■郑丹(福建省交通规划设计院,福州 350004)
基于TransCAD平台的OD矩阵反推的关键问题及实例分析
■郑丹
(福建省交通规划设计院,福州350004)
摘要本文在介绍基于TransCAD软件平台下OD矩阵反推方法基础上,系统总结了OD反推理论在项目实践过程中遇到的关键问题,如观测路段、种子OD、交通分配方法等。以福州市高速公路网为例,用TransCAD软件进行多次OD反推,并对反推精度进行检验,为OD反推在工可中的广泛应用提供了可行的方案。
关键词TransCAD OD反推观测路段种子OD交通分配方法反推精度
目前,新建道路交通量预测主要采用“四阶段”法,该方法的基础在于OD矩阵的获得,该矩阵反映了区域交通流量、流向等特征。一般获取OD矩阵采用的是大规模交通调查法,该方法所需时间较长,需要耗费大量的人力、物力及财力。随着现代交通理论的发展,OD反推技术逐渐出现,该技术可通过对路段交通量进行逆运算得到具有一定精度的各小区现状OD,相比传统的OD调查方法,该方法具有数据可获取性好、成本低廉等优点。
所谓OD反推,主要是指从路段的观测流量反推获得OD矩阵的方法,OD反推的过程就是通过OD矩阵校正、OD矩阵分配的迭代,实现路段模拟交通量与实测交通量的最小误差,从而获得最优OD矩阵。
TransCAD是一个用于交通数据管理和分析的专业交通规划软件,是第一个将地理信息系统GIS和交通分析功能完全整合的软件包。它可以用来储存、显示、管理和分析交通数据,提供了其他GIS或交通模型软件所不能及的综合分析及表现功能。TransCAD中的OD矩阵反推程序主要基于单一路径OD矩阵反推方法(SPME)和多路径OD矩阵反推方法(MPME)。其优点是以现状路网中路段的断面观测流量为基础,将观测流量当作随机变量,同时可以采用各种成熟的交通分配方法,比如随机用户平衡分配法和用户平衡分配法。
在OD反推技术中,基础数据直接关系到反推结果的精度。这些基础数据主要包括以下3方面:(1)路网信息,反映OD间出行路径、出行时间;(2)种子OD矩阵,反映交通量分布特征;(3)路段实际交通流量。OD矩阵反推的技术流程如图1所示。
图1 OD矩阵反推技术流程
通过分析OD反推模型的流程,在利用OD反推技术对OD矩阵进行推算和校正时,除了反推模型本身的准确性,还有几个重要的因素影响着OD反推的精度,包括交通量观测路段的选择、种子OD矩阵的选择、交通分配方法的选择。
2.1交通量观测路段的选择
交通量观测路段的选取是确保OD反推精度的关键,利用最少的调查路段获取满足要求的推算OD矩阵,需要合理选择设置交通量观测路段。一般来说,交通量观测路段的选取必须遵循以下基本准则。
(1) OD覆盖准则,即观测路段流量应当涵盖所有OD对信息。
(2)最大流量准则,网络中观测的交通流量越大,OD反推的精度越高。
(3)最大流截断准则,在调查路段一定时,所选路段应尽可能多地截断OD交通量。
(4)路段独立准则,在调查路段一定时,路段流量应当线性无关,以提供尽可能多的OD信息。
以上4条准则中OD覆盖准则以及路段独立准则是选择调查路段的基本依据,应优先满足。
对于交通量观测路段的选择方法,已经取得了一定的研究成果。然而绝大多数研究属于理论研究范畴,通过建立数学规划模型来求解路段设置问题。在我国目前对观测路段的选取还没有统一的方法下,通常以定性的方法为主。
2.2种子OD矩阵的选择
种子OD矩阵反映的是OD推算的初始交通分布结构,对于OD反推非常重要,高质量的种子OD能够大大提高反推结果的精度。目前种子OD矩阵的获得可通过以下4种方法:
(1)“1”矩阵,即所有矩阵一单元赋值为1;(2)阻抗推算种子OD矩阵;
(3)通过小样本调查获得的种子OD矩阵;
(4)历史OD矩阵(过期OD矩阵)。
前2种方法种子OD获取方便,然而,种子OD并不包含出行信息,对OD矩阵的推算精度要逊于后两种方法。
2.3交通分配方法的选择
在进行OD反推中交通分配模型主要决定了交通出行路径选择的概率,对OD反推具有较大的影响,目前存在多种交通分配算法,包括全有全无算法、容量限制法、用户均衡法、随机用户均衡法、系统最优法等。相关文献研究中表示,在观测路段拥挤程度较小(V/C<1)的情况下,基于用户平衡法的OD矩阵反推方法较优;在观测路段拥挤程度较大(V/C>1)的情况下,基于随机用户平衡法的OD矩阵反推方法较优。
3.1路网构建及小区划分
在此选取福州市高速公路网进行实例分析,在TransCAD中搭建路网模型。该路网由56个路段组成,每个路段都包含以下属性:“AB-V”、“BA-V”表示路段双向流量,“AB-C”、“BA-C”表示路段双向通行能力;“AB-S”、“BA-S”表示双向速度,“ABT”、“BA-T”表示路段双向行驶时间。通过调取2014年福建省高速公路综合报表中相关路段的交通流量(辆/日),作为路网的路段流量。
交通小区按照行政区域划分为13个“大型小区”,另外在每个OD大型小区内又以路段交叉点和起讫点建立“微型小区”,共计54个“微型小区”。实际计算中是以这54个“微型小区”为对象进行,“微型小区”属性与所属“大型小区”的属性相同。这样可以解决OD反推后“大型小区”区内的交通量不被分配的问题(见图2)。
图2 道路网络及交通小区
3.2阻抗矩阵及种子矩阵构建
阻抗是表示各交通小区间的出行阻碍大小的重要指标,也是OD矩阵反推的重要参数。阻抗矩阵采用多路径计算法(Multiple Path),通过计算各质心点间最小阻抗值获得。由于出行者受交通小区间出行阻抗的影响,因此本文采用基于交通小区出行阻抗的种子OD矩阵计算方法,具体计算公式如下:
式中:Fij为种子OD矩阵中交通小区i与j的出行量比重;tij为交通小区i与j之间的出行阻抗值。
在实际操作中,用种子OD矩阵进行OD反推后,将反推所得到的OD矩阵再分配,可以达到更好的效果。
3.3现状OD矩阵反推
不同分配方法决定了交通出行路径选择的概率,从本路网的实际情况来看,路网中OD对之间的可选最短路径较少,同时本路网为非饱和路网,因此本文选取用户平衡法(UE)进行OD反推,最终反推获得的路段分配流量如图3所示。
图3 OD矩阵反推路段分配流量示意图
3.4反推精度的检验
OD反推精度的校核方法一般是将得到的OD矩阵分配在现状路网上,将路段流量数据与现状调查数据进行比较,用平均相对误差指标毛估算OD反推的平均精度,通常认为OD反推精度检验指标ε≤15%时,OD反推精度符合要求,当然也可根据具体项目情况与区位条件等进行综合考虑后确定合适的指标大小。平均相对误差指标ε的计算公式如下:
本文对案例进行了四次反推,其路段分配交通量与观测交通量误差对比如图4所示。第一次反推平均精度ε=8.16%,误差εi>15%的路段有10个,占17.86%;第二次反推平均精度ε=4.04%,误差>15%的路段有4个,占7.14%;第三次反推平均精度ε=2.17%,误差εi>15%的路段有1个,占1.79%;第四次反推平均精度ε=1.17%,误差εi>15%的路段有0个。本案例进过多次OD反推,实现了较为理想的精度,且分配交通量与实际路网中的交通分布较为符合。
图4 路段分配交通量与观测交通量误差对比图
本文从基于TransCAD平台的OD矩阵反推方法入手,对OD反推在工可应用中所面临的交通量观测路段、种子OD矩阵、交通分配方法等几个关键问题进行了探讨,并利用TransCAD软件对福州市高速公路网进行了多次OD矩阵反推,将每次路段分配交通量与观测交通量误差进行分析。实例研究表明,基于TransCAD 的OD矩阵反推方法具有较强的实用性和可操作性。
参考文献
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