基于有序加权平均算子的OD矩阵估计算法研究

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1、劣撅）ｐ夕ｌ硕士学位论文ｌＳｌ７３３Ｓ基于有序加权平均算子的ＯＤ矩阵估计算法研究ＯＤＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＯｒｄｅｒｅｄＷｅｉｇｈｔｅｄＡｖｅｒａｇｉｎｇＯｐｅｒａｔｏｒ作者：彭建导师：高自友教授北京２０１北京交通大学硕士学位论文基于有序加权平均算子的ＯＤ矩阵估计算法研究ＯＤＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＯｒｄｅｒｅｄＷｅｉｇｈｔｅｄＡｖｅｒａｇｉｎｇＯｐｅｒａｔｏｒ作者姓名：彭建学号：０８１２１２２０导师姓名：高自友徐猛职称：教授副教授学位类别：理学学位级别：硕士学科专业：系统理论研究方向：城市交通系统理论北京交通大学２０１０年６月致谢

2、时光飞逝，岁月如梭。北京交通大学两年的学习生活即将结束，回首过去，自己感触颇多，收获颇多。两年的点点滴滴将成为我人生中美好的回忆。首先感谢我的导师高自友教授。两年的学习生活中，高教授的一言一行都深深的影响了我。高教授精深的学术造诣、严谨的治学态度、务实的工作作风，给了我极大的鼓舞，成为我今后人生道路上奋进的动力。两年来，高教授以自己的实际行动，让我懂得了什么是踏实做人、认真做事的态度，让我切身体会到了忠、信的含义。能够有幸成为高教授门下的弟子，我深感荣幸。在此，谨向敬爱的高自友教授及其家人表示我最衷心的感谢和最诚挚的敬意。感谢我的副导师徐猛副教授。从论文选题、开题到撰写，徐老师都给予了急切

3、的关注。徐老师在繁忙的工作之余，仍抽出宝贵的时间甚至牺牲节假日时间对我撰写的论文进行指导。从文章布局的偏颇到语句格式的瑕疵，徐老师都给予了耐心、细致的指导，整篇文章的字里行间都饱含了徐老师辛勤的汗水。在此，向徐老师表示衷心的感谢！感谢系统科学研究所孙会君副教授、赵小梅副教授、贾斌副教授、四兵锋副教授、张秀媛副教授、任华玲副教授等。几位老师在生活上、学习上和工作上，都给予了我极大的关心和关注，给了我很多无私的帮助和指导。在此，真挚的感谢各位老师！感谢师姐李妍峰、师兄张好智、李树彬、郑建风、龙建成、屈云超、孙华、张傲木翰等。在我感到困惑和迷茫的时候，师兄师姐们帮我开导了人生之路，我们之间建立了

4、深厚的友谊。感谢我的同门和同学：但嫒、卢朝阳、黄一华、高雪娇、王谱、马丹、田钧方、刘苏庆等。两年来，我们相互关心、相互鼓励，彼此之间建立了诚挚的感情。感谢运输学院李涛老师，感谢硕士０８０１班全体同学！感谢各位专家在论文评审过程中所提出的批评和指正意见！感谢论文中被引用文献的作者们，他们卓越的工作是本论文研究的基础！本论文在完成过程中得到了参加国家自然科学基金项目（７０７７１００５）、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（２００９ＪＢＭ０４４）的资助，在此一并表示感谢！感谢我的父母和姐姐以及所有的亲人！你们的关心和支持、鼓励和宽容，是我能够专心完成学业强有力的支持，你们永远是我前进路上的坚

5、实后盾！最后，再次感谢我的导师和所有关心、帮助和关注我的老师、朋友和同学！中文摘要摘要：随着经济的发展和技术的进步以及城市化进程的加快，交通拥堵越来越成为城市进一步发展的瓶颈问题。许多交通管理者和研究者都在致力于改善路网状况、提高道路利用效率，使得有限的道路资源能够被最大化利用方面的研究。如何能够满足人们的出行需求，提高出行服务质量是交通设计与管理者的目标。ＯＤ矩阵是交通规划与设计、交通控制与管理的重要基础数据。一般而言，获得ＯＤ矩阵有两条途径：一是ＯＤ调查，通过调查问卷等方法直接获得ＯＤ矩阵；二是通过观察数据估计ＯＤ矩阵。根据观测数据获取ＯＤ矩阵的方法，以其高效、便捷、严谨等特点日益受到

6、交通管理者的重视。本文的主要目的是通过对传统ＯＤ矩阵估计算法的比较分析，寻找一种能够获得精确性更高ＯＤ矩阵的模型方法。本文首先分析了传统的ＯＤ矩阵估计算法的推导过程及其优缺点，比较了各自的应用领域和适用范围，同时分析了有序加权平均算子权重计算方法及其性质等相关理论知识，为后续研究奠定了基础。然后在有序加权平均算子理论知识基础之上，针对公交线路ＯＤ矩阵估计模型特点，综合考虑公交乘客出行行为特性、公交线路出行的马尔科夫链特性以及公交站点间吸引权系数等特点，提出了基于有序加权平均算子的公交线路ＯＤ矩阵估计模型，综合考虑了公交出行的多种性质，避免了单一估计算法的局限性，同时分析了在不同主观决策因素

7、ＯＦＩＩｅｓｓ水平下的权重系数以及加权ＯＤ矩阵。进一步针对城市道路ＯＤ矩阵估计模型，比较分析了极大熵模型、最ｄ＇－乘模型、极大似然模型、信息极小模型和双层规划模型在由路段流量估计ＯＤ矩阵过程中的优缺点，进一步将有序加权平均算子理论应用到城市道路ＯＤ矩阵估计研究当中，建立了组合估计模型，并通过具体的算例分析验证了组合估计模型的有效性，同时分析比较了组合估计模型结果随主观决策因素ｏｔＴｌｅｓｓ水平的变化趋势，确定了在该算例中