【摘 要】
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基于最小二乘方法建立了一种滑动平均策略下的动态O-D(origin-destination)矩阵估计模型。通过对自动售检票数据统计分析,发现历史与当前客流的分布结构在连续时段内具有内在
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基于最小二乘方法建立了一种滑动平均策略下的动态O-D(origin-destination)矩阵估计模型。通过对自动售检票数据统计分析,发现历史与当前客流的分布结构在连续时段内具有内在关联性,以此引入滑动平均策略来有效利用多个时段的客流信息,构建基于平均策略的动态O-D矩阵估计模型。定义基于O-D行程时间分布特征的客流到达系数,从而有效刻画交通流的动态特性,建立O-D流量与车站进出站客流量之间的影响关系。最后,以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明:从全日平均相对误差角度分析,模型估计精度提高约15%~20%,即有效提高城市轨道交通在较短时间范围内O-D矩阵估计精度。
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