基于VISUM仿真软件的O-D矩阵反推技术

提出了基于VISUM仿真软件的O-D矩阵反推技术,就该技术的核心原理与实施应用给予详细的阐述。该技术运用动态多路径的平衡分配法进行交通分配,充分利用了交通、土地利用和道路网现状调查所获取的各种信息,并以VISUM宏观交通仿真软件为技术基础。

从路段流量估计OD交通量的新算法(英文)

首先给出了一种增广的用户平衡配流问题的优化模型及求解算法 ,然后提出了一个从路段流量估计 OD交通量的双层规划模型及求解算法 .由于新方法再生迭代无需计算和存贮路径流量 ,只需用到路段流量 ,因此可以适用于大型城市交通网的 OD需求估计问题 .

基于平均策略的城市轨道交通动态O-D矩阵估计

基于最小二乘方法建立了一种滑动平均策略下的动态O-D（origin-destination）矩阵估计模型。通过对自动售检票数据统计分析,发现历史与当前客流的分布结构在连续时段内具有内在关联性,以此引入滑动平均策略来有效利用多个时段的客流信息,构建基于平均策略的动态O-D矩阵估计模型。定义基于O-D行程时间分布特征的客流到达系数,从而有效刻画交通流的动态特性,建立O-D流量与车站进出站客流量之间的影响关系。最后,以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明：从全日平均相对误差角度分析,模型估计精度提高约15%-20%,即有效提高城市轨道交通在较短时间范围内O-D矩阵估计精度。

OD矩阵估计中交通观测点的设置问题研究

针对由路段流量估计OD矩阵的交通观测点设置问题,根据最大可能相对误差概念提出了改进的交通观测点设置原则:路径覆盖原则和最少观测点原则,并建立了相应的整数规划模型.该模型结构简单,计算方便,所需初始条件较少,且能够在保证OD矩阵估计的可行性和反推精度的同时节省交通观测费用.实例分析表明,结果合理可靠,有较好的适用性.

基于平衡分配法的区域O-D矩阵反推技术

提出了充分利用各种交通系统的有限信息、符合实际路网特征的基于平衡分配法的区域O- D矩阵反推技术 ,突破了传统的以阻抗不变的多路径概率分配法为基础的区域 O- D矩阵反推技术的局限性 ,具有重要的理论与实践意义。

O-D矩阵的分类与推算

本文对O-D矩阵的内涵进行了延伸,首次提出了O-D矩阵分点、线、面三类(即交通结点O-D矩阵、交通干线O-D矩阵、交通区域O-D矩阵)的概念。文中重点论述了用道路路段交通量资料推算三类O-D矩阵的数学方法。

大型交通网络OD矩阵推算方法研究

ＯＤ矩阵是进行交通规划及管理的基础数据．本文首先研究了推算ＯＤ矩阵所需基本信息的获取方法．详细评述了现有ＯＤ矩阵推算模型，针对极大熵模型对路段交通量完全置信的不足，提出了极大熵修正模型，使模型能考虑交通调查产生的误差及交通分配引起的误差，极大提高了推算结果的精度．此外，本文把推算模型求解的立足点从路段转移到路径，提出了适用于大型网络ＯＤ矩阵推算的路径迭代算法．最后，本文采用山东省公路网实测ＯＤ矩阵及路段流量数据，对推算模型进行了检验，并证实了推算模型的可靠性及可行性．

网络O-D矩阵估计的两阶段交叉口回归分析方法

通过分析交通网络O-D矩阵估计与交叉口O-D矩阵估计问题的关系,获得从网络到交叉口O-D矩阵估计问题的转换条件,由此构建网络O-D矩阵估计的两阶段交叉口回归分析方法。该方法首先求解"叉点具有产生、消失流量的交叉口O-D矩阵估计问题"分离起讫点的通过流、产生流和消失流,然后根据网络构造交叉口,并求解"叉点无产生、消失流量的交叉口O-D矩阵估计问题"获得需要估计的网络O-D矩阵。该方法以路段观测交通流量为基础进行估计,无须进行交通分配等辅助手段。计算分析表明,该方法能获得较为满意的估计结果。

OD反推理论应用中的关键问题研究

研究了在OD反推理论具体应用过程中碰到的关键问题,包括初始矩阵的标定、观测路段的选择、路径选择模型的标定、路阻函数的确定及反推精度的检验,并提出了可操作的解决方法,取得了良好的效果。

电梯乘客O-D矩阵推算问题的遗传算法

根据电梯交通实测数据,依据极大熵原理,建立了乘客O-D矩阵推算模型.为了求解此模型,提出了一种有效的遗传算法.结合该问题的特定领域知识,设计了乘客O-D矩阵推算问题的矩阵编码方法,根据该编码的初始化方法能保证初始种群的可行性.针对矩阵编码提出了特殊交叉算子和变异算子,以保证生成有效的新个体.通过计算实例验证了该求解算法的有效性.

基于电梯交通实测数据的乘客O-D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足,提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法.该方法是将极大熵原理应用于电梯交通,建立极大熵模型,并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵,最后给出了计算实例.

高速道路交通需求动态特性及O—D矩阵估计

从时间变化、车辆到达的随机性以及参数估计误差等三个方面讨论了高速道路交通需求的动态特性，这种动态特性在高速道路交通需求预测时对断面通行能力有折减影响．为了尽可能减小对通行能力的折减影响，就需减小需求Ｏ－Ｄ矩阵的估计误差，由此提出了动态Ｏ－Ｄ矩阵的估计方法．最后通过计算机仿真，比较了估计的结果．

OD矩阵估计问题研究综述

OD矩阵是交通规划、管理与控制的重要决策支持数据,OD矩阵估计是获得OD矩阵数据的一种先进技术方法。主要对道路交通系统的OD矩阵估计(静态和动态)方面的相关主要文献进行概括总结与简单评述,包括研究现状及存在的主要问题等。主要涉及道路观测点的优化布设、静态OD矩阵估计模型及算法、动态OD矩阵估计模型和方法等几方面。最后,总结了近期OD矩阵估计方面的主要研究热点。

O/D需求矩阵推算——Aimsun 6宏观模型应用

在城市交通规划中,O/D需求矩阵是进行交通需求预测的直接依据。通常情况下进行出行调查需要花费大量的人力、物力及时间,相比之下如果可以直接通过大区域范围的O/D矩阵数据或者通过道路流量(线路流量)或交叉口转弯流量观测数据,进行O/D矩阵推算,就可以大大节省项目所需的时间。从实用性的角度,通过对Aimsun 6宏观模块的具体步骤介绍,推出两种交通规划设计者感兴趣的实用方法:一种是采用大区域数据进行O/D需求矩阵推算的子矩阵计算法;另一种是利用一些历史数据,或者道路流量(或线路流量)观测数据进行矩阵调整的OD推算方法。

将Kohonen网络用于估计O－D矩阵的算法研究

Ｏ－Ｄ矩阵通常被看成常数．本文将它作为随机矩阵来研究．在Ｏ－Ｄ矩阵有几种可能取值的假设下，用神经网络中的Ｋｏｈｏｎｅｎ网络及相应的竞争学习算法，估计了Ｏ－Ｄ矩阵的值，并用模拟数据作了验证．结果表明，该算法不仅可以估计Ｏ－Ｄ分布的数值．还可以将交通流量按Ｏ－Ｄ分布的不同来分类，从而为交通控制和交通规划的研究提供了有效的途径．

基于“O-D成本矩阵”与sDNA模型的贵阳市中心城区街道网络可达性研究

城市街道网络的可达性研究是目前城市研究的一大热门方向,对城市发展具有重要的影响,结合当前新数据环境对城市街道网络进行量化整合,可提高研究的科学性,为日后的城市建设与优化贡献微薄之力。本文通过构建“O-D成本矩阵”与sDNA空间句法分析模型,运用最小阻抗、出行范围等计算方法,对贵阳市中心城区街道网络的可达性及各指标间的相关性进行计算与分析,得出如下结论:第一,贵阳市中心城区到达各区域所需克服的阻抗呈现中心低、外围高的圈层扩大态势;第二,随着计算半径的增加,城区内高可达性的区域由多点、小范围散点分布的状态,逐渐转变为少量、大范围聚集的分布态势;第三,贵阳市老城区、观山与白云组团具备良好的聚集性、吸引力与通行潜力,但在全局视角下不易到达,而花溪、经济开发区等组团虽易于到达,但缺乏吸引力与聚集力。

基于GIS的灾害避难所适宜性评价及选址优化研究——以山东省日照市为例

作为应急管理的重点内容,灾害避难所的选址优化可为制定防灾减灾规划提供参考。以山东省日照市为例,基于GIS空间分析技术,采用起始点-目的地点(origin-destination,O-D)成本矩阵法、道路阻抗模型、Voronoi图算法和P-中值补充选址优化模型等方法,通过现在避难所的可达性分析、责任区评价及其人口配置缺口分析,多角度评价了日照市现有避难所的适宜性,并设计了3套避难所补充选址优化方案。结果表明:日照市道路交通可达性较高,各道路节点到其他所有节点平均车行时间为34.74~83.40 min,但现有避难所数量不足、空间分布过于集中,制约了现有避难所的可达性,不同辐射半径下,现有避难所可达范围分别仅占全市面积的12.60%、39.54%和78.69%。日照市现有避难所责任区内需跨区避难的乡镇和街道占比达18.52%,2种避难需求情景下,日照市人口配置缺口对应全市81.96%和15.91%的人口,现有避难所难以容纳。3套补充选址优化方案的近期规划方案中,建议新增高新区城市生态公园和开发区中心公园和奎山山地公园等8个公园绿地作为新建避难所。

基于内部交通可达性的河南省乡村旅游发展研究——以鲁山县为例

明确目的地旅游资源空间分布概况和交通可达性是目的地乡村旅游资源开发的前提条件,也是规划制定精品乡村旅游线路的重要基础。以鲁山县为案例地,基于ArcGIS软件将鲁山县AA级及以上景区空间区位可视化,并通过网络分析工具,构建鲁山景区空间可达性测度模型,综合分析鲁山县整体交通可达性及游客在各景区间移动所需时间成本,在此基础上提出了鲁山县发展乡村旅游的建议。

中美入境旅游,谁的市场更大——基于多样性、重要性、旅游偏好及市场吨位的比较

本文构建一种新的市场分析模型,从目的地和客源地相结合的视角来分析一国入境旅游市场大小。目的地视角选取了市场占有率、市场集中度和市场多样性3个指标,客源地视角选取了市场重要度、旅游偏好和旅游吨位指数3个指标。以中国和美国两个大国为案例,以国际旅游统计数据为基础,选取前40位入境客源国为样本,分析了两国入境旅游市场的大小。为此,本文构建了"市场重要度-旅游偏好"二维组合矩阵,将各客源国划分为4种类型,对中美两国入境客源市场进行分析比较,并使用Arc GIS软件,结合市场占有率和旅游偏好2个指标,对中美两国各入境客源国的空间分布进行详细分析。研究发现,中国位于亚洲,邻国众多,入境旅游市场更为多样;而美国位于北美大陆,与加拿大和墨西哥为邻,入境旅游市场集中度高。从国际前20位出境旅游大国来看,各国对出境美国旅游偏好更强,美国的入境旅游吨位指数是中国的2.6倍,旅游市场竞争力强于中国。

基于灰色RBF神经网络模型的电梯层间交通分布预测

为了有效预测电梯的层间交通分布状态,提出一种层间交通O-D矩阵的预测方法.该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点,将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合,构造灰色神经网络预测模型.利用灰色预测中的累加生成运算(accumulated generating operation,AGO)对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本.还提出了对不良交通需求数据的修正方法,以进一步降低观测数据的随机性.所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,适用于短期层间交通分布预测.仿真试验验证了该方法的有效性.