隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科技的快速發(fā)展,城市化問題日益嚴(yán)重,特別是人口急劇膨脹打破了城市交通需求和交通供給間的平衡,最直接的表現(xiàn)為交通擁擠及出行時(shí)間變長。為解決日益嚴(yán)重的交通問題,智能交通系統(tǒng)(ITS)應(yīng)運(yùn)而生,它能夠根據(jù)路網(wǎng)實(shí)時(shí)的交通狀態(tài)提供切實(shí)有效的交通管理和誘導(dǎo)方案,為緩解交通擁堵、提高道路通行效率提供技術(shù)支撐。OD需求信息是分析路網(wǎng)交通狀態(tài)的基礎(chǔ),近年來各國學(xué)者從不同方面對(duì)OD需求進(jìn)行了研究,然而受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度、多種數(shù)據(jù)不易獲取的影響,目前建立的OD估計(jì)模型多是基于路段流量展開的,綜合多源檢測器數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究較少。因此在此背景下,本文提出基于多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)OD估計(jì)方法研究,以期充分挖掘多種檢測器數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)OD需求的有效估計(jì),從而為路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)和交通管理系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐,對(duì)緩解交通擁堵,建設(shè)和諧、宜居、便利的城市環(huán)境具有重要意義。本文的研究目的在于以多類型數(shù)據(jù)和多種交通檢測器數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用多源數(shù)據(jù)與交通需求間的內(nèi)在聯(lián)系建立用于城市交通網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)OD估計(jì)模型,能夠根據(jù)路網(wǎng)中檢測到的部分路段流量、交叉口轉(zhuǎn)向流量、車牌識(shí)別系統(tǒng)檢測到的部分軌跡流量、浮動(dòng)車行駛軌跡等交通信息,求解得到路網(wǎng)動(dòng)態(tài)OD需求,簡化路網(wǎng)動(dòng)態(tài)交通需求的獲取途徑,提高交通大數(shù)據(jù)的利用率,為智能交通管理系統(tǒng)提供理論支撐。全文的主要工作如下:1、動(dòng)態(tài)OD估計(jì)理論基礎(chǔ)研究。回顧現(xiàn)有動(dòng)態(tài)OD需求研究中主要的建模方法、建模思路、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的類型,重點(diǎn)研究路網(wǎng)動(dòng)態(tài)OD估計(jì)中涉及的路徑選擇問題、動(dòng)態(tài)交通分配問題和行程時(shí)間問題及其解決方法,理清路網(wǎng)中交通參數(shù)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,明確模型所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型、輸出結(jié)果、約束條件等。2、多源數(shù)據(jù)處理及修復(fù)方法研究。對(duì)多源數(shù)據(jù)的采集方法和主要應(yīng)用方向進(jìn)行了回顧,重點(diǎn)研究了多源數(shù)據(jù)用于提高檢測數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法。針對(duì)檢測數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)異�；蛉笔У惹闆r按照問題數(shù)據(jù)出現(xiàn)的頻率,分別提出了單個(gè)時(shí)段數(shù)據(jù)修復(fù)方法和連續(xù)時(shí)段數(shù)據(jù)修復(fù)方法。在案例研究中,將提出的方法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)修復(fù)方法進(jìn)行對(duì)比,通過計(jì)算不同修復(fù)方法的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)(MAE、MSE、RMSE、MAPE),說明提出方法的可行性及數(shù)據(jù)修復(fù)效果。此外,研究并分析了問題數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)修復(fù)結(jié)果的影響。3、基于車輛軌跡信息的分配矩陣計(jì)算方法。利用實(shí)時(shí)檢測的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車牌識(shí)別系統(tǒng)檢測的車輛牌照信息描述交通需求與交通流量檢測過程的動(dòng)態(tài)關(guān)系,構(gòu)建交通分配矩陣計(jì)算方法。在路徑選擇模型中,引入Path-Size Logit模型,綜合考慮實(shí)時(shí)獲取的行程時(shí)間和路段長度作為出行阻抗,避免了MNL模型的缺陷和既有研究中關(guān)于選擇同一路徑行駛的車輛組中車輛保持相同車頭間距的假設(shè),使路徑選擇行為打破了FIFO的規(guī)則。4、基于多源數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)OD估計(jì)方法研究。通過分析路網(wǎng)中各交通參數(shù)與OD需求的內(nèi)在聯(lián)系,從時(shí)間和空間兩個(gè)角度構(gòu)建了基于狀態(tài)空間模型的多源數(shù)據(jù)路網(wǎng)動(dòng)態(tài)OD估計(jì)模型,模型中將部分路段流量、交叉口轉(zhuǎn)向流量、部分路徑流量作為直接檢測數(shù)據(jù),減少了未知參數(shù)的個(gè)數(shù)。案例研究中設(shè)計(jì)了4種情景進(jìn)行對(duì)比分析,通過對(duì)比不同情景的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)(MAE、MSE、RMSE、MAPE)結(jié)果,分析得到不同已知交通數(shù)據(jù)類型和已知數(shù)據(jù)數(shù)目對(duì)動(dòng)態(tài)OD估計(jì)結(jié)果的影響:(1)已知數(shù)據(jù)類型越豐富,估計(jì)結(jié)果越接近真實(shí)OD需求結(jié)果;(2)對(duì)于同種數(shù)據(jù)類型,已知數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)越多,估計(jì)結(jié)果精度越高。情景Ⅳ中考慮了檢測數(shù)據(jù)存在缺失或異常的情況,通過對(duì)比分析模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際需求結(jié)果的誤差指標(biāo),得到數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)OD估計(jì)結(jié)果的影響,并且解釋了數(shù)據(jù)修復(fù)方法對(duì)動(dòng)態(tài)OD估計(jì)模型的誤差傳遞影響。
【學(xué)位單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

第 4 章問題數(shù)據(jù)識(shí)別與修復(fù)模型,j k x ，則, ,, , =i j j ki j ki kf x x f x xf x x xx x 。推廣到一般情況，kx的 k 階 差 商 為 0 1, , ,f x x 0 1 -1 1 20, , , - , , ,, =k kkkf x x x f x x xxx x 。有如下曲線（如圖 4-1 所示），已知節(jié)點(diǎn) 0 0x ,y ， 1 1x ,y ，則圖中（一次多項(xiàng)式）可用 1 01 0 01 0y yx y x xx x 表示。

第 4 章問題數(shù)據(jù)識(shí)別與修復(fù)模型故證明得到每增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)，多項(xiàng)式函數(shù)僅增加一項(xiàng)的結(jié)論，假設(shè)成立。交通流數(shù)據(jù)具有時(shí)變、非線性的特點(diǎn)，另外受信號(hào)燈控制、行人過街、交通堵塞等因素影響，相鄰短時(shí)間內(nèi)（2-5min）的交通量檢測值可能變化很大如圖 4-2 所示，如果利用時(shí)間序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行牛頓插值計(jì)算，插值點(diǎn)前后的數(shù)據(jù)不具有系統(tǒng)整體變化趨勢(shì)，插值結(jié)果可能會(huì)有較大偏差，因此如果能利用體現(xiàn)系統(tǒng)整體變化趨勢(shì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算，則可以減小誤差的程度。

33圖 4-3 流量-占有率關(guān)系圖Fig. 4-3 The relation curve between traffic flow and occupancy圖 4-3 表示的是流量與占有率的趨勢(shì)變化圖，從圖中可以看出兩者存在明顯的函數(shù)關(guān)系：占有率越大，每 5 分鐘內(nèi)的車流量越大。利用這一關(guān)系計(jì)算得到問題數(shù)據(jù)的修復(fù)值可以大大降低由插值數(shù)據(jù)趨勢(shì)不準(zhǔn)確導(dǎo)致的誤差，因此本文提出在問題數(shù)據(jù)修復(fù)之前，先將流量數(shù)據(jù)按照對(duì)應(yīng)占有率大小升序排列，然后再進(jìn)行牛頓插值計(jì)算。此方法的優(yōu)點(diǎn)在于利用了離散數(shù)據(jù)信息和流量與占有率之間的關(guān)系，在計(jì)算前縮小節(jié)點(diǎn)偏差，借助系統(tǒng)平均變化趨勢(shì)提高插值精度。因此，將此方法稱為改進(jìn)牛頓插值數(shù)據(jù)修復(fù)法。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2834828