楊小麗
摘 要 動態OD是智能交通管理與控制的重要輸入數據。伴隨著RFID技術的發展,獲取車輛信息數據的方式更加簡便,獲取的數據也更加精準。本文針對極大熵模型,給出了基于RFID數據的動態OD矩陣獲取方法。最后以實際路網驗證了模型的可靠性。
關鍵詞 動態OD矩陣;RFID;動態OD分配矩陣;極大熵模型
中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)202-0132-02
車輛OD矩陣,即描述車輛出行起點和終點在時間和空間上的分布,是交通規劃、交通管理和系統仿真必不可少的數據,同時也是許多城市道路的在線交通控制、動態交通分配以及實時路徑誘導等智能交通系統的重要輸入信息。
1 極大熵OD估計模型
極大熵模型Willumsen于1978年首次將用在OD反推問題中。該模型的把每個OD量i T的出行看作一次隨機時事件,每種可能出現的OD分布都有一個對應的出現概率。而真實的OD分布狀態就是出現概率最大的一個。根據路段流量守恒,有下m個線性方程組:

3 實例分析
本文選取重慶市路網分析,該路網包含余松路、龍山路、旗龍路、龍山二路、新南路、杜松路、龍山大道、松石支路、松石北路等12部分路段。共有210個OD對,17個交叉口。在各條道路上總共安裝了15個RFID采集點(各個采集點采集的是雙向的車流量信息)。研究時段為2016年4月16日早上8:00至10:00,研究時間步長為30min。

整體而言,路網動態OD估計的LSE不超過15%,LEP小于6,這說明在本文的研究理論的路網情況下,以30min作為步長的估接近真實路網OD值,驗證了模型的有效性。
4 結論
本文利用采集的RFID數據作為先驗OD矩陣和動態OD估計的初始數據,利用極大熵模型進行推算,驗證了模型的可靠性。同時利用RFID數據獲取了動態交通分配矩陣。同時,利用重慶市主城區路網進行了模型的實例驗證,并對結果進行了誤差分析,驗證了模型的可靠性。
參考文獻
[1]刁陽.城市路網動態OD矩陣估計仿真方法研究[D].上海:上海交通大學,2011.
[2]馬廣英.OD矩陣反推策略及其在交通仿真系統中的應用[D].杭州:浙江大學,2006.
[3]趙曉曉,杜威,周旭,等.基于RFID的城市路網OD矩陣獲取方法及時空特性分析[J].交通信息與安全,2016(1):30-36.