作為研究道路網(wǎng)交通流及各種交通仿真模型的重要前提和進(jìn)行精細(xì)化城市交通控制的重要依據(jù),如何得到動(dòng)態(tài)車流OD（Origin-Destination,OD）需求是交通領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要研究課題。為此,大量研究在各種靜態(tài)OD估計(jì)模型及方法的基礎(chǔ)上,考慮車流在路網(wǎng)上的實(shí)際傳播過(guò)程,建立OD需求與各斷面流量觀測(cè)值（包括路段斷面流量和交叉口轉(zhuǎn)向流量等）之間的動(dòng)態(tài)映射關(guān)系——即建立動(dòng)態(tài)分配矩陣,從而將原有的靜態(tài)OD估計(jì)模型轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)估計(jì)模型。而隨著先進(jìn)的通信及計(jì)算機(jī)等技術(shù)在道路交通檢測(cè)中的大范圍應(yīng)用（如車載GPS、視頻車牌識(shí)別等）,使得道路交通流的檢測(cè)突破了以往只能得到斷面流量、占有率和速度的限制,進(jìn)一步可得到車輛的行駛路徑信息�；诖�,本文綜合利用了GPS數(shù)據(jù)、視頻車牌識(shí)別數(shù)據(jù)以及斷面流量數(shù)據(jù)等,構(gòu)建了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的城市路網(wǎng)動(dòng)態(tài)車流OD估計(jì)模型。首先,為了使所構(gòu)建的模型能夠反映真實(shí)的OD分布情況,本文依據(jù)出租車GPS數(shù)據(jù)輔助構(gòu)建了適用于動(dòng)態(tài)車流OD估計(jì)的路網(wǎng)級(jí)交通小區(qū)。其次,在確定的交通小區(qū)分布的前提下,基于GPS數(shù)據(jù)和視頻車牌識(shí)別數(shù)據(jù)提取OD點(diǎn)對(duì)之間的需求觀測(cè)值,并基于概率統(tǒng)計(jì)理論對(duì)所提取的OD... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

某一輛出租車6:00~10:00GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)分布圖

1其中， i 即為 Z 值； 是要素 的屬性值， 是要素 與要素 之間的空間權(quán)重。 1 （2.13） 2 1 ( ) （2.14）基于以上假設(shè)及統(tǒng)計(jì)量采用 t 檢驗(yàn)對(duì)以上進(jìn)行檢驗(yàn)，并根據(jù)所設(shè)定的顯著性水平進(jìn)行判別。如下圖所示，在 i 算法中，對(duì)于具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的正的 Z 值，Z 值越高，高值（熱點(diǎn)）的聚類就越緊密；而對(duì)于統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性負(fù) Z 值，Z 值越低，低值（冷點(diǎn)）的聚類就越緊密。然而不同于對(duì)一般樣本的分析，在地里空間要素分析中，樣本數(shù)量往往很大，而即便針對(duì)所設(shè)定的顯著性水平而言，在大樣本數(shù)據(jù)的前提下其出現(xiàn)超過(guò)誤差范圍的樣本數(shù)據(jù)在數(shù)量上也是可觀的。因此，在實(shí)際應(yīng)用中常采用 FDR（FalseDiscoveryRate，F(xiàn)DR）對(duì)多重比較和空間依賴性檢驗(yàn)對(duì)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，按顯著性水平進(jìn)行分類，得到最終的熱點(diǎn)區(qū)域。FDR 校正針對(duì)給定的置信度來(lái)計(jì)算誤報(bào)的數(shù)量并相應(yīng)地調(diào)整臨界 p 值[43]。使用該方法時(shí)，具有統(tǒng)計(jì)顯著性的 p 值按照從最�。ㄗ顝�(qiáng)）到最大（最弱）的順序排序，并根據(jù)誤報(bào)估算結(jié)果將最弱的 p 值從列表中移除。

第二章 基于出租車 GPS 軌跡的交通小區(qū)構(gòu)建（2）出租車乘客上下車熱點(diǎn)分析在此，本文選取昆山市某一區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，如圖 2-5 所示。依據(jù)前文所提取的乘客上下車位置信息（該區(qū)域的乘客上下車位置分布如圖 2-5 所示），可以發(fā)現(xiàn)的是乘客上下車的位置點(diǎn)大多集中在道路兩側(cè)，且相較于下車位置點(diǎn)（圖 2-5 中紅色標(biāo)記位置）的分布，乘客上車位置點(diǎn)（圖 2-5 中綠色標(biāo)記位置）的分布更為集中，這與出租車大多采用路邊“招手”載客的運(yùn)行特性相一致；而乘客的下車位置會(huì)盡量接近其真實(shí)的出行終點(diǎn)位置，即出租車上下客位置一般與乘客真實(shí)出行的起終點(diǎn)位置存在一些差異。因此，為了進(jìn)一步分析出租車乘客上車熱點(diǎn)與下車熱點(diǎn)區(qū)域的異同，此處將采用上述方法分別對(duì)所選區(qū)域的出租車乘客的上車位置和下車位置進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，本文又綜合考慮了出租車乘客上下車的位置信息，不加區(qū)分地進(jìn)行了熱點(diǎn)分析以上三種情況的最終結(jié)果如下圖 2-6 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于車輛自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)新方法[J]. 孫劍,馮羽.  同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(09)
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[3]全路網(wǎng)改進(jìn)動(dòng)態(tài)O-D反推模型[J]. 焦朋朋,陸化普.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(09)
[4]城市道路網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)OD估計(jì)模型[J]. 何兆成,余志.  交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào). 2005(02)
[5]基于廣義最小二乘模型的動(dòng)態(tài)交通OD矩陣估計(jì)[J]. 林勇,蔡遠(yuǎn)利,黃永宣.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2004(01)
[6]基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)OD矩陣估計(jì)[J]. 林勇,蔡遠(yuǎn)利,黃永宣.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2003(10)

博士論文
[1]基于交通傳播特性分析的城市路網(wǎng)動(dòng)態(tài)OD在線估計(jì)[D]. 聶慶慧.東南大學(xué) 2017



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