动态OD估计方法研究综述
OD调查方法及调查结果分析交通勘察设计院论文
OD调查方法及调查结果分析交通勘察设计院论文OD调查方法及调查结果分析-交通勘察设计院论文I. 引言交通勘察设计院（以下简称“院”）作为一个专门从事交通领域的研究和设计的机构，需要准确、全面地了解和分析人员出行方式，以便为城市交通规划和交通系统改善提供科学依据。
因此，本文旨在介绍OD调查方法并分析其调查结果，为院的研究和规划工作提供参考。
II. OD调查方法A. 定义OD（Origin-Destination）调查是一种常用的交通出行调查方法，通过记录人员的出发地点和到达地点，以及其出行目的和主要交通方式，来获取出行模式的信息。
这些数据可用于分析交通网络作用、交通需求和交通拥堵等问题。
B. 调查设计1. 样本选择a. 代表性样本：根据统计学原理和抽样方法，从总体中选择出具有代表性的样本。
b. 样本容量：确保样本容量足够大，以减小采样误差和提高抽样精度。
2. 调查工具a. 问卷调查：通过向被调查者提供问卷，收集他们的出行信息。
问卷内容包括出发地、目的地、交通方式等。
b. 自动化数据采集：通过GPS设备、智能卡、手机APP等工具，自动获取出行信息。
3. 调查过程a. 准备：明确调查目标、确定样本规模、设计问卷或配置数据采集设备。
b. 采集：向被调查者发送问卷或配置设备，记录出行信息。
c. 数据整理：整理和汇总调查数据，准备进行后续的分析和处理。
III. 调查结果分析A. 出行模式分析1. 出发地与目的地分布：通过分析调查数据中的OD点，可以了解人们出行范围和方向，从而规划交通网络。
2. 出行距离和时间：通过OD调查数据，可获得人们出行的平均距离和时间，以便优化路网设计和交通管理措施。
B. 交通方式分析1. 主要交通方式：根据调查结果，分析出人们选择的主要交通方式，如公共交通、私家车等。
这有助于评估交通需求和优化公共交通服务。
2. 出行目的对交通方式的影响：调查数据中的出行目的与交通方式之间的关系，可用于制定相应的交通规划和政策。
ODDYNAMEQ动态交通分配交互研究
学校代号***** 学号S********分类号密级硕士学位论文动态OD矩阵估算与DYNAMEQ动态交通分配交互研究学位申请人姓名陈新梅培养单位土木工程学院导师姓名及职称李硕教授学科专业交通运输工程研究方向交通规划与管理论文提交日期动态OD矩阵估算与DYNAMEQ动态交通分配交互研究摘要城市道路交通系统是一个复杂的大系统，针对其日益严峻的交通问题，如果单独从车辆方面或从道路方面考虑，都很难得到较好的解决。
在此背景下，将车辆、道路、以及交通参与者系统的综合起来，应用各种高新技术，用以解决城市道路交通问题的智能交通系统应运而生。
随着智能交通系统ITS研究的兴起，作为基础和核心内容，动态交通分配一直是智能交通领域的研究热点和焦点问题。
但从目前的研究现状来看，现有的动态交通分配的算法和模型与实际应用还具有很大差距。
阻碍其理论实际应用的关键问题包括：其一，输入数据较难获取，即动态OD矩阵难以准确得到；其二，现有动态交通分配模型相应算法的计算量过大，无法应用于实际交通网络规模的实时计算；其三，现有动态交通分配模型尚不能合理精确的描述实际交通网络的各种措施和行为，如信号控制、车辆的转向行为、以及各种动态交通管理措施等。
因而对动态OD矩阵的估算和动态交通分配仿真模型的研究具有重大的意义。
本文根据OD矩阵估算与动态交通分配模型的理论，提出了一种动态OD矩阵估算和动态交通分配模型交互作用的系统模型。
针对我国复杂的城市道路交通问题，以长沙市某一具体区域作为研究对象，在实际分析长沙市拥挤的城市道路交通网实测数据的基础上，建立了基于动态OD矩阵估算与DYNAMEQ动态交通分配模型交互作用的系统模型。
对该系统模型中的关键技术如动态OD矩阵估算、DYNAMEQ动态交通分配仿真模型及其参数的标定等进行了研究，详细介绍了基于最大熵原理、由道路交叉口转向流量估算OD矩阵的模型、DYNAMEQ动态交通分配仿真模型、系统模型的建立及参数标定的过程，为模型的应用和研究提供一定的科学依据。
动态OD矩阵推算模型及算法应用
（ ．ｃ ｏ ｌｏ ａｆ ｎ ａ ｓｏ ｔｔ ｎ，Ｓ ｕｈ ｓ Ｊａ ｔｎ ｉｅｓｔ ，Ｃ ｅ ｇ ｕ ｉ ｕ ｎ ６０ ３ ，Ｃ ｉａ １Ｓ ｈ ｏ ｆＴｒｆ ｃａ ｄ Ｔｒｎｐ ｒａｉ ｉ ｏ ｏ ｔ ｗｅｔ ｉｏｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｙ ｈ ｎ ｄ ，Ｓｃ ａ １０ １ ｈｎ ； ｈ ２ Ｓ ｈ ｏ ｆＥｅｔｉａ ｎ ｉｅｒ ｇ ｏ ｔ ｗｅｔＪ ｏｏ ｇ Ｕｎｖ ｒｉ ， Ｃ ｅ ｇ ｕ，Ｓｃ ｕ ｎ ６ ０ ３ ，Ｃ ｉ ａ ．ｃ ｏｌｏ ｌｃｒ ｌＥ ｇｎ ｅｉ ，Ｓ ｕｈ ｓ ｉ ｔｎ ｉｅｓ ｙ ｃ ｎ ａ ｔ ｈｎ ｄ ｉｈ ａ １０ １ ｈｎ ）
特定 的起 点—Ｉ 点对 ） 终 间特定时段 内时变的交通需求 。 在论 述动态
Ｏ Ｄ矩阵推算方法的基础上 ， 过回顾动态Ｏ 矩 阵估计研 究进 展 ， 通 Ｄ 分析各类模型 的特 点及 问题 ， 结合铁路旅客Ｏ Ｄ矩阵推算进行 了实
例分析 ， 并指 出需要进一步研 究的问题 。
关键词 ：动 态Ｏ Ｄ矩 阵 ；推算 ；模 型 ，算法
ｅ ｐ ｕ ｄｎ ｅｅ ｍａ ｏ ｔｏ ｙ ａ ｉ ｘ ｏ ｎ ｉｇｔ ￣ｉ Ｕ ｎｍｅｈ ｄｏ ｄ ｎ ｍ ｃ０Ｄ ｔｉ ｔｅｅ ｓ ｖｅ ｅ ｈ ｆ ｍａ ｒ ｈ ｓ ａｙｒ ｉｗｓｔ ｘ， ｅ ｈ
ｒ ｓ ａ ｃ ｖ ｌｔ ｎｏ ｄ ｎ ｅ ｅ ｒｈｅ ｏｕｉ ｙ ａｍｉ ｍ ａｒ ｓｉ ｔ ｎ ａ ａｙ ｅ ｅｃ ａ ａ ｔ ｓ ｃ ｏ ｆ ｃ０Ｄ ｔｉ ｅ Ｉ ｘ ｍａｉ ， ｎ ｌｚ ｓｔ ｈ ｒ ｃｅｄ Ｕ ｓ ｏ ｈ
通 过 大 规 模 的 抽 样 调 查 ， 但 耗 费 不
摘
要 ：动态 Ｏ Ｄ矩阵反映 每个ＯＤ对 （ 对应交通运输 网络 中每个
基于浮动车和RTMS数据的动态OD估计模型
２１ ０ ０年 ２月
交 通运 输系统 工程 与信息
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｒ ｎ ｐ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｓｅ ｎ ｉｅ ｒ ｇａ ｄ Ｉ ｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｅ ｎ ｌｇｒ ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｓ ｏｔ ｉ ｙ ｔ Ｔ ａｏ ｍｓＥ ｇｎ ｅ ｎ ｎ ｎｏ ｍａｉ ｅ ｈ ｏ ３ ｉ ｏ ｏ
础 ， 而现 有 多数 动 态 Ｏ 然 Ｄ估计模 型存 在 着难 以应 用 于真 实路 网 Ｏ Ｄ估 计 的 问题 ．针对 于此 ， 文提 出 了一种基 于浮动车 和 Ｒ Ｍ 本 Ｔ Ｓ数 据 的动 态 Ｏ Ｄ估 计模 型 ， 模 型具 有操 作 该
性 和 实 用 性 强 的 特 点 ． 型 的 实现 经 历 了 两 个 阶 段 ： 一 阶 段 是 利 用 Ｒ Ｍ 模 第 Ｔ Ｓ数 据 进 行
Ｔｈｓｐ ｐ ｒｉｔｎ ｓｔ ｅ ｅｏ ｒｃｉａ ｐ ｒ ａ ｈ ｔ ｓｉ ｔ ｉ －ａ ｙｎ ｉ ａ ｅ ｎ ｅ ｄ ｏｄ ｖ ｌｐ ａ ｐａ ｔ ｌａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｅ ｔ ｃ ｍａｅｔｍｅ ｖ ｒｉ ｇＯＤ ｅ ｎ ｎ ｏｐ ｒｔｎ ｏｈ ｆ ａｉｇ ｄ ｍａ ｄｓｉｃ ｒ ｏａｉｇ ｂ ｔ ｏ ｔ ｌ ｎ
数据 ：Ｔ Ｒ ＭＳ数 据
中 图 分 类 号 ： Ｕ ９ ４１
文献标 识码 ： Ａ
Ｅｓｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｅ Ｖａ ｙ ｎ Ｄ ｍ ａ ｄ ｎ ｏ ｐ ｒ ｔｎ ｔ ｍ ｔｏ ｆ Ｔｉ — ｒ ｉ ｇ ｏ Ｄｅ ｎ ｓＩ ｃ ｒ ｏ ａ ｉ ｇ ＦＣＤ ｎ ａ ｄ ＲＴＭ Ｓ Ｄａ ａ ｔ
２ Ｔ ｘｓ ｏ ｔ ｒ Ｕ ｉ ｒ ｔ， ｏ ｓ ｎ Ｔ ７ ０ ， Ｓ Ａ； ． ｅ ｉ ｒ ｓ ｒ ｔ ｎＲ ｓａ ｈＣ ｎ ｒ ｅ ｉ ０ ５ ，Ｃ ｉ ） ．ｅａ ｕ ｅ ｎ ｅ ｉ Ｈ ｕｔ ， Ｘ ７ ０ ４ Ｕ． ． ３ Ｂ ｉ ｇＴａ ｐ ｔ ｉ ｅｅｒ ｅ ｔ ，Ｂ ｉ ｇ１ ０ ５ ｈ ａ Ｓ ｈ ｎ ｖ ｓｙ ｏ ｊ ｎ ｎｏ ａ ｏ ｃ ｅ ｊ ０ ｎ ｎ
动态gmm估计方法
动态gmm估计方法啥是动态 GMM 估计方法呀？嘿，这可真是个挺高深的玩意儿呢！咱就打个比方吧，它就像是一个神奇的魔法工具，能帮我们在一堆数据的迷雾中找到那条正确的路。
你想啊，数据就像那漫天的星星，一闪一闪的，看着挺热闹，但咱得从这里面找出规律来呀。
动态 GMM 估计方法就是那个能让这些星星有序排列起来的魔法。
它可不是随随便便就能玩转的哦！这需要我们有足够的耐心和细心去研究它。
就好像学骑自行车，一开始可能会摇摇晃晃，但慢慢掌握了技巧，就能骑得稳稳当当啦。
动态 GMM 估计方法在很多领域都大显身手呢！比如说经济学里，它能帮我们分析各种经济现象背后的规律，让那些复杂的数据变得不再那么让人头疼。
它是怎么做到的呢？这就像是一个高明的侦探，通过仔细观察每一个线索，一点点拼凑出整个事件的真相。
它会从大量的数据中提取出关键的信息，然后构建出一个合理的模型。
哎呀，这可真不容易啊！要知道，数据可不是那么好摆弄的，它们有时候就像调皮的小孩子，得好好哄着才行。
但一旦掌握了动态 GMM 估计方法，就好像有了一把万能钥匙，能打开很多知识的大门。
你可能会问了，那这方法难不难学呀？嗯，怎么说呢，肯定不是一蹴而就的啦。
就像爬山，得一步一步地往上爬，中间可能会遇到陡峭的地方，会累得气喘吁吁，但只要坚持，总能爬到山顶，看到那美丽的风景。
学动态GMM 估计方法也是这样呀，一开始可能会觉得云里雾里的，但别着急，慢慢来。
多看看相关的资料，多做些实践，总会慢慢找到感觉的。
而且呀，现在有很多资源可以利用呢！网上有各种各样的教程和例子，还有很多专家分享他们的经验。
咱可不能浪费了这些好东西呀！总之呢，动态 GMM 估计方法虽然有点复杂，但它真的很有用呀！它就像一个隐藏在数据世界里的宝藏，等着我们去发掘呢。
你准备好了吗？让我们一起踏上探索这个神奇方法的旅程吧，说不定会有很多意想不到的收获呢！别再犹豫啦，赶紧行动起来吧！。
动态交通分配模型的文献综述
动态交通分配模型的文献综述动态交通流分配解析模型研究综述由于静态交通流分配理论不能体现OD需求矩阵随时间变化的起伏特征，动态交通流分配理论应运而生。
自1978年Merchant和Nemhauser首次提出了动态交通流分配的概念以来，动态交通流分配理论因其在拥挤网络的典型应用受到众多学者的青睐。
动态交通流分配是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上，以降低个人的出行费用或系统总费用。
按照建模方法的不同，动态交通流分配模型可以分为动态交通流分配解析模型和动态交通流分配仿真模型。
动态交通流分配解析模型可以分为三类:数学规划模型、最优控制模型和变分不等式模型。
（1）数学规划模型Merchant和Nemhauser(1978)[1]首次采用数学规划的方法来描述动态交通流分配问题，建立了一个离散时间的、非凸的非线性规划模型(记为M-N模型)。
在静态假定下，该模型可以转换为静态的系统最优分配模型。
Ho(1980)[2]推导了M-N模型最优解的充分性条件，并提出了该模型的分段线性算法。
Carey(1986)[3]改进M-N模型为非线性凸规划，并证明了模型解的惟一性。
上述模型均局限于多个起点、一个终点的简单网络。
Carey(l992)[4]首次提出了动态交通流分配的FIFO(First-In-First-Out)规则，指出当网络扩展为多个终点时，FIFO 原则必将导致模型解得可行域为非凸集合，如果不满足该原则，则模型解不合理。
FIIFO原则的提出使得DTA问题的数学规划建模遇到了困难。
Janson(1991)[5]最早尝试建立用户最优的动态交通流分配模型，但模型部分假设违反了FIFO原则,算法的数学性质也不足够好，有可能导致不符合实际交通情况的行为。
Ziliaskopoulos(2000)[6]引入元胞传输模型建立了一个系统最优DTA线性规划模型，不需将路段出行时间函数作为路段交通流量传播的唯一工具，而是按照细胞传播模型来处理交通流的传播，为动态交通流分配问题建模提供了一个新的思路。
OD调查与估计方法111
dz( f d ) 0 d
*
max
f ktr r min rOD ,kK r ,t{1,,T }{ r : d kt 0} d kt
q min{ , max }
*
f q 1 f q q d q ，更新解，评估目标函数 步骤4：根据
值，如果连续三次迭代使目标函数的改进值小于% ， 终止算法，返回近似最优值，否则令q q 1 ，返 回步骤2.
调查内容：
包括城市居民和流动人口的出行，调查的内容包括居民的 职业、年龄、性别、收入等基础情况，以及各次出行的起 点、讫点、时间、距离、出行目的、所采用的交通工具等 出行情况。
调查方法：
家访调查法、电话询问法、明信片调查法、工作出行调查 法、职工询问法、月票调查法（公共交通）等。
调查内容：
为发现主要交通症结，改善与调查道路系统功能， 从系统上和政策上对近远期工程项目提供依据； 由OD调查资料、土地使用资料建立各类交通预测模 型，为远期交通规划提供依据； 可观分析评价各类交通出行特征，为提高交通系统 运行效率，制定近期、远期交通政策提供有效信息。
1.成立专门机构统一负责。 OD调查是一项涉及面十分广的社会性调查，没有强有力的工作 队伍和政府的号召与支持是很难完成的。 2.资料准备。 包括调查区域内的居民点、人口分布造册、土地利用现状、各 级行政组织(行政区、街道、居委会、派出所)、道路、车辆资 料。 3.编制调查技术方案。 拟定调查区域、交通区划分、决定抽样方法和抽样率、设计调 查表格、并组织实施大纲。 4.人员培训。 编写培训讲义，对调查员分级培训，统一认识与标准、工作纪 律、责任教育，提高调查精度。编写市民宣传提纲。
基于无矩阵求逆卡尔曼滤波的动态OD矩阵估计
逆运算的卡尔曼滤波 算法 进 行动态
ＯＤ 矩 阵 估 计 。
：
ｐ＝ｈ—
（） ３
元 为在 时 间段 ｈ 内离开 起 点的 某一 ＯＤ
■●麓懿豳—■——■—■—薯麓 对 的 出行 量 ；相 应 地 ， 为 ｈ 时 段 内
动态ｏ Ｄ矩 阵估 计 ；卡 尔曼滤敏 ；矩 阵 求逆 ’
．
｛
的 历 史值 ， Ｏ Ｄ 流 向 量 的 偏 差 为
ａ， 一 ＾ ．为 时 间段 ｈ内路段 Ｉ ｘ： ＿。Ｙ 上 的 检测 器 测得 的 交通 量 ，以 ｙ 为元 素 的向量 Ｙ ∈ ． 则包含 了 ｈ时 段内所 有
维普资讯
基 于 无雉
卡尔曼滤波的动态 Ｏ 矩 阵估计 Ｄ
邓力 北京 交通 大学 电子信息工程 学院先进控 制 系统研 究所 １０ ４ ０４ ０
Ｉ
ｌ
Ｄ估计模 型 ■■隧黼豳豳豳■■■■瞄豳囊黧 ２动态 Ｏ
本文针 对一种 动态 ｏ Ｄ矩 阵的状 态空间模 型 ，
Ｉ ＝∑ 。 钆 ｆ ％
岫
ｉ
为 方 便 应 用 卡 尔 曼 滤 波 算 法 ，将 上 述 模 型 （ ） （ ） 写 成 向 量 形 １ 、 ３
式 ：
１引言
｝路 段 上 的 交 通 量 检 测 值 。
令 ： ＝ ａ（’ ’１ ｍ ｘｐ ｇ一 ） ， ，
定义 ： ＝ 【 一 … ｒ；
（ ＝ ） ０；２） （ Ｅ
角为前述的 协方差阵 ，其余位置均
为 Ｏ元 。量 测 噪 声 矩 阵 ＝ ，为 ｎ
城市轨道交通动态OD矩阵分析及估计模型研究
城市轨道交通动态OD矩阵分析及估计模型研究李若怡;李得伟【摘要】客流动态起讫点(OD)矩阵是城市轨道交通实现动态运营管理的重要基础,准确地估计动态OD矩阵对城市轨道交通实际运营管理水平的提高有着重要意义.文章从空间方面分析了起讫站点性质、终点站吸引量、线路属性、起讫站点是否同线的影响,从时间方面分析了列车发车间隔、OD间换乘次数和距离的影响.构建了城市轨道交通动态OD矩阵估计模型,并选取北京市城市轨道交通网络的局部区域作为验证案例,对所提出模型的估计效果进行研究分析,所得结果表明,文中的模型较采用历史数据进行估计,在早晚高峰时精度提高约4％～ 10％、平峰期时精度提高约8％～17％,同时在15 min、30 min、60 min粒度下全日平均精度分别提高8.67％、11.75％、3.46％,验证了模型的可行性.%Dynamic origin-destination(OD) matrix is an important basis for the dynamic operation management of urban rail transit,so it is significant to accurately estimate the dynamic OD matrix for the improvement of the actual operation management level of urban rail transit.This article analyzed the influencing factors of the temporal and spatial distribution for the OD passenger flow,such as the space influencing factors including land-use type,attracted traffic flow,line properties,if the starting point and the terminal were on the same line,and the time influencing factors including riding time,transfer times and distance.This article built the estimation model of passenger flow dynamic OD matrix for the urban rail transit,selected the local area of Beijing urban rail transit network as a case study,analyzed the estimation effect of the paring the proposed model with historicaldata,the estimation accuracy of the morning and evening peak was improved by 4％～ 10％,the flat peak was improved by 8％～17％.Meanwhile,under the granularity of 15 min,30 rmins,and 60 rnins,the full-day average accuracy was increased by 8.67％,11.75％,3.46％.【期刊名称】《铁路计算机应用》【年(卷),期】2017(026)001【总页数】5页(P63-66,69)【关键词】动态OD矩阵;OD矩阵估计模型;城市轨道交通【作者】李若怡;李得伟【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U231.92;T39客流动态起讫点（OD）矩阵估计是利用预测的未来客流进站量，反推未来的OD 矩阵，它是城市轨道交通系统实施动态运营管理与控制的重要基础[1]。
动态OD估计方法研究综述
计 方 法 ； 还 有 学 者 从 动 态 OD矩 阵应用角度， 将其分为离线和在 线 的 动 态 OD 估 计 方 法 。 在 此 ， 本 文 结 合OD估 计 中 利 用 的 数 据 特性， 提出新的划分方法， 即将 其 划 分 为 基 于 固 定 源 数 据 的 OD 估计模型和考虑移动源数据的 OD估 计 模 型 。 其 中 ， 固 定 源 数 据是指运用安装在固定地点的检
研究。 1.3 双层规划模型
Cascetta[9]、 Tavana[10]、 Zhou[11] 利 用 双 层 规 划 模 型 求 解 动 态 OD 矩阵。 其上层模型一般是基于广 义最小二乘法、 极大熵等的动态 OD估 计 模 型 ； 下 层 模 型 是 基 于 动态交通分配的模型。 1.4 卡尔曼滤波模型
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[J]. 石油政工研究， 2003， 6（3）： 12-13. [9] 胡晋青， 高翠莲. 优化会计环境[J]. 会 计 之 友 ， 2005， （11）： 23-24. [10] 吴兵， 李晔. 交通管理与控制[M]. 北京： 人民 交通出版社， 2005. [11] Paz. A, Peeta. S. Fuzzy control model optimization for behavior -consistent traffic routing under in formation provision[J]. IEEE Transactions on Intel -
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控制中， 系统地探讨交通控制系统中的人性（人的 性质）问题；
交通工程 Traffic Engineering
动态OD， 北京 100082）
摘要： 根据动态OD估计所利用的数据特性， 将动态OD估计模型划分为基于固定源数据的OD估计模型和考虑移动源数据
的OD估计模型， 开展国内外研究现状分析， 在此基础上， 提出今后动态OD估计研究的发展方向。
Dixon [18] 在 2000 年 提 出 了 基 于AVI数 据 的 动 态OD估计模型， 即 从AVI数 据 中 获 得 路 段 流 量 、 路段选择概率等信息， 利用广义 最小二乘法和卡尔曼滤波模型开 展 了OD估 计 。 该 方 法 的 应 用 具 有局限性， 主要适用于安装有较 多AVI数据检测设备的路网， 例 如高速公路等干道的OD估计。 2.2 基于移动源和固 定 源 数 据 开展OD估计的模型 2.2.1 放 大 基 于 移 动 源 数 据 的 OD矩阵获得全路网OD矩阵
本文通过对基于固定源数据 的OD估 计 模 型 和 考 虑 移 动 源 数 据 的OD估 计 模 型 研 究 现 状 的 介 绍 和 分 析 ， 提 出 了 今 后 动 态 OD 估计的发展方向。 1 基 于 固 定 源 数 据 的 动 态 OD 估计模型
估计的主流模型， 尤其在实时 在 线OD估 计 方 面 的 应 用 最 为 广 泛。 1.1 极大熵模型
b） 将 现 有 的 交 通 控 制 系 统 中 针 对 人 和 车 辆 的 “运动”控制， 细化到针对行人和驾驶员的行为控制 上；
c）系统的分析各种交通信息在行为控制中的作 用， 并根据信息对交通行为控制作用能度， 评价交 通信息效能；
d）在道路交通系统这样一个特定的工程系统中 探讨对人的行为影响的关键因素及作用过程；
测设备对移动的车辆进行交通参 数检测获得的数据， 主要采集的 信息包括： 断面交通量、 速度、 占有率等信息， 其中交通量信息 是 开 展 OD 估 计 最 基 本 的 信 息 ， 常用的检测设备有线圈检测器、 微波检测器、 红外检测器、 视频 检测器等。 移动源数据是指运用 移动的车辆检测固定的标识物来 采集的交通参数或者利用移动手 机采集交通参数， 主要采集的信 息包括： 位置信息、 行程速度、 行程时间等信息， 常用的检测方 法 包 括 基 于 GPS 的 浮 动 车 检 测 法、 车辆电子标签检测法、 汽车 牌照识别检测法、 手机采集法 等。
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[J]. 石油政工研究， 2003， 6（3）： 12-13. [9] 胡晋青， 高翠莲. 优化会计环境[J]. 会 计 之 友 ， 2005， （11）： 23-24. [10] 吴兵， 李晔. 交通管理与控制[M]. 北京： 人民 交通出版社， 2005. [11] Paz. A, Peeta. S. Fuzzy control model optimization for behavior -consistent traffic routing under in formation provision[J]. IEEE Transactions on Intel -
128 交通标准化
Traffic Engineering 交通工程
0 引言 OD出 行 矩 阵 是 城 市 交 通 规
划、 交通管理控制措施制定及评 估工作的数据基础。 鉴于传统的 OD矩 阵 获 取 方 法 需 要 开 展 大 规 模的交通调查， 耗费大量的人 力 、 物 力 和 财 力 的 问 题 ， Van Zuylen和Willumsen在1978年提出 了 由 路 段 流 量 反 推OD矩 阵 的 方 法 ， 称 为OD反 推 ， 在 本 文 中 也 称为OD估计。 它经历了静态OD 估 计 和 动 态OD估 计 两 个 发 展 阶 段 。 与 静 态OD矩 阵 相 比 ， 动 态 OD矩 阵 能 够 更 好 地 满 足 时 效 性 和精度均要求较高的城市交通
e）调度、 配置、 优化道路交通环境的各种因 素， 实现对交通行为的控制， 有效检测和评价交通 行为控制的效果。 4 结论
人的行为与物体的运动和能量的变化有着本质 的差别， 相应的控制方法必然有所不同。 交通行为 控制的对象是人， 控制应从研究人的特性入手。 交 通行为发生在特定道路交通系统中， 但交通行为控 制方法却不能限制在这个特定系统中。 可以许多方 法控制交通行为， 但最主要的方法是信息方法。 本 文从交通行为控制对象的角度， 对交通行为控制的
Willumsen[2]于1984年 将 极 大 熵 模 型 应 用 于 动 态OD估 计 。 其 基本思路是借鉴了化学中熵的概
念， 熵越大， 系统越稳定。 通过 熵的最大化， 实现在各种约束条 件 下 得 到 最 近 似 的 OD 矩 阵 解 。 基 于 此 ， 陈 森 发 [3]、 李 杰 [4] 等 人 利用改进的极大熵法进行了动态
基 于 固 定 源 数 据 的 动 态 OD 估计模型， 是指利用动态的路段 流 量 信 息 获 取 OD 矩 阵 的 方 法 。 多 数 模 型 是 主 流 静 态OD估 计 模 型 在 动 态 OD 估 计 领 域 的 推 广 ， 代表性的模型包括极大熵模型、 广义最小二乘模型、 双层规划模 型 等 ， 此 外 状 态 空 间 模 型— —— 卡 尔 曼 滤 波 模 型 也 成 为 动 态 OD
随着检测器技术的发展， 移 动源检测器由于其分布范围广、 能 够采集点对点的信息等特点， 成 为了固定源数据的有效补充。 针对 于此， Ashok[15]、 Van der Zijpp[16]、 Asakura[17]、 Dixon[18]、 Zhou[11]、 董 敬欣和吴建平[19]、 赵慧[20]、 White[21]、 杨 飞 [22]等 人 开 展 了 考 虑 移 动 源 数 据 进 行 动 态OD估 计 建 模 的 相 关 研究。 主要分为三类研究模型， 具体内容如下。 2.1 仅基 于AVI数 据 开 展OD估 计的模型
该方法的建模过程分为三 步： 第一步是获取基于移动源数 据 的OD矩 阵 ； 第 二 步 是 计 算 放 大比率， 该放大比率是市场占有 率的倒数， 市场占有率是指安装 有移动源设备的车辆占路段车辆 总数的比率， 市场占有率可以是 针对全路网车辆而言的， 也可以
关键词： 动态OD估计； 固定源数据； 移动源数据
中图分类号： U491.14
文献标识码： A
文章编号： 1002-4786（2011）22-0128-04
Summary on Dynamic OD Estimation Models
ZHAO Hui
（Beijing General Municipal Engineering Design & Research Institute, Beijing 100082, China）
Abstract： According to the characteristics of data used in dynamic OD estimation models, the paper synthesizes state-of-the-art from dynamic OD estimation models based on stationary source data and moving source data. On this basis, it proposes the research direction of dynamic OD estimation models.
方法进行了初步探索， 给出了交通行为控制三类方 法及相关目标手段。 如何综合应用这些方法， 有效 配置， 适时调整系统物质、 能量和信息资源， 实现 在大尺度道路交通系统中有效的交通控制， 值得进 一步研究。 参考文献
[1] 石建军. 交通行为控制原理[M]. 北京： 人民交 通出版社， 2009. [2] 胡冶岩. 行为管理学[M]. 北京： 经济科学出版 社， 2006. [3] 刘继云， 孙绍荣. 行为 控 制 理 论 的 研 究 路 径 及 其拓展[J]. 商业研究， 2006， （14）： 1-3. [4] 严 宝 杰 ， 张 生 瑞. 道 路 交 通 安 全 管 理 规 划[M]. 北京： 中国铁道出版社， 2008. [5] 张厚粲. 行为主义心理学[M]. 杭州： 浙江教育 出版社， 1997. [6] David Shinar. Traffic Safety and Human Behavior [M]. Amsterdam: Elsevier, 2007. [7] 王瑞鸿. 人类行为与社会环境[M]. 上海： 华东 理工大学出版社， 2007. [8] 刘 潮, 行 为 科 学 理 论— ——西 方 管 理 理 论 与 借 鉴
2011年11月 第22期 129
交通工程 Traffic Engineering
Okutani[12]于 1984 年 首 次 提 出 了 基 于 卡 尔 曼 滤 波 的 全 路 网 OD 估计模型。 随后又有多名学者在 卡尔曼滤波模型应用方面提出改 进模型， 如Ashok和Ben-Akiva[13]、 林 勇 [14]等 人 。 2 考 虑 移 动 源 数 据 的 动 态 OD 估计模型
OD估计的研究。 1.2 广义最小二乘模型
Cremer 与 Keller [5] 以 及 Nihan 与 Davis[6]提 出 由 最 小 二 乘 方 法 和 广义最小二乘方法对交叉口或小
路 网 进 行 动 态 OD 估 计 的 方 法 。 其 基 本 思 路 是 以 交 通 量 和 OD矩 阵的观察值与估计值在某种权下