居民平均出行时间的OD反推模型在交通规划中的应用

"195-基于居民平均出行时间的OD反推方法研究-word资料.pdf"是一篇探讨城市交通规划中OD（Origin-Destination，起始地-目的地）反推模型的文章，作者为陈仲欧心泉。文章指出，OD矩阵是城市交通规划的基础，用于描述城市各区域间的交通需求分布。传统获取OD矩阵的方法包括居民出行调查、路边问询调查以及基于路段交通流量的数据估算。 在当前的交通规划实践中，第三种方法即通过路段交通流量反推OD矩阵是最常用的方法，因为这种方法数据获取成本较低，操作性强。其基本思路是找到一个与已知OD矩阵最接近的新OD矩阵，这涉及到优化问题，常用的优化算法有极大熵法、广义最小二乘法、极大似然法、最小信息量法和贝叶斯法。 然而，现有的OD反推模型往往过于复杂，且依赖于精确的路段流量数据。文章提出了一个创新的思路，即基于居民平均出行时间来进行OD反推。这种方法的数据来源是居民出行调查，数据获取相对容易。模型简化了原有模型的结构，更关注于城市组团层面的交通特征，从而从宏观角度对OD矩阵进行估算。 通过数值模拟，该模型被证明能够在路段流量存在误差的情况下，有效优化OD反推结果，对实际交通规划有显著的指导价值。然而，目前OD矩阵估算模型的数据输入部分，特别是依赖于停车起讫点等数据的问题，由于采集难度大，尚未得到广泛应用，这成为限制模型实际应用的关键因素。 文章强调了对数据输入和模型结构进行创新研究的重要性，尤其是在交通大数据日益丰富的今天，如何利用这些数据提高OD矩阵估算的准确性和实用性，是未来交通规划研究的重要方向。同时，这也为政策制定者提供了新的思考角度，如何更好地利用居民平均出行时间这一相对易得的数据资源，以优化城市交通管理和服务。