Problemet med att uppskatta och förutsäga tabeller med Ursprung-Destination (OD) är känt för att vara viktigt och svårt. Inom ramen för intelligenta transportsystem (ITS) gör problemets dynamiska karaktär och realtidskraven det ännu mer invecklat. Vi anser här en minst-kvadrat modellering metod för att lösa OD uppskattning och förutsägelse problem, som verkar erbjuda bekväma och flexibla algoritmer. Den dynamiska karaktären av problemet representeras av en auto-regressiv process, fånga seriella korrelationer av tillståndsvariabler. Vår formulering är inspirerad från Cascetta, Inaudi och Marquis (1993) och Ashok och Ben-Akiva (1993). Vi jämför Kalman filteralgoritm med LSQR, en iterativ algoritm som föreslogs av Paige och Saunders (1982) för att lösa storskaliga problem med minst kvadrater. LSQR utnyttjar uttryckligen matris sparhet, tillåter att överväga större problem, sannolikt att inträffa i verkliga tillämpningar. Vi visar att LSQR-algoritmen avsevärt minskar den beräkningsinsats som Kalman-filtret kräver för storskaliga problem. Vi tillhandahåller också ett teoretiskt antal floppar för båda algoritmerna, för att förutsäga vilken algoritm som kommer att prestera bättre på en specifik instans av problemet.
Bierlaire och Crittin REF skisserade en effektiv lösningsalgoritm för OD estimering problem.
An efficient algorithm for real-time estimation and prediction of dynamic OD tables
{'venue': None, 'journal': 'A Quarterly Journal of Operations Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}