I detta dokument föreslås en tvåstegsalgoritm för att samtidigt uppskatta ursprung-destination (OD) matris, länk val proportion, och spridning parameter med hjälp av partiell trafik räknas i ett överbelastat nätverk. En icke-linjär optimeringsmodell utvecklas som innehåller en dynamisk spridningsparameter, följt av en tvåstegsalgoritm där Generalized Least Squares (GLS) uppskattning och en Stochastic User Equilibrium (SUE) tilldelningsmodell tillämpas iterativt tills konvergens uppnås. För att utvärdera algoritmens prestanda genomförs den föreslagna metoden i ett hypotetiskt nätverk med hjälp av inmatningsdata med stort fel, och testas under en rad variationskoefficienter. Det rotade genomsnittliga kvadratfelet (RMSE) för den uppskattade OD-efterfrågan och länkflöden används för att utvärdera modellens skattningsresultat. Resultaten visar att den uppskattade spridningsparametern theta är okänslig för valet av variationskoefficienter. Det föreslagna tillvägagångssättet visar sig överträffa två etablerade OD-uppskattningsmetoder och producera parameteruppskattningar som ligger nära sanningen. Dessutom tillämpas det föreslagna tillvägagångssättet på ett empiriskt nätverk i Seattle, WA för att bekräfta att denna metod är robust och praktisk. Sammanfattningsvis föreslår och utvärderar denna studie en innovativ beräkningsmetod för att korrekt uppskatta OD-matriser med hjälp av trafikflödesdata på länknivå, och ger användbar insikt för optimalt parameterval i modellering av resenärers vägval.
Enligt Wang et al. REF, en tvåstegsalgoritm föreslås att samtidigt uppskatta O-D-matrisen och länkvalsandelen i ett överbelastat nätverk med hjälp av en spridningsparameter för partiella trafikräkningar.
A Two-Stage Algorithm for Origin-Destination Matrices Estimation Considering Dynamic Dispersion Parameter for Route Choice
{'venue': 'PLOS ONE', 'journal': 'PLOS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}