OD矩阵是各种交通控制应用中需求信息的重要来源,尤其是对于短时交通预测和动态交通分配,但是OD矩阵估计算法所需的参数远远大于现有的信息,所以多采用最大熵、最小信息或极大似然模型等静态方法。随着大范围、连续状态的交通数据变得易...OD矩阵是各种交通控制应用中需求信息的重要来源,尤其是对于短时交通预测和动态交通分配,但是OD矩阵估计算法所需的参数远远大于现有的信息,所以多采用最大熵、最小信息或极大似然模型等静态方法。随着大范围、连续状态的交通数据变得易行,本文提出了一种基于路段流量的交叉口动态转向率模型(Dynamic Turn Ratio Matrix—DTRM),在DTRM模型的基础上,提出了一种新的OD矩阵动态估计方法。展开更多
文摘OD矩阵是各种交通控制应用中需求信息的重要来源,尤其是对于短时交通预测和动态交通分配,但是OD矩阵估计算法所需的参数远远大于现有的信息,所以多采用最大熵、最小信息或极大似然模型等静态方法。随着大范围、连续状态的交通数据变得易行,本文提出了一种基于路段流量的交叉口动态转向率模型(Dynamic Turn Ratio Matrix—DTRM),在DTRM模型的基础上,提出了一种新的OD矩阵动态估计方法。
