基于公交IC卡数据的OD推算技术研究

公交OD矩阵是进行公交调度和公交线网优化的基础资料。随着公交IC卡技术的广泛应用,如何利用IC卡的数据信息来推算公交OD矩阵以及换乘次数、出行次数等公交出行信息,具有很强的现实意义和实用价值。通过对IC卡统计数据特点的分析,利用数据挖掘技术,分别对公交线路站点OD和区间出行OD的推算方法进行了研究,并进一步研究了如何从IC卡统计数据中得到公交出行的其他信息。分别给出了由IC卡统计数据推算公交线路站点OD和区间出行OD的方法,并提出了基于GIS的公交IC卡数据分析处理系统框架,建立了系统分析流程来实现公交OD的推算。通过分析发现,公交IC卡的数据分析处理最终要建立起能将数据库的处理功能和地理空间的属性特性结合起来的地理信息系统,才能够有效地解决公交OD推算、换乘次数以及出行次数等问题。

区域综合货运OD推算方法及信息价值研究

结合区域公路、铁路货运的特点,对可获取的多来源信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算。建立了基于模糊规划理论的多源数据OD推算模型及算法,并通过江苏省综合货运OD推算的实例对多源信息的信息价值进行了分析,用于反馈指导多源信息的进一步收集。结果表明,模糊数学的引入有助于解决多源数据带来的不确定性问题,提高OD推算精度。另一方面,路段流量、子区域OD量,以及集计OD量的数值价值相对较大,而且路段流量当中,高流量数据较随机流量数价值更高。

大型城市网络OD推算

提出了对已知流量的路段数少于OD对的对数的路网进行OD推算,利用LOG IT概率多路径选择模型,建立已知流量路段的分配模型,采用迭代算法对其进行求解,并对结果进行分析,提出了大型城市网路OD推算步骤。

基于公交IC卡和AVL数据的公交客流OD推算

针对国内城市公交乘客下车不用刷卡,无法获知下车站点的问题,利用公交IC刷卡数据、AVL数据和公交站点数据,提出公交站点吸引强度与公交出行链结合的公交客流OD推算方法。基于时间匹配方法融合IC刷卡数据和AVL数据,设立时间匹配弹性因子,提高乘客上车站点识别率;针对不同乘客公交出行行为,采用多时段公交站点吸引强度与公交出行链结合的方法,实现下车站点的推算,在集计层面基于最小二乘法判断模型有效性。以石家庄市公交客流为例进行验证,乘客上车站点匹配率提高了15.51百分点,乘客下车站点推算成功率稳定在90%,验证了所提方法的有效性。

上海市公路网OD推算方法

本文介绍了在上海市公路OD大凋查的基础上进行OD推算的过程。分别利用“最短路径剩余法”以及 双层规划模型的OD反推方法解决了各单点OD调查中的“串并联”问题。最后对推算出的上海市公路网OD分布进 行检验。

基于区域产运关系的公路货运OD推算方法研究——以温州地区为例

从区域生产力布局分析入手,依据不同货种运输特性与运输方式选择的关系,建立起社会经济指标与公路OD流矩阵的关系,推导得出公路分货种的OD,并以温州地区为例,对公路货运分货种OD推算方法进行实证研究。

基于组团式城市结构的公交客流OD推算研究

通过分析组团城市居民公交出行特征,得出组团式城市居民出行受组团空间结构、功能分布及用地性质影响较大;在分析组团城市居民公交出行过程的基础上,引入组团间吸引权系数和站点间吸引权系数,提出了由站点上下客人数推算组团城市单条公交线路OD的概率模型,并举实例进行了验证。结果表明:该方法方便简单,易于实现,可靠性高。

基于完整出行链的公交站点附近区域OD推算

出行模式以及数据日益多样化,提出了一种完整出行链的公交站点附近区域OD推算。将与公交有关的出行模式进行划分,分别对每种出行模式进行公交站点附近区域OD推算。然后以深圳市公交以及共享单车数据,用实例验证推算结果有较高的准确性及精度。

基于公交IC卡刷卡记录的居民出行OD推算方法研究

居民出行OD调查需要耗费巨大的资金和人力,并且常常由于调查的组织不力或者调查人员的不负责而导致调查数据不可信。公交IC卡数据可以准确显示每位持卡人的出行信息,通过对数据进行分析可以获得居民出行OD信息。根据公交IC卡数据的特征,针对不同类型的数据,提出了相应的数据预处理方法,利用处理后的数据使用VBA结合ADO技术推算公交出行的OD矩阵。利用此方法对昆明市公交出行OD进行推算,获得数据精确度较高,可以作为传统的大规模人工OD调查的替代方法。结合推算过程遇到的问题,为公交IC卡数据记录方式提出4条改善建议以使数据能够更准确、更简便地应用于OD推算。

基于IC卡数据的公交出行OD推算方法研究

上海市公交线路分布范围广、人员流动性大,制定合适的公交线路,每年人工调研耗时耗力。为了减少人工调研中出现的耗时耗力等问题,基于交通IC卡在POS机上的刷卡交易数据,结合公交GPS车载数据形成的公交客流的分析方法,分析数据得出公交出行OD分布的推算,以最省时省力的方法为公交线网优化提供数据支持。

新建铁路运量预测的公路OD推算模型研究

目前我国铁路线网的规划发展正在由能力限制型向需求适应型转变,因而在对新建铁路进行运量预测时,应充分考虑铁路与其他运输方式的合理分工。其中,公路的路段流量可以通过观测获取而OD流量无精确统计方法,对此,采用科学合理的理论方法来实现公路OD的有效推算。考虑到在面向铁路运量预测的实际应用中数据源的可获得性与计算规模的可控性,在已知公路路段流量的情况下,采用的公路OD推算方法为:利用改进的Dial算法计算每一OD于各有效路段的分担比例,进而基于多路径的分配概率设计OD矩阵循环迭代算法步骤。最后,结合实际案例验证了方法的有效性和可行性。

基于IC卡数据的轨道交通OD推算及分析

轨道乘客出行OD矩阵对长期铁路基础设施投资规划和日常运营规划都具有十分重要的意义。乘客出行OD数据通常通过专门设计的乘客调查问卷来收集。但这些调查通常耗费大量人力物力,且会受到未知偏见的影响,同时更新的频率很慢,这就对交通的规划和发展产生了极大的阻碍。然而,ADCs系统的应用为自动收集行程OD数据提供了良好的契机。利用ADCs系统数据获得行程OD时,对于不同的ADCs系统配置,有着不同的复杂性。对于营运着上下车需打卡的AFC系统的管理机构来说其乘客的出行OD可直接由数据得到;然而对于北京交管局等营运机构来说,因其辖区内的公共交通有部分车辆实行上车刷卡一票制规则(entry-only),故获取乘客的OD就要复杂很多。本文着重研究了已知上车站点时乘客下车站点的推断问题,这是推算乘客出行OD的关键一步。

公交客流OD矩阵推算

公交客流OD矩阵是公交运营调度的基础,精确的客流OD才能保证运营计划科学的制定,人、车资源合理调配。为了提高推算精度,本文提出公交客流OD矩阵受居民公交出行特征、公交停靠站附近的用地性质和停靠站换乘功能影响。采用K-S检验对居民出行站数进行分析,发现出行站数服从泊松分布。结合各停靠站的上下车人数,推算得到基于居民出行特征的客流OD。根据公交站点的吸引系数和吸引权,得到基于停靠站附近用地性质的客流OD推算模型。作者认为停靠站的重要系数与该站作为起始、终点和中途停靠的线路数有关,据此建立了基于站点换乘功能的客流OD推算模型。利用层次分析法组合上述三种影响因素,得到最后的公交客流OD矩阵。实例分析结果表明该方法确实可以大幅度提高推算精度。

铁路货运OD模糊推算应用技术研究

结合我国区域铁路货运的特点,对可获取的多种来源的数据与信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算。在对已有相关研究成果进行综述的基础上,建立了基于模糊规划理论的多源信息OD推算模型及相应的求解算法,提出了利用铁路枢纽货物交流表推算初始OD矩阵的计算方法,并通过江苏省铁路货运OD推算进行了实践验证。研究表明,模糊数学方法的引入有助于解决多源信息带来的两类不确定性问题,基于多源信息能够有效的进行OD初始阵的计算,与传统路段交通量反推OD技术相比,多源数据的各自权重显著影响OD矩阵的最终推算精度。

PSO算法在交叉口OD矩阵推算中的应用

针对由交叉口已知交通量推算OD矩阵时,当已知交通量数小于OD变量数时难以得到满意解的问题,提出了采用基于群智能技术改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)来进行全局优化求解.论文设计了用粒子群算法求解交叉口OD矩阵推算模型的方法,确定了目标函数和终止条件,给出了具体的计算步骤及粒子群算子的选择,通过初始化粒子的速度和位置,不断迭代更新直到搜索出全局最优值.最后用Matlab语言编程进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法具有较高的效率和准确性.

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。

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。

基于出入口明细表的高速公路OD矩阵推算

基于我国高速公路统计数据的特点,提出了一种准确性高、方便实用的高速公路出入口OD矩阵推算与检验的方法.实例验证了其准确性和可行性,为实际项目中交通数据分析处理提供了一种较为简单易行的高速公路出入口OD矩阵推算方法.

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。