[发明专利]一种公路OD数据重构方法

权利要求书

1.一种公路OD数据重构方法，具体步骤如下，其特征在于：

1)OD重构的基础数据需求分析；

先验OD矩阵、通过交通分配获得路段流量分配矩阵以及交通检测点获取的路段交通量数据是进行OD重构的基础数据；

2)OD重构模型及算法；

以核查区的校核方法以及极大熵原理为模型构建的理论依据，以预测的先验矩阵、更新的分配模型以及交通检测点的路段交通量为基础数据，构建基年OD过程模型并提出相应的求解算法。

2.根据权利要求1所述的一种公路OD数据重构方法，其特征在于：

步骤一，所述OD重构的基础数据需求分析包括：

先验OD矩阵的构建，以“四阶段”法为基础，将区域的历史OD资料、交通小区的社会经济资料作为原始数据，运用增长率法对各小区的发生量、吸引量做出预测，并采用双约束重力模型对预测PA进行交通分布；

OD分配矩阵，将预测的交通分布量根据已知道路网的结构按照某种模型分配到路网的各个路段，分配模型包括非平衡交通分配模型、平衡交通分配模型；

路段交通量数据的获取，重构模型中利用路段交通量数据作为目标函数的重要参数，除了要求调查路段遵循OD出行覆盖原则、最大流量原则、路段独立原则以及最大截流原则，还应考虑核查断面路段上交通检测点的布设。

3.根据权利要求1所述的一种公路OD数据重构方法，其特征在于：

步骤二所述OD重构模型及算法包括：

OD重构模型，按照区域所布设的核查线可围合成若干封闭区域的特点，依据极大熵原理，量化分析核查区进出交通量与OD矩阵分布量、核查区OD量与路段交通量之间的关系，以此为约束，按照核查线路段和核查区的观测值与估算值之间差异最小化为目标，建立相应的模型并求解；

算法设计，使用迭代法计算所构建模型的最优解：

引入辅助变量k，y_a^k，δ，k为迭代次数控制变量，δ为精度控制变量，，y_a^k引进的辅助变量，加入约束条件中得到新的约束条件求解；

Step1：将X_a＝V_a/V'_a,代入条件第一个约束条件，得到的非线性方程组，这是有a个未知数V_a的a个方程所构成的非线性方程组,求解此方程得到，得到一组V_a值；

Step2：将得到的V_a值代入其余约束条件，可以求得T_ij，V_n，进而可以求出目标函数值；

Step3：变量初始化，k＝1，V_a^k＝V_a'；

令k＝k+1，

计算得式中第一步是用来求辅助变量y_a^k，这是个新构成的约束条件；

Step3：精度检验，若迭代次数k小于最大循环次数K,则进行下一项判断,若

则转向Step4，否则转向Step2；

Step4：精度达到控制指标预设的要求或迭代完成一定次数后循环将会结束，并输出T_k^ij及精度控制指标δ。