基于多源数据的区域道路网OD估计方法研究

发布时间：2020-07-28 18:08

【摘要】：OD矩阵是了解路网交通特性、分析和把握道路出行规律、预测未来交通发展趋势等工作的重要基础数据。20世纪70年代开始,国内外学者开始研究利用路段流量反推OD矩阵的OD估计方法。近年来,多来源的交通信息采集系统使得路段流量的获取更加方便和全面,这为OD估计技术的应用提供了可靠的数据支撑,开发基于多源数据的OD估计方法显得十分重要。论文首先搭建了基于多源数据进行OD估计的体系框架,对其中所涉及的相关内容进行了说明,并指出基于多源数据进行OD估计的关键问题:(1)观测路段设置方法;(2)路段流量获取及多源数据融合方法;(3)区域道路网OD估计方法。其次,针对观测路段设置方法,论文基于路段重要度,综合采用路段微观评价指标和区域宏观评价指标,通过因子分析法和熵值赋权法对各指标进行赋权从而计算路段重要度,然后对路段重要度进行聚类以选择观测路段,并以萧山区为例说明了该方法能够适应实际区域路网;然后,论文综合利用高速公路收费系统、电子警察系统、连续式观测站等多来源的交通信息采集系统获取观测路段流量,并通过BP神经网络对多来源的路段流量进行融合,从而得到高精度的观测路段流量,为OD估计提供可靠的数据支撑;第四,论文以杭州市萧山区为例,通过所提出的观测路段设置方法选择观测路段,以多源数据及其融合方法获取路段流量,利用出行阻抗推算法和阻抗-重力模型法分别获取先验OD矩阵,以均衡交通分配模型(UE)和随机均衡分配模型(SUE)分别作为交通分配模型,同时考虑路段重要度,利用TransCAD的OD估计模块设置共16种模型进行OD估计,并基于路段流量对反推结果进行详细分析,得到先验OD获取方式、交通分配模型、OD估计方法、路段重要度对OD估计结果影响的一般结论。最后,论文以路段流量均方根误差RMSE(%)和路段流量相对误差ARE(%)作为评价指标,通过熵值赋权法对各指标进行赋权,建立OD估计综合评价指标Z,从而对模型进行评价。结果发现以阻抗-重力模型法方法获取先验OD、以随机用户均衡分配模型(SUE)作为交通分配模型、考虑路段重要度且以多路径OD估计方法(MPME)进行OD估计时,所得到的OD矩阵精度最高。论文的这一研究结果,为利用TransCAD进行实际的区域道路网OD估计提供了指导作用。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

OD估计,源数据,体系框架,路段流量

OD 矩阵是关键的道路基础数据，是了解和预测城市发展趋势的基础，是交通规划建设管理的重要数据支撑。理论而言，由于路段流量是由 OD 矩阵分配而来，且容易采集，因此可以通过交通分配的逆过程得到 OD 矩阵。路段流量是 OD 估计的重要基础数据，现代化信息采集系统及多源数据融合技术为路段流量的采集提供了可靠、全面的方法。本章将建立基于多源数据的 OD 估计框架，并对该框架中所涉及的相关内容进行说明。2.1 基于多源数据的 OD 估计体系框架基于多源数据的 OD 估计与现有的 OD 估计体系不同。现有的 OD 估计是基于交通调查或者某种单一的交通检测器获取路段流量进行展开。近年来，随着信息化技术的发展，我国道路网络中已配备多种交通信息采集系统；多源数据及其融合技术的发展对利用这些系统的基础数据获取交通信息提供了可行的方法。基于多源数据的 OD 估计是依据多来源的交通信息采集系统获取路段流量，并结合先验OD、OD 估计模型、交通分配模型进行 OD 估计，其体系框架如图 2-1。

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图 3-1 OD 对流量在路段上的分布示意图表 3-1 路段重要度评价指标微观评价指标道路等级（C）路段长度（L）车道数（N）车道宽度（W）设计速度（V）自由行程时间（T）OD 覆盖数（OD）宏观指标GDP（G）人口（R）工业生产总值（Z）财政总收入（R）3.2.2 评价指标权重确定方法重要度评价指标权重的确定也称赋权，其与评价结果的可靠性息息相关。常用的赋权方法有主观方法和客观方法两种。主观方法存在一定的主观性，且受人为因

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萧山区交通小区划分示意图

【参考文献】