集成阻抗函数标定的od估计双层规划模型研究

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1、11111,1111111t111111111111111111,11111111111111111Y1527739分类号：U49：F510710一20040287谖害犬海硕士学位论文集成阻抗函数标定的OD估计双层规划模型研究导师姓名职称申请学位级别杨涛王元庆教授硕士学科专业名称交通运输规划与管理论文提交日期2007年5月论文答辩日期2007年6月9日学位授予单位长安大学答辩委员会主席学位论文评阅人严宝杰教授张生瑞教授孙小端教授摘要根据路段观测流量估计OD出行矩阵这类模型日益受到交通规划者的重视。传统的方法对

2、OD矩阵估计往往是分两个步骤进行的：首先在确定路网参数及分配模型参数不变的条件下估计现状OD出行矩阵，然后在OD矩阵不变的情况下调整路网参数和分配模型参数。这样造成第二步经过调整后所得到的参数和第一步事先确定的参数往往不能保持一致，需要进行反复的迭代运算，并且不一定能保证总是得到稳定收敛的结果。这种模型参数在模型使用前后可能出现的不一致或不统一的情况，影响拟合精度的提高。本文从OD矩阵估计精度的影响因素分析入手，在对OD矩阵估计基本理论和现有OD矩阵估计方法的分析基础之上，提出了基于双层规划模型的可以将OD矩

3、阵估计和道路阻抗函数(BPR函数)参数标定集成的方法：上层目标函数为估计矩阵、观测流量和阻抗函数参数三者误差平方和最小的二乘模型，下层目标函数为充分考虑用户路径选择行为的带约束条件的Probit型随机用户均衡分配模型。随后给出了基于遗传算法的模型求解方法，并在Matlab软件平台上编写了算法程序，最后将模型和算法程序应用在算例路网中，对模型的合理性和算法的有效性进行了验证，表明本论文所提出的估计方法较一般传统的方法可以改善拟合精度。本研究对于丰富根据路段流量估计OD矩阵的理论方法，解决OD矩阵估计过程中出现的

4、内在不一致性具有重要参考价值。关键词：OD估计，阻抗函数，参数标定，双层规划AbstractThemodelswhichusedtoestimateODmatrixbasedontrafficcountsarepaidmoreattention．Thetraditionalmethoddividesthiscourseintotwosteps：firsttoestimatetheODmatrixundertheconditionsofdeterminatedroadnetworkparametersandas

5、signmentmodelparameters；thenmodifyroadnetworkparametersandassignmentmodelparametersundertheconditionsofdeterminatedODmatrix．However,theprobleminthismethodisthattheparameterswhichgotfromstep2arenotconsistent、析tlltheparametersgotfromstepl．Repeatiterationisnec

6、essarytogetsteadyandconvergentresult．However,thesteadyandconvergentparameterisusuallyCallnotbegotandsometimesnotconsistent，whichwillinfluencethefittingprecision．TheinfluencefactorsofODestimationprecisionareanalyzedinthispaper．OnthebasisofODestimationtheory,

7、currentODestimationmethodsandBi—levelprogrammingmodel，theBi-levelprogrammingmodelusedtoestimateODwhichintegrates01)estimationandBPRfunctionisputforwardinthispaper．Theimprovedmethodis：uplevelsubjectfunctionisaleastsquaresmodelwhichmakesthequadraticsumerrorof

8、estimationmatrix，countvolumeandimpedanceminimum,andlowlevelsubjectfunctionisastochasticuserequilibriumassignmentProbitmodel、杌thconstraintconditionsinwhichuserroutechoicebehavioriswellconsidered．Then,th