%0 Journal Article
%T 基于贝叶斯智能学习OD矩阵估计与网络拓扑优化研究
%A 许伦辉
%A 丘建栋
%A 刘正东
%J 公路交通科技
%P 106-109
%D 2007
%X OD矩阵(Origin-DestinationMatrix)是路网规划与评价的基础数据。以往OD矩阵数据是通过交通调查的方法获得,这往往耗费了大量的人力和物力。运用贝叶斯定理的先验分布原理,构造贝叶斯智能学习的网络拓扑结构,提出由各路段交通流量的观测值来推算估计以及预测OD矩阵的一种有效方法。利用此方法可以准确估计出OD矩阵数据,同时在优化网络拓扑中,能对未来交通量的分配进行预测。对比分析表明,此方法能有效地提高交通运输规划的效率以及交通评价准确性。
%K 交通工程
%K 网络拓扑
%K 贝叶斯统计
%K OD矩阵
%K 预测交通量
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_gljtkj/CN/abstract/abstract10917.shtml