基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OD分布矩陣反推方法

MUSSONE Lorenzo,MATTEUCCI Matteo

(米蘭理工大學(xué)a.建筑環(huán)境科學(xué)與技術(shù)系;b.米蘭理工大學(xué)電子信息系,米蘭20133,意大利)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的OD分布矩陣反推方法

MUSSONE Lorenzo*a,MATTEUCCI Matteob

(米蘭理工大學(xué)a.建筑環(huán)境科學(xué)與技術(shù)系;b.米蘭理工大學(xué)電子信息系,米蘭20133,意大利)

以道路網(wǎng)絡(luò)的路段流量為基礎(chǔ)進行OD分布矩陣估計.與以往文獻不同的是本文應(yīng)用了多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法.由于路段流量與相關(guān)的OD矩陣分布之間存在連續(xù)性關(guān)系,這為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的逼近特性提供了可行性.本文的方法適用于OD分布矩陣的實時校正.在已知OD分布矩陣的前提下,對兩種情境——試驗網(wǎng)絡(luò)和實際Naples農(nóng)村道路網(wǎng)進行仿真分析.主成分分析法的應(yīng)用減少了變量個數(shù)并有利于改進輸入數(shù)據(jù).估計誤差相對較低,與分析方法相反的是處理的時間幾乎是實時的,因此這種方法可用于動態(tài)交通管理.本文的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在誤差和計算時間方面優(yōu)于傳統(tǒng)商業(yè)軟件得到的OD估計結(jié)果.

城市交通;OD分布矩陣估計;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);主成分分析法;路段流量;方差穩(wěn)定性

1 引 言

20世紀(jì)80年代中期以來,為了解決從空間預(yù)測和時間序列預(yù)測兩類研究領(lǐng)域中產(chǎn)生的道路流量問題,城市網(wǎng)絡(luò)分析取得了較為顯著的進展.

空間預(yù)測通常利用全部或部分OD分布矩陣來預(yù)測道路流量,其中,OD分布矩陣反映了起點和終點(也稱為矩心)之間的交通需求.盡管許多OD之間缺乏聯(lián)系,而且OD分布矩陣通常是稀疏的,但空間預(yù)測的維度與矩心的數(shù)量相關(guān).多數(shù)動態(tài)……