第1节无实测OD交通量时的反推方法 ■重力模型是预测OD交通量比较好的方法之 必要条件:预测出各区的发生与吸引交通量。 ■可以利用的数据仅有路段的实测交通量 ■如何利用路段的实测交通量求出重力模型的参数 1)最大似然估计法(假设路网上的路段交通量相 互独立)。 2)最大似然估计法二(假设路网上的路段交通量相 互关联)
◼重力模型是预测 OD 交通量比较好的方法之一 必要条件：预测出各区的发生与吸引交通量。 ◼可以利用的数据仅有路段的实测交通量 ◼如何利用路段的实测交通量求出重力模型的参数 第 1 节 无实测 OD 交通量时的反推方法 1) 最大似然估计法一(假设路网上的路段交通量相 互独立)。 2) 最大似然估计法二(假设路网上的路段交通量相 互关联)
1)最大似然模型-(路段交通量相互独立) 前提条件: a对象区域的土地利用形式(居住人口、就业人口 等) b.路段实测交通量和路网数据(路段长度、通行 能力、初始行驶时间和路阻函数)为已知
1）最大似然模型一(路段交通量相互独立) 前提条件： a.对象区域的土地利用形式(居住人口、就业人口 等) b .路段实测交通量和路网数据(路段长度、通行 能力、初始行驶时间和路阻函数)为已知
O.·D. 其中,:区和J区之间的交通量。 O:i区的发生指数(居住人口等)。 D:j区的吸引指数(居住人口等)。 Cn:i区和J区之间的行驶时间 :出行发生系数 7:出行长度指数
i j i j i j t = O D / c （11.1） 其中， i j t ：i 区和 j 区之间的交通量。 Oi ：i 区的发生指数（居住人口等）。 Dj ： j 区的吸引指数（居住人口等）。 ij c ：i 区和 j 区之间的行驶时间。 ：出行发生系数。 ：出行长度指数
【计算步骤】 Step0计算初始行驶时间e,求出各区之间的最短径 路,令迭代次数k=0。 Step I用全有全无法分配OD交通量,求出初始可能 解 Step2更新路段函数 k B t a
【计算步骤】 Step 0 计算初始行驶时间 0 a c ，求出各区之间的最短径 路，令迭代次数k = 0 。 Step 1 用全有全无法分配 OD 交通量，求出初始可能 解 0 a x 。 Step 2 更新路段函数。 = • + + a k a a k a C x c c 1 1 0