基于压缩感知技术的人口出行需求计算方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知技术的人口出行需求计算方法。该方法利用各活动场所之间出行需求具有的稀疏性，通过压缩感知技术进行稀疏向量恢复，从而计算出行需求。该方法主要包括：对稀疏度尚未达到恢复要求的出行需求向量，通过仿真系统自身的出行向量训练一个线性变换基，使得在该线性变换基下原出行向量达到指定稀疏度；通过最小化观测矩阵与稀疏变换基的相干度，设计最优观测矩阵，进而选取观测路段集；根据实际观测路段的观测交通量，利用压缩感知中的最小化L1范数方法从约束方程组中恢复原始出行向量。与现有技术相比，本发明能够实时且更准确地计算实际交通中各场所间的出行需求，从而使仿真系统于在线状态下更可靠地逼近实际交通状况。