基于路段转向流量的od估计算法研究

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1、?S辞芩我本大硕士学位论文论文题目基于洛段特向洗量的彳古计算法耐究作者姓名学科专业模式别与智能糸洗导师姓名料总⑷灸二—五年五月完成时间硕士学位论文基于路段转向流量的估计算法研究作者姓名：蒋云学科专业：模式识别与智能系统导师姓名：陈锋副教授完成时间：二〇一五年五月五日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster'sdegreeStudyofODestimationbasedonturningtrafficflowAuthor'sName:YunJiangSpeci

2、ality:PatternRecognitionandIntelligentSystemSupervisor:AssociateProf.FengChenFinishedtime:May5th,2015中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：气“签字日期：、中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，学位论文著

3、作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。口公幵口保密（年）作者签名：搿导师签名：签字日期：、签字日期：摘要摘要矩阵（描述了一段时间内交通网络的所有起点到所有终点的交通量，反映了交通出行者对交通网络的需求。矩阵是城市交通规划、控制和交通流

4、预测等的关键基础数据。获取矩阵的传统方法需要非常大的时间和经济成本，通过路段流量等相关信息估计矩阵是一条有效的途径。传统的矩阵估计方法大部分都是基于路段流量的。由于路段流量数目远小于对的个数，因而限制了这些方法的推算精度。本文通过引入路段转向流量以提高估计精度。根据路网和已知条件的差异，将估计问题分为四类问题，并给出了详细的解决方案。本文的主要工作如下：研究了基于路段流量进行估计的原理，描述了引入路段转向流量的估计原理和方法。分析了不同交通网络适用的交通分配模型，为本文研究的交通网络选择了合适的分配模型。针对非拥挤网络，研究适合此网络的多

5、路径概率分配模型，给出了交通分配矩阵的获取方法。釆用最大熵模型求解无先验的估计问题，并研究了相关的最优化算法。来用广义最小二乘模型求解有先验的估计问题。针对拥挤网络，研究适合此网络的用户均衡分配模型。采用双层规划模型求解拥挤网络的估计问题。无先验的双层规划模型以最大熵模型和用户均衡模型为基础。而有先验的双层规划模型则基于广义最小二乘模型和用户均衡模型。针对四类估计问题，分别设计了详细的实验方案，并对实验结果进行讨论与分析。关键词：估计；交通分配；转向流量；最大熵模型；广义最小二乘模型；双层规划模型AbstractABSTRACTTheOr

6、igin-destination(OD)matricesdescribetraficflowbetweentheoriginanddestinationnodesinroadnetworkandreflecttravelers，，，，AbstractKeyWords:ODmatrixestimation;traficassignment;tiirningtrafficflow;EM;GLS;bi-levelprogrammingmodeIV目录目录第章绪论研究背景矩阵相关研究概述矩阵基本概念交通需求分析及预测交通分配估计国内外研究现状研究

7、标和容论文的组织结构第章估计基本模型和交通分配模型交通网络建模概述基于路段流量估计矩阵的基本原理引入路段转向流量的基本原理引入路段转向流量方程组与路段流量方程组的关系流量守恒对可行解集的影响估计精度指标矩阵相关指标路段流量和转向流量相关指标交通分配模非平衡分配模型平衡分配模型交通分配算法的关键问题本章小结第章非拥挤网络的估计模型多路径概率分配模型基于方法的交通分配分布函数确定方法算法步骤目录交通分配矩阵的获取无先验的最大熵估计模型优化算法简介最大熵估计模型原理最大熵估计模型求解有先验的广义最小二乘估计模型广义最小二乘估计模型原理广义最小二

8、乘估计模型求解本章小结第章拥挤网络的估计模型用户均衡分配模型算法简介算法求解用户均衡模型双层规划估计模型原理双层规划估计模型求解本章小结第章实验与分析实验路网随机误差非拥挤网络的估计实例分析实