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《動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、韭塞窯盈太堂亟±堂位垃塞生奎擅墓中文摘要摘要：當(dāng)今世界，頻繁的交通阻塞、交通事故、環(huán)境污染等困擾著世界上的各大城市；交通問題已經(jīng)成為最難鏟除的現(xiàn)代化社會(huì)問題之一。為了解決交通中存在的這些問題，僅僅加強(qiáng)城市道路建設(shè)是不夠的，還要加強(qiáng)道路交通管理，實(shí)行智能交通控制。智能交通是交通運(yùn)輸進(jìn)入信息時(shí)代的標(biāo)志。其研究已經(jīng)得到許多國家的高度重視。目前，我國在這方面的研究才剛剛起步，大量的工作需要深入開展，動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)與預(yù)測即是其中一個(gè)重要的研究課題。動(dòng)態(tài)OD矩陣描述了時(shí)變的交通需求，它是動(dòng)態(tài)交通分配模型和一些實(shí)用的微觀交通仿真器的基礎(chǔ)
2、輸入數(shù)據(jù)。通常，通過交通調(diào)查獲取動(dòng)態(tài)OD矩陣十分困難，因此，本文研究的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)方法主要是基于通過路段觀測交通量反推OD矩陣。本文介紹了估計(jì)動(dòng)態(tài)0D矩陣的常規(guī)卡爾曼濾波算法，并將無矩陣求逆的卡爾曼濾波算法引入到動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)中。仿真實(shí)例結(jié)果證明了算法的有效性。論文的主要工作和貢獻(xiàn)為：(1)在動(dòng)態(tài)oD矩陣估計(jì)中弓I入了無矩陣求逆的卡爾曼濾波算法．與常規(guī)卡爾曼濾波算法相似，狀態(tài)變量定義為實(shí)際OD流量相對(duì)于其歷史值的偏差，這可以將歷史數(shù)據(jù)中與出行模式相關(guān)的結(jié)構(gòu)信息包含近來。另外，無矩陣求逆算法保證了P陣的對(duì)稱正定性，避免了
3、濾波發(fā)散，算法不需要進(jìn)行矩陣的求逆運(yùn)算，所以計(jì)算更為簡單。(2)對(duì)動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)中關(guān)鍵的分配矩陣的計(jì)算，提出了一種簡單實(shí)用的解析算法，并對(duì)如何通過仿真法獲取分配陣作了深入探討：同時(shí)，簡要介紹了kAshok等的隨機(jī)分配矩陣模型，以期在本文中盡可能包含目前計(jì)算分配矩陣的較新的算法。文中提出的分配矩陣模型更適合于高速路或環(huán)城快速路的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)。關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)0D矩陣估計(jì)，卡爾曼濾波，交通仿真，無矩陣求逆卡爾曼濾波分類號(hào)：Nowadays，tra螄ccongesti衄，仃a伍c剃dent’env的姍entpoll
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