[发明专利]一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法

权利要求书

1.一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1)根据交通四阶段模型推出机动车静态OD矩阵；

S2)利用卡口数据和浮动车数据推算机动车分时段OD矩阵；

S3)根据卡口OD数据和静态OD矩阵构建时变拆分因子；

S4)用时变拆分因子对机动车静态OD进行切分，得到机动车动态OD矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤S1)包括如下内容：首先获取研究区域内人口、就业和机动车保有量空间分布以及社会经济活动信息，然后利用交通四阶段法中的出行生成、出行分布、交通方式划分三个步骤推算出机动车静态OD矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤S2)包括如下内容：

S21)对卡口数据和浮动车数据进行清洗及预处理；

S22)将卡口数据按照车牌号分类并按照时间排序；

S23)记录车辆经过的第一个卡口，此卡口为该机动车第一段出行起点；

S24)依次查找经过下一个卡口的时间，与前一个卡口时间比较，时间间隔未超过阈值则不记录此数据，继续往后查找；若时间间隔超过阈值，则视为一段出行在此期间结束，记录这两条数据，前一条为前一段出行终点，后一条为下一段出行起点；

S25)循环步骤4，直至该机动车最后一条数据，机动车经过的最后一个卡口为最后一段出行终点；

S26)判断是否所有车辆数据都已处理完，如果没有，则返回步骤S23)，如果处理完毕，则将统计出来的OD结果映射到对应交通小区，得到基于交通小区的OD矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤S24)中所述阈值并非定值，它由卡口间有效路径中最长路径的长度除以浮动车在对应路径及对应时段的平均速度并乘以一个延误系数所得，如下式：

式中：L为卡口间有效路径中最长路径的长度；V为浮动车在该路段对应时段的平均行驶速度；α为延误系数，可根据交通状况取1～1.2。

5.根据权利要求3所述的一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤S3)包括如下内容：

在同一研究时段内，静态OD总量等于动态OD总量之和，如下式所示：

式中：T_ij为从交通小区i到交通小区j的静态OD出行总量；T_ij(k)为第k时段从交通小区i到交通小区j的出行量；k为出发时段编号，k＝1，2，…k-1，k，k可以根据实际情况取不同值；

反映静态OD总量与动态OD量之间内在关系的是基于浮动车数据和卡口OD数据的时变拆分因子，它是指不同时段某个OD对之间的出行量占全部时段该OD对出行总量的比例，如下式所示：

式中：S_ij(k)——第k时段从交通小区i到交通小区j的拆分因子，

该公式中静态OD总量T_ij由交通四阶段模型得到，各时段OD交通量T_ij(k)由卡口数据和浮动车数据获取。

6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据的机动车动态OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤S4)包括如下内容：对静态OD进行切分，如下式：

T_ij(k)＝S_ij(k)×T_ij，用时变拆分因子乘以机动车静态OD总量即可得到机动车动态OD矩阵。