【技术实现步骤摘要】
一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法
本专利技术涉及交通运行评估领域,尤其是涉及一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法。
技术介绍
OD流量是表征路网交通需求的重要指标,路径流量指的是任一OD对之间的交通流分布于所有实际行驶路径的流量,相比于OD流量进一步考虑了出行者在路网中的路径选择,能够对OD对交通流在路网中的空间流动和集聚进行更精细化的定位。获取准确的路径流量矩阵是精细化交通管控的关键环节,对路网关键要素(比如路段、通道、路径等)的识别具有重要作用。在交通规划层面,OD流量和路径流量通常是通过传统的“四步骤”法得到交通生成与交通吸引量,并由路径分配得到选择特定路径的交通量,直接利用检测据估计路径流量的研究较少。而对于OD流量估计的研究,现有OD流量估计模型的输入多为固定检测器的断面流量,且需要通过历史数据或者调查数据获取先验的OD矩阵。基于交通分配理论得到的OD对流量与路径流量的关系实际上是依托于用户均衡和完美信息博弈实现的,与实际运行中的分配关系是否契合无法知晓。随着移动定位(GPS)、车辆通信等新型检测技术的发展,OD流量估计的数据输入拥有了更多选择。为了解决OD估计问题的不定性,现有模型对轨迹等新型数据的利用常常仅限于样本流量或者行程时间信息对传统模型参数进行标定或者对约束条件进行加强,轨迹数据所包含的交通流动态信息并没有得到充分的挖掘利用。因此,需要建立一种对于新一代网联大数据环境下的交通精准管控具有重要的理论和现实意义的信控路网路径流量估计方法。专利技 ...
【技术保护点】
1.一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:/n1)根据路网中的抽样车辆轨迹数据获取流向流量的先验矩阵
【技术特征摘要】
1.一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)根据路网中的抽样车辆轨迹数据获取流向流量的先验矩阵
2)根据路网中抽样的路径流量得到各路径的流量先验估计值,并构建路径流量的先验矩阵
3)构建以路径流量和流向流量的误差最小化为目标的广义最小二乘模型,通过梯度搜索算法求解模型得到最优的路径流量估计值。
2.根据权利要求1所述的一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,所述的步骤1)具体包括以下步骤:
11)计算得到各交叉口各进口道的左转和直行的抽样率估计值;
12)计算各交叉口各进口道的右转流向的抽样率估计值;
13)计算各交叉口各进口道右转流向的先验流量估计值;
14)将各交叉口各进口道各流向的先验流量估计值组成先验的路段流向流量矩阵。
3.根据权利要求2所述的一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,所述的步骤11)具体为:
根据路网中的抽样车辆轨迹数以及各交叉口各进口道左转和直行流向的先验流量估计值计算得到交叉口i进口道j的左转和直行的抽样率估计值,则有:
其中,i为交叉口编号,j为进口道编号,为交叉口i进口道j的左转流向的抽样轨迹数,为交叉口i进口道j的直行流向的抽样轨迹数,分别为交叉口i进口道j的左转和直行流向的先验流量估计值,分别为交叉口i进口道j的左转和直行的抽样率估计值。
4.根据权利要求3所述的一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,所述的步骤12)中,以同一进口道受控流向的抽样率估计值的平均值作为右转流向的抽样率估计值,则有:
其中,为交叉口i进口道j的右转流向的抽样率估计值。
5.根据权利要求4所述的一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,所述的步骤13)中,计算各交叉口各进口道右转流向的先验流量估计值,则有:
其中,为交叉口i进口道j的右转流向的抽样轨迹数,为交叉口i进口道j的右转流向的先验流量估计值。
6.根据权利要求5所述的一种基于抽样车辆轨迹数据的信控路网路径流量估计方法,其特征在于,所述的步骤2)中,根据步骤1)中得到的各交叉口各进道口各流向...
【专利技术属性】
技术研发人员:唐克双,姚佳蓉,曹喻旻,
申请(专利权)人:同济大学,
类型:发明
国别省市:上海;31
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