[发明专利]一种公路OD数据重构方法

说明书

一种公路OD数据重构方法，包括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；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；本发明通过简单的交通检测设备或观测站得到的交通流量数据，对预测OD进行修正，得到一个全新的基年OD数据，实现基于校核及预测模型的OD重构，为交通规划、建设及管理提供实时动态交通基础数据，提升交通建设和管理信息化水平，为交通检测点布局提供依据，为交通检测点布局提供依据。

技术领域

本发明涉及数据重构领域，特别是涉及一种公路OD数据重构方法。

背景技术

公路OD数据的重构技术是指：在对区域路网结构及发展态势的深入分析与准确把握的基础之上，综合利用历史数据及交通检测点获取的实时交通量数据，对历史OD数据进行必要的更新与维护，构建新的基年OD数据。

交通需求预测是交通规划中的核心内容之一，在进行交通需求预测时，通常以基础年居民出行调查数据作为预测的基础数据。获取这些基础数据需要耗费大量人力物力，对调查人员培训、组织也有着较高的要求，需要多个部门的配合与协助。并且调查的精确程度取决于调查方法及抽样率。一旦交通规划方案编制完成后，基础数据就束之高阁，当需要进行新的交通规划时，由于道路网的更新、交通运行态势的改变等客观因素，又需要重新进行调查，造成极大的资源浪费和繁琐的重复工作。

现代交通建设与管理是一个动态的过程，道路工程项目建设管理周期较长，其周边的用地环境、出行需求等随着项目的推进可能会发生改变，将导致路网交通分布情况随时间推移不断变化，即OD数据是随时间波动变化的，并非固定不变的，时效性特征显著。而传统的OD预测，仅仅根据一次交通调查来推断未来几年内交通分布，数据可靠性较低，往往随机误差较大，导致预测精度较差，并不能较准确地反映出当前的交通状况。公路建设与管理等职能机构在进行项目决策时，希望以实时动态的交通基础数据作为依据。

道路工程项目施工期间与竣工投入使用都对区域道路网络造成或多或少的影响，现代化交通发展要求规划及建设人员对各建设项目的影响范围、严重程度进行分析，尽可能地降低新建、改扩建项目对交通安全、通畅、高效运行的影响。无论是建设前的项目安排、还是建设期间的交通组织，都依赖于当时的机动车OD数据。

交通信息化的发展带来OD估计技术的革新，利用车辆检测器、车牌识别、射频技术等新兴技术手段，能够较好地保证道路交通量数据的高精度和实时性，目前已广泛应用于在交通管理、路段拥堵分析等领域。动态OD估计的精度很大程度上取决于所采用的先验OD矩阵交通分布态势的准确性，因而对提供先验矩阵的基年OD数据的精度及获取方法提出了更高的要求。

可见，传统调查方法获取数据需要投入大量人力物力资源，如何充分利用已有的历史OD基础数据，使其能够为当前及未来年规划、建设及管理所利用，避免多次重复繁琐的调查工作以及数据过时造成的可靠性低等问题，是当前道路交通建设与管理的一大技术难题。

OD重构方法与传统的OD估计方法具有许多相似之处，两者都是以先验OD矩阵及路段交通量为输入信息，输出符合精度要求的新OD矩阵，区别在于OD重构是建立在OD预测的基础上。因此，在OD重构时需要在充分把握OD估计研究现状的基础上，分析OD预测技术应用于OD重构的适用性，提高OD重构的精度。

发明内容

针对现有研究中OD更新技术中存在的问题，本发明提供一种公路OD数据重构方法，在分析现有OD估计方法利弊的基础上，研究OD更新所需的基础数据，利用交通检测点的路段交通量，建立OD重构模型，提高输出OD的精度水平，为达此目的，本发明提供一种公路OD数据重构方法，具体步骤如下：

1)OD重构的基础数据需求分析；