
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
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區(qū)間不確定需求下的OD反推模型與算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景在交通規(guī)劃設(shè)計(jì)中,最為重要的一個(gè)問(wèn)題就是交通量預(yù)測(cè)。交通量預(yù)測(cè)是估計(jì)未來(lái)某一段時(shí)間內(nèi)路網(wǎng)各路段的交通量水平,是道路交通規(guī)劃與交通運(yùn)輸管理中的基礎(chǔ)性問(wèn)題。而其中的出行需求預(yù)測(cè),則是該問(wèn)題中的重要組成部分。傳統(tǒng)的出行需求預(yù)測(cè)方法主要基于問(wèn)卷調(diào)查和歷史交通量數(shù)據(jù),但這種方法存在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取難、數(shù)據(jù)整合與計(jì)算成本高、數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率低等問(wèn)題。而基于智能手機(jī)成熟的定位技術(shù)(如GPS、藍(lán)牙、WiFi等)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的出行行為數(shù)據(jù)采集方法,可以獲取大批量、高時(shí)空分辨率、精準(zhǔn)的出行數(shù)據(jù),為出行需求預(yù)測(cè)提供了新的數(shù)據(jù)來(lái)源和分析工具?,F(xiàn)有的研究多是基于這些數(shù)據(jù)構(gòu)建的出行需求模型,但存在的問(wèn)題是這些模型建立在確定的出行需求前提下,無(wú)法考慮出行需求的不確定性,對(duì)于區(qū)間不確定需求的時(shí)空交通預(yù)測(cè)難以滿足需求。因此,本課題擬針對(duì)區(qū)間不確定需求下的OD反推模型與算法進(jìn)行研究,探索新的數(shù)據(jù)建模方法,提高交通量預(yù)測(cè)精度,對(duì)城市交通規(guī)劃以及智慧交通建設(shè)有著重要的實(shí)際意義。二、研究目的與意義出行需求反推模型是指以不完全的歷史交通流數(shù)據(jù)為輸入,通過(guò)反推來(lái)推斷未知的幾率或者分布形狀,進(jìn)而對(duì)未來(lái)交通流進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型能夠全面有效地利用歷史交通流量數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行交通預(yù)測(cè),并且能夠?qū)⒉淮_定性考慮進(jìn)去,使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加可靠和準(zhǔn)確。因此,本研究擬通過(guò)對(duì)區(qū)間不確定需求下的OD反推模型與算法進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)以下目的:1.針對(duì)區(qū)間不確定需求建立OD反推模型,提高出行需求預(yù)測(cè)精度,為城市交通規(guī)劃和智慧交通建設(shè)提供參考;2.提出相應(yīng)的算法,處理大數(shù)據(jù)的同時(shí)保證計(jì)算效率與精度;3.借助模型研究了解交通需求的分布情況、特征、規(guī)律等重要信息,為城市交通管理和交通規(guī)劃提供科學(xué)建議。三、研究?jī)?nèi)容1.區(qū)間不確定需求的定義與建模方法研究;2.研究適用于區(qū)間不確定需求的OD反推方法,基于現(xiàn)有的高精度出行行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;3.對(duì)不同算法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),比較分析模型精度和計(jì)算效率,找到適合實(shí)際應(yīng)用的算法;4.探究交通需求的分布、特征、規(guī)律等信息,為城市交通規(guī)劃和交通管理提供科學(xué)建議。四、預(yù)期成果1.提出針對(duì)區(qū)間不確定需求的OD反推模型,并建立完備的數(shù)學(xué)模型;2.完成相關(guān)算法的分析與比較、驗(yàn)證算法的有效性與精度;3.研究交通需求分布和規(guī)律,提供城市交通管理與規(guī)劃相關(guān)的科學(xué)建議;4.撰寫(xiě)一篇學(xué)術(shù)論文,發(fā)表在國(guó)際交通領(lǐng)域的期刊,向?qū)W術(shù)界和業(yè)界介紹研究成果和啟示。五、進(jìn)度安排1.1月-3月:搜集相關(guān)文獻(xiàn)并進(jìn)行理論研究,初步建立數(shù)學(xué)模型;2.4月-6月:確定模型算法基本思路及精度評(píng)定標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有的交通預(yù)測(cè)模型對(duì)比;3.7月-9月:整合模型,進(jìn)一步比較實(shí)驗(yàn),探究交通需求的分布特征和規(guī)律;4.10月-12月:撰寫(xiě)論文及提交相關(guān)會(huì)議和期刊,為進(jìn)一步應(yīng)用打下基礎(chǔ)。六、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)計(jì)九十年度內(nèi)可完成。針對(duì)區(qū)間不確定需求下的OD反推模型與算法的核心結(jié)果將為出行需求預(yù)測(cè)提供創(chuàng)新的方法、技術(shù)工具和理論基礎(chǔ)。
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