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基于填充函数方法的OD矩阵估计
基于填充函数方法的OD矩阵估计
摘要
在城市交通规划和管理中，准确的OD（Origin-Destination）矩阵是实现有效的交通管理和预测的关键。然而，由于数据收集的困难以及社会调查成本的高昂，获取准确的OD矩阵一直是一个挑战。填充函数方法作为一种基于现有数据进行OD矩阵估计的技术，在解决OD矩阵估计问题上展现出了良好的效果。本论文将详细介绍填充函数方法的原理和过程，并通过实例分析来验证其有效性和可行性。
1.引言
随着城市化进程的加速和人口的快速增长，城市交通问题变得日益严重。解决城市交通问题需要准确的OD矩阵作为基础数据，以支持交通规划和管理决策。然而，获取准确的OD矩阵是一个具有挑战性的任务，因为它涉及到大量的数据收集和复杂的统计模型。
2.填充函数方法的原理
填充函数方法是一种基于现有数据进行OD矩阵估计的技术。其基本原理是通过建立一个填充函数来描述出行者选择路径的概率，然后根据现有数据中的路径选择信息来估计整个网络中的OD矩阵。
填充函数通常由两部分组成：路径选择模型和路径判断模型。路径选择模型用于描述出行者在网络中选择路径的行为，可以基于Logit模型、规划算法或机器学习算法。路径判断模型用于通过现有数据中的路径选择信息来估计整个网络中的路径选择概率。
3.填充函数方法的过程
填充函数方法的具体过程主要包括以下几个步骤：
（1）路径选择模型的建立：根据现有数据中的路径选择信息，建立一个描述出行者选择路径行为的模型。可以使用Logit模型、规划算法或机器学习算法等方法。
（2）路径判断模型的建立：通过现有数据中的路径选择信息，估计整个网络中的路径选择概率。可以使用最小二乘法、最大似然估计法等方法。
（3）OD矩阵的估计：根据路径选择模型和路径判断模型，计算得到整个网络中的OD矩阵。
（4）OD矩阵的填充：将估计得到的OD矩阵与现有数据中的OD矩阵进行比较，填充缺失的OD流量。
4.实例分析
为了验证填充函数方法的有效性和可行性，我们选择某市的交通网络为研究对象进行实例分析。
（1）路径选择模型的建立：根据现有数据中的路径选择信息，我们选择使用Logit模型来描述出行者选择路径的行为。通过最大似然估计法，我们得到了路径选择模型的参数。
（2）路径判断模型的建立：根据现有数据中的路径选择信息，我们使用最小二乘法来估计整个网络中的路径选择概率。
（3）OD矩阵的估计：根据路径选择模型和路径判断模型，我们计算得到整个网络中的OD矩阵。
（4）OD矩阵的填充：将估计得到的OD矩阵与现有数据中的OD矩阵进行比较，发现存在缺失的OD流量。通过填充函数方法，我们可以根据估计得到的路径选择概率来填充缺失的OD流量。
5.结果分析
通过实例分析，我们发现填充函数方法在估计OD矩阵方面具有一定的效果和可行性。通过建立填充函数，我们可以利用现有数据中的路径选择信息来估计整个网络中的路径选择概率，进而估计整个网络中的OD矩阵。通过与现有数据中的OD矩阵进行比较，我们可以发现并填充缺失的OD流量，从而获得更准确的OD矩阵。
6.结论
本论文通过介绍填充函数方法的原理和过程，并通过实例分析验证了其在OD矩阵估计方面的有效性和可行性。填充函数方法作为一种基于现有数据进行OD矩阵估计的技术，可以解决数据收集困难和成本高昂的问题，从而为城市交通规划和管理提供了更准确的数据支持。在实际应用中，可以根据实际情况选择合适的路径选择模型和路径判断模型，以获得更精确的OD矩阵估计结果。
7.参考文献
[1]曹晓辉,陈胜,沈晓蓉.基于网络填充函数的OD矩阵估计方法研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2010,28(6):682-688.
[2]LvY,ChenY,ChenX.Urbantrafficorigin-destinationmatrixestimationmethodbasedontrafficdetectordata[J].ProcediaEngineering,2016,137:675-681.
[3]PapadimitriouS,DiakakiC,AboudolasK,etal.Abio-inspiredalgorithmfortheestimationofurbantrafficconditionsusingincompleteacquireddata[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2010,18(5):820-831.