【摘 要】
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机动车OD矩阵是进行城市道路交通网络分析的核心数据。利用根据车牌识别检测数据分析得到的道路交叉口转向流量以及整体网络中的部分实测机动车OD信息,使用广义最小二乘模型
【机 构】
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清华大学交通研究所,清华大学恒隆房地产研究中心,廊坊市交通警察支队
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“鲁棒优化预测集成化城市交通管控研究”(71361130015);国家自然科学基金项目“基于实时O-D反推的动态交通网络组合模型与算法”(51578040);北京市自然科学基金“面向拥堵区域路网的动态反馈主动管控理论与方法”(8162024)
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机动车OD矩阵是进行城市道路交通网络分析的核心数据。利用根据车牌识别检测数据分析得到的道路交叉口转向流量以及整体网络中的部分实测机动车OD信息,使用广义最小二乘模型建立整合部分机动车OD信息的路网全样机动车OD估计模型,模型中的OD历史值及分配矩阵应用了真实的部分机动车OD信息推导得到。同时为验证检测数据比例的影响等,使用同一城市两个不同规模的实际道路网络检测数据,结合S-Paramics仿真平台对模型进行验证。结果显示,不同的检测比例对OD估计结果有较为明显的影响,而在较高的检测比例情况下使用转向流量和
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