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基于RFID数据的动态OD估计及应用研究
| 论文题名： | 基于RFID数据的动态OD估计及应用研究 |
| 关键词： | 城市交通;射频识别;动态OD估计;状态空间模型;卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 随着我国城市化进程的不断推进，城市人口急剧增加，汽车保有量不断攀升，城市交通系统承载能力面临着越来越大的挑战，交通问题日益严峻。不过，随着现代科技技术的快速发展，运用科技技术发展城市交通智能化，形成的智能网联汽车、无人驾驶、智慧城市大脑等技术支撑的应用模式受到业界众多专家、企业的青睐，基于车辆出行RFID数据的OD估计是其重要研究领域之一。本论文利用城市车辆出行RFID数据开展了路网先验OD矩阵估计和动态OD矩阵预测。 首先，在原始数据中异常数据的处理基础上，经过交通小区划分、小区间RFID点位识别、OD流量筛选方法等步骤，建立了基于车辆出行RFID数据的先验OD矩阵计算方法。 其次，对动态交通分配矩阵的获取方法进行研究，着重分析动态交通分配矩阵的两种主要获取方法——仿真法与解析法，并分析其适用条件，通过时变路段交通流量和时变的OD流量之间的动态映射关系分析，利用RFID数据获取路段的行程时间，构建了基于解析法的动态交通分配矩阵估计模型;基于偏差思想确定OD估计的系统状态向量，建立OD估计的状态方程和测量方程关系式，提出了基于动态交通分配的动态OD估计卡尔曼滤波模型。 最后，以重庆市内环西环立交至南环立交快速路为研究对象，利用某月车辆出行RFID数据，通过错误数据、冗余数据等异常数据进行预处理后，运用本文提出的基于车辆出行RFID数据的先验OD矩阵计算方法，以20min为时间间隔，求出了该快速路的车辆先验OD矩阵;并在此基础上，通过统计各路段在不同时段的行程时间，利用本文构建的基于交通流量的动态OD分配模型求解动态分配矩阵，利用本文提出的基于卡尔曼滤波的动态OD估计模型，对该路段车辆出行动态OD进行了估计。将动态OD估计结果进行了MAE、RMSE和MAPE三种误差评价，评价结果表明，基于卡尔曼滤波的动态OD估计模型获得的OD量总体估计性能良好。 |
| 作者： | 杨小丽 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 邓天民 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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