基于贝叶斯方法的分层优化OD估计模型

发布时间：2018-12-20 21:21

【摘要】：为了提高OD矩阵的估计精度,提出了一种基于贝叶斯方法的分层优化OD矩阵估计模型,该模型将OD矩阵估计分为三个最优化问题:(1)Wardrop最小方差优化模型,用以得到路径选择概率;(2)最小二乘优化问题,用以获得OD样本数据;(3)最大似然优化问题,用以进行参数估计。利用Nguyen-Dupuis网络对本方法进行了实例验证和对比分析,为了对比先验信息与观测样本信息对OD估计精度影响程度的不同,设计了3种不同权重进行比较,结果表明观测样本信息对OD估计精度的影响更大。最后,将本算法与双层规划模型进行对比分析,结果表明本文提出的分层优化模型的均方根误差比双层规划模型降低了43.1%,模型精度得到显著提高。
[Abstract]:In order to improve the estimation accuracy of OD matrix, a hierarchical optimization OD matrix estimation model based on Bayesian method is proposed. The model divides OD matrix estimation into three optimization problems: (1) Wardrop minimum variance optimization model; To obtain path selection probability; (2) the least square optimization problem is used to obtain the OD sample data, and (3) the maximum likelihood optimization problem is used to estimate the parameters. In order to compare the degree of influence of prior information and observation sample information on the accuracy of OD estimation, three different weights are designed and compared. The results show that the observation sample information has more influence on the accuracy of OD estimation. Finally, the algorithm is compared with the bilevel programming model. The results show that the RMS error of the proposed hierarchical optimization model is 43.1 less than that of the bilevel programming model, and the precision of the model is improved significantly.
【作者单位】： 吉林建筑大学城建学院电气信息工程系;
【基金】：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目,项目编号2014596
【分类号】：U491.12

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2388425