[发明专利]交通起讫点需求估算方法

权利要求书

1.一种交通起讫点需求估算方法，包括如下步骤：

S1.获取待分析区域的交通参数；

S2.对待分析区域进行空间相关性建模，从而得到空间相关性损失；具体为采用如下步骤建模并得到空间相关性损失：

A.将待分析区域划分为交通小区，将出行OD点匹配至交通小区；同时规定若两交通小区共边相邻，则视作两交通小区存在空间邻接；

B.规定对于任意交通需求OD_i，其空间属性由起始点交通小区O_i与目的地交通小区D_i共同决定；任意两个交通需求OD_i与OD_j之间的空间关系同时取决于起始点交通小区O_iO_j的空间关系与目的地交通小区D_iD_j的空间关系；

C.对于N个OD对，建立空间关系矩阵W_N×N来表达OD对间的空间关系，其中空间关系矩阵的元素w_ij表示交通需求OD_i与OD_j之间空间权重；

D.采用如下算式作为空间相关性损失的计算式：

式中SpaceLoss为空间相关性损失；W为OD对集；W0为观测路段集合；OD_i为第i对OD对的需求估计值；ODG_j为第j对OD对的需求观测值；w_ij为交通需求OD_i与OD_j之间空间权重；

S3.对待分析区域进行出行语义相关性建模，从而得到出行语义相关性损失；具体为采用如下步骤进行建模并得到出行语义相关性损失：

a.定义交通小区功能向量：若兴趣点类型数量为N，则任意交通小区i的功能用途表达为一个N维向量F_i＝(n₁,n₂,...,n_k,...,n_N)；其中n_k为落入交通小区内第k类兴趣点的数目；

b.定义出行语义向量：对于OD对OD_i，其出行语义向量表示为目的地的功能用途与出发点的功能用途之差其中为N维向量；

c.定义出行语义相似度：对于任意两个OD对OD_i和OD_j，采用如下所示的向量余弦相似度计算两次出行之间的目的相似性

式中为OD_i的出行语义相似度；为OD_j的出行语义相似度；| |为向量的模运算；·为向量的內积运算；

d.采用语义关联权重sw_ij表示两次出行之间的语义关联：

式中Sim(i,j)为OD_i和OD_j之间的出行语义相似度；δ为设定的阈值；

e.采用如下算式作为出行语义相关性损失的计算式：

式中SemanticLoss为出行语义相关性损失；W为OD对集；W0为观测路段集合；OD_i为第i对OD对的需求估计值；ODG_j为第j对OD对的需求观测值；sw_ij为OD_i和OD_j之间的出行语义关系权重；S(OD_i)为第i对OD对的需求估计值与O_i人口的比值；S(ODG_j)为第j对OD对的需求观测值与O_j人口的比值；

S4.根据步骤S2得到的空间相关性损失和步骤S3得到的出行语义相关性损失，构建OD估算模型；具体为采用如下模型作为最终的OD估算模型：

优化目标：OD＝argmin LOSS(OD)；

其中，LOSS(OD)为优化模型的上层总损失函数，且LOSS(OD)＝(1-α-β-γ)ODLoss+α·TimeLoss+β·SpaceLoss+γ·SemanticLoss式中ODLoss为OD需求误差，且W0为观测路段集合，OD_i为第i对OD对的需求估计值；ODG_j为第j对OD对的需求观测值；TimeLoss为旅行时间误差，且A0为观测路段集合，ta为路段a的旅行时间的估计值，taG为路段a的旅行时间的观测值；SpaceLoss为空间相关性损失；SemanticLoss为出行语义相关性损失；α、β和γ为非负的权重参数且0≤α+β+γ≤1；

下层模型为基于Logit-SUE的配流模型；

优化目标的约束条件为：

式中W为OD对集；v_a为路段a上的交通流量；pia为OD_i对路段a贡献的交通量占总OD需求的比例；A0为路段集合；t_a为路段a的行驶时间，为路段a的自由流行驶时间，c_a为路段a的最大容量；

S5.对步骤S4构建的OD估算模型进行求解，从而得到最终的交通起讫点需求估算结果；具体为采用如下步骤进行求解：

(1)采用小批量梯度下降法求解上层模型，每次迭代中的徒弟方向R采用如下算式计算：

式中α、β和γ为非负的权重参数且0≤α+β+γ≤1；W为OD对集；W0为观测路段集合；OD_i为第i对OD对的需求估计值；ODG_j为第j对OD对的需求观测值；ta为路段a的旅行时间的估计值，taG为路段a的旅行时间的观测值；pia为OD_i对路段a贡献的交通量占总OD需求的比例；v_a为路段a上的交通流量；t_a为路段a的行驶时间；w_ij为交通需求OD_i与OD_j之间空间权重；sw_ij为OD_i和OD_j之间的出行语义关系权重；S(OD_i)为第i对OD对的需求估计值与O_i人口的比值；S(ODG_j)为第j对OD对的需求观测值与O_j人口的比值；为OD_i起点O_i的人口数；为路段a的自由流行驶时间，c_a为路段a的最大容量；

(2)参数pia由下层的Logit-SUE配流模型得到；

(3)下层的Logit-SUE配流模型由相继移动平均法求解。

2.根据权利要求1所述的交通起讫点需求估算方法，其特征在于步骤C所述的空间关系矩阵的元素w_ij，具体为采用如下规则计算元素w_ij：

对于OD_i和OD_j：

若起始点交通小区相同且目的地交通小区邻接，或者目的地交通小区相同且起始点交通小区邻接，则w_ij＝1；

若起始点交通小区邻接且目的地交通小区邻接，则w_ij＝0.5；

否则，w_ij＝0；

其中，所述的邻接，定义为交通小区i与交通小区j之间存在公共边。