基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。

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.

基于手机定位的交通OD数据获取技术

出行OD是进行交通规划和路网管理的重要基础信息,是反映出行需求空间分布的重要参数,其准确程度将影响交通分配模型的效果。由于传统的居民出行调查、电话调查以及路边询问等调查方式存在较大局限性,因此实际中很难获取高质量的OD数据。利用已有的手机通信网络设施,借助手机定位技术对目标对象进行连续位置跟踪,通过数据处理和建模分析提取追踪对象的OD信息。本文根据对目标对象进行位置追踪所采用的技术不同分为两类:(1)通过信号强度参数结合几何原理定位得到手机的平面坐标;(2)通过通信网络所记录的手机位置变化的位置区数据。

基于车牌识别数据的车辆OD矩阵获取研究

利用高清智能卡口系统采集的车牌数据和调查得到的交通信息建立原始资料数据库,提出车辆OD矩阵的获取步骤,并利用VBA编程实现对Excel车牌数据文件的数据挖掘。提出了卡口间的车辆行程时间的获取方法,运用VBA编程获取全区所有的卡口间的行程时间,实现基于行程时间的卡口聚类划分,从而完成对调查范围的交通小区划分。以某主城区为例,通过设定适当的卡口间行程时间的划分标准,实现对主城分区的交通小区划分,并根据交通小区的车辆OD矩阵获取流程图得到车辆OD矩阵。

公路网OD调查涉外数据处理方法研究

根据区域公路网OD调查分析的需要,介绍了交通调查数据的主要处理过程和内容。就其中涉外数据的编码问题做了详细研究:对传统的对外交通小区的划分方法作了改进,并考虑了不同交通小区系统转换的问题,基于驾驶员的出行行为提出了过境出入口逻辑性判定规则,从而提出了一种基于出入口划分对外小区系统理论的新算法,探讨了算法的准备工作和误差校正方法。实例验证表明:此算法能够保证出入口模拟交通量(用户平衡配流)与现状调查数据的一致性,最大误差不超过1%。

唐山市居民交通出行OD调查方案规划研究

通过对唐山交通现状的研究,按照交通分区的原则及交通分区规模和数目的确定方法,确定了唐山市交通小区划分的标准,并设计调查表格,最后确定抽样方法及抽样率,使得调查费用最低,内容最充分,达到最好的调查目的。

城市居民OD调查数据编码方法研究

从编码步骤、编码效率、编码工作量以及数据的可持续利用性的角度出发,分析了传统编码方法的主要不足,在此基础上提出了基于自动化的"权重配比编码"方法。实践证明,该技术具有良好的应用前景,值得深入研究和推广。

基于手机信令数据的交通OD提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通OD调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通OD量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。

由路段流量推算分区OD出行量的图上作业法

依据路段流量与交通分区ＯＤ出行量的基本关系，提出了一种由路段实测流量推算交通分区现状ＯＤ出行量的图上作业法．

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。

关于OD调查中交通小区区号的程序匹配研究

提出使用匹配程序完成在OD调查中关于地址信息转换为对应交通小区区号的工作,结果表明,程序自动匹配是可行的,而且可大大提高工作效率,节省大量的人力物力。今后应在调查技术和方法上进行更深入的研究,引进先进科学的方法,从而更好地满足相关科研工作对交通调查的需求。

基于IC卡数据估计交通小区的公交OD算法

公交客流OD是公交线网优化、评估的基础数据;也是公交运营管理不可或缺的重要信息,而公交站点OD是区域公交OD客流的基本单元。在分析利用IC卡数据挖掘公交站点OD客流原理的基础上,梳理公交站点OD推算小区OD的影响因素,引入公交站点至小区之间的距离权重系数以及地块用地分配权重系数,构建了公交站点OD推算交通小区OD的模型算法;并对比分析不同参数构建模型的优劣。同时,以广州市为例进行实证研究,算例表明了模型的可行性和算法的有效性。

应用GIS的空间分析功能实现道路网与出行小区的动态连接

基于 GIS的空间分析功能开发了一种动态连接道路网与出行小区的方法 ,通过该连接改善了交通量的分配精度 ;指出位于出行小区的一定范围内的道路结点都可能是该小区与道路网的连接点 ;为了计算每个结点被利用的概率 ,探讨了以这些结点为基础对出行小区进行空间的物理分割和属性的数学分割的原理及算法 。

基于无线通信网络的人员出行信息分析系统设计与应用

为了更经济、更高效率、更高质量地获取人员出行信息数据,以手机作为一种最理想的交通探测器,通过分析移动公司的匿名移动用户手机信令数据,建立交通模型,抽象出各匿名移动用户在无线通信网络中的出行情况,并根据交通运输网络与移动网络覆盖的匹配关系,最终得到各交通小区间的人员出行OD矩阵。根据对上海、北京等城市的实例分析验证,充分表明了技术可行性和数据精度可靠性,同时该分析系统具有采样率高、成本低、部署容易等优点。

基于划分的聚类在交通规划小区中的应用

城市交通系统庞大而复杂,为保证交通管理的灵活性及鲁棒性,必须划分交通小区分而治之。针对现有的基于划分的聚类算法应用于交通规划小区存在的问题,文章基于交通特性定义了聚类有效性指标,进而设计了将模糊C均值聚类与K均值聚类相结合的交通小区划分算法。以吴江区为例,结合17万余条出租GPS数据,搭建GIS平台划分交通小区,验证了算法的有效性,进而可视化地分析了小区之间的交通OD,为城市交通运营、规划部门决策提供重要参考和依据。

基于LPR与POI数据的交通小区机动车动态OD提取方法

为弥补现阶段基于车牌识别(License Plate Recognition,LPR)数据进行机动车OD矩阵估计的相关研究中,提取的OD矩阵结果形式较难满足实际应用需求的不足,本文引入兴趣点(Point of Interest,POI)数据构建交通产生吸引定量模型,提出一种将应用LPR数据提取的交叉口节点OD矩阵转化为对应交通小区OD矩阵的规则,实现矩阵转化。对转化后的交通小区OD矩阵随机抽样,应用TransCAD交通规划软件进行交通分配,获取研究范围内路网各路段的模型分配交通流量,引入GEH指标验证该结果与应用LPR数据提取的路段检测流量之间的偏离度。结果表明分配流量与检测流量偏离度较小,验证了转化规则的有效性。