OD矩陣估計及檢測點設置實用方法研究.pdf

1、OD資料是城市交通規(guī)劃與管理等工作的基礎。在傳統(tǒng)的交通規(guī)劃中，一般都是通過大規(guī)模的抽樣調查(如居民出行調查)來獲得OD矩陣，但是由于交通數據量很大，所以調查工作量和成本十分龐大。而通過路段實測交通量來推算OD矩陣相比之下卻更方便和低廉。 傳統(tǒng)的OD估計模型沒有考慮擁擠效應的影響，即將估計得到的OD矩陣分配到路網上會出現和實際觀測流量不一致的現象。在后來出現的一些雙層規(guī)劃的OD估計算法中，得到的解只是相容解，并不是雙層規(guī)劃解，而且

2、收斂性不能保證。本文提出的多步雙層規(guī)劃模型，不直接求解雙層規(guī)劃模型，而是將OD估計過程分為固定的步數，這樣可以減小每次雙層規(guī)劃求解的難度，且不用考慮收斂性。對于檢測點設置問題，傳統(tǒng)的模型和算法計算量很大，而本文提出了一個基于最大可能絕對誤差的檢測點設置模型，其算法效率較高，計算量不大。 本文的主要內容包括以下幾個部分： OD矩陣估計及檢測點設置實用方法研究.對國內外已有OD矩陣估計理論深入研究，建立了一個實用化估計模型

3、：OD估計的多步雙層規(guī)劃模型及算法。將OD估計分為固定的步數，每一步都是一個雙層規(guī)劃，上層為廣義最小二乘模型，下層為隨機用戶均衡分配模型，即以廣義最小二乘模型和隨機用戶均衡分配模型為基礎，通過更新估計模型中目標矩陣和實測路段上的流量來估計OD矩陣。分別用遺傳算法和相繼平均法求解廣義最小二乘模型和隨機用戶均衡分配模型。探索了OD矩陣估計中檢測點設置問題，包括檢測點設置的四大原則，OD矩陣推算精度，并對其進行了分析。研究了檢測點設置的一般模

4、型，構建了基于最大可能絕對誤差的檢測點設置模型，并給出相應的啟發(fā)式算法。 廣義最小二乘模型及隨機型用戶均衡網絡的算法。介紹了遺傳算法，包括遺傳算法的一般算法和特點，接著設計遺傳算法求解廣義最小二乘模型。然后介紹了隨機型用戶均衡網絡模型，并用相繼平均法求解隨機型用戶均衡網絡模型。 OD矩陣估計模塊設計。介紹了組件式GIS的特點，及其相對于傳統(tǒng)GIS工具的優(yōu)點，接著介紹了ArcGIS Engine，包括其開發(fā)工具和運行環(huán)境