OD调查

摘要： S224大沂线为潍坊市境内"十纵十横"国省干线公路网的"纵六"南北向省道干线公路.为满足交通需求发展需要和优化局部路网,昌乐县拟实施S224大沂线改线,昌乐青龙互通立交连接线工程为本次改线工程的一部分,是降低公路风险、适应交通量快速增长、提高运输效能的必要项目.因此,全面了解拟建项目周边地区机动车出行特性和交通构成情况,把握现有公路的交通流向及流量显得尤为重要.

摘要： S224大沂线为潍坊市境内“十纵十横”国省干线公路网的“纵六”南北向省道干线公路。为满足交通需求发展需要和优化局部路网,昌乐县拟实施S224大沂线改线,昌乐青龙互通立交连接线工程为本次改线工程的一部分,是降低公路风险、适应交通量快速增长、提高运输效能的必要项目。因此,全面了解拟建项目周边地区机动车出行特性和交通构成情况,把握现有公路的交通流向及流量显得尤为重要。

摘要： 为了支撑江苏省过江通道建设,摸清机动车过江现状,了解过江出行特征,江苏省开展了全省机动车OD调查.本调查结合交通行业数据、问卷数据和手机信令大数据等调查多种手段,获得不同类型的多源异构数据;根据数据特点,对多源数据进行剔除、整理、融合、归并和统一等处理,按需求形成机动车OD矩阵和出行特征,最后利用GIS、Python和Echart进行可视化展示.本调查成功将多源数据融合技术应用到区域性OD调查中,大大提升了调查效率和全面性;确定了数据融合扩样的规则,形成了全套数据融合处理技术.而且,调查形成了OD对与出行特征对应的属性表,研究不同OD对间客货运量与出行特征的关系,发现交通量与区域经济结构、产业分布、城市特色、过江通道类型等都有着密切的关系.

摘要： 手机信令是手机用户与发射基站之间的通信数据,用户在使用手机时会不断产生信令数据,这些数据字段中始终带有时间和位置等信息,此类海量的信息无法用传统人工方法进行识别和分析,是典型的大数据。引入手机信令分析技术,利用大数据信息来获取移动手机用户人口移动的规律,以此实现人群分布、生活出行规律、聚集度分析等数据挖掘和分析工作,有效提高了交通规划决策的客观性和科学性。

摘要： Based on the "four-stage method", a better traffic volume forecast method was proposed by adding the improved economic-traffic combination model.The proposed method was applied to predict annual average daily traffic (AADT) of Hangzhou highway from 2015 to 2029, and the composition and sources of traffic volume were also analyzed.The results indicate that the proposed forecast method has theoretical and practical value, which can improve the prediction accuracy of traffic volume and reduce the error of prediction results.%以"四阶段法"为基础,通过加入经济-交通组合模型进行改进,提出了一种更为合理的交通量预测方法.并应用该方法预测了杭州绕城高速公路2015年-2029年年平均日交通量(annual average daily traffic, AADT),并对交通量构成及来源进行分析.结果表明:该预测方法提高了高速公路交通量预测的准确性,减少了预测结果的误差,具有理论与实践应用价值.

摘要： 华北理工大学校园面积大,给学生带来诸多不便.开通校内公交是一个不错的选择.本文运用OD调查学生的出行情况,用TransCAD仿真模拟制定公交路线.以利益最大为目标,计算最优发车频率,与边际成本相结合,建立边际成本模型,最终确定公交收费标准.

摘要： 依托某工程项目实际,结合该工业园区近期及长远期规划,建立了符合该工程实际的OD调查表.采用“四阶段预测法”预测该工程交通特征年的交通量,考虑了与相邻高速之间的交通量均衡,满足交通量流向需求,为拟定出合理的道路横断面设计方案提供可靠的依据.

摘要： 采用起迄点调查和交通量观测相结合的综合调查方法,了解项目区公路网交通运行实际情况.在遵循OD调查点和交通量观测站设置原则的基础上,扩大样本基数,生成基年OD数据,全面把握现有区域公路交通流向特性、交通运载特征、时间分布特征和出行分布特征.经验证发现,调查点覆盖全面,调查的数据能够全面掌握和分析项目影响区内的交通流量、流向、交通组成等公路交通特性.研究结果为交通量的分布、分配预测提供了可靠的基础数据.本文以楚雄至大姚高速公路为依托工点,将观测统计结果应用到实际工程中,为道路经济评价参数和工程建设指标的确定提供参考.

摘要： 传统的OD调查、交通量分析存在很多问题,文章介绍了物联网技术的应用与发展,研究了在道路设计前期阶段利用物联网技术代替传统OD调查的可行性及存在的问题,并探讨了该技术在未来推广使用的可能性.

摘要： 本文提出了一项利用车牌识别(LPR)进行OD调查的新方法.LPR在OD调查中具有调查全样本、调查成本低、获取信息更多等优点.本文采取递归方法根据路网条件和实际需求相结合灵活划分交通小区,通过车牌编码建立LPR数据库索引结构,以提高车牌匹配速度.针对“有起无讫”和“无起有讫”的两种重要而特殊的OD情况,通过扩大数据库的时空搜索范围来补充OD信息.以北京CBD路网OD调查实例很好地证实了该方案的有效性.

摘要： 本文提出了一项利用车牌识别(LPR)进行OD调查的新方法.LPR在OD调查中具有调查全样本、调查成本低、获取信息更多等优点.本文采取递归方法根据路网条件和实际需求相结合灵活划分交通小区,通过车牌编码建立LPR数据库索引结构,以提高车牌匹配速度.针对“有起无讫”和“无起有讫”的两种重要而特殊的OD情况,通过扩大数据库的时空搜索范围来补充OD信息.以北京CBD路网OD调查实例很好地证实了该方案的有效性.

摘要： 本文提出了一项利用车牌识别(LPR)进行OD调查的新方法.LPR在OD调查中具有调查全样本、调查成本低、获取信息更多等优点.本文采取递归方法根据路网条件和实际需求相结合灵活划分交通小区,通过车牌编码建立LPR数据库索引结构,以提高车牌匹配速度.针对“有起无讫”和“无起有讫”的两种重要而特殊的OD情况,通过扩大数据库的时空搜索范围来补充OD信息.以北京CBD路网OD调查实例很好地证实了该方案的有效性.

摘要： 本文提出了一项利用车牌识别(LPR)进行OD调查的新方法.LPR在OD调查中具有调查全样本、调查成本低、获取信息更多等优点.本文采取递归方法根据路网条件和实际需求相结合灵活划分交通小区,通过车牌编码建立LPR数据库索引结构,以提高车牌匹配速度.针对“有起无讫”和“无起有讫”的两种重要而特殊的OD情况,通过扩大数据库的时空搜索范围来补充OD信息.以北京CBD路网OD调查实例很好地证实了该方案的有效性.

摘要： 结合天津港的OD调查资料,详细分析了港区内外道路的交通特性,主要包括港区内外道路的交通流的特征;客车及货车装载特征;货车装载和货类的构成;车辆出行基本特征(OD)分析;找出了港区内外道路交通的规律.可以为港口道路的规划设计提供一些参考.

摘要： 结合天津港的OD调查资料,详细分析了港区内外道路的交通特性,主要包括港区内外道路的交通流的特征;客车及货车装载特征;货车装载和货类的构成;车辆出行基本特征(OD)分析;找出了港区内外道路交通的规律.可以为港口道路的规划设计提供一些参考.

摘要： 结合天津港的OD调查资料,详细分析了港区内外道路的交通特性,主要包括港区内外道路的交通流的特征;客车及货车装载特征;货车装载和货类的构成;车辆出行基本特征(OD)分析;找出了港区内外道路交通的规律.可以为港口道路的规划设计提供一些参考.

摘要： 本文主要解决如何实现在无现状调查OD的情况下,充分利用已知信息,特别是中的统计数据,预测路段交通量.本文采用总量控制法进行交通量产生预测、系统平衡法进行交通分布预测,最后给出一实例,对于实现在无现状调查OD下的工程可行性研究阶段的交通量预测具有借鉴意义.

摘要： 本文主要解决如何实现在无现状调查OD的情况下,充分利用已知信息,特别是中的统计数据,预测路段交通量.本文采用总量控制法进行交通量产生预测、系统平衡法进行交通分布预测,最后给出一实例,对于实现在无现状调查OD下的工程可行性研究阶段的交通量预测具有借鉴意义.

摘要： 本文主要解决如何实现在无现状调查OD的情况下,充分利用已知信息,特别是中的统计数据,预测路段交通量.本文采用总量控制法进行交通量产生预测、系统平衡法进行交通分布预测,最后给出一实例,对于实现在无现状调查OD下的工程可行性研究阶段的交通量预测具有借鉴意义.

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本发明提出了一种交通流推测OD位置及OD矩阵的方法，包括如下步骤：获取历史交通流量：选定一组由N个十字路口组成的公路网，获取24小时内该公路网的历史交通流量数据S；聚类分析：以24小时内该公路网的历史交通流量数据S为基础，每个路段的交通流量数据构成一个特征数据组，对特征数据组进行聚类分析；设置OD点；推定OD矩阵。本发明避免了工作流程上的繁琐，具有便捷性，灵活性和准确性，实时模拟不同时段下的道路情况，可用于交通仿真、出行分析等系统，能有效避免交通拥堵等问题。

摘要： 本发明公开了一种基于站点采集设备的公交OD调查系统，包括数据采集模块、数据存储模块、统计分析模块、通讯模块；数据采集模块采用置于公交站点的可触摸电子设备，用于采集公交乘客的出行数据；数据存储模块为后台服务器，用于接收、存储数据采集模块实时传送的公交乘客出行数据；统计分析模块为PC端，用于对数据存储模块中存储的公交乘客出行数据进行统计分析，输出符合查询条件的公交OD矩阵；通讯模块布设在数据采集模块和数据存储模块之间，用于数据存储模块和统计分析模块之间的数据传输。本发明可获取指定时间段、指定站点间的公交OD矩阵，在公交线网优化设计、公交规划设计领域具有广阔的应用前景；具有省时省力、简单可靠的优点。

摘要： 本发明涉及一种交叉路口OD调查方法，包括以下步骤：步骤S1：采用定焦摄像机从高空采集一张覆盖每个路口的，没有车流和人流的交叉路口图像，作为背景图像，并量化为矩阵进行表示；步骤S2：从高空的监控视频流中提取每帧图像，并与背景图像进行对比相减，得到变化的像素；步骤S3：对于产生变化的像素进行划分，把变化且相邻连通的像素形成最大化矩形的像素组，每个矩形化的像素组代表一种交通设备；步骤S4：根据摄像机的参数计算出符合要求的像素组；步骤S5：将获取的像素组和视频帧图像运用CAMShift算法，输出每个像素组的OD为一条记录；步骤S6：对一个时间段产生的记录进行汇总及分类梳理后形成交叉路口的OD报表。本发明能够减少工作量，提升调查质量。

摘要： 本发明提供了一种基于智能手机和条形码来获取客流OD调查交通量的方法，进站的乘客事先下载好城市轨道手机客户端软件，然后通过全角度激光扫描器扫码的方式进出城市轨道车站闸口，此时乘客的数据将会从手机客户端软件通过网络通信传输的方式到达后台服务器，后台服务器通过整理，转化，运算，归纳，来构建OD矩阵。本发明实现了一种获取城市客流OD调查交通量的方法，有效地减少了城市客流OD调查的人力物力的投入，耗费少，准确度高。

摘要： 一种使用手机基站数据与营运车辆GPS数据进行公交OD调查的方法，包括如下步骤：1).收集手机定位数据与公交车GPS数据；2).将手机定位数据转换成用户的出行信息；3).对用户出行信息进行特征值提取加工；4).对提取出的特征值进行分析，获得基础出行特征；5).对公交出行信息，与公交车的GPS数据进行匹配后获得公交出行特征；6).对获得的出行特征进行统计处理，输出人口出行特征报表。本发明基于手机定位数据和公交车GPS数据，对之进行一系列处理，从大量的数据中自动获得高质量，高精细度，大时间跨度的人口出行特征系列报表，智能地获取人口出行特征，在减少人力物力消耗的同时，提高调查的准确度和有效性。

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本实用新型涉及交通，尤其涉及交通中的一种便携式城市OD自动调查仪。本实用新型提供了一种便携式城市OD自动调查仪，包括GPRS模块、GPS处理模块、存储模块、辅助电路和中央处理器，其中，所述GPRS模块连接有GPRS天线，所述GPS处理模块连接有GPS天线，所述辅助电路分别与所述GPRS模块、所述GPS处理模块连接，所述辅助电路分别与所述存储模块、中央处理器连接，所述存储模块的输出端连接有显示屏。本实用新型的有益效果是：实现了记录连续的起止点交通信息，实现位置、速度、方位的连续记录。