مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

بررسی تاثیر پوشش داده‌های حجم تردد در تخمین ماتریس سفر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد برنامه ریزی حمل‌ونقل، دانشگاه علم و صنعت ایران
2 استاد دانشکده عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
امروزه ازدحام‌های طولانی مدت و اتلاف زمان ناشی آن، به یکی از مسائل بسیار مهم درمدیریت ترافیک شهرهای بزرگ تبدیل شده است. مدل‌های شبیه ساز پویا ترافیک به عنوان یکی از ابزارهای اصلی در مدیریت ترافیک نقش ایفا می‌کنند که می‌توانند با پیش بینی وضعیت جریان ترافیک، تصمیم گیران را در اتخاذ سیاست‌های کارا کمک کنند. جهت دستیابی به نتایج قابل استفاده از مدل‌های شبیه ساز پویا نیاز است تا ماتریس تقاضای سفر، به عنوان یکی از ورودی‌های اساسی، به صورت به روز شده و حاوی الگوهای سفر جاری در شبکه باشد. به منظور دستیابی به ماتریس تقاضی سفر به روز از روش‌های تخمین ماتریس استفاده می‌شود. فرایند تخمین ماتریس همواره از داده‌های برداشت شده از سطح شبکه برای تخمین ماتریس به روز استفاده می‌کند. از آنجایی که برداشت داده‌های مختلف با هزینه‌هایی همراه است، از مهمترین مسائلی که در تخمین ماتریس وجود دارد، میزان داده‌های ترافیکی است که از سطح شبکه به عنوان داده‌ی واقعی برداشت می‌شود. در این پژوهش، به منظور بررسی تاثیر میزان داده‌ی تردد مورد استفاده بر تخمین ماتریس مبدا-مقصد، به عنوان داده‌های ورودی فرایند تخمین ماتریس، این فرایند بر روی چندین مجموعه ‌داده‌ی حجم تردد بر اساس تفاوت در تعداد نقاط برداشت شده، با بکارگیری الگوریتم بهینه سازی SPSA صورت گرفته است. نتایج حاصل از بررسی پوشش‌های مختلف با یکدیگر مقایسه شده اند و نتایج حاصل از این بررسی‌ها نشان می‌دهد که حتی با برداشت اطلاعات کم از سطح شبکه، می‌توان تخمین ماتریس مناسبی به دست آورد. نتایج این پژوهش می‌توانند در تعیین میزان اطلاعات برداشته شده مورد نیاز برای تخمین ماتریس کمک شایانی کند.
کلیدواژه‌ها

- شفیعی, م.س., تصحیح ماتریس تقاضای مبدا-مقصد وابسته به زمان در مدل‌های تخصیص ترافیک پویا. پایان نامه کارشناسی ارشد, 1392.
 
- پورغلامعلی, م., بررسی تاثیر نوع داده‌های ترافیکی بر تخمین ماتریس مبدا-مقصد سفر. پایان نامه کارشناسی ارشد, 1398.
 
- Cascetta, E., D. Inaudi, and G. Marquis, Dynamic estimators of origin-destination matrices using traffic counts. Transportation science, 1993. 27(4): p. 363-373.
 
- Cremer, M. and H. Keller, A new class of dynamic methods for the identification of origin-destination flows. Transportation Research Part B: Methodological, 1987. 21(2): p. 117-132.
 
- Okutani, I. and Y.J. Stephanedes, Dynamic prediction of traffic volume through Kalman filtering theory. Transportation Research Part B: Methodological, 1984. 18(1): p. 1-11.
 
- Tavana, H., Internally-consistent estimation of dynamic network origin-destination flows from intelligent transportation systems data using bi-level optimization. 2001.
 
- Bell, M.G., The estimation of origin-destination matrices by constrained generalised least squares. Transportation Research Part B: Methodological, 1991. 25(1): p. 13-22.
 
- Bierlaire, M. and F. Crittin, An efficient algorithm for real-time estimation and prediction of dynamic OD tables. Operations Research, 2004. 52(1): p. 116-127.
 
- Shafiei, M., M. Nazemi, and S. Seyedabrishami, Estimating time-dependent origin–destination demand from traffic counts: extended gradient method. Transportation Letters, 2015. 7(4): p. 210-218.
 
- Bullejos, M., J. Barceló Bugeda, and L. Montero Mercadé. A DUE based bilevel optimization approach for the estimation of time sliced OD matrices. in Proceedings of the International Symposia of Transport Simulation (ISTS) and the International Workshop on Traffic Data Collection and its Standardisation (IWTDCS), ISTS'14 and IWTCDS'14. 2014.
 
- Cantelmo, G., et al., An adaptive bi-level gradient procedure for the estimation of dynamic traffic demand. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2014. 15(3): p. 1348-1361.
 
- Frederix, R., et al., New gradient approximation method for dynamic origin–destination matrix estimation on congested networks. Transportation Research Record, 2011. 2263(1): p. 19-25.
 
- Cao, P., et al., Bilevel generalized least squares estimation of dynamic origin–destination matrix for urban network with probe vehicle data. Transportation Research Record, 2013. 2333(1): p. 66-73.
 
- Kostic, B. and G. Gentile. Using traffic data of various types in the estimation of dynamic OD matrices. in 2015 International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS). 2015. IEEE.
 
- Djukic, T., Dynamic OD demand estimation and prediction for dynamic traffic management. 2014.
 
- Prakash, A.A., et al., Reducing the dimension of online calibration in dynamic traffic assignment systems. Transportation Research Record, 2017. 2667(1): p. 96-107.
 
- Zhang, H., et al., Improved calibration method for dynamic traffic assignment models: Constrained extended kalman filter. Transportation Research Record, 2017. 2667(1): p. 142-153.
 
- Osorio, C., Dynamic origin-destination matrix calibration for large-scale network simulators. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2019. 98: p. 186-206.
 
- Osorio, C., High-dimensional offline origin-destination (OD) demand calibration for stochastic traffic simulators of large-scale road networks. Transportation Research Part B: Methodological, 2019. 124: p. 18-43.