[发明专利]基于贝叶斯层次最优化的OD矩阵估计方法

权利要求书

1.基于贝叶斯层次最优化的OD矩阵估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1，获取目标区域的交通网络拓扑结构、源点-终点先验OD矩阵数据、源点-终点历史OD矩阵数据以及目标区域各路段流量观测数据，并进行数据处理，包括数据清洗、剔除噪音数据；

步骤2，建立无需路径列举的用户均衡-最小方差模型，作为层次优化的下层模型；

步骤3，建立最小二乘法估计模型，作为层次优化的中层模型；

步骤4，建立伽马分布的贝叶斯参数估计模型，作为层次优化的上层模型；

步骤5，整合步骤2-步骤4中的下层、中层和上层模型，得到基于贝叶斯层次优化的OD矩阵估计模型；

步骤6，利用处理后的目标区域的交通网络拓扑结构、源点-终点先验OD矩阵数据、源点-终点历史OD矩阵数据以及目标区域各路段流量观测数据，通过迭代算法对步骤5所述OD矩阵估计模型进行求解，得到目标区域的OD矩阵估计结果。

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯层次最优化的OD矩阵估计方法，其特征在于，步骤2所述建立无需路径列举的用户均衡-最小方差模型，方法如下：

步骤2.1，利用OD-路段关联系数β_ijks，将目标区域中路段流分解为路段层流，表示如下：

v_ijks＝q_ksβ_ijks

式中，v_ijks表示路段层流，即OD流量q_ks在路段ij之间的流量；路段ij表示源点i-终点j的路段；q_ks表示源点k-终点s之间的OD流量；β_ijks为OD-路段关联系数，即OD流量q_ks中经过路段ij的流量占路段流量l_ij的比例；路段流量l_ij表示经过路段ij的OD流量的总和；

步骤2.2，改进原有的基于路段层流的用户均衡模型，构建具有路段层流唯一解的用户均衡-最小方差模型，具体如下：

在原有的基于路段层流的用户均衡模型的目标函数中加入以最小方差为原则的第二个目标，重新分布目标区域不同路径之间的OD需求，使路径流和路段层流具有唯一最优解，由此得到用户均衡-最小方差模型；

所述用户均衡-最小方差模型的目标函数为：

且k≠s

式中，Z(v)为用户均衡-最小方差模型的目标函数；为目标区域中源点i-终点j之间全部路段流量l_ij的集合；ks表示源点k-终点s的OD对；∑_ksv_ijks表示对经过路段ij的所有OD对流量进行求和；t_ij为路段ij的费用；v表示待求的路段流量；λ为权重因子，λ＞0；μ为路段层流v_ijks的均值；m为全部路段层流v_ijks的总和；

所述用户均衡-最小方差模型的约束条件为：

式中，δ_ik、δ_is均为狄拉克δ函数，且当i＝k时，δ_ik＝1，否则δ_ik＝0；同样的，当i＝s时，δ_is＝1，否则δ_is＝0。