Sammanfattning -I det här dokumentet utforskar vi idén om dimensionellitetsminskning och approximation av OD-efterfrågan baserat på huvudkomponentanalys (PCA). För det första visar vi hur vi kan tillämpa PCA för att linjärt omvandla de högdimensionella OD-matriserna till det lägre dimensionsutrymmet utan betydande förlust av noggrannhet. Därefter definierar vi en ny omformad uppsättning variabler (efterfrågans huvudkomponenter) som används för att representera den fasta strukturen av OD-matriser i lägre dimensionsutrymme. Vi uppdaterar online dessa nya variabler från trafikräkningar i en ny reducerad tillståndsmodell för realtidsuppskattning av OD-efterfrågan. Genom ett exempel visar vi kvalitetsförbättringen av OD-uppskattningar med hjälp av denna nya formulering och ett så kallat "färgat" Kalman-filter över den vanliga Kalman-filtermetoden för OD-uppskattning, när korrelerat mätbuller redovisas på grund av minskning av variabler i tillståndsvektorn.
För närvarande användes den viktigaste komponentanalysen (PCA) för att övervinna sådana funktioner i en OD-matris REF.
Efficient real time OD matrix estimation based on Principal Component Analysis
{'venue': '2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'journal': '2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}