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《基于TransCAD平臺的OD矩陣反推綜合效果對比》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、基于TransCAD平臺的OD矩陣反推綜合效果對比研究李海峰韋獻(xiàn)蘭交通部規(guī)劃研究院交通仿真與決策支持研究中心北京市朝陽區(qū)曙光西里甲6號時間國際2號樓4樓100028電話010－59629420摘要：本文在介紹國內(nèi)外現(xiàn)有的各種OD矩陣反推方法的基礎(chǔ)上，提出基于TransCAD軟件環(huán)境下基于路段交通量的OD矩陣反推方法，并設(shè)計采用不同的OD矩陣反推方案。通過方案反推結(jié)果之間的對比，研究基于路段交通量反推OD矩陣的結(jié)果精度與交通分配方法、通行能力、種子OD矩陣以及路段交通量調(diào)查點覆蓋范圍之間的關(guān)系。關(guān)鍵詞：OD矩陣，反推方法，TransCADApplicationofOD
2、MatrixEstimationMethodBasedonTransCADAbstract：Keywords：引言O(shè)D矩陣是描述交通網(wǎng)絡(luò)中所有起點（Origin）與終點（Destination）之間出行量的表格，能夠反映小區(qū)之間的交通需求，是城市交通規(guī)劃、控制與管理的基本依據(jù)，是現(xiàn)代交通系統(tǒng)研究中必需的組成部分，同時也是開展路網(wǎng)規(guī)劃、交通建設(shè)項目可行性研究和交通組織管理方案評價等工作的重要基礎(chǔ)。歷史上OD矩陣中的數(shù)據(jù)是通過大規(guī)模的交通調(diào)查得到的，如家庭調(diào)查、電話調(diào)查和路邊調(diào)查等，但是這種調(diào)查需要花費大量的人力、物力和財力，以及很長時間的調(diào)查準(zhǔn)備工作和數(shù)據(jù)整理工作。在
3、20世紀(jì)70年代后期，有學(xué)者提出了以一定的路段交通量推算OD矩陣的方法，即OD矩陣反推方法。由于路段交通調(diào)查與較大規(guī)模的入戶調(diào)查相比，費用較少，因此常常需要根據(jù)路段交通量生成基準(zhǔn)年出行矩陣，或更新已有的OD出行矩陣，使基準(zhǔn)年OD矩陣較準(zhǔn)確地反映出最新的現(xiàn)狀交通1交通部規(guī)劃研究院流量分布情況，以應(yīng)用于交通規(guī)劃管理。本文將在介紹國內(nèi)外現(xiàn)有的各種OD矩陣反推方法的基礎(chǔ)上，提出基于TransCAD的OD矩陣反推方法，并設(shè)計基于全有全無法、用戶平衡法、隨機用戶平衡法和系統(tǒng)最優(yōu)法這四種不同分配方法的OD矩陣反推方案，通過對比分析調(diào)查路段觀測交通量與OD矩陣反推結(jié)果再分配之后相應(yīng)
4、路段的估計流量之間的誤差，確定TransCAD的OD矩陣反推時應(yīng)選取的最佳分配方法。再基于該方法，設(shè)計種子OD矩陣獲取方案，以及重新劃分原路網(wǎng)的交通小區(qū)和設(shè)置調(diào)查點，最后對不同方案反推結(jié)果進(jìn)行比選分析得出結(jié)論。1、OD矩陣反推方法綜述OD反推理論的研究起始于20世紀(jì)70年代后期，先后有多名專家對此進(jìn)行了研究，早期學(xué)者們對OD問題的研究主要在于用線性或非線性回歸分析建立起重力需求模型，這類模型需要諸如小區(qū)人口、就業(yè)、平均收入等數(shù)據(jù)。此后有學(xué)者提出基于路網(wǎng)交通平衡的出行矩陣推算模型，重點將擁堵影響包括進(jìn)來。還有學(xué)者嘗試通過最大熵或最小信息模型得出與實測路段流量最接近的出
5、行矩陣，以及用統(tǒng)計學(xué)方法基于先驗矩陣推出未來矩陣。最近的研究主要是用線性規(guī)劃、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊權(quán)重等方法解決OD矩陣推算問題。雖然各國學(xué)者和專家進(jìn)行OD矩陣反推研究的模型有所不同，但對于OD反推理論的基本思想，各國學(xué)者有如下的理解：OD矩陣反推技術(shù)屬于OD矩陣估計技術(shù)中的一種，作為交通分配的逆過程，OD矩陣反推主要是利用先驗矩陣和路段交通量，通過交通模型推算出與實際路網(wǎng)OD更相似的新OD矩陣。交通分配中的重力模型與OD矩陣反推相似，與交通分配不同的是，交通分配問題只考慮起始點的路段流量作為輸入數(shù)據(jù)，而OD矩陣反推則還考慮到每個出行路徑上的路段流量數(shù)據(jù)。目前較為普遍應(yīng)用
6、的OD矩陣反推模型主要有：以極大熵原理為基礎(chǔ)的極大熵模型（ME），以最小二乘原理為基礎(chǔ)的廣義最小二乘模型（GLS），以信息論原理為基礎(chǔ)的最小信息量模型（MI），以最大似然原理為基礎(chǔ)的極大似然模型（ML）和卡爾曼濾波模型（KF）。下面對上述模型的優(yōu)缺點進(jìn)行比較分析，如表1所示：2交通部規(guī)劃研究院表1模型優(yōu)缺點比較模型優(yōu)點缺點?結(jié)構(gòu)簡單?不需確定權(quán)重和樣本概?要事先確定OD點之間率徑路選擇概率極大熵模型?求解方便，精度高?OD形式發(fā)生大幅度變?不受對象區(qū)域范圍的限化時，反推精度將欠佳制?不必假設(shè)數(shù)據(jù)分布?需要確定權(quán)重廣義最小二乘模型?無估計發(fā)散問題?應(yīng)用不方便?信息利用
7、充分?模型復(fù)雜最小信息量模型?應(yīng)用前景好?求解困難?原理簡單?需確定樣本概率密度最大似然模型?不需確定權(quán)重函數(shù)卡爾曼濾波模型?用于動態(tài)反推效果好?存在濾波發(fā)散問題根據(jù)處理對象問題的不同，或補充信息方法的不同，或確定推算解的依據(jù)的不同，可以對眾多的OD反推方法從各種角度進(jìn)行分類，分別為局域的方法和廣域的方法、結(jié)構(gòu)化方法和非結(jié)構(gòu)化方法、比例分配法和非比例分配法、有現(xiàn)存OD交通量的方法和無現(xiàn)存OD交通量的方法和靜態(tài)方法和動態(tài)方法。在靜態(tài)OD反推理論方面，國內(nèi)外研究起始于20世紀(jì)70年代后期。外國專家VanZuylen、Willumsen、Cascetta等人及國內(nèi)的楊
