基于RFID数据的动态OD矩阵估计研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 OD矩阵研究概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 OD矩阵基本概念 | 第13-14页 |
| 1.2.2 OD矩阵分类 | 第14-15页 |
| 1.3 RFID射频识别技术简介 | 第15-19页 |
| 1.3.1 RFID射频识别技术基本原理 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于RFID技术的交通数据采集原理 | 第16-19页 |
| 1.4 论文研究目标 | 第19页 |
| 1.5 论文研究内容和技术路线 | 第19-22页 |
| 1.6 论文章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 国内外研究综述 | 第24-32页 |
| 2.1 基于现代通信技术的OD矩阵获取方法综述 | 第24-26页 |
| 2.1.1 基于手机信息获取OD矩阵的方法 | 第24-25页 |
| 2.1.2 基于车牌识别技术获取OD矩阵的方法 | 第25-26页 |
| 2.2 基于反推算法的OD矩阵获取方法综述 | 第26-30页 |
| 2.2.1 静态OD矩阵反推方法综述 | 第26-28页 |
| 2.2.2 动态OD矩阵反推方法综述 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于RFID技术的初始OD矩阵获取 | 第32-60页 |
| 3.1 基于RFID技术的初始OD矩阵获取原理 | 第32-34页 |
| 3.2 基于RFID技术的初始OD矩阵获取流程 | 第34-35页 |
| 3.3 获取方法实现 | 第35-36页 |
| 3.4 南京市区域路网初始OD矩阵获取实例 | 第36-43页 |
| 3.4.1 示例路网概况 | 第37-39页 |
| 3.4.2 RFID原始数据采集 | 第39-40页 |
| 3.4.3 RFID原始数据预处理 | 第40-41页 |
| 3.4.4 初始动态OD矩阵获取 | 第41-43页 |
| 3.5 获取结果分析 | 第43-59页 |
| 3.5.1 不同汇集度下的获取结果分析 | 第43页 |
| 3.5.2 不同采集天数下的OD标准差分析 | 第43-45页 |
| 3.5.3 不同出行距离的OD对出行量分析 | 第45-47页 |
| 3.5.4 不同起点的OD对出行量分析 | 第47-49页 |
| 3.5.5 不同终点的OD对出行量分析 | 第49-51页 |
| 3.5.6 相邻基站对的OD出行量分析 | 第51-53页 |
| 3.5.7 同一路段相反方向OD对的出行量分析 | 第53-54页 |
| 3.5.8 高峰时段的OD出行量分析 | 第54-56页 |
| 3.5.9 工作日和周末的OD出行量分析 | 第56-58页 |
| 3.5.10 线圈流量与获取OD出行量对比分析 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 动态OD矩阵优化 | 第60-72页 |
| 4.1 动态OD矩阵优化原理 | 第60-66页 |
| 4.1.1 理论模型构建 | 第60-62页 |
| 4.1.2 路径选择概率的确定 | 第62-63页 |
| 4.1.3 基于GA的寻优计算 | 第63-66页 |
| 4.2 动态OD矩阵优化流程 | 第66-68页 |
| 4.3 遗传算法求解优化模型的实现 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 南京市局域路网动态OD矩阵优化实例 | 第72-88页 |
| 5.1 路段流量数据采集 | 第72-75页 |
| 5.2 动态OD矩阵优化 | 第75-77页 |
| 5.3 优化结果分析 | 第77-84页 |
| 5.3.1 优化前后OD量差值与流量对比分析 | 第77-79页 |
| 5.3.2 优化前后OD出行量相关性分析 | 第79-81页 |
| 5.3.3 优化前后OD出行量相对误差分析 | 第81-84页 |
| 5.4 基于人工调查的优化方法评价 | 第84-87页 |
| 5.4.1 人工调查概况 | 第84-85页 |
| 5.4.2 人工调查结果 | 第85页 |
| 5.4.3 人工调查结果与优化结果对比 | 第85-87页 |
| 5.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第六章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 工作总结 | 第88-89页 |
| 6.2 研究展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 作者简介 | 第96页 |
