智能交通中动态OD矩阵估计研究概况

介绍了智能交通中动态OD矩阵估计的研究概况,将动态OD矩阵估计方法进行了分类,并分别进行了综述。同时指出了各自的缺点与不足,指明了以后的发展方向,以期后续工作在此基础上得到突破性进展。     

高速公路动态OD矩阵估计

基于广义最小二乘法模型,建立了一种高速路动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD矩阵。对任意估计时段的OD流,通过假定各车辆间的时头距均匀分布,且可按相同比例拉伸或压缩,得出了模型中关键的分配矩阵的解析算式。算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息。针对一个具有19个OD对的高速公路网,大量仿真实验表明,提出的方法对具有较大流量的OD对估计效果较好。     

一种动态OD矩阵估计算法的理论及应用

首先比较几种动态OD矩阵的估计方法（如广义最小二乘法、最大似然法，最小信息量法和极大熵法），优选出极大熵法，用组合理论推导出该方法的数学模型，进一步用拉格朗日乘子法求出模型的隐式解，由于实际解需迭代求出，文中介绍了一种迭代算法，并证明了它的正确性，最后，把所建立的模型和介绍的算法用于仿真案例和江苏省常熟市的交通诱导系统中，效果令人满意。     

一种基于路网分配系数矩阵的网络交通状态建模方法

由于目前单路段的交通信息不足以反映网络层次上的交通状态,该文提出了一种网络交通状态的建模方法。首先根据网络中各路段间拓扑结构关系提出了路段邻接矩阵;进而从实际交通流量数据出发,应用递推最小二乘法估计出交叉口各方向上实时的转弯率,由此得到邻接路段分配系数矩阵。通过对该矩阵的简单计算以及变换,得到了整个路网的分配系数矩阵。根据该矩阵绘制的网络交通状态图为研究网络交通状态演化提供了可视化方法。该矩阵不仅反映了网络层次上的交通流分配情况,也反映了实时的网络交通状态。     

交通仿真在动态交通分配应用研究中的尝试

基于微观交通仿真模型CORSIM中交通仿真与交通分配相结合的特点,在仿真模型中将路网的OD流量通过按动态规律沿时间轴加以扩展,使之成为一个时变OD矩阵,再分析研究路段自由流车速与高峰时段路网流量的动态关系,从而进行动态交通分配的建模研究尝试.     

多模式城市智能交通系统建模的研究现状

指出了城市智能交通系统建模的研究现状,重点讨论了多模式交通分配模型的研究现状,分析了仿真模型的研究现状及发展前景,给出了多模式城市智能交通系统建模的可能研究途径及方法。     

多模式城市智能交通系统建模的研究现状

指出了城市智能交通系统建模的研究现状,重点讨论了多模式交通分配模型的研究现状,分析了仿真模型的研究现状及发展前景,给出了多模式城市智能交通系统建模的可能研究途径及方法.     

基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进

 交通问题已经成为了制约城市发展的一个主要问题.城市的交通状态是可以预测和加以改进的.有效的交通状态预测在一定程度上能优化交通状态,减少交通堵塞.定性动态概率网络(QDPNs)是目前进行动态地推理不确定知识领域最有效的模型之一.提出了一种基于定性动态概率网络的交通状态预测及改进的方法,该方法从系统的角度对城市的交通状态进行建模,通过推理,能够找到交通问题的症结,以便采取有针对性的措施来解决交通拥堵问题.     

大型交通网络OD矩阵推算方法研究

ＯＤ矩阵是进行交通规划及管理的基础数据．本文首先研究了推算ＯＤ矩阵所需基本信息的获取方法．详细评述了现有ＯＤ矩阵推算模型，针对极大熵模型对路段交通量完全置信的不足，提出了极大熵修正模型，使模型能考虑交通调查产生的误差及交通分配引起的误差，极大提高了推算结果的精度．此外，本文把推算模型求解的立足点从路段转移到路径，提出了适用于大型网络ＯＤ矩阵推算的路径迭代算法．最后，本文采用山东省公路网实测ＯＤ矩阵及路段流量数据，对推算模型进行了检验，并证实了推算模型的可靠性及可行性．     

多用户动态交通流分配模型及算法研究

通过对动态交通网络中瞬时反应型和预测型出行者行为假设的分析,提出了将两者结合并增加固定路线出行行为假设的多用户动态交通流分配模型.同时通过对动态交通网络出行者行为的相互制约特性分析,给出了求解上述模型的迭代算法.本模型拓展了以往构建模型中出行者行为的单一性假设.本模型及算法也可直接应用于先进的出行者信息系统,并为路径导行系统中网络的效益分析提供理论依据.     

城市局域路网交通量与OD估计集成仿真方法

为利用有限的交通采集设备,实现全面掌握城市路网交通运行状况、快速有效制定管理措施的目的,提出了一种"封闭环"式检测线圈布设方式和城市局域路网交通量与OD矩阵估计方法.以交叉口转弯比例稳定性实证研究为基础,建立理论模型,并探讨路段分配流量和OD估计唯一性问题.采用蒙特卡罗法设计车辆转弯行为仿真模型,并提出了局域路网交通量与OD矩阵估计的集成仿真方法.实例研究结果表明,其在实际路网上有良好的适用性和可靠性,可为先进交通管理系统相关交通模型的建立和交通采集设备的布设提供依据.     

考虑交通流行驶时间的高速公路动态OD矩阵估计模型

在对高速公路的起-讫(OD)矩阵进行动态估计时,往往忽略了交通流在运行实际过程中运行时间和车队离散的现象.分析了这一问题对高速公路的OD估计的影响,并通过时空分析引入了交通流"时-空带"的概念,消除了同一股车流在道路下游出现的时间不同步性对于OD估计的不利影响.在上述分析基础上,采用最小二乘理论建立动态OD矩阵估计模型.数值算例表明,该估计模型能够有效地过滤交通流运行时间的影响,提高动态OD矩阵的估计精度,具有较强的实用性.     

城市快速路实时交通状态估计和行程时间预测

根据城市快速路交通诱导和监控系统的实际需要,提出了实时估计和预测城市快速路上交通状态和任意两点间动态行程时间的方法.其基本思想是将扩展卡尔曼滤波理论引入宏观动态交通流模型,结合快速路上的固定检测设备,实时估计和预测未来几个时段的交通状态,并利用“虚拟车”法预测动态的行程时间.通过对上海市快速路典型实测数据的实例分析,发现交通状态估计模型具有良好的跟踪能力,行程时间预测模型在畅通状态计算结果和实测结果几乎完全重合,拥挤状态相对误差基本维持在10%以下.结果表明,该模型的适用性和精度都令人满意,可为城市快速路交通控制和诱导提供依据.     

动态交通网络的用户均衡配流模型

提出一种离散的动态交通网络用户均衡配流模型,它是静态UE模型的一种推广。通过最优方法得到模型的最优解条件,最优解与Wardrop用户最优原理的动态推广相一致,该模型能够反映交通网络的动态属性。     

电力系统动态状态估计算法研究

为了提高电力系统动态状态估计的估计精度和收敛速度,引入一种解决非线性滤波问题的新型粒子滤波算法——混合卡尔曼粒子滤波器(Mixed Kalman Particle Filter,MKPF)。该算法采用扩展卡尔曼滤波器(EKF)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)混合作为建议分布,得到一种更接近真实分布的近似表达式。仿真算例将MKPF与EKF和UKF进行了对比,比较结果证明在电力系统受到扰动之后,MKPF算法能够快速地收敛于真实值,且具有比EKF与UKF更高的估计精度和稳定性,达到了在线准确估计的要求。     

动态交通分配模型仿真研究

依据最优控制理论，建立了一种能够用于多OD对拥挤道路网上的时交通流形态预测的动态用户最优分配模型，讨论了此模型离散形式的解法，并利用Frank-Wolfe算法对模型进行了仿真，计算机仿真结果表明了该方法是有效的。     

城市交通网络目标配流模型

进行城市交通网络规划时,一方面需充分利用交通网络各路段的通行能力,另一方面又需考虑到某些路段为了控制交通拥挤、交通污染等而设置目标流量的要求,为此本文建立了已知固定交通需求下的双目标网络配流模型,并将此模型转化为等价的凸目标规划模型．通过求解最优控制不等式组模型的方法对配流模型进行求解．这模型及其算法在小型模拟网络上得到了实施．     

城市交通流分配的预测模型研究

在大量详实的资料的基础上．据一些具体的交通流特性．重点研究了一种动态多路径概率型交通流分配预测模型．并以此模型为基础研制了相应的交通流分配预测系统软件．在给出道路交通网的有关信息及其Ｏ－Ｄ出行矩阵的条件下，系统可输出一种最佳的交通流分配方案，它可为城市规划和重大交通工程建设提供有力的决策工具．