动态OD矩阵估计方法研究

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1、韭塞窑盈太堂亟±堂位垃塞生奎擅墓中文摘要摘要：当今世界，频繁的交通阻塞、交通事故、环境污染等困扰着世界上的各大城市；交通问题已经成为最难铲除的现代化社会问题之一。为了解决交通中存在的这些问题，仅仅加强城市道路建设是不够的，还要加强道路交通管理，实行智能交通控制。智能交通是交通运输进入信息时代的标志。其研究已经得到许多国家的高度重视。目前，我国在这方面的研究才刚刚起步，大量的工作需要深入开展，动态OD矩阵估计与预测即是其中一个重要的研究课题。动态OD矩阵描述了时变的交通需求，它是动态交通分配模型和一些实用的微观交通仿真器的基础

2、输入数据。通常，通过交通调查获取动态OD矩阵十分困难，因此，本文研究的动态OD矩阵估计方法主要是基于通过路段观测交通量反推OD矩阵。本文介绍了估计动态0D矩阵的常规卡尔曼滤波算法，并将无矩阵求逆的卡尔曼滤波算法引入到动态OD矩阵估计中。仿真实例结果证明了算法的有效性。论文的主要工作和贡献为：(1)在动态oD矩阵估计中弓I入了无矩阵求逆的卡尔曼滤波算法．与常规卡尔曼滤波算法相似，状态变量定义为实际OD流量相对于其历史值的偏差，这可以将历史数据中与出行模式相关的结构信息包含近来。另外，无矩阵求逆算法保证了P阵的对称正定性，避免了

3、滤波发散，算法不需要进行矩阵的求逆运算，所以计算更为简单。(2)对动态OD矩阵估计中关键的分配矩阵的计算，提出了一种简单实用的解析算法，并对如何通过仿真法获取分配阵作了深入探讨：同时，简要介绍了kAshok等的随机分配矩阵模型，以期在本文中尽可能包含目前计算分配矩阵的较新的算法。文中提出的分配矩阵模型更适合于高速路或环城快速路的动态OD矩阵估计。关键词：智能交通系统，动态0D矩阵估计，卡尔曼滤波，交通仿真，无矩阵求逆卡尔曼滤波分类号：Nowadays，tra蛳ccongesti衄，仃a伍c剃dent’env的姗entpoll

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