【摘要】：為了提高OD矩陣的估計(jì)精度,提出了一種基于貝葉斯方法的分層優(yōu)化OD矩陣估計(jì)模型,該模型將OD矩陣估計(jì)分為三個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題:(1)Wardrop最小方差優(yōu)化模型,用以得到路徑選擇概率;(2)最小二乘優(yōu)化問(wèn)題,用以獲得OD樣本數(shù)據(jù);(3)最大似然優(yōu)化問(wèn)題,用以進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。利用Nguyen-Dupuis網(wǎng)絡(luò)對(duì)本方法進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證和對(duì)比分析,為了對(duì)比先驗(yàn)信息與觀測(cè)樣本信息對(duì)OD估計(jì)精度影響程度的不同,設(shè)計(jì)了3種不同權(quán)重進(jìn)行比較,結(jié)果表明觀測(cè)樣本信息對(duì)OD估計(jì)精度的影響更大。最后,將本算法與雙層規(guī)劃模型進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果表明本文提出的分層優(yōu)化模型的均方根誤差比雙層規(guī)劃模型降低了43.1%,模型精度得到顯著提高。
[Abstract]:In order to improve the estimation accuracy of OD matrix, a hierarchical optimization OD matrix estimation model based on Bayesian method is proposed. The model divides OD matrix estimation into three optimization problems: (1) Wardrop minimum variance optimization model; To obtain path selection probability; (2) the least square optimization problem is used to obtain the OD sample data, and (3) the maximum likelihood optimization problem is used to estimate the parameters. In order to compare the degree of influence of prior information and observation sample information on the accuracy of OD estimation, three different weights are designed and compared. The results show that the observation sample information has more influence on the accuracy of OD estimation. Finally, the algorithm is compared with the bilevel programming model. The results show that the RMS error of the proposed hierarchical optimization model is 43.1 less than that of the bilevel programming model, and the precision of the model is improved significantly.
【作者單位】： 吉林建筑大學(xué)城建學(xué)院電氣信息工程系;
【基金】：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào)2014596
【分類號(hào)】：U491.12

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2388425