李瑞敏，陳熙怡，張睿博

(1.清華大學(xué)交通研究所，北京100084；2.清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心，北京100084；3.廊坊市交通警察支隊(duì)，河北廊坊065000)

0 引言

實(shí)時(shí)、全樣本機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息對(duì)于交通規(guī)劃、交通管理等至關(guān)重要，但是其獲得卻一直非常困難。近幾年，隨著手機(jī)等數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，可以嘗試從手機(jī)數(shù)據(jù)、浮動(dòng)車(chē)數(shù)據(jù)中推估機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息，但是利用此類數(shù)據(jù)受到抽樣比例、折算比例等影響，只能獲得一部分機(jī)動(dòng)車(chē)的OD，而難以獲得全樣本機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息，對(duì)于研究道路交通擁堵、實(shí)時(shí)交通管理貢獻(xiàn)有限。

自1980年文獻(xiàn)[1]使用路段交通量進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD矩陣反推(簡(jiǎn)稱OD反推或OD估計(jì))以來(lái)，OD估計(jì)得到較大發(fā)展。但是受現(xiàn)有的交通流檢測(cè)手段限制，眾多的動(dòng)態(tài)OD估計(jì)研究往往利用路段交通量檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，且估計(jì)范圍大多數(shù)針對(duì)單個(gè)道路交叉口、單條高速公路路段或者小型路網(wǎng)。

隨著交通量采集技術(shù)的不斷發(fā)展，OD估計(jì)中使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)從單一檢測(cè)器獲取的路段流量信息逐漸擴(kuò)充到多源數(shù)據(jù)[2-3]，例如交叉口的轉(zhuǎn)向流量[4-6]、實(shí)測(cè)旅行時(shí)間[7-9]、部分已知OD信息[10-11]等。研究范圍從僅有一條路徑的情況[7,11-12]、假設(shè)的簡(jiǎn)單路網(wǎng)[13-14]逐步拓展到真實(shí)的道路網(wǎng)絡(luò)[15]，研究案例逐步接近現(xiàn)實(shí)情況，但研究實(shí)例仍存在過(guò)于理想化的情況。

在OD估計(jì)中，如果檢測(cè)器能夠?qū)⒌缆方徊婵诮煌鞯霓D(zhuǎn)向進(jìn)行區(qū)分，則同樣數(shù)量的檢測(cè)斷面可以獲得比路段斷面流量更多的已知量。例如文獻(xiàn)[16]實(shí)測(cè)三個(gè)連續(xù)交叉口一天的數(shù)據(jù)，建立了基于轉(zhuǎn)向流量比和旅行時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)OD估計(jì)的方法。結(jié)果顯示，考慮轉(zhuǎn)向流量比的所有情況的準(zhǔn)確性得到提高，但是考慮實(shí)測(cè)旅行時(shí)間在一些情況下效果反而下降。然而其所用實(shí)例路網(wǎng)較小，不存在路徑選擇的問(wèn)題。其他一些研究[4,17]亦表明使用交叉口轉(zhuǎn)向流量進(jìn)行OD估計(jì)能夠提高估計(jì)的精度。例如文獻(xiàn)[4]使用交叉口轉(zhuǎn)向流量(左、直、右)進(jìn)行OD估計(jì)，其估計(jì)結(jié)果更優(yōu)。但實(shí)例中的數(shù)據(jù)較少，理想的研究應(yīng)該能夠獲得大量的轉(zhuǎn)向流量和路段流量。文獻(xiàn)[17]使用交叉口進(jìn)口道各轉(zhuǎn)向流量進(jìn)行OD估計(jì)能夠提高估計(jì)的精度，但是其使用仿真軟件計(jì)算分配矩陣，與現(xiàn)實(shí)情況存在一定的差距。

近年來(lái)日漸發(fā)展的自動(dòng)車(chē)輛識(shí)別(Automatic Vehicle Identification,AVI)檢測(cè)數(shù)據(jù)為機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)提供了新的數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)或GPS數(shù)據(jù)，可以獲取所覆蓋路段的轉(zhuǎn)向流量、旅行時(shí)間[18]及路網(wǎng)中實(shí)測(cè)的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息等。例如文獻(xiàn)[19]提出使用AVI數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本OD的估計(jì)，通過(guò)AVI數(shù)據(jù)得到研究樣本的路徑選擇比例和OD矩陣。該文假設(shè)所有出行者具有相同的出行特征，將樣本數(shù)據(jù)乘以擴(kuò)樣系數(shù)后得到全樣本估計(jì)。通過(guò)對(duì)比使用和不使用AVI進(jìn)行OD估計(jì)的最終結(jié)果準(zhǔn)確性發(fā)現(xiàn)，使用AVI數(shù)據(jù)進(jìn)行全樣本估計(jì)能夠提高準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[20]對(duì)AVI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究獲得轉(zhuǎn)彎比例，同時(shí)結(jié)合路段流量和歷史OD，使用非線性最小二乘模型進(jìn)行OD估計(jì)。該文通過(guò)仿真對(duì)不同的市場(chǎng)滲透率、檢測(cè)率和AVI檢測(cè)器覆蓋率進(jìn)行研究，結(jié)果表明隨著市場(chǎng)滲透率、檢測(cè)率和AVI檢測(cè)器覆蓋率的增加，RMSE在減小。但由于無(wú)法獲得真實(shí)的AVI數(shù)據(jù)，文中使用反推的OD作為真實(shí)OD進(jìn)行仿真。在應(yīng)用部分實(shí)測(cè)機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息方面，文獻(xiàn)[10]將AVI的車(chē)輛軌跡信息和路段流量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用貼現(xiàn)約束最小二乘模型、貝葉斯估計(jì)和卡爾曼濾波模型對(duì)路徑選擇比例進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)的準(zhǔn)確性比僅使用路段流量要高。文中假設(shè)路徑選擇可以忽略，這與現(xiàn)實(shí)中的情況不相符。

本文使用中國(guó)城市中快速發(fā)展的在信號(hào)控制交叉口安裝的車(chē)牌識(shí)別檢測(cè)器得到的車(chē)輛通過(guò)信息(包括車(chē)牌、時(shí)刻、道路交叉口、車(chē)道等數(shù)據(jù))，將經(jīng)過(guò)處理后得到的轉(zhuǎn)向流量和部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立進(jìn)行全路網(wǎng)機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)的廣義最小二乘模型，結(jié)合實(shí)例應(yīng)用S-Paramics進(jìn)行仿真并對(duì)模型的效果進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

1 OD估計(jì)模型

OD估計(jì)中的研究方法包括廣義最小二乘法(Generalized Least Squares,GLS)[11,15]、卡爾曼濾波模型(Kalman Filter,KF)[21-22]及其他一些模型(如決策模型[23])。本文選擇廣義最小二乘法作為基本方法建立OD估計(jì)的模型。

廣義最小二乘模型用于OD估計(jì)最早出現(xiàn)在1984年[13]，根據(jù)最小二乘模型改進(jìn)得到。通過(guò)最小化檢測(cè)路段交通量和分配路段交通量的偏差以及歷史OD矩陣和估計(jì)OD矩陣的偏差進(jìn)行動(dòng)態(tài)OD估計(jì)[11,14,23]。使用廣義最小二乘模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)OD估計(jì)，其重點(diǎn)在于目標(biāo)函數(shù)的確定以及分配矩陣的計(jì)算。

1.1 目標(biāo)函數(shù)的確定

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能夠?qū)γ總€(gè)車(chē)道的車(chē)輛分別檢測(cè)，因此在安裝有車(chē)牌識(shí)別檢測(cè)器的交叉口，可以得到每個(gè)進(jìn)口道的各轉(zhuǎn)向流量，故本文在進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)的研究中除使用傳統(tǒng)的路段流量作為輸入外，為對(duì)比起見(jiàn)，還將使用車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)提供的各道路交叉口轉(zhuǎn)向流量作為輸入進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)。根據(jù)廣義最小二乘模型和本文進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)的特點(diǎn)，參考文獻(xiàn)[24]提出的目標(biāo)函數(shù)，將其中路段流量的偏差變成轉(zhuǎn)向流量的偏差，即目標(biāo)函數(shù)為最小化轉(zhuǎn)向流量檢測(cè)值和估計(jì)值偏差的平方和以及歷史OD值和OD估計(jì)值偏差的平方和，即

式中：Y為轉(zhuǎn)向流量檢測(cè)值，由檢測(cè)器直接檢測(cè)得到；?為轉(zhuǎn)向流量估計(jì)值，由OD估計(jì)過(guò)程中分配得到；X為歷史OD值，根據(jù)檢測(cè)到的部分OD矩陣推估得到，見(jiàn)下文分析；?為OD估計(jì)值，由OD估計(jì)得到。

由檢測(cè)到的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD矩陣估計(jì)歷史OD矩陣的主要流程如下。記交通小區(qū)i到j(luò)檢測(cè)到的有準(zhǔn)確ID(車(chē)牌)信息車(chē)輛的出行次數(shù)為實(shí)際總出行次數(shù)為小區(qū)i有ID信息車(chē)輛的檢測(cè)發(fā)生交通量為小區(qū)j有ID信息車(chē)輛的檢測(cè)吸引交通量為那么，有ID信息車(chē)輛的檢測(cè)發(fā)生交通量和檢測(cè)吸引交通量[19]分別為

式中：nOD為交通小區(qū)個(gè)數(shù)。

由于存在車(chē)輛漏檢和錯(cuò)檢等情況，檢測(cè)設(shè)備無(wú)法檢測(cè)到全部車(chē)輛的完整軌跡信息，因此樣本數(shù)據(jù)的出行次數(shù)和實(shí)際總出行次數(shù)Tij之間的關(guān)系可以用滲透率(market penetration rates)[19]來(lái)描述，即

式中：Sij為滲透率。

全樣本OD估計(jì)算法需要確定擴(kuò)樣系數(shù)，通過(guò)將部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息進(jìn)行擴(kuò)樣，得到全樣本OD。已有的全樣本OD估計(jì)研究大多數(shù)采用兩種不同的方法計(jì)算擴(kuò)樣系數(shù)[19]：1)單一的全樣本OD估計(jì)系數(shù)，部分OD矩陣數(shù)據(jù)乘以單一擴(kuò)樣系數(shù)后得到全樣本OD；2)多樣的全樣本OD估計(jì)系數(shù)，不同交通小區(qū)的部分OD數(shù)據(jù)按照各自的屬性特點(diǎn)乘以不同的擴(kuò)樣系數(shù)得到全樣本OD。第一種方法考慮的因素簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，但是存在計(jì)算結(jié)果誤差較大的問(wèn)題；而第二種擴(kuò)樣系數(shù)的計(jì)算過(guò)程復(fù)雜、耗時(shí)較長(zhǎng)，但是由于考慮的因素較為全面，能夠更好地獲得全樣本OD的估計(jì)。本文根據(jù)使用案例檢測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將使用多樣的全樣本OD估計(jì)系數(shù)的計(jì)算方法得到擴(kuò)樣系數(shù)。

1.2 分配矩陣的確定

在機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)中，分配矩陣的計(jì)算是其中的重要基礎(chǔ)。車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)不僅能夠提供經(jīng)過(guò)交叉口檢測(cè)器的車(chē)輛的車(chē)牌、時(shí)間、所在交叉口編號(hào)和車(chē)道編號(hào)，而且經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理篩選后能夠得到同一輛車(chē)的行駛軌跡數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)顯示了該車(chē)經(jīng)過(guò)的交叉口以及在交叉口的轉(zhuǎn)彎方向，根據(jù)這些信息能夠得到車(chē)輛的OD信息。

由于目前安裝的車(chē)牌識(shí)別檢測(cè)器覆蓋率有限，且車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確性達(dá)不到100%，故在實(shí)際中只能獲得一部分機(jī)動(dòng)車(chē)真實(shí)的OD信息。已有研究表明，一部分真實(shí)的機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息對(duì)于進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)是一種非常有益的補(bǔ)充。

在本研究中，對(duì)一部分真實(shí)機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息的使用主要體現(xiàn)在利用真實(shí)的機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息進(jìn)行分配矩陣的計(jì)算，本文假設(shè)檢測(cè)到真實(shí)OD信息的車(chē)輛在總體車(chē)輛中分布均勻，則檢測(cè)到真實(shí)OD信息的車(chē)輛的路徑選擇比例代表了全部車(chē)輛的路徑選擇比例，從而可以得到基于部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息的分配矩陣。

具體計(jì)算思路如下：通過(guò)獲得部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD對(duì)之間的OD流量，以及根據(jù)車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)獲得對(duì)應(yīng)的OD流量所經(jīng)過(guò)的路徑，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行基于部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息的分配矩陣計(jì)算。

根據(jù)公式(5)計(jì)算得到基于轉(zhuǎn)向流量和已知部分真實(shí)機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息的分配矩陣中所有元素，即

與基于路段流量的分配矩陣相比，該分配矩陣中各個(gè)元素的上角標(biāo)含義發(fā)生了變化，表示為轉(zhuǎn)向流量的編號(hào)。

約束條件為

通過(guò)本文建立的模型，整合轉(zhuǎn)向流量及部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息，可以對(duì)整個(gè)路網(wǎng)的全部機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息進(jìn)行估計(jì)。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于檢測(cè)器的缺失(即沒(méi)有在所有交叉口全部布設(shè)檢測(cè)器)、檢測(cè)準(zhǔn)確率等問(wèn)題，造成利用原始的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)OD計(jì)算中存在道路交叉口缺失、部分路徑缺失的問(wèn)題，需要應(yīng)用相應(yīng)的方法進(jìn)行彌補(bǔ)，在此不再詳述。

2 實(shí)際案例研究

2.1 案例研究方法

目前所有的交通流采集技術(shù)都無(wú)法獲得絕對(duì)完整準(zhǔn)確的城市中全部機(jī)動(dòng)車(chē)出行的真實(shí)OD，本文基于所能夠獲得的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的類型和特點(diǎn)，對(duì)比分析了三種情形：1)基于轉(zhuǎn)向流量(395個(gè))的OD估計(jì)；2)基于檢測(cè)的全部路段流量(199個(gè))的OD估計(jì)；3)基于各轉(zhuǎn)向全部檢測(cè)的路段流量(77個(gè))的OD估計(jì)。三種情形的分配矩陣都使用基于部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息所得到的分配矩陣。

步驟1：使用實(shí)測(cè)的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息進(jìn)行路網(wǎng)全樣機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)，將全樣機(jī)動(dòng)車(chē)OD估計(jì)的結(jié)果作為本文OD估計(jì)的歷史OD矩陣X。

步驟2：使用實(shí)測(cè)的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息計(jì)算分配矩陣B。

步驟3.1：將實(shí)測(cè)的395個(gè)轉(zhuǎn)向流量作為模型輸入，使用廣義最小二乘模型進(jìn)行OD估計(jì)，得到基于轉(zhuǎn)向流量的OD估計(jì)結(jié)果。

步驟3.2：將實(shí)測(cè)的199個(gè)路段流量作為輸入，使用廣義最小二乘模型進(jìn)行OD估計(jì)，得到基于路段流量的OD估計(jì)結(jié)果。

步驟3.3：篩選出包含全部轉(zhuǎn)向流量(即左、直、右轉(zhuǎn)向流量)的77個(gè)路段，得到其路段流量。使用廣義最小二乘模型進(jìn)行OD估計(jì)，得到基于77個(gè)路段流量的OD估計(jì)結(jié)果。

步驟4：根據(jù)實(shí)際情況在S-Paramics仿真平臺(tái)建立路網(wǎng)模型，將步驟3得到的三個(gè)不同OD估計(jì)結(jié)果輸入到仿真平臺(tái)中，得到不同輸入下的仿真路段流量。

步驟5：計(jì)算包含各轉(zhuǎn)向(即左、直、右轉(zhuǎn)向流量)全部檢測(cè)的路段流量(77個(gè))的MAPE和RMSE。

MAPE和RMSE計(jì)算公式分別為

式中：xi為真實(shí)檢測(cè)到的路段流量值；為基于仿真平臺(tái)估計(jì)得到的路段流量值；n為個(gè)數(shù)。

為了驗(yàn)證使用部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息得到的分配矩陣在改善OD估計(jì)中的效果，本文將其與未使用部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息得到的分配矩陣的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

2.2 應(yīng)用案例

本文將對(duì)廊坊市主城區(qū)某日全天的車(chē)牌識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和研究。根據(jù)路網(wǎng)的檢測(cè)器安裝情況，本文對(duì)路網(wǎng)中安裝檢測(cè)器的67個(gè)交叉口進(jìn)行編號(hào)，將每個(gè)交叉口中有檢測(cè)器的進(jìn)口道作為小區(qū)，共劃分了227個(gè)路段小區(qū)，25 233個(gè)OD對(duì)。使用S-Paramics仿真平臺(tái)按照實(shí)際路網(wǎng)(車(chē)道數(shù)和交叉口車(chē)道劃分等)建立路網(wǎng)模型，將全樣本OD的分布矩陣作為OD需求輸入到軟件中，使用原始數(shù)據(jù)整理出每個(gè)小時(shí)的出行量占總量的比例，輸入到S-Paramics中，讓車(chē)輛按照現(xiàn)實(shí)情況的比例輸出到路網(wǎng)上。仿真后可得到路段流量的仿真數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的整理，路網(wǎng)中總共有953個(gè)轉(zhuǎn)向流量，其中能檢測(cè)到的為395個(gè)；路網(wǎng)中總共有390個(gè)路段流量，其中199個(gè)路段上安裝有檢測(cè)器，在安裝有檢測(cè)器的199個(gè)路段中，77個(gè)路段包含全部轉(zhuǎn)向流量，即左、直、右三個(gè)轉(zhuǎn)向，101個(gè)路段包含兩個(gè)轉(zhuǎn)向流量(往往是只有左轉(zhuǎn)和直行流量)，21個(gè)路段只包含一個(gè)轉(zhuǎn)向流量。

同時(shí)為對(duì)比路段檢測(cè)率的影響，本文對(duì)大小兩個(gè)路網(wǎng)進(jìn)行對(duì)比分析，大路網(wǎng)如圖1所示，小路網(wǎng)則為圖1右上角虛線框所覆蓋范圍，包括6個(gè)交叉口。圖1中三角形為四個(gè)進(jìn)口道均能檢測(cè)到左、直、右轉(zhuǎn)向流量的交叉口，圓形為檢測(cè)轉(zhuǎn)向流量不全的交叉口。

2.3 結(jié)果分析

由于不是每個(gè)路段都能夠檢測(cè)到左、直、右三個(gè)轉(zhuǎn)向流量，所以在驗(yàn)證時(shí)，選擇包含三個(gè)轉(zhuǎn)向流量的路段進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算這些轉(zhuǎn)向流量的實(shí)測(cè)值與估計(jì)值之間的MAPE和RMSE。經(jīng)過(guò)篩選，共有77個(gè)路段包含三個(gè)轉(zhuǎn)向流量。三種不同情形的結(jié)果如表1所示，可以得到以下結(jié)論：

1）使用上述三種方法所得到的OD估計(jì)的精度，以MAPE來(lái)衡量，都處于合理范圍內(nèi)[25]。

2）使用轉(zhuǎn)向流量估計(jì)OD的評(píng)價(jià)指標(biāo)略優(yōu)于利用路段流量估計(jì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，但是兩者非常接近。

3）在已知量和未知量的數(shù)量方面，檢測(cè)到的轉(zhuǎn)向流量為395個(gè)、路段流量為199個(gè)、OD對(duì)數(shù)量為25 233個(gè)，已知量(轉(zhuǎn)向流量和路段流量)與未知量(OD對(duì))的數(shù)目比值分別為0.015 7和0.007 9。已知量的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于未知量，使得不同輸入下估計(jì)結(jié)果相差不大。

4）在三種情況下，通過(guò)使用由檢測(cè)到的部分已知的機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息得到的分配矩陣進(jìn)行OD估計(jì)，MAPE和RMSE顯示其效果有相應(yīng)的提升。

為提高未知量與已知量的比值，研究不同檢測(cè)流量數(shù)據(jù)量對(duì)OD估計(jì)結(jié)果的影響，使用圖1虛線框所覆蓋的范圍。該小型路網(wǎng)包含6個(gè)交叉口，其中4個(gè)交叉口設(shè)置有檢測(cè)器，共有260個(gè)OD對(duì)。此小路網(wǎng)中共有48個(gè)轉(zhuǎn)向流量，其中能檢測(cè)到36個(gè)轉(zhuǎn)向流量；路段流量21個(gè)，其中16個(gè)路段可以檢測(cè)到全部或部分流量；10個(gè)路段包含三個(gè)方向的轉(zhuǎn)向流量。即三種輸入數(shù)據(jù)的情況下，已知量和未知量的比例為13.8%，6.2%，3.8%。

對(duì)比表1和表2可知，已知量與未知量數(shù)量比值增加后，估計(jì)的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性得到提升。在小路網(wǎng)的案例中，OD估計(jì)能夠得到明顯較優(yōu)的結(jié)果。同樣可以看到，利用已知的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息得到的分配矩陣的應(yīng)用也可以在很大程度上提高估計(jì)的精度。

3 結(jié)語(yǔ)

本文利用轉(zhuǎn)向流量和部分OD信息，使用廣義最小二乘模型進(jìn)行OD估計(jì)，同時(shí)利用路段流量和部分OD信息估計(jì)得到的OD進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果顯示，使用轉(zhuǎn)向流量和部分OD信息進(jìn)行OD估計(jì)的準(zhǔn)確性得到提高。本文建立的方法適用于所有規(guī)模的城市路網(wǎng)，但是對(duì)于大型路網(wǎng)而言，在檢測(cè)器密度不足的情況下，由于已知量的數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于未知量的數(shù)目，所以不同輸入所得結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)相差不大，即大型路網(wǎng)當(dāng)已知量的數(shù)目較少時(shí)，OD估計(jì)的精度不高。但是通過(guò)大小路網(wǎng)的對(duì)比來(lái)看，相對(duì)于所需估計(jì)的OD對(duì)數(shù)量，增加已知量的比例能夠提高OD估計(jì)的精度。

由原始的檢測(cè)數(shù)據(jù)推估真實(shí)的部分機(jī)動(dòng)車(chē)OD矩陣受到檢測(cè)精度等方面的限制，其準(zhǔn)確性有所欠缺，但是對(duì)車(chē)輛行駛軌跡的檢測(cè)為獲取機(jī)動(dòng)車(chē)OD信息提供了一種新的途徑。當(dāng)前各個(gè)城市正在大規(guī)模建設(shè)相應(yīng)的檢測(cè)系統(tǒng)，利用本文的方法，基于海量的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行OD估計(jì)，可以為傳統(tǒng)的交通規(guī)劃需求分析提供重要的補(bǔ)充，亦是交通大數(shù)據(jù)在交通規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用情景之一。

圖1 實(shí)際路網(wǎng)示意Fig.1 Roadway network

表1 大路網(wǎng)三種情況的MAPE和RMSE對(duì)比Tab.1 Comparison on MAPE and RMSE of 3 scenarios in a large roadway network

表2 小路網(wǎng)三種情況的MAPE和RMSE對(duì)比Tab.2 Comparison on MAPE and RMSE of 3 scenarios in a small roadway network

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