华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (2): 96-102.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.02.015

• 交通与运输工程 • 上一篇    下一篇

基于库仑定律的公交站点OD 矩阵生成研究

赵淑芝1 张晓亮1† 刘华胜1 高祥涛2   

  1. 1.吉林大学 交通学院,吉林 长春 130022; 2.吉林省工程咨询科技公司,吉林 长春 130061
  • 收稿日期:2013-07-22 修回日期:2013-11-20 出版日期:2014-02-25 发布日期:2014-01-02
  • 通信作者: 张晓亮(1987-),男,博士生,主要从事交通运输系统规划研究. E-mail:zxl10@mails.jlu.edu.cn
  • 作者简介:赵淑芝(1958-),女,教授,博士生导师,主要从事交通运输系统规划研究.E-mail:zhaosz@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(51378237)

Investigation into Generation of Transit Station OD Matrix Based on Coulomb's Law

Zhao Shu- zhi1 Zhang Xiao- liang1 Liu Hua- sheng1 Gao Xiang- tao2   

  1. 1.College of Transportation,Jilin University,Changchun 130022,Jilin,China;2.Jilin Engineering Consulting Technology,Inc.,Changchun 130061,Jilin,China
  • Received:2013-07-22 Revised:2013-11-20 Online:2014-02-25 Published:2014-01-02
  • Contact: 张晓亮(1987-),男,博士生,主要从事交通运输系统规划研究. E-mail:zxl10@mails.jlu.edu.cn
  • About author:赵淑芝(1958-),女,教授,博士生导师,主要从事交通运输系统规划研究.E-mail:zhaosz@jlu.edu.cn
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(51378237)

摘要: 为获得更为合理的公交客流分配结果,引入库仑定律,根据公交站点在交通小区中的分布情况,分别建立了小区间和小区内的公交站点 OD 矩阵生成模型; 然后,根据不同公交方式站点的特性对模型进行了优化,并通过对灵敏度系数的分析建立了灵敏度系数的求解模型; 最后,通过实例对模型的有效性进行了验证.结果表明: 文中模型具有较高的理论和实用价值,提高了公交客流预测的可靠程度.

关键词: 公交站点, OD 矩阵, 库仑定律, 客流预测

Abstract:

In order to obtain a reasonable public transit assignment,by introducing the Coulomb's Law,intercelland intracell models for generating transit station OD matrix are proposed according to the distribution of transit sta-tions in a traffic zone.Then,the models are optimized according to the characteristics of different transit stations.Moreover,a sensitivity coefficient analysis is carried out and the corresponding solving model is constructed.Final-ly,the effectiveness of the model is verified through a case study.The results show that the proposed model is ofhigh theoretical and practical value and helps to improve the reliability of the forecast of transit passenger flow.

Key words: transit station, OD matrix, Coulomb's Law, passenger flow forecast

中图分类号: