雙水平od矩陣反推模型遺傳算法求解研究

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1、哈爾濱工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文雙水平OD矩陣反推模型遺傳算法求解研究姓名:曲廣妍申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):交通運輸規(guī)劃與管理指導(dǎo)教師:陳洪仁20050301哈爾濱T業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要機(jī)動車出行OD矩陣是交通管理、規(guī)劃等工作的基礎(chǔ),是城市交通誘導(dǎo)系統(tǒng)的重要組成部分,通常的通過調(diào)查獲得OD矩陣的方法需要耗費大量的人力、物力及財力,且精度難以保證。而路段交通量的調(diào)查操作簡單、易組織、費用少、耗時短,因此,由路段交通量推算機(jī)動車出行OD矩陣,已成為交通規(guī)劃領(lǐng)域的一一個重要的研究課題。這項技術(shù)在發(fā)達(dá)國家已經(jīng)得到了較成熟的應(yīng)用,對于像我國這樣基礎(chǔ)設(shè)施比較薄弱的國家,具

2、有特殊的實際意義。且隨著智能交通技術(shù)的發(fā)展,OD矩陣反推技術(shù)在我國將有十分廣闊的應(yīng)用前景。本文在廣泛收集并仔細(xì)閱讀相關(guān)研究文獻(xiàn),總結(jié)國內(nèi)外OD矩陣反推理論研究的基礎(chǔ)上,對OD矩陣反推理論進(jìn)行了深入的研究,概括性地說明了OD矩陣反推理論中的關(guān)鍵問題、常用算法存在的缺陷,并按照不同的標(biāo)準(zhǔn)對現(xiàn)有的OD矩陣反推模型進(jìn)行了分類。本文提出了4種基于隨機(jī)用戶均衡交通分配方法的雙水平OD矩陣反推模型,當(dāng)路網(wǎng)處于擁擠時,該模型能準(zhǔn)確描述出行者的路徑選擇行為,從而對OD流量的分布做出正確的估計。分別設(shè)計了求解雙水平OD矩陣反推模型及隨機(jī)用戶均衡交通分配模型的遺傳算法,編制了VB

3、語言應(yīng)用程序,其中隨機(jī)用戶均衡交通分配程序可以作為單獨的模塊應(yīng)用于其他相關(guān)領(lǐng)域的研究中。算例結(jié)果表明,本文提出的基于SUE的雙水平OD矩陣反推模型及算法的精度不依賴于先驗OD矩陣,當(dāng)出行結(jié)構(gòu)發(fā)生較大的變化時,仍能得到較符合實際的OD流量。最后利用模型計算了哈爾濱市道路網(wǎng)部分節(jié)點間的現(xiàn)狀OD流量。關(guān)鍵詞OD矩陣反推;雙水平規(guī)劃;隨機(jī)用戶均衡交通分配;遺傳算法路爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractVehicleorigin—destination(OD)matrixisfundamentaldatafortrafficmanagement,traffic

4、planningandotherrelatingwork.Itplaysanimportantroleintrafficinducement.Commondirectsurveytechniquecostslotsofmanpower,materialandmoney.Andaccuracyisnotguaranteed.Linkflowcountingisoppositelysimpletooperate,andmuchlesstimeandmoneyisneeded.SoODmatrixestimationfromlinkflowshasbeenanim

5、portantissue.Ithasbeenwellusedindevelopedcountries.Todevelopingcountrieswithpoorfoundation,asours,thistechniquehasspecialrealsignificance.WithdevelopmentofITS,itwillbewidelyusedinChina.ThispaperstatedandresearchedtheinternalandextemalresearchonODmatrixestimationonbasisoflargecollec

6、tionandstudyofrelatedliteratures.SignificantcontentscontributingtooDmatrixestimationanddeficienciesincommonmethodswerementioned,methodsweresortedwithdifferentcriterion.ThispaperdevelopedanSUEbasedbi—levelODmatrixestimationmethod,inwhich,evenincongestion,pathselectionofuserscanbetru

7、lydescribedandthetrue0Dmatrixwillbeobtained.Geneticalgorithmsforthebi.1evelODmatrixestimationmethodandtheSUEtramCassignmentmethodareseparatelydesignedandprogrammedwithVB.TheprogramforSUEassignmentcanbeusedinotherrelatedresearchwork.Resultsofthenumericexampleimpliedthataccuracyofthe

8、bi—levelODmatrixestimation

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