

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计.pdf
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基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计.pdf
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基于信息提取的动态OD矩阵估计基于信息提取的动态OD矩阵估计摘要:随着交通网络的不断扩大和城市交通需求的增加,准确地估计动态OD(Origin-Destination)矩阵对于交通规划和管理至关重要。动态OD矩阵是指在给定时间段内,不同起点和目的地之间交通流量的分布。本文通过信息提取的方法,结合历史数据和交通网络拓扑,提出一种动态OD矩阵估计的方法,并进行了实证研究。关键词:动态OD矩阵;信息提取;交通规划;交通管理1.引言随着城市交通规模的增加和交通需求的不断变化,准确地估计动态OD矩阵对于交通规划和管
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城市轨道交通动态OD矩阵分析及估计模型研究随着城市化进程的不断加快,城市轨道交通的建设逐渐成为许多城市政府争相发展的重要举措。城市轨道交通不仅是一种便捷高效的交通工具,更是城市发展的重要标志之一。然而,随着城市轨道交通的发展,如何高效地对其进行管理和运营也越来越受到关注。动态OD矩阵是城市轨道交通运营管理中的重要工具之一,它可以用于分析人口流动规律、优化线路规划和调整运营策略等。在动态OD矩阵分析中,通过对不同时间点的进出站数据进行处理,可以得到不同时间段不同出发地点和目的地点之间的人口流量数据,进而分析
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基于预测信息的动态OD矩阵估计的综述报告动态OD矩阵估计是城市交通规划、模型的重要组成部分,涉及路网、交通模型、预测模型等多个领域。早期的OD矩阵估计大多采用人工调查或者分析收费站数据等传统方法,但是这些方法耗时、成本高、数据收集困难等问题逐渐引起了人们的重视。随着智能交通技术的不断发展,预测模型的逐渐成熟,基于预测信息的动态OD矩阵估计方法逐渐被广泛应用。基于预测信息的动态OD矩阵估计方法主要依赖于预测模型,预测模型是引导其进行预测的主要方法。其中最常用的预测模型有时间序列分析模型、回归模型、神经网络模