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公开(公告)号：CN118736841B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411218077.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划和智能交通系统的技术领域，涉及一种基于交叉口转向流量的动态OD反推方法，旨在提升城市交通规划的精确度和效率。该方法通过在每一条有向路段中打断并添加节点，模拟了真实交通流量的发生与吸引过程，从而显著提高了OD反推的准确性。与传统的基于路段端点设置OD点的方法相比，本发明能够更精细地反映交通流量的实际情况。在技术实现上，本方法对交叉口网络的拓扑结构进行了优化，将转向流量的约束成功转化为对路段流量的约束，使得现有的OD反推算法软件能够直接利用转向流量数据进行分析。通过DTALite软件的应用，本发明能够在仿真环境中模拟和优化交通流量，进而为城市交通规划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118736841A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411218077.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划和智能交通系统的技术领域，涉及一种基于交叉口转向流量的动态OD反推方法，旨在提升城市交通规划的精确度和效率。该方法通过在每一条有向路段中打断并添加节点，模拟了真实交通流量的发生与吸引过程，从而显著提高了OD反推的准确性。与传统的基于路段端点设置OD点的方法相比，本发明能够更精细地反映交通流量的实际情况。在技术实现上，本方法对交叉口网络的拓扑结构进行了优化，将转向流量的约束成功转化为对路段流量的约束，使得现有的OD反推算法软件能够直接利用转向流量数据进行分析。通过DTALite软件的应用，本发明能够在仿真环境中模拟和优化交通流量，进而为城市交通规划提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118762522A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411237394.2
申请日：2024-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于城市交通规划的技术领域，具体为基于交叉口转向流量的静态OD反推方法。该方法使用交叉口转向流量替代路段流量作为约束，并使用BP神经网络替代传统反推模型进行静态OD反推。具体而言，通过预设随机OD矩阵，并通过交通分配软件进行交通分配得到交叉口转向流量，将预设随机OD矩阵与对应的交叉口转向流量数据作为训练开发集数据，并将训练开发集数据划分为训练集和验证集，使用训练集的数据进行BP神经网络的训练，再利用验证集和训练好的BP神经网络进行预测，验证反推精度；最后形成的BP神经网络可用于静态OD反推。该方法可以有效提高交通流量预测的准确性和可靠性。
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