基于ITS的OD矩阵研究

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本文介绍了智能交通系统(ITS:Intelligent Transportation System)及其子系统先进的交通管理系统(ATMS:Advanced Traffic Management System)的组成。智能交通系统是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子控制技术以及计算机处理技术与先进的行政管理手段结合起来,使其有效地综合运用于交通运输的服务、控制和管理。其目的是使人、车、路密切配合、和谐统一,极大地提高综合交通运输效率,保障交通安全,改善环境质量和提高能源利用率。文章首先介绍了美、日等国家和地区智能交通的一些发展情况及我国智能交通系统的发展情况。 先进的交通管理系统的实施首先要建立现代化的交通工程设施,如安装微机化的交通控制设备,新式的道路交通检测器与监视系统,以及把这些设备用可靠的通信网络结合成整体,在此基础之上,逐渐增强路-车系统运行的可视性。这个发展过程的特点包括分析各种来源的交通情报的软件的发展、快速探测公路交通事故的设备的发展、以及感知、预测未来交通堵塞并且给出交通管理最佳策略的专家系统的发展。先进的交通管理系统的目标是改善现有路网运行状况,提高道路的有效利用率和交通流量,减少道路的交通拥挤程度、交通事故的发生率以及因交通拥挤、事故等造成的出行时间延长,降低油耗、减少废气排放等。 作为ATMS及ITS的关键技术的OD(Origin-Destination)矩阵(OD交通流量(OD traffic flow))是本文的重点研究内容。OD矩阵则反映了特定的时段内随时间变化的交通需求模式。随着智能交通系统(ITS)的发展,OD估计与预测越来越受到重视。对于ITS中的先进的交通管理系统(ATMS),交通控制与路径诱导方案的制定不仅依赖于当前的交通需求模式,而且依赖于未来的交通需求状态。因此,OD矩阵估计与预测是必要的。本文详细的对OD交通流量的分布及分配进行了分析,介绍了常用的各种模型及其优缺点,把静态和动态交通分配进行了较为详细的分析比较,也为动态交通分配的发展指出了方向
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