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申请/专利权人：中铁第六勘察设计院集团有限公司
申请日：2022-03-28
公开（公告）日：2024-05-24
公开（公告）号：CN114626247B
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G06F17/16;G06F119/02
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.24#授权;2022.07.01#实质审查的生效;2022.06.14#公开
摘要：本发明提供了一种可验证的基于极大似然法的旅游交通OD预测方法，包括以下步骤：求解目标函数L的最大值的公式：Max其中，Gr、Gs是起点r和终点s的GDP,crs是起点r到终点s的交通花费,fi是路段i上观测的路段交通量；获取Gr、Gs和crs、fi，并计算fi的分布自由度n；迭代计算出满足目标函数L对α,β,γ的一阶偏导数均等于0时的α,β,γ值；对α,β,γ值进行显著度检验，若α,β,γ的效果明显，则将α,β,γ带入交通分布的重力模型计算qrs。本发明既避免了大规模重复的OD调查，节省项目资金，又保证了OD资料获得的连续性与准确性。
主权项：1.一种可验证的基于极大似然法的旅游交通OD预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建目标函数L，求解目标函数L的最大值的公式： 其中，Gr、Gs是起点r和终点s的GDP,crs是起点r到终点s的交通花费,β是与GDP有关的交通弹性系数，α是比例参数，γ是参数，fi是路段i上观测的路段交通量；S2：获取Gr、Gs和crs；在起点r和终点s之间的道路上设置观测点，获取fi，并计算统计分布自由度n；S3：迭代计算出满足目标函数L对α,β,γ的一阶偏导数均等于0时的α,β,γ值；S4：对α,β,γ值进行显著度检验，若α,β,γ的效果明显，则将α,β,γ带入交通分布的重力模型：计算出起点r到终点s的交通分布qrs；步骤S4中，对α,β,γ值进行显著度检验的过程为：构建目标函数L的Hessian矩阵： Hessian矩阵的逆矩阵对应方差作为估计方差采用Wald检验，矢量表示代估参数α,β,γ，q表示代估参数所对应的极大似然值，建立： Wald统计量为： Wald统计量渐进逼近于自由度为n的χ2分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中铁第六勘察设计院集团有限公司 一种可验证的基于极大似然法的旅游交通OD预测方法
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