O-D矩阵到P-A矩阵转化方法研究及精度验证

"该文章是2005年8月发表在《同济大学学报(自然科学版)》第33卷第8期的一篇论文，作者为邓立埠和刘灿齐，主要探讨了交通需求预测中起迄点(O-D)分布矩阵与产生吸引点(P-A)分布矩阵之间的概念差异及转换方法。论文着重分析了如何从O-D矩阵转换为P-A矩阵，并提出了一种新的转化方法，尤其是在使用流量反推O-D技术的情况下。最后，该研究通过实际调查数据验证了新方法的精度。" 正文: 交通需求预测是城市交通规划和管理中的关键环节，它涉及到对人们出行模式的理解和预测。在这个过程中，O-D矩阵和P-A矩阵是两种重要的工具，它们分别描述了交通流的不同方面。 O-D矩阵，全称为起源-目的地分布矩阵，是交通需求分析的基础。它表示了交通网络中各个起始点到各个目的地的出行量，反映了人口或车辆从一个区域流向另一个区域的分布情况。每个元素在矩阵中代表一个特定的O-D对的出行次数，这些数据通常通过交通调查、人口普查或其他数据收集手段获得。 相比之下，P-A矩阵则更侧重于描述交通生成和吸收的过程。P-A矩阵中的“产生”表示某个区域产生的出行需求，“吸引”则表示该区域对其他地方出行需求的吸引力。这种矩阵适用于分析交通生成源和目的地的相对重要性，而不仅仅是简单的起点到终点的流动。 在实践中，O-D矩阵和P-A矩阵经常被混淆，因为两者都与交通流有关。然而，它们关注的焦点不同，O-D矩阵关注的是实际的出行路径，而P-A矩阵关注的是交通的生成和吸收过程。因此，从O-D矩阵转换为P-A矩阵需要对原始数据进行一定的处理。 论文中提出了一种新的转化方法，特别是针对利用已知交通流量反推O-D矩阵的情况。这种方法可能涉及交通平衡模型的应用，通过调整O-D矩阵以满足网络中的总交通流量，确保流入和流出每个区域的交通量相等，实现系统平衡。 通过实际调查数据验证新方法的精度，意味着论文的研究成果具有较高的实践应用价值。这种方法可以提高交通需求预测的准确性和可靠性，对于优化交通规划、缓解交通拥堵、制定有效的交通政策具有重要意义。 这篇论文对交通工程领域的专业人士提供了有价值的理论指导和技术支持，有助于深化对O-D矩阵和P-A矩阵理解，并促进交通需求预测方法的改进。