基于交通大数据的公交线路OD矩阵推断方法

随着交通大数据的普及与广泛应用,提出了一种推断多模式交通网络线路OD矩阵的方法。首先,通过匹配乘客的刷卡数据和公交车辆报站数据获得乘客的上车站点,其次结合地铁刷卡数据准确分析乘客的下车站点,最后根据乘客的出行信息获得线路OD矩阵。利用广州一天近800万刷卡数据和600万公交报站数据进行了上车站点、下车站点以及OD矩阵的推断,结果表明:早高峰与全日出行规律一致;广州交通方式呈现多样化等。提出的方法可以更为准确地获得线路OD矩阵,揭示城市交通特点,具有较高的实用价值。

由车站上下车客流量估计铁路OD矩阵

旅客出行 OD 矩阵是旅客列车开行重要的基础数据。本文主要介绍了一种利用上下车的客流推算路段流量,然后由路段流量反推导旅客出行 OD 矩阵的方法。这个方法建立了多路径交通分配和反推模型,设计了反推模型的迭代算法,并进行了算法分析。文中的算例给出了该方法的合理性与精确性。

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。

基于居民出行时耗与出行比例关系的OD矩阵估算新方法

建立了基于居民出行时耗与出行比例关系的OD矩阵估算新方法,该方法依据出行时耗分布规律进行,将小区出行量离散为不同出行时耗区间的出行量,并根据出行时耗区间所覆盖的交通吸引小区的面积及吸引量进行交通分布,方法运用中还可根据城市不同区域交通特征调整区域居民出行时耗分布,从而克服了重力模型OD估算结果与出行时耗特征不一致及模型参数全局不变等缺点。实例证明了该方法优于重力模型OD矩阵估算精度。

用公交车站上下客数推算公交 OD 分布的方法

公交客流的ＯＤ分布是城市公共交通系统优化设计线路网和调配车辆所不可缺少的基础数据，本文把八十年代国外提出的使用路段断面车流量推算道路网中车辆出行ＯＤ分布的新方法移植到公交系统，根据各线路各车站调查的上下车人数推算公交客流的ＯＤ分布。这一方法已于９４年成功地应用于成都市，这在国内尚无先例，经成都市有关资料校核与通过人造网络的计算分析，表明精度是满意的。

由路段交通量推算 OD 出行矩阵的 Bayes 统计方法

本文指出了以最大熵方法为代表的优化模型在解决由路段交通量推算OD出行矩阵问题中的局限性,提出了描述问题的统计模型和解决问题的Bayes统计方法,从而得到OD出行矩阵的Bayes估计。它比优化模型所得到的OD出行矩阵估计合理、可靠,更便于实际应用。最后,本文还提出了有关分布参数的计算方法。

基于OD反推的上海城市快速路网行驶距离分析

获取快速路网的交通出行分布OD矩阵可支持快速路出行距离分析。文中基于交通流理论的逻辑判断,以上海快速路作为研究对象,对检测器数据进行质量分析并应用TransCAD软件反推OD矩阵,利用该OD矩阵从年份、工作日及周末、高峰小时不同时间颗粒度出发,分析快速路的出行量、车公里数及出行距离。结果表明,受新冠疫情影响,2020年相较于2017-2019年出行量显著下降,出行距离有所提升;2019年早高峰下短距离出行(0~6 km)占比较高,达到了60.89%。

基于用地生成率和路段流量的OD矩阵估计

针对现有OD矩阵估计方法对用地形态和强度与交通生成的关系考虑不足问题,提出了一种基于用地生成率调查和路段流量调查的现状OD矩阵估计方法。由现状路段流量的调查可以进行OD矩阵的反推;直接调查各类用地生成率,可以得到各小区出发、到达量,通过Frator平衡法对反推所得的OD矩阵进行校正,进而得到现状OD矩阵。

交通检测点分布规则及其数学模型

针对估计ＯＤ出行分布矩阵需检测路段流量的问题，分析了检测点合理分布的４种规则，并在已知ＯＤ对间的有效出行路径的条件下，建立了相应的数学规划模型，同时也提出了有效的启发式算法．

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%。

TransCAD软件在城市交通规划中的开发与应用

基于地理信息系统,TransCAD软件在交通规划中简化并完善了交通需求预测的建模过程.对于模型选择的关键问题,尤其对交通需求预测中的交通分布、交通分配两步骤的模型进行详细探讨.最后给出应用TransCAD软件对大庆市市区交通需求进行预测的算例,得到与实际调查相符的交通量分配结果.

重力模型法在居民出行分布预测中的应用

根据福建省浦城县的实际情况,以公交客流的基础数据和调查得到的OD矩阵为材料,选用重力模型法中的双约束重力模型法对该县居民出行分布进行预测,并运用Visual Foxpro对模型进行求解,预测该县未来公交客流分布的特征,为该县公交规划建立合理的公共客运结构提供依据.

新城区居民出行生成和分布预测模型研究

对于新建城市（ 区） ，传统的四阶段交通需求预测模式难以适应城市总规阶段交通规划的需要，因为出行生成和分布预测阶段所必需的条件无法满足．在吸取国内相关城市经验的基础上，基于居民出行发生、出行吸引及出行分布的内在规律，提出一种面向新城区的简捷实用的预测模型框架．

计算机确定城市公共交通线网效益的研究

本文从我国城市公交线网的主要特点和乘客出行择路心理分析出发,建立了一个以逐层搜索、多路径分配为核心内容的乘客出行分配模型.采用该模型搜索到的任意二节点间的入选路径数不尽相同,它取决于相应集合中满足择路条件的路径数,比较合理.而且逐层搜索入选路径通常能在前三、四个层次中中止,避免了大量不可能入选路径的计算,大大提高了计算速度.在分配 OD 小区出行量为节点间入选路径出行量时,主要依据节点集散度与入选路径数等因素,能较客观地给出各线路乘客流量与流向,保证线网效益计算的准确性.

基于多源数据的公交出行特征分析

为准确分析公交消费数据不完整情况下的公交出行特征,基于乘客上车刷卡数据、支付宝扫码数据及公交GPS数据,运用时空匹配法和出行链理论挖掘分析乘客上下车站点、公交线路OD矩阵、出行空间分布特性及消费时间分布特征。实际验证结果表明:1)使用IC卡和支付宝的乘客数量近似相等,使用现金人数较少,约占整体的6%;2)乘客出行次数在2次以下占总数的84%,换乘需求较少,公交可达性较高;3)高峰期消费次数均超过25000次/h,约占全天总数的23%,居民出行目的较为单一,大部分往返于居民区与办公商业区,与实际情况相符。

经典出行分布模型的不足与新理论探索

为解决因经典出行分布模型存在不足而导致预测所得OD矩阵的科学性有所欠缺、正确性有待商榷的问题,有必要探索研究新的出行分布理论、建立科学的出行分布预测模型。通过分析增长率模型与重力模型等经典出行分布预测方法及其他一些出行分布研究存在的不足,提出出行分布预测的本质是深入理解哪类群体采用哪些交通方式从哪些起点到哪些讫点的内在逻辑的理论观点。分析用地布局、出行者、交通方式等关键因素之间的关系,深入探讨关键因素与出行分布之间的内在关系。在此基础上,提出基于关键因素的出行分布新理论和构建出行分布模型的一般思路,并基于此理论初步建立新的出行分布预测概念模型。此外,还指出开展城市发展预测研究及基于此研究开展各类群体选择行为研究对出行分布预测模式的必要性。

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。

由路段交通流量反估出行OD矩阵技术的应用

由路段交通流量来估计交通出行 OD( origin-destination)矩阵 ,是一种先进的技术方法。它为获得 OD矩阵这种代价高昂而意义重要的交通需求信息提供了有效手段 ,并缓解了对难度很高的大规模居民出行调查的需要。利用一个适合实际应用的交通流量反估 OD矩阵模型——熵极大模型 ( entropy maximization model) ,在结合阐明其基于极大似然估计的数学原理的同时 ,重点给出适于计算机编程的模型迭代求解详细算法 ,并提出使用 Bi-Section和Newton-Raphson组合算法来保证其中非线性方程求解的稳定性和效率。进一步给出了使用熵极大模型的 OD矩阵估计软件包的设计思路和程序构架。该技术可直接指导高度实用化的

适于交通在线控制OD矩阵的一种估计方法

适于交通在线控制ＯＤ矩阵的一种估计方法周晶，徐南荣（东南大学管理学院，南京２１００１８）ＡｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＯＤＴｒｉｐＭａｔｒｉｘｆｏｒＴｒａｆｆｉｃＯｎｌｉｎｅＣｏｎｔｒｏｌＺｈｏｕＪｉｎｇＸｕＮａｎｒｏｎｇ（Ｍａｎａｇｅｍｅ...

基于出行规律的高峰小时客流OD矩阵快速估算方法

为了快速准确地计算城市交通高峰小时客流OD矩阵,提出一种简单易行的推算方法。该方法近似认为城市出行均为由家出行,从而将交通产生-吸引矩阵分解为一个由家出发的OD矩阵和一个返回家里的OD矩阵,通过调查交通高峰小时系数,将由家出发的OD矩阵与返回家里的OD矩阵按一定比例进行叠加即得到高峰小时客流OD矩阵,并应用该方法进行了算例分析。结果表明:该方法简单易行,抓住了出行的主要规律,可省去大规模的调查,具有一定的科学性与准确性,在潍坊市滨海交通客流规模预测研究中得到了较好的应用。