基于多類型數(shù)據(jù)的貝葉斯OD矩陣估計(jì)方法研究.pdf

1、OD矩陣描述了一段時間內(nèi)交通網(wǎng)絡(luò)上所有起點(diǎn)到所有終點(diǎn)的交通量，反映了出行者的交通需求。OD流量是城市交通規(guī)劃、控制等工作的基礎(chǔ)輸入數(shù)據(jù)，也是交通網(wǎng)絡(luò)建模等科研工作的重要基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的OD矩陣獲取方法費(fèi)時費(fèi)力，且精度不夠高，因此可以通過觀測道路網(wǎng)絡(luò)上的交通信息進(jìn)行OD矩陣估計(jì)，高精度的OD矩陣估計(jì)結(jié)果可以為其他相關(guān)工作提供良好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　論文介紹了建立貝葉斯OD矩陣模型所必須的一些基礎(chǔ)知識。路徑選擇模型是本文的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括用戶

2、均衡(UE)模型和隨機(jī)用戶均衡(SUE)模型條件下的路徑選擇;貝葉斯推斷是本文的主要方法，文中介紹了貝葉斯推斷的基本原理、貝葉斯推斷與OD矩陣估計(jì)的關(guān)聯(lián)和如何實(shí)施貝葉斯推斷。
　　基于貝葉斯推斷理論，以路段觀測流量為輸入數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于路段流量的貝葉斯OD矩陣估計(jì)模型。模型中假設(shè)路徑流量遵循SUE原則，基于這一假設(shè)推導(dǎo)了SUE條件下的路網(wǎng)上流量的似然函數(shù);根據(jù)最大熵原則推導(dǎo)了路徑流量的先驗(yàn)分布;結(jié)合似然函數(shù)和先驗(yàn)分布求解了路徑流量

3、的后驗(yàn)分布。針對以路段流量為輸入的模型設(shè)計(jì)了相應(yīng)的馬爾可夫鏈蒙特卡洛(MCMC)算法，并在算例中對算法的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　在以路段流量為輸入的貝葉斯推斷模型的基礎(chǔ)上，增加了部分路徑流量、轉(zhuǎn)向流量和路段旅行速度三類交通檢測信息進(jìn)行建模。文中分析了四類交通檢測數(shù)據(jù)之間的數(shù)量關(guān)系與獨(dú)立性，并在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分層的基礎(chǔ)上提出了網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立數(shù)據(jù)概念，以網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立的四類數(shù)據(jù)為輸入建立了貝葉斯OD矩陣估計(jì)模型，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的MCMC算法進(jìn)行模型求解，

4、在算例中進(jìn)行了算法可靠性的驗(yàn)證。
　　論文以Sioux-Falls網(wǎng)絡(luò)為例，設(shè)計(jì)了論文中提出模型對應(yīng)的算例，以驗(yàn)證論文建立的模型的合理性與算法的可靠性。在算例中分別分析了兩種算法下實(shí)際路段流量和OD流量與估計(jì)路段流量和OD流量之間的關(guān)系，計(jì)算了四類精度指標(biāo)，通過算例得出以下結(jié)論:
　　(1)在單一路段數(shù)據(jù)有限的情況下，部分路徑數(shù)據(jù)，交叉口轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)等作為路段流量的補(bǔ)充，可以有效地改進(jìn)單一路段數(shù)據(jù)的貝葉斯推斷模型估計(jì)結(jié)果。算例結(jié)

5、果表明:以四種類型數(shù)據(jù)為輸入的貝葉斯OD矩陣估計(jì)模型的估計(jì)精度要高于單一路段流量為輸入的貝葉斯推斷模型;
　　(2)針對本文中建立的兩個貝葉斯推斷模型，設(shè)計(jì)了MCMC抽樣算法，有效避免了對后驗(yàn)分布?xì)w一化常量計(jì)算的困難，在給定的建議分布下，算法接受率能夠達(dá)到一定水平，算法效率較高。
　　(3)本文所研究的貝葉斯推斷模型相較傳統(tǒng)的OD矩陣估計(jì)方法具有明顯的優(yōu)勢，一方面能夠有效地融合OD矩陣的先驗(yàn)信息，另一方面可以同時給出OD流量