0 引言

实时、全样本机动车OD信息对于交通规划、交通管理等至关重要，但是其获得却一直非常困难。近几年，随着手机等数据采集技术的发展，可以尝试从手机数据、浮动车数据中推估机动车OD信息，但是利用此类数据受到抽样比例、折算比例等影响，只能获得一部分机动车的OD，而难以获得全样本机动车OD信息，对于研究道路交通拥堵、实时交通管理贡献有限。

自1980年文献[1]使用路段交通量进行机动车OD矩阵反推(简称OD反推或OD估计)以来，OD估计得到较大发展。但是受现有的交通流检测手段限制，众多的动态OD估计研究往往利用路段交通量检测数据进行估计，且估计范围大多数针对单个道路交叉口、单条高速公路路段或者小型路网。

随着交通量采集技术的不断发展，OD估计中使用的基础数据从单一检测器获取的路段流量信息逐渐扩充到多源数据[2-3]，例如交叉口的转向流量[4-6]、实测旅行时间[7-9]、部分已知OD信息[10-11]等。研究范围从仅有一条路径的情况[7,11-12]、假设的简单路网[13-14]逐步拓展到真实的道路网络[15]，研究案例逐步接近现实情况，但研究实例仍存在过于理想化的情况。

在OD估计中，如果检测器能够将道路交叉口交通流的转向进行区分，则同样数量的检测断面可以获得比路段断面流量更多的已知量。例如文献[16]实测三个连续交叉口一天的数据，建立了基于转向流量比和旅行时间进行动态OD估计的方法。结果显示，考虑转向流量比的所有情况的准确性得到提高，但是考虑实测旅行时间在一些情况下效果反而下降。然而其所用实例路网较小，不存在路径选择的问题。其他一些研究[4,17]亦表明使用交叉口转向流量进行OD估计能够提高估计的精度。例如文献[4]使用交叉口转向流量(左、直、右)进行OD估计，其估计结果更优。但实例中的数据较少，理想的研究应该能够获得大量的转向流量和路段流量。文献[17]使用交叉口进口道各转向流量进行OD估计能够提高估计的精度，但是其使用仿真软件计算分配矩阵，与现实情况存在一定的差距。

近年来日渐发展的自动车辆识别(Automatic Vehicle Identification,AVI)检测数据为机动车OD估计提供了新的数据来源，通过车牌识别数据或GPS数据，可以获取所覆盖路段的转向流量、旅行时间[18]及路网中实测的部分机动车OD信息等。例如文献[19]提出使用AVI数据和流量数据进行全样本OD的估计，通过AVI数据得到研究样本的路径选择比例和OD矩阵。该文假设所有出行者具有相同的出行特征，将样本数据乘以扩样系数后得到全样本估计。通过对比使用和不使用AVI进行OD估计的最终结果准确性发现，使用AVI数据进行全样本估计能够提高准确性。文献[20]对AVI数据进行研究获得转弯比例，同时结合路段流量和历史OD，使用非线性最小二乘模型进行OD估计。该文通过仿真对不同的市场渗透率、检测率和AVI检测器覆盖率进行研究，结果表明随着市场渗透率、检测率和AVI检测器覆盖率的增加，RMSE在减小。但由于无法获得真实的AVI数据，文中使用反推的OD作为真实OD进行仿真。在应用部分实测机动车OD信息方面，文献[10]将AVI的车辆轨迹信息和路段流量作为基础数据，使用贴现约束最小二乘模型、贝叶斯估计和卡尔曼滤波模型对路径选择比例进行估计，结果发现使用多源数据进行估计的准确性比仅使用路段流量要高。文中假设路径选择可以忽略，这与现实中的情况不相符。

本文使用中国城市中快速发展的在信号控制交叉口安装的车牌识别检测器得到的车辆通过信息(包括车牌、时刻、道路交叉口、车道等数据)，将经过处理后得到的转向流量和部分机动车OD信息作为基础数据，建立进行全路网机动车OD估计的广义最小二乘模型，结合实例应用S-Paramics进行仿真并对模型的效果进行评价分析。

1 OD估计模型

OD估计中的研究方法包括广义最小二乘法(Generalized Least Squares,GLS)[11,15]、卡尔曼滤波模型(Kalman Filter,KF)[21-22]及其他一些模型(如决策模型[23])。本文选择广义最小二乘法作为基本方法建立OD估计的模型。

几十年来，右心前导联高而宽的R波被认为是后壁心肌梗死的征象。但MRI-MDE与心电图相互关系的新证据表明，在排除右心室肥大、完全性右束支阻滞或预激综合征等影响QRS波形态的因素后，在急性冠脉综合征发展过程中，V1导联出现高R波提示侧壁心肌梗死，并且梗死面积通常更大、透壁程度更深。

与基于路段流量的分配矩阵相比，该分配矩阵中各个元素的上角标含义发生了变化，表示为转向流量的编号。

1.1 目标函数的确定

在机动车OD估计中，分配矩阵的计算是其中的重要基础。车牌识别数据不仅能够提供经过交叉口检测器的车辆的车牌、时间、所在交叉口编号和车道编号，而且经过数据整理筛选后能够得到同一辆车的行驶轨迹数据，这些数据显示了该车经过的交叉口以及在交叉口的转弯方向，根据这些信息能够得到车辆的OD信息。

式中：Y为转向流量检测值，由检测器直接检测得到；̂为转向流量估计值，由OD估计过程中分配得到；X为历史OD值，根据检测到的部分OD矩阵推估得到，见下文分析；̂为OD估计值，由OD估计得到。

由检测到的部分机动车OD矩阵估计历史OD矩阵的主要流程如下。记交通小区i到j检测到的有准确ID(车牌)信息车辆的出行次数为实际总出行次数为小区i有ID信息车辆的检测发生交通量为小区j有ID信息车辆的检测吸引交通量为那么，有ID信息车辆的检测发生交通量和检测吸引交通量[19]分别为

式中：nOD为交通小区个数。

由于存在车辆漏检和错检等情况，检测设备无法检测到全部车辆的完整轨迹信息，因此样本数据的出行次数和实际总出行次数Tij之间的关系可以用渗透率(market penetration rates)[19]来描述，即

式中：Sij为渗透率。

全样本OD估计算法需要确定扩样系数，通过将部分机动车OD信息进行扩样，得到全样本OD。已有的全样本OD估计研究大多数采用两种不同的方法计算扩样系数[19]：1)单一的全样本OD估计系数，部分OD矩阵数据乘以单一扩样系数后得到全样本OD；2)多样的全样本OD估计系数，不同交通小区的部分OD数据按照各自的属性特点乘以不同的扩样系数得到全样本OD。第一种方法考虑的因素简单、计算方便，但是存在计算结果误差较大的问题；而第二种扩样系数的计算过程复杂、耗时较长，但是由于考虑的因素较为全面，能够更好地获得全样本OD的估计。本文根据使用案例检测数据的特点，将使用多样的全样本OD估计系数的计算方法得到扩样系数。

应用SPSS 23.0软件分析,计量数据采用均数±标准差(±s)表示,计数资料采用百分比表示,如果两组P<0.05,差异具有统计学意义。

1.2 分配矩阵的确定

车牌识别系统能够对每个车道的车辆分别检测，因此在安装有车牌识别检测器的交叉口，可以得到每个进口道的各转向流量，故本文在进行机动车OD估计的研究中除使用传统的路段流量作为输入外，为对比起见，还将使用车牌识别数据提供的各道路交叉口转向流量作为输入进行机动车OD估计。根据广义最小二乘模型和本文进行机动车OD估计的特点，参考文献[24]提出的目标函数，将其中路段流量的偏差变成转向流量的偏差，即目标函数为最小化转向流量检测值和估计值偏差的平方和以及历史OD值和OD估计值偏差的平方和，即

由于目前安装的车牌识别检测器覆盖率有限，且车牌识别的准确性达不到100%，故在实际中只能获得一部分机动车真实的OD信息。已有研究表明，一部分真实的机动车OD信息对于进行机动车OD估计是一种非常有益的补充。

步骤4：根据实际情况在S-Paramics仿真平台建立路网模型，将步骤3得到的三个不同OD估计结果输入到仿真平台中，得到不同输入下的仿真路段流量。

在本研究中，对一部分真实机动车OD信息的使用主要体现在利用真实的机动车OD信息进行分配矩阵的计算，本文假设检测到真实OD信息的车辆在总体车辆中分布均匀，则检测到真实OD信息的车辆的路径选择比例代表了全部车辆的路径选择比例，从而可以得到基于部分机动车OD信息的分配矩阵。

具体计算思路如下：通过获得部分机动车OD对之间的OD流量，以及根据车牌识别数据获得对应的OD流量所经过的路径，以此为基础进行基于部分机动车OD信息的分配矩阵计算。

忽然想起一件事，那天清理遗物时，发现水云天写了不少诗，蒋海峰想为他出版诗集。而夏梓桑正好在华夏出版社工作，很愿意为他帮忙。就这么定了，蒋海峰立即拨通水仙芝的电话，真诚地说道：

毕业后的几年，李高明从高级发型师晋升到发型总监，从发型总监晋升到合伙人，一直在昆明顶尖的发型创业团队里兜兜转转。李高明一度认为连锁运营的模式是最好的创业模式，极力扩展店面，最多时他同时入股了银海领域、万达、新亚洲体育城、福德村四个美发店。

记为起点O到终点D在某道路交叉口选择转弯mp的车辆数，m为路段流量编号(亦为路段编号)，p为转弯方向，在计算中左转、直行和右转分别取值1，2，3。为实际能够检测到部分车辆O到D的OD流量。则起点O到终点D选择转弯mp的比例

根据公式(5)计算得到基于转向流量和已知部分真实机动车OD信息的分配矩阵中所有元素，即

广义最小二乘模型用于OD估计最早出现在1984年[13]，根据最小二乘模型改进得到。通过最小化检测路段交通量和分配路段交通量的偏差以及历史OD矩阵和估计OD矩阵的偏差进行动态OD估计[11,14,23]。使用广义最小二乘模型进行动态OD估计，其重点在于目标函数的确定以及分配矩阵的计算。

约束条件为

学生们发现，大家一起使用同一张牌真是太好玩了。于是，一天早上，盛旦老师发现整个教室空荡荡的，只有查理一个人在——只有他之前用掉了那张“逃课牌”。放学前，校长佩雷姿夫人出现在教室门前，并大发雷霆：“一个班上有整整二十六个学生缺勤，我已经给他们的家长都打过电话了，大家的回答全都一样。一个离奇的扑克游戏让学生们能随心所欲地逃学——这是谁允许的？”

式中：ymp为转弯mp的转向流量，xOD为O到D的全部OD流量。

他的坚持与努力，让每一个人都受到了鼓舞，跟随着他先后完成黑龙江省佳南实验农场河道改移工程、黑龙江省佳南实验农场道路改移工程、佳木斯站综合改造工程和平街下穿工程、佳木斯市政道路学府街公铁立交工程、佳木斯市政道路通江街及通园巷公铁立交工程。在每一次的工程建设中，王维振经常熬到深夜，研究施工方案及倒行方案，攻坚克难解决拆迁等一系列卡脖子问题。随后，身先士卒参与节点兑现，吃在现场、住在现场，连续奋战助力工程开通。

在实际应用中，由于检测器的缺失(即没有在所有交叉口全部布设检测器)、检测准确率等问题，造成利用原始的检测数据进行机动车OD计算中存在道路交叉口缺失、部分路径缺失的问题，需要应用相应的方法进行弥补，在此不再详述。

2 实际案例研究

2.1 案例研究方法

MAPE和RMSE计算公式分别为

步骤1：使用实测的部分机动车OD信息进行路网全样机动车OD估计，将全样机动车OD估计的结果作为本文OD估计的历史OD矩阵X。

步骤2：使用实测的部分机动车OD信息计算分配矩阵B。

步骤3.1：将实测的395个转向流量作为模型输入，使用广义最小二乘模型进行OD估计，得到基于转向流量的OD估计结果。

2) 判断塞规直径是否在激光测径仪量程内，如果不在，抬升塞规。抬升的高度根据塞规的直径进行调整，使塞规的轮廓最低点处于激光测径仪的测量范围内；

步骤3.2：将实测的199个路段流量作为输入，使用广义最小二乘模型进行OD估计，得到基于路段流量的OD估计结果。

步骤3.3：筛选出包含全部转向流量(即左、直、右转向流量)的77个路段，得到其路段流量。使用广义最小二乘模型进行OD估计，得到基于77个路段流量的OD估计结果。

在临床实践中应注重护理伦理、护理心理、护理法规、人际沟通与礼仪等方面的实践,并参与护士长或护理部的常规管理工作,这些护理教育的交叉学科与边缘学科在现代的护理工作中为护理安全提供保障。通过全方位体验临床护理工作,自省护理教学与临床护理的偏差,以科学依据改进护理教学。

步骤5：计算包含各转向(即左、直、右转向流量)全部检测的路段流量(77个)的MAPE和RMSE。

目前所有的交通流采集技术都无法获得绝对完整准确的城市中全部机动车出行的真实OD，本文基于所能够获得的实测数据的类型和特点，对比分析了三种情形：1)基于转向流量(395个)的OD估计；2)基于检测的全部路段流量(199个)的OD估计；3)基于各转向全部检测的路段流量(77个)的OD估计。三种情形的分配矩阵都使用基于部分机动车OD信息所得到的分配矩阵。

式中：xi为真实检测到的路段流量值；为基于仿真平台估计得到的路段流量值；n为个数。

为了验证使用部分机动车OD信息得到的分配矩阵在改善OD估计中的效果，本文将其与未使用部分机动车OD信息得到的分配矩阵的结果进行对比。

通过本文建立的模型，整合转向流量及部分机动车OD信息，可以对整个路网的全部机动车OD信息进行估计。

2.2 应用案例

本文将对廊坊市主城区某日全天的车牌识别数据进行处理和研究。根据路网的检测器安装情况，本文对路网中安装检测器的67个交叉口进行编号，将每个交叉口中有检测器的进口道作为小区，共划分了227个路段小区，25 233个OD对。使用S-Paramics仿真平台按照实际路网(车道数和交叉口车道划分等)建立路网模型，将全样本OD的分布矩阵作为OD需求输入到软件中，使用原始数据整理出每个小时的出行量占总量的比例，输入到S-Paramics中，让车辆按照现实情况的比例输出到路网上。仿真后可得到路段流量的仿真数据。通过对原始数据的整理，路网中总共有953个转向流量，其中能检测到的为395个；路网中总共有390个路段流量，其中199个路段上安装有检测器，在安装有检测器的199个路段中，77个路段包含全部转向流量，即左、直、右三个转向，101个路段包含两个转向流量(往往是只有左转和直行流量)，21个路段只包含一个转向流量。

综上所述，随着我国素质教育全面改革进程的加快，高中物理教师需对核心素养概念、重要性形成正确认知，并于物理实际教学活动中将培养高中学生物理核心素养作为重要教学内容，除可提升学生物理学生成绩外，也可提高学生物理实验操作能力.同时，也可提升高中物理教师物理教学质量.此外，物理教师还应注重学生社会责任感的培养，并使学生养成良好的科学态度，进一步促进高中学生核心素养发展，推动高中学生物理素养全面发展.

同时为对比路段检测率的影响，本文对大小两个路网进行对比分析，大路网如图1所示，小路网则为图1右上角虚线框所覆盖范围，包括6个交叉口。图1中三角形为四个进口道均能检测到左、直、右转向流量的交叉口，圆形为检测转向流量不全的交叉口。

2.3 结果分析

由于不是每个路段都能够检测到左、直、右三个转向流量，所以在验证时，选择包含三个转向流量的路段进行对比分析，计算这些转向流量的实测值与估计值之间的MAPE和RMSE。经过筛选，共有77个路段包含三个转向流量。三种不同情形的结果如表1所示，可以得到以下结论：

1）使用上述三种方法所得到的OD估计的精度，以MAPE来衡量，都处于合理范围内[25]。

2）使用转向流量估计OD的评价指标略优于利用路段流量估计的评价指标，但是两者非常接近。

3）在已知量和未知量的数量方面，检测到的转向流量为395个、路段流量为199个、OD对数量为25 233个，已知量(转向流量和路段流量)与未知量(OD对)的数目比值分别为0.015 7和0.007 9。已知量的数量远远小于未知量，使得不同输入下估计结果相差不大。

贫困户宋国朴曾经日子过得很艰难。因为熟悉村里情况，漂流景区聘请他做管理工作，每年工资三四万元，生活顿时变了样。

其次，要对社团干部进行定期的专业指导。作为社团的管理人员，社团干部首先要对于本社团所属领域的知识更为专业一些，才能帮助和指导社团成员得到提高。所以，学校可以安排指导教师，定期对于社团干部进行专业的指导，让他们可以在学习活动中中有章可循，也可以为他们碰到的疑难问题，进行答疑解惑，帮助他们在活动中有所收益，有所提高。

4）在三种情况下，通过使用由检测到的部分已知的机动车OD信息得到的分配矩阵进行OD估计，MAPE和RMSE显示其效果有相应的提升。

为提高未知量与已知量的比值，研究不同检测流量数据量对OD估计结果的影响，使用图1虚线框所覆盖的范围。该小型路网包含6个交叉口，其中4个交叉口设置有检测器，共有260个OD对。此小路网中共有48个转向流量，其中能检测到36个转向流量；路段流量21个，其中16个路段可以检测到全部或部分流量；10个路段包含三个方向的转向流量。即三种输入数据的情况下，已知量和未知量的比例为13.8%，6.2%，3.8%。

李渔(1611－1680)，浙江金华府兰溪人，初名仙侣，后改名渔，字谪凡，号笠翁。他是明末清初时期著名的文学家、戏剧家、戏剧理论家、美学家，一生中创作了大量的文学作品，包括戏曲、小说、诗词、曲赋等，其中成就最高的是戏曲，他的作品将拟话本小说与戏曲艺术巧妙地融合为一个整体，创作出《笠翁传奇十种》《无声戏》《十二楼》等优秀戏曲作品。

对比表1和表2可知，已知量与未知量数量比值增加后，估计的准确度和稳定性得到提升。在小路网的案例中，OD估计能够得到明显较优的结果。同样可以看到，利用已知的部分机动车OD信息得到的分配矩阵的应用也可以在很大程度上提高估计的精度。

3 结语

本文利用转向流量和部分OD信息，使用广义最小二乘模型进行OD估计，同时利用路段流量和部分OD信息估计得到的OD进行对比分析。结果显示，使用转向流量和部分OD信息进行OD估计的准确性得到提高。本文建立的方法适用于所有规模的城市路网，但是对于大型路网而言，在检测器密度不足的情况下，由于已知量的数目远远小于未知量的数目，所以不同输入所得结果的评价指标相差不大，即大型路网当已知量的数目较少时，OD估计的精度不高。但是通过大小路网的对比来看，相对于所需估计的OD对数量，增加已知量的比例能够提高OD估计的精度。

由原始的检测数据推估真实的部分机动车OD矩阵受到检测精度等方面的限制，其准确性有所欠缺，但是对车辆行驶轨迹的检测为获取机动车OD信息提供了一种新的途径。当前各个城市正在大规模建设相应的检测系统，利用本文的方法，基于海量的检测数据进行OD估计，可以为传统的交通规划需求分析提供重要的补充，亦是交通大数据在交通规划领域的应用情景之一。

将齿条移动元动作单元出现的6种故障模式，即齿条移动过位、漏油、齿条移动发出异响、齿面疲劳磨损、齿条断齿和齿条移动不平稳，进行故障分级决策分析。这6种故障模式按发生频度、危害程度、检测难度和维修难度这4个决策指标进行评价，邀请该领域专家按4个决策指标对这6种故障模式进行评分(分值越高表示程度越高)，得到的量化评价值如表2所示。

图1 实际路网示意 Fig.1 Roadway network

表1 大路网三种情况的MAPE和RMSE对比 Tab.1 Comparison on MAPE and RMSE of 3 scenarios in a large roadway network

注：1)本文提出的基于部分已知机动车OD信息得到的分配矩阵；2)通常使用最短路径算法计算得到的分配矩阵。

OD估计的输入数据评价指标MAPE(本文)1)MAPE(对比)2)RMSE(本文)1)RMSE(对比)2)395个转向流量0.335 3 0.338 3 3 872.8 3 911.5 199个路段流量0.336 6 0.338 6 3 892.4 3 907.6 77个路段流量0.337 0 0.340 1 3 904.3 3 919.2

表2 小路网三种情况的MAPE和RMSE对比 Tab.2 Comparison on MAPE and RMSE of 3 scenarios in a small roadway network

OD估计的输入数据评价指标MAPE(本文)MAPE(对比)RMSE(本文)RMSE(对比)36个转向流量0.228 7 0.292 8 2 484.5 2 778.4 16个路段流量0.259 7 0.311 2 2 412.7 2 907.6 10个路段流量0.305 5 0.324 2 2 790.7 2 923.7

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