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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
結合動態交通指派之旅次起迄推估與預測之研究
書刊名:
運輸計劃
作者:
胡大瀛
/
何偉銘
/
張琪玉
作者(外文):
Hu, Ta-yin
/
Ho, Wei-ming
/
Chang, Chi-yu
出版日期:
2010
卷期:
39:1
頁次:
頁73-97
主題關鍵詞:
動態交通指派模式
;
依時性旅次起迄
;
卡門濾波模式
;
Dynamic traffic assignment model
;
Time-dependent Origin- Destination
;
O-D
;
Kalman filter
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
2
點閱:61
本研究主要利用卡門濾波方法結合動態交通指派模式DynaTAIWAN, 建構旅次起迄推估模型,以歷史旅次起迄 (Origin-Destination, O-D) 流量與路段流量資料,建立模式之參數矩陣。本研究主要貢獻包括:(1)系統狀態參數以O-D 流量差值 (deviation) 取代O-D 流量值,使推估之O-D 流量更精確且常態化;(2) 結合動態交通指派模式,以程式擷取指派矩陣;(3) 建立MySQL 儲存與管理資料庫,將動態O-D 推估與預測之程序分解成七大步驟,未來可逐步改善過程之精確度與效率。並透過車流模擬軟體DynaTAIWAN 於三實驗路網上進行模式之驗證,並建構相關敏感度分析,包括小路網、市區號誌化路網與50 節點高速公路與市區道路混合路網,並經由評估指標均方根誤差 (RMSE) 及卡方檢定檢測推估之結果。經由結果顯示,三路網上之RMSE 值分別小於2、4、17,卡方檢定顯示推估與實際 O-D 流量值無差異,本研究所提出之動態O-D 推估模式具有精確且合理之推估結果。
以文找文
This research aims at integrating dynamic traffic assignment model DynaTAIWAN with the Kalman Filtering (KF) approach to construct the dynamic Origin-Destination (O-D) estimation and prediction model; the dynamic parameters based on the historical and real time data are generated to meet the dynamic traffic conditions. The contributions include: 1. the model takes the deviations of O-D flows from historical averages instead of O-D flows as the state vectors to increase the accuracy and normalization of estimations; 2. the time-dependent assignment matrix is gained in advance via C++, the historical O-D flows are assigned into DTA and the vehicle trajectory data accounts for calculating the assignment parameters; 3. the procedure of O-D estimation and prediction is decomposed into 7 steps, and the efficiency and accuracy can be improved step by step. Numerical experiments to illustrate the proposed model are conducted in three networks: a small test network, a signalized urban network and a 50-node mixed network, and several sensitivity analyses are performed. The measurement criteria includes RMSE and the chi-square test which are utilized to examine the results, the results show that the RMSE values are less than 2, 4, and 17 on the three networks respectively, and the chi-square tests reveal there are no differences between the estimated and real O-D flows. The numerical results indicate that estimated O-D values from the proposed model are reasonable and accurate.
以文找文
期刊論文
1.
Cascetta, E.、Inaudi, D.、Marquis, G.(1993)。Dynamic Estimator of Origin-destination Matrices Using Traffic Counts。Transportation Science,27(4),363-373。
2.
Kalman, R. E.(1960)。A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。Journal of Basic Engineering, Transactions of the ASME Series D,82(1),35-45。
3.
Chang, G. L. and Wu, J.(1994)。“Recursive Estimation of Time-Varying O-D Flows from Traffic Counts in Freeway Corridors”。Transportation Research B,vol. 28,no. 2,141-160。
4.
卓訓榮、曾國雄、周幼珍、江勁毅(1997)。動態流量推估動態O-D方法之研究」。運輸計劃季刊,第二十六卷,第四期,615-638。
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5.
Bell, M. G. H.(1991)。“The Estimation of Origin-Destination Matrices by Constrained Generalised Least Squares”。Transportation Research B,vol. 25,13-22。
6.
Xu, W. and Chan, Y.(1993)。“Estimating an Origin-Destination Matrix with Fuzzy Weights”。Transportation Planning and Technology,vol. 17,145-163。
7.
Sherali, H. and Park, T.(2001)。“Estimation of Dynamic Origin-Destination Trip Tables for a General Network”。Transportation Research B,vol. 35,217-235。
8.
Zhou X. S. Erdoğan S. and Mahmassani H.(2006)。“Dynamic Origin Destination Trip Demand Estimation for Subarea Analysis”。Transportation Research Record,1964,176-184。
9.
Alibabai, H. and Mahmassani, H. S.(2008)。“Dynamic Origin-Destination Demand Estimation Using Turning Movement Counts”。Journal of the Transportation Research Board,no. 2085,39-48。
10.
Balakrishna, R. and Koutsopoulos, H. N.(2008)。“Incorporating Within-Day Transitions in Simultaneous Estimation of Dynamic Origin-Destination Flows without Assignment Matrices”。Journal of the Transportation Research Board,no. 2085,31-38。
11.
Ashok, K. and Ben-Akiva, M.(1993)。“Dynamic Origin-Destination Matrix Estimation and Prediction for Real-Time Traffic Management Systems”。Transportation and Traffic Theory,Vol. 25B, No. 1,465。
12.
Chang, G. L. and Tao, X.(1999)。“An Integrated Model for Estimating Time-Varying Network Origin-Destination Distribution”。Transportation Research A,vol. 33,no. 2,381-399。
13.
Okutani, I. and Stephanedes, Y. J.(1984)。“Dynamic Prediction of Traffic Volume through Kalman Filtering Theory”。Transportation Research Part B,vol. 18,no. 1,1-11。
14.
Van Der Zijpp, N. J. and De Romph, E.(1997)。“A Dynamic Traffic Forecasting Application on the Amsterdam Beltway”。International Journal of Forecasting,vol. 13,87-103。
15.
Ashok, K. and Ben-Akiva, M.(2000)。“Alternative Approaches for Real-Time Estimation and Prediction of Time-Dependent Original-Destination Flows”。Transportation Science,vol. 34,no. 1,21-36。
16.
Ashok, K. and Ben-Akiva, M.(2002)。“Estimation and Prediction of Time-Dependent Origion-Destination Flows with a Stochastic Mapping to Path Flows and Link Flows”。Transportation Science,vol. 36,no. 2,184-198。
研究報告
1.
胡守任(2001)。「智慧型運輸系統基礎理論系列研究 (一) ─濾波理論 (Filtering Theory) 應用於流量倒推旅次起迄量 (O-D) 及車流密度之推估」。
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學位論文
1.
Kang, Y.(1999)。“Estimation and Prediction of Dynamic Origin-Destination Demand and System Consistency for Real-Time Dynamic Traffic Assignment”。
2.
Tavana, H.(2001)。“Internally-Consistent Estimation of Dynamic Network Origin-Destination Flows from Intelligent Transportation Systems Data Using Bi-Level Optimization”。
3.
Ashok, K.(1996)。“Estimation and Prediction of Time-Dependent Original-Destination Flows”,Cambridge, MA。
4.
陳齊邦(2004)。「高速公路動態旅行時間與旅次起迄推估之研究」。
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圖書
1.
凌瑞賢(2001)。運輸規劃原理與實務。臺北市:鼎漢國際工程。
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其他
1.
Dixon, P. and Rilett L.(2000)。“Real-Time Origin-Destination Estimation Using Automatic Vehicle Identification Data”,Washington, D.C。
2.
Etemadnia, H. and Abdelghany, K.(2009)。“A Distributed Approach for Dynamic Origin Destination Demand Estimation”,Washington, D.C。
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