【摘 要】
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路网OD描述一段时间内道路网络内交通小区之间的交通需求总量大小,是制定交通规划和管控方案的重要基础。现有路网OD估计方法大都基于车辆自动识别数据和定点检测数据,对数据
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路网OD描述一段时间内道路网络内交通小区之间的交通需求总量大小,是制定交通规划和管控方案的重要基础。现有路网OD估计方法大都基于车辆自动识别数据和定点检测数据,对数据覆盖范围和质量要求较高,未能充分挖掘利用车辆轨迹数据所提供的丰富交通流信息。因此,本文提出了一种基于车辆轨迹与定点检测器数据的OD估计模型。该模型将估计路段行程时间与检测路段行程时间绝对误差最小添作优化函数的扩展项,并以各目标量的相对误差为约束,在保证计算速度的基础上,同时获得了可靠的OD矩阵、路段流量与路段行程时间估计值。为了验证模型的有效性,本文利用上海陆家嘴区域微观交通仿真模型,对不同车辆轨迹渗透率和采样频率组合场景下模型的估计精度进行了分析。结果表明,模型在保持OD矩阵估计精度的基础上,大幅提升了路段流量的估计精度,同时获得了稳定可靠的路段行程时间估计值。另外,本模型在路网平均渗透率为12～15%,采样频率为1次/5～10秒时具有最佳效益。
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