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基于贝叶斯方法的分层优化OD估计模型
| 题名： | 基于贝叶斯方法的分层优化OD估计模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 于秋红； |
| 关键词： | OD估计；贝叶斯方法；伽马分布；共轭先验；分层优化 |
| 摘要： | 为了提高OD矩阵的估计精度,提出了一种基于贝叶斯方法的分层优化OD矩阵估计模型,该模型将OD矩阵估计分为三个最优化问题:(1)Wardrop最小方差优化模型,用以得到路径选择概率;(2)最小二乘优化问题,用以获得OD样本数据;(3)最大似然优化问题,用以进行参数估计。利用Nguyen-Dupuis网络对本方法进行了实例验证和对比分析,为了对比先验信息与观测样本信息对OD估计精度影响程度的不同,设计了3种不同权重进行比较,结果表明观测样本信息对OD估计精度的影响更大。最后,将本算法与双层规划模型进行对比分析 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2014 |
| 期： | 11 |
| 页码： | 123-127 |
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