面向省域的多模式链式交通分配方法

    公开(公告)号:CN114842641B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202210242684.0

    申请日:2022-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种面向省域的多模式链式交通分配方法,采用一种新型的组合路网解决不同交通方式间相互组合以及换乘的问题。方法包括:获取出行OD的历史数据;构建多模式组合路网;构建初始路径集;设定路径费用函数;构建随机用户平衡分配模型,并加载到多模式组合路网上;对模型进行求解;进行参数估计和参数标定;根据参数标定结果进行精度检验,若精度符合预设要求,则迭代结束,输出分配结果和参数,否则返回第六步。本发明在具有手机信令数据与路网GIS信息的前提下,可以有效对省域大规模路网中多模式交通流量进行分配,并且通过标定算法减小分配结果与实际流量之间的差距,保障精度,从而对于省域范围内多模式交通规划做出指导。(56)对比文件孙会君著《.现代物流与交通运输系统》.2003,第175-177页.高松;陆锋.K则最短路径算法效率与精度评估.中国图象图形学报.2009,(08),全文.陈月明.混合交通平衡分配方法的研究.交通信息与安全.2010,(01),全文.张池军;杨永健;赵洪波.基于路径依赖的最短路径算法的改进与实现.计算机工程与应用.2006,(25),全文.张盈盈.利用AHP法引入服务水平的综合交通阻抗函数模型.公路交通科技.2007,(03),全文.

    一种基于手机信令的综合交通分配方法

    公开(公告)号:CN116523162A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310541102.3

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令的综合交通分配方法,利用手机信令数据解决综合交通随机用户均衡模型的参数估计和参数标定问题,具体包括:手机信令预处理;提取出行OD和出行链数据;构建综合一体交通网络和出行费用函数;生成出行路径选择集;基于广义选择构建离散选择模型;使用最大似然估计法估计参数;构建随机用户均衡模型并使用MSWA算法进行求解;构建并训练支持向量回归模型,若精度不符合要求,则调整参数重新训练;结合训练好的模型和STA_GA算法求解最优参数。本发明可以发挥手机信令数据的优势,提高综合交通随机用户均衡模型交通分配的精度,通过机器学习提高模型参数标定的效率,更好的为区域交通规划与管理提供科学依据。

    面向省域的多模式链式交通分配方法

    公开(公告)号:CN114842641A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210242684.0

    申请日:2022-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种面向省域的多模式链式交通分配方法,采用一种新型的组合路网解决不同交通方式间相互组合以及换乘的问题。方法包括:获取出行OD的历史数据;构建多模式组合路网;构建初始路径集;设定路径费用函数;构建随机用户平衡分配模型,并加载到多模式组合路网上;对模型进行求解;进行参数估计和参数标定;根据参数标定结果进行精度检验,若精度符合预设要求,则迭代结束,输出分配结果和参数,否则返回第六步。本发明在具有手机信令数据与路网GIS信息的前提下,可以有效对省域大规模路网中多模式交通流量进行分配,并且通过标定算法减小分配结果与实际流量之间的差距,保障精度,从而对于省域范围内多模式交通规划做出指导。

    一种基于手机信令的综合交通分配方法

    公开(公告)号:CN116523162B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202310541102.3

    申请日:2023-05-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于手机信令的综合交通分配方法,利用手机信令数据解决综合交通随机用户均衡模型的参数估计和参数标定问题,具体包括:手机信令预处理;提取出行OD和出行链数据;构建综合一体交通网络和出行费用函数;生成出行路径选择集;基于广义选择构建离散选择模型;使用最大似然估计法估计参数;构建随机用户均衡模型并使用MSWA算法进行求解;构建并训练支持向量回归模型,若精度不符合要求,则调整参数重新训练;结合训练好的模型和STA_GA算法求解最优参数。本发明可以发挥手机信令数据的优势,提高综合交通随机用户均衡模型交通分配的精度,通过机器学习提高模型参数标定的效率,更好的为区域交通规划与管理提供科学依据。

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