CN109461307B - 一种预估路段平均车辆流量和od需求的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，包括计算机，计算机输入城市交通网络，通过对出行者择路行为路径的相关参数进行拟合，预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；本发明对每个OD之间的路径集进行了大量的筛选，计算速度较快，准确度较高，应用场景广泛，该方法得到的预估OD需求和Logit模型参数可用于各种交通规划设计的评估。

Description

一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法
技术领域
本发明属于交通管理技术领域，特别是涉及一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法。
背景技术
现有只能单独预估路段流量或者OD需求。OD需求预估方法，有两种方法，一是通过拟合流量分配函数，二是求解OD矩阵预估的后验分布。获得路段流量的方法主要通过直接测量，一是直接通过测量流量的装置，二是通过监控视频实时分析，无法得到设备非覆盖区域的流量数据。通过历史数据构建基于时空关系的预测流量模型，一般用于短时的流量预测，随着时间的增长，流量预测准确度下降的非常快。
1.只能单独对路段流量或者OD需求进行预估。
2.由于交通路网变化带来的交通流量变化很难预估和防患于未然。
因此，有必要发明一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提出一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，通过对出行者择路行为相关的参数进行拟合，也能够预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估。
本发明采用的技术方案是：
包括计算机，所述计算机输入城市交通网络，通过对出行者择路行为路径的相关参数进行拟合，预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；
所述预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，如下步骤：
S10.分析交通网络，通过K最短路径算法和合理路径筛选，得到每个OD之间的路径集；
S20.输入已知各个路段的平均旅行时间、已知路段的流量数据、已知OD对之间的需求数据、已知节点总需求数据、已知实时节点人口数据，求得各个路段平均旅行时间，平均流量；
S30.通过采用基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型，对交通网络参数进行预估，同时也对OD需求和路段流量进行预估；
S40.输出交通网络参数、OD需求和路段流量。
进一步方案为，所述S10步骤中，OD对(r,s)(即以节点r为起点，节点s为终点)之间路径集的过程如下：
S11.利用Dijkstra最短路径算法找到OD对(r,s)之间当前最短路径P0＝(r,v1,...,vn,s)，加入K最短路径集中，设k＝1；
S12.沿着当前最短路径Pk-1，检查各个节点，记检查节点为vl，已检查路径为
Figure GDA0001940038370000021
假设存在以vl为起点，v′l为终点的路段，将
Figure GDA0001940038370000022
路段(vl,v′l)和K最短路径集中以vl为起点的路段从交通路网中删除，然后找到以v′l为起点、原终点s为终点的最短路径
Figure GDA0001940038370000023
将路径
Figure GDA0001940038370000024
加入候选路径集中；
S13.从候选路径集中选出最短的候选路径Pk，加入K最短路径集；
S14.将最短的候选路径设置为当前最短路径，恢复路网，返回S12，直到k＝K，即找到第K条最短路径；
S15.从K最短路径集中，将不满足合理路径原则的路径删除，即沿着合理路径，出行者将离起点越来越远，离终点越来越近，即对路径P＝(v0,v1,...,vN)，满足
Figure GDA0001940038370000031
R(vn)为起点r到节点vn的最短距离，S(vn)为节点vn到终点s的最短距离。
进一步方案为，所述S20步骤中，路段旅行时间数据和节点人口数据要求覆盖全部路段和节点，路段流量数据、OD需求数据和节点总需求数据不要求覆盖全部路段和节点。
进一步方案为，所述S30步骤中，网络参数同步估计模型，得到OD需求和路段流量的过程如下：
S31.通过实时节点人口数据，预估节点总需求；
Figure GDA0001940038370000032
其中，Pi为节点总人口，
Figure GDA0001940038370000033
为节点车辆出行总需求，αi为节点车辆出行总需求占节点总人口的比率；
S32.通过节点总需求，预估OD需求；
Figure GDA0001940038370000034
其中，qrs为OD对(r,s)之间的需求，βrs为OD对(r,s)之间的需求占节点总需求的比率；
S33.通过OD需求数据和路段旅行时间数据，根据Logit模型，将需求分配到各个路径上，得到预估的路段流量，如下公式所示：
Figure GDA0001940038370000035
其中，
Figure GDA0001940038370000036
为OD对(r,s)之间路径k的流量；
Figure GDA0001940038370000037
为OD对(r,s)之间路径k分得的需求比；
qrsOD对(r,s)之间的需求；
Figure GDA0001940038370000041
为OD对(r,s)之间路径k的费用，如果同时考虑旅行时间、路径长度和拥堵收费，那该值的表达式为
Figure GDA0001940038370000042
S34.根据目标函数
Figure GDA0001940038370000043
计算各参数的下降方向：
Figure GDA0001940038370000044
S35.更新参数，
Figure GDA0001940038370000045
Figure GDA0001940038370000046
S36.重复上述步骤S31到S35，直到满足收敛性条件，得到流量分配模型中的各个参数、OD需求和路段流量；
进一步方案为，所述流量分配模型，即Logit模型，考虑各种影响择路行为的因素，为旅行时间、距离和/或拥堵收费。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本方法是交通网络配流模型的实践与应用，能够通过对出行者择路行为相关的参数进行拟合，也能够预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；
1、计算速度较快，本发明通过K最短路径算法和合理路径原则，对城市交通网络进行分析，对每个OD之间的路径集进行了大量的筛选。
2、准确度较高，在有训练样本的路段，平均流量的预估结果误差在10％以内，在无训练样本路段，平均流量的预估误差也可达到16％以内。
3、应用场景广泛，该方法得到的预估OD需求和Logit模型参数可用于各种交通规划设计的评估。
附图说明：
图1为本发明预估路段平均车辆流量和OD需求的方法流程示意图；
图2为本发明基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型流程示意图；
图3本发明的城市主干道路网示意图。
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
参见图1至图3所示，一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，包括计算机，计算机输入城市交通网络，得出城市主干道路网，通过对出行者择路行为路径的相关参数进行拟合，预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；
预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，如下步骤：
S10.分析交通网络，通过K最短路径算法和合理路径筛选，得到每个OD之间的路径集；
S20.输入已知各个路段的平均旅行时间、已知路段的流量数据、已知OD对之间的需求数据、已知节点总需求数据、已知实时节点人口数据，求得各个路段平均旅行时间，平均流量；
S30.通过采用基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型，对交通网络参数进行预估，同时也对OD需求和路段流量进行预估；
S40.输出交通网络参数、OD需求和路段流量。
在本发明实施例中，该预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，包括如下步骤：
步骤S10，如图3所示的城市主干道路网，输入城市交通网络数据。选择合适的K值，分析各个OD之间的所有路径，通过K最短路径算法和合理路径筛选，得到每个OD之间的路径集；
步骤S11，对OD对(r,s)，利用Dijkstra最短路径算法找到当前最短路径P0＝(r,v1,...,vn,s)，加入K最短路径集中，设k＝1；
步骤S12，沿着当前最短路径Pk-1，检查各个节点，记检查节点为vl，已检查路径为
Figure GDA0001940038370000061
假设存在以vl为起点，v′l为终点的路段，将
Figure GDA0001940038370000062
路段(vl,v′l)和K最短路径集中以vl为起点的路段从交通路网中删除，然后找到以v′l为起点、原终点s为终点的最短路径
Figure GDA0001940038370000063
将
Figure GDA0001940038370000064
加入候选路径集中；
步骤S13，从候选路径集中选出最短的候选路径Pk，加入K最短路径集；
步骤S14，将最短的候选路径设置为当前最短路径，恢复路网，即恢复步骤12中删除的路段，返回S12，直到找到第K条最短路径；
步骤S15，从K最短路径集中，将不满足合理路径原则的路径删除，即沿着合理路径，出行者将离起点越来越远，离终点越来越近。
步骤S20，输入各个路段历史旅行时间、已知路段的流量数据、已知OD对之间的需求数据、已知节点总需求数据、已知实时节点人口数据。求得各个路段平均旅行时间，平均流量。
步骤S30，如图2所示的基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型流程图，对网络均衡模型，即Logit模型中的参数进行预估，同时也对OD需求和路段流量进行预估。基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型，包括如下步骤：
步骤S31，通过实时节点人口数据，预估节点总需求。
步骤S32，通过节点总需求，预估OD需求，
步骤S33，通过预估的OD需求和路段旅行时间数据，根据Logit模型，将需求分配到各个路径上，得到预估的路段流量。
步骤S34，更新各参数。重复上述步骤S31到S33，直到满足收敛性条件，得到流量分配模型中的各个参数、OD需求和路段流量。
表1为部分路段流量预估结果，如下：
Figure GDA0001940038370000071
表1
可以看到，在有训练样本的路段(如路段3、4和232)，平均流量的预估结果误差在10％以内，在无训练样本路段(如路段7和233)，平均流量的预估误差也可达到16％以内。本发明的预估准确度较高。
步骤S40，输出交通网络参数、OD需求和路段流量。
本发明是交通网络配流模型的实践与应用，能够通过对出行者择路行为相关的参数进行拟合，也能够预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；
1、计算速度较快，本发明通过K最短路径算法和合理路径原则，对城市交通网络进行分析，对每个OD之间的路径集进行了大量的筛选。
2、准确度较高，在有训练样本的路段，平均流量的预估结果误差在10％以内，在无训练样本路段，平均流量的预估误差也可达到16％以内。
3、应用场景广泛，该方法得到的预估OD需求和Logit模型参数可用于各种交通规划设计的评估。
以上所述仅为本专利优选实施方式，并非限制本专利范围，凡是利用说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接运用在其它相关的技术领域，均属于本专利保护范围。

Claims (4)

1.一种预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，其特征在于：包括计算机，所述计算机输入城市交通网络，通过对出行者择路行为路径的相关参数进行拟合，预先对交通路网变化下的交通流量变化进行预估；
所述预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，如下步骤：
S10.分析交通网络，通过K最短路径算法和合理路径筛选，得到每个OD对之间的路径集；
S20.输入已知各个路段历史旅行时间、已知路段的流量数据、已知OD对之间的需求数据、已知节点总需求数据、已知实时节点人口数据，求得各个路段平均旅行时间，平均流量；
S30.通过采用基于Logit模型的交通网络参数同步预估模型，对交通网络参数进行预估，同时也对OD需求和路段流量进行预估；
S40.输出交通网络参数、OD需求和路段流量。
2.如权利要求1所述的预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，其特征在于：所述S10步骤中，得到OD对(r,s)(即以节点r为起点，节点s为终点)之间路径集的过程如下：
S11.利用Dijkstra最短路径算法找到OD对(r,s)之间当前最短路径P0＝(r,v1...,vn,s)，加入K最短路径集中，设k＝1；
S12.沿着当前最短路径Pk-1，检查各个节点，记检查节点为vl，已检查路径为
Figure FDA0003104794930000011
假设存在以vl为起点，vl为终点的路段，将
Figure FDA0003104794930000012
路段(vl,vl′)和K最短路径集中以vl为起点的路段从交通路网中删除，然后找到以vl′为起点、原终点s为终点的最短路径
Figure FDA0003104794930000021
将路径
Figure FDA0003104794930000022
加入候选路径集中；
S13.从候选路径集中选出最短的候选路径Pk，加入K最短路径集；
S14.将最短的候选路径设置为当前最短路径，恢复路网，返回S12，直到k＝K，即找到第K条最短路径；
S15.从K最短路径集中，将不满足合理路径原则的路径删除，即沿着合理路径，出行者将离起点越来越远，离终点越来越近，即对路径P＝(v0,v1...,vN)，满足
Figure FDA0003104794930000023
R(vn)为起点r到节点vn的最短距离，S(vn)为节点vn到终点s的最短距离。
3.如权利要求1所述的预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，其特征在于：所述S20步骤中，已知各个路段历史旅行时间和已知实时节点人口数据要求覆盖全部路段和节点，已知路段的流量数据、已知OD对之间的需求数据和已知节点总需求数据不要求覆盖全部路段和节点。
4.如权利要求1所述的预估路段平均车辆流量和OD需求的方法，其特征在于：所述Logit模型，考虑各种影响择路行为的因素，为旅行时间、距离和/或拥堵收费。
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