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부분링크 관측교통량으로부터의 기종점 통행행렬 추정모형 비교 연구 / 장요한 ; 김대현 ; 조성길 1

요약 1

ABSTRACT 1

I. 서론 2

II. 기존 링크교통량을 이용한 기종점 통행행렬 추정모형 및 비교모형 선정 3

1. Turnquist and Gur(1979) 모형 및 Cho and Moore(2000) 모형 4

2. MPME 모형 4

3. Gradient 모형 5

4. Cho(2008)의 부분링크 정보를 이용한 모형 5

5. Backpropagation을 이용한 모형 6

6. 비교모형 선정 7

III. 모형검정을 위한 실험 및 분석 7

1. 실험데이터 구성 7

2. 모형 추정력 검정을 위한 평가사항 설정 9

3. 실험 결과 및 분석 12

IV. 결론 및 향후 연구과제 15

참고문헌 16

초록보기

기종점 통행행렬(O-D Matrix)은 교통계획과 교통운영 분석 등 교통연구 분야 전반에 걸쳐서 필수적인 요소이다. 현장에 설치운영 중인 교통정보수집기기를 통하여 수집한 링크 관측교통량으로부터 보다 정확한 기종점 통행행렬을 추정하기 위하여 지금까지 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나 기존 방법론들은 정확한 대상 도로망 정보와 정확한 사전 기종점 통행행렬(Prior O-D Matrix)에 대한 정보가 주어졌을 때에만 신뢰할 만한 예측력을 나타낸다는 단점이 있다. 즉, 사전정보(Prior Information) 오차에 민감하게 반응하며, 대상 지역의 급격한 토지이용 변화나 모집단 표본설정 오류 또는 링크의 교통량을 관측하는 데 있어 정확한 관측이 이루어지지 않았거나 도로망 중 관측 가능한 링크의 수가 제한적일 때 이러한 불완전한 정보들로부터 기종점 통행행렬을 추정하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 종합적이고 동일한 사전정보(Prior Information)의 환경에서 혼잡시 사용가능한 몇몇 모형들을 선정하여 추정력을 비교분석하고, 실험분석 결과를 통하여 최적의 모형을 제시하고자 한다. 본 연구의 실험 결과, 주어진 사전정보(Prior Information)의 형태에 따라 선정한 비교 모형별로 다양한 결과가 도출되었다.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
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참고문헌 (41건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 칼만필터를 이용한 都市高速道路 交通量豫測 및 實時間O-D 推定 소장
2 김종형, 2000, “Gradient 기법에 의한 통행행렬표 추정에 관한 연구", 서울시립대학교 박사학위논문. 미소장
3 백승걸, 2001, “유전자 알고리즘을 이용한 링크 관측교통량으로부터의 기종점 통행행렬 추정", 서울대학교 박사학위논문. 미소장
4 Comparative study on the O/D estimation using Gradient method and Generalized Least Square method 소장
5 이승재․이헌주, 2003, “기종점 수요추정을 위한 교통량 관측지점의 적정위치 선정", ｢대한교통학회｣, 21(1): 53～64. 미소장
6 The Estimation Model of an Origin-Destination Matrix from Traffic Counts Using a Conjugate Gradient Method 소장
7 임강원․임용택, 2003, ｢교통망분석론｣, 서울대학교 출판부. 미소장
8 Caliper, 2004, TransCAD Users Manual. 미소장
9 A Method for Direct Estimation of Origin/Destination Trip Matrices 네이버 미소장
10 Estimation of trip matrices from traffic counts and survey data: A generalized least squares estimator 네이버 미소장
11 Chen, A., Chootinan, P., Recker, W., and Zhang, H. M., 04, Development of a path flow estimator for deriving steady-state and time-dependent origindestination trip tables, California PATH Research Report, Davis, CA 95616. 미소장
12 A Study on Synthetic OD Estimation Model based on Partial Traffic Volumes and User-Equilibrium Information 소장
13 Improved User Equilibrium Based Method for Estimating Trip Tables 네이버 미소장
14 Estimation of origin–destination trip-tables based on a partial set of traffic link volumes 네이버 미소장
15 Iida, Y., Takayama, J., and Kaneko, N., 1987, “Traffic demand estimation model by observed link flows considering trend of secular change", Proceedings of JSCE, 387(4-7): 83～91. 미소장
16 INRO, 2003, EMME/2 User's Manual Software Release 9. 미소장
17 Normalization methods for input and output vectors in backpropagation neural networks 네이버 미소장
18 Problems Encountered during Implementation of the Backpropagation 네이버 미소장
19 Neural Network-based O-D matrix estimation from link traffic counts 소장
20 Estimation of an origin-destination matrix with random link choice proportions: A statistical approach 네이버 미소장
21 Inferences on trip matrices from observations on link volumes: A Bayesian statistical approach 네이버 미소장
22 Matlab R2009a Users Manual, 2009, Mathwork. 미소장
23 Nanda, R. and Kikuchi, S., 1993, ‟Estimation of Trip O-D Matrix when Input and Output are Fuzzy", in Ayyub, B. M. (Ed.), Proceedings of ISUMA '93, The Second International Symposium on Uncertainty Modeling and Analysis, IEEE Computer Press, College Park, Maryland, 104~111. 미소장
24 Nguyen, S., 1977, "Estimating an O-D Matrix from Network Data: A Network Equilibrium Approach", Centre de Recherche sur les Transports, University of Montreal. 미소장
25 Nguyen, S., 1984, “Estimating Origin-Destination Matrices from Observed Flows". In M. Florian (Ed.), Transportation Planning Models, 363~380. 미소장
26 Nielsen O. A., 1994, “A New Methods for Estimating Trip Matrices from Counts”. Institute of Roads, Traffic and Town Planning: The Technical University of Denmark. 미소장
27 Nielsen O. A, 1998, “Two New Methods for Estimating Trip Matrices from Traffic Counts", Travel Behaviour Research: Updating the State of Play, 221～250. 미소장
28 Ortúzar, J. de D. and Willumsen, L. G., 1990, Modeling Transport, John Wiley & Sons, Chichester. 미소장
29 Reddy, K. H. and Chakroborty, P., 1998, “A fuzzy inference based assignment algorithm to estimate O-D matrix from link volume counts”, Comput, Environ, and Urban Systems, 22(5): 409～423. 미소장
30 Sheffi, Y., 1985, Urban Transportation Network: Equilibrium Analysis with Mathematical Programming Methods, Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall. 미소장
31 A maximum likelihood model for estimating origin-destination matrices 네이버 미소장
32 Spiess H., 1990, “A Gradient Approach for the O-D Matrix Adjustment Problem", INRO. 미소장
33 Sushama, C. M. and Revati Rajagopalon, 2007, “Estimation of Origin Destination Trip Tables based on a Partial set of Fuzzy Traffic Link volumes and Target Trip Matrix", Polytech Univ. 1～9. 미소장
34 Turnquist M. and Gur Y., 1979, “Estimation of Trip Tables from Observed Link Volumes”, Transportation Research Board, Washington, D.C., 1~6. 미소장
35 University of Stuttgart, SNNS User Manual Ver 4.2. 미소장
36 The most likely trip matrix estimated from traffic counts 네이버 미소장
37 Willumsen, L., 1978, “Estimation of an O-D matrix from traffic counts: a review", Institute for Transport Studies, Working Paper 99, University of Leeds. 미소장
38 Yang, H., Akiyama, T., and Sasaki, T., 1992, “A Neural Network Approach to the Identification of Real Time Origin-Destination Flows from Traffic Counts", Proc., International Conference on Artificial Intelligence Applications in Transportation Engineering, 253～269. 미소장
39 Estimation of origin-destination matrices from link traffic counts on congested networks 네이버 미소장
40 Optimal traffic counting locations for origin–destination matrix estimation 네이버 미소장
41 Genetic-Algorithms-Based Approach for Bilevel Programming Models 네이버 미소장

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