標題: 以車流模型為基礎之交通動態預測技術平台開發---子計畫一:動態旅次起訖推估與預測(II)
Estimation and Prediction of Dynamic Origin-Destination Flow (II)
作者: 周幼珍
JOU YOW-JEN
國立交通大學統計學研究所
關鍵字: 動態起迄矩陣;狀態空間模式;吉伯抽樣;卡門濾波;車流模擬
公開日期: 2005
摘要: 早期的動態起迄研究大都只考慮在某一個時段內,推估起迄流量及所有相關變數的平均值。 此類研究並沒有考慮交通流量會隨時間變化的特性,通常只用來應用在規劃方面。Jou (2001,2002,2003)曾經用時間序列中的狀態空間模式(State Space Modal),並且結合Gibbs 抽樣計 算方法去估計動態起迄型態(O-D Pattern),但是網路的旅行時間都是假設固定,應用在捷運系統 等估計動態起迄型態(O-D Pattern)。 在本計畫第一年的工作中,已經發展高斯形狀態空間模式(Gaussian State Space Model)用以推 估動態起迄矩陣。並將繼續發展非高斯形狀態空間模式(Non-Gaussian State Space Model),使這個 方法論更為一般化,其適用條件亦更為廣泛 本計畫第二年將發展一結合車流模擬(總計畫)以提供旅行時間方法去估計起迄型態(O-D Pattern)。我們使用時間序列中的狀態空間模式(State Space Modal),並且考慮在高斯形狀態空間 模式(Gaussian State Space Model)的條件下去校估狀態空間模式的參數,結合車流模擬以提供旅行 時間用於求解的疊代過程直到收斂。
官方說明文件#: NSC94-2218-E009-015
URI: http://hdl.handle.net/11536/90745
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1146147&docId=220050
顯示於類別:研究計畫


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