.为此,作者给出了浮动车与运营车辆比例随OD对变化的估算模型,并建立了求解该问题的算法,同时建立了求解估算OD矩阵可靠性的方法,最后,介绍了算法在北京的应用实例.

基于OD反推模型预测客运通道客流量

OD矩阵是进行客流预测的重要基础数据,在实际操作过程中,获取吸引区之间的OD矩阵却是非常困难的,一般采用OD调查的方式,但缺陷是调查过程较为费时、费力。本文提出一种免OD调查,利用客流区段观测值直接反推OD矩阵的方法。首先讨论了传统"四阶段"模式与OD反推预测模式的联系和区别,然后阐述以重力模型为结构的基于区段客流量反推OD矩阵模型,并利用最大似然法对模型参数进行迭代求解,最后结合一个具体实例,运用该方法对武广客运通道的客流量进行了预测分析,采用试算法模拟重力模型的参数,误差控制良好,结果验证了方法的有效性。

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.

基于梯度法的OD矩阵估计和应用研究

以交通规划软件EMME/2为平台,在拥有合理的原始矩阵和一定数量的路段实测流量数据的基础上,运用梯度法(最速下降法)求出OD矩阵估计.结合具体的课题研究应用情况,证明该方法适用于大规模实际路网.

动态OD反推理论中的关键问题研究

针对ITS研究中动态OD矩阵难以获得的问题,回顾动态OD反推理论的发展历程,在此基础上明确了该领域研究中的四个关键问题:状态变量的选择、系统方程的确定、OD量与路段流量的关系和OD矩阵动态特性的体现,在对其进行分析的基础上提出每个关键问题的解决方法,为动态OD反推理论的进一步研究垫定基础。

基于公交IC卡数据的大规模OD矩阵推导算法研究

为实现基于公交IC卡数据的大规模OD(origination-destination)矩阵推导,提出了一种不关联公交调度信息和GPS数据的OD矩阵推导算法。提出了站点序号标注算法,通过时间聚类思想设计了自适应调整的时间间隔阈值以判断公交车的行驶状态,将公交站点序列与刷卡记录进行匹配;在此基础上,提出了单个公交车的行驶方向标注算法,通过从已知行驶方向的公交车推导未知方向公交车的方向标注算法。为了最大化解决公交数据的上车站点信息补全问题,将全局公交车行驶方向标注问题映射为图论中的节点遍历问题,利用贪心生长算法和广度优先策略实现了局部最优。最后该算法处理某市的公交IC卡数据,得到了公交出行链假设下的城市居民大规模OD矩阵。结果显示算法可有效推导大规模OD矩阵。

基于模糊预测的高速铁路客流OD表的推算方法

科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD表是制定旅客列车开行方案的依据.结合高速铁路客运的运营实际,利用客流变化相对稳定特征,本文提出了客流OD表的反推方法和计算流程,该方法的计算工作量相对叠加法节省了(n2-2n).考虑实际客流日波动特征,依据模糊预测原理,建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方程和预测方法,该方法可获取预测期客运指标的变化区间.以南方一高速铁路线为背景,对车站发送人数进行了预测,预测值与实际数据相比误差在1%以内.在车站发送人数预测的基础上,给出了线路客流OD表的反推演算.

城市轨道交通动态OD矩阵分析及估计模型研究

客流动态起讫点(O D)矩阵是城市轨道交通实现动态运营管理的重要基础,准确地估计动态OD矩阵对城市轨道交通实际运营管理水平的提高有着重要意义。文章从空间方面分析了起讫站点性质、终点站吸引量、线路属性、起讫站点是否同线的影响,从时间方面分析了列车发车间隔、OD间换乘次数和距离的影响。构建了城市轨道交通动态OD矩阵估计模型,并选取北京市城市轨道交通网络的局部区域作为验证案例,对所提出模型的估计效果进行研究分析,所得结果表明,文中的模型较采用历史数据进行估计,在早晚高峰时精度提高约4%~10%、平峰期时精度提高约8%~17%,同时在15 min、30 min、60 min粒度下全日平均精度分别提高8.67%、11.75%、3.46%,验证了模型的可行性。

基于站点上下客人数的公交客流OD反推方法研究

通过公交出行行为特征调查分析,研究了公交乘客出行站数的概率分布。基于公交乘客下车概率,以公交站点上下客人数和路段客流量为约束条件,提出了单条公交线路客流OD矩阵的推算方法,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性。

考虑路段流量不确定性的OD矩阵反推算法

现有OD矩阵反推技术大都将路段流量确定为稳定不变的,导致反推精度不高。为了解决这一问题,以交通网络平衡和双层规划模型为理论基础,选取路段流量与实测流量之间的偏差平方和最小作为目标函数,删除OD矩阵的判别误差函数,将双层规划模型简化为单层规划,从而减少了计算量。以云南省某城市中心城区路网作为实际算例,采取用户平衡分配模型进行验证。结果表明,分配得到的路段流量与实测流量的相对误差都在12%以内,证明该方法与已有研究中以网络行驶时间最小作为目标函数的反推模型相比,精度更高。

基于VISUM模型的公交OD反推研究——以西宁市为例

OD矩阵是公交线网规划和线网优化的重要依据.OD矩阵反推是获取公交OD数据的有效方法.相关文献中,针对城市整体公交体系的研究较少.依据西宁市建成区所有公交线路上客、下客、车上乘客的调查数据,采用VISUM软件构建了基于等概率下客分布、距离概率下客分布的公交OD矩阵反推模型;然后在VISUM全市整体公交模型中,将各线路反推所得到的OD矩阵归并至交通小区,并通过模型分配得到的路段客流与线路调查得到的路段实际客流比较,检验公交OD反推方法的有效性.研究表明,等概率分布OD矩阵反推在西宁案例中的精度与可靠性较高.最后指出,乘客在各站的下客概率影响因素较多,把握并合理运用其规律是公交OD反推的关键.

基于影响因素可靠度的改进OD反推算法

通过4组测试方案,采用敏感性分析、数理统计分析方法分析了先验矩阵总量、分布结构以及观测OD对数量对OD反推结果的影响程度;提出了考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度的改进极大熵算法。研究结果表明:先验矩阵总量基本不影响OD反推结果;先验矩阵分布结构决定着反推结果的准确性;OD反推要求观测路段包含所有OD对,且OD对数量越多,反推结果越准确,基本不会出现OD信息冗余;在反推过程中考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度,有助于提高反推精度。

基于改进BP神经网络的公交线路OD矩阵推算方法

公交线路OD矩阵是公交线路优化设计调整的基础性数据,针对传统解析模型对输入数据敏感性高造成OD推算效果不理想的缺陷,提出了以改进BP神经网络为基础,根据公交站点上下客数据建立公交线路OD矩阵的推算模型,并设计了OD推算神经网络。进而基于算例数据,应用数值试验对神经网络设计的核心参数进行了标定并给出OD推算的计算结果。算例分析结果表明,使用此方法能显著提高预测的精度,推算结果更具可靠性且更能反映公交线路的需求分布状况。

动态OD矩阵推算模型及算法应用

动态OD矩阵反映每个OD对(对应交通运输网络中每个特定的起点—终点对)间特定时段内时变的交通需求。在论述动态OD矩阵推算方法的基础上,通过回顾动态OD矩阵估计研究进展,分析各类模型的特点及问题,结合铁路旅客OD矩阵推算进行了实例分析,并指出需要进一步研究的问题。

利用道路交通流量进行OD矩阵反推的模型与方法综述

分别从静态和动态角度对基于路段交通流量的OD矩阵反推模型与方法进行了综述,并依据不同的分类标准对文献中出现的OD矩阵反推模型与方法进行了分类。

基于OD反推的交通需求分析方法研究

对于影响范围较大、道路系统较为复杂的项目的交通需求分析问题,结合TransCAD软件平台,提出了基于OD反推的交通需求分析方法。以背景交通量作为路段流量,OD反推得到虚拟分区的客流发生、吸引量,继而进行四阶段交通需求预测。相对于传统"手工"分配,在背景交通量基础上叠加流量的方法,文章提出的方法能够有效避免高估干道,低估次要道路拥堵程度的情况,可以细化到支路层面进行分析。

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。

基于OD反推的城市路网脆弱性评价

交叉口是城市道路网络中的瓶颈部分,对交通流的运行存在着很大的影响,但在以往的脆弱性研究中忽略了交叉口对于交通流运行的影响.在考虑了交叉口处交通流运行受到的影响后,改进了传统的级联失效模型;然后采用OD反推的方法在路网单元失效后的局部影响范围内进行交通需求重构;最后以交通流路段总行程时间和交叉口处总服务时间的变化构建综合指标来评价城市道路的脆弱性.实例分析结果表明:所提出的改进的级联失效模型和脆弱性计算指标,都有助于提高路网脆弱性的计算精度.

基于马尔可夫过程的快速路OD矩阵估计方法

为得到城市快速路网络的OD矩阵,引入马尔可夫理论。运用吸收马尔可夫过程对快速路网络进行建模分析,给出相应求解算法推导路段流量、小区OD矩阵表达式,并介绍了运用MATLAB软件进行矩阵求解的方法。最后进行了算例分析,利用VISSIM仿真,通过布设线圈检测器,对OD矩阵估计模型及算法进行精度评价。结果显示,模型可很好地拟合路段流量,并能精确估计OD矩阵。