以路段交通量推估起迄分佈矩陣之研究

Abstract

起迄分佈矩陣在運輸系統規劃上是一項重要的資料。傳統獲得起迄分佈矩 陣的方法，如家戶訪問法、車輛牌照登錄法等，調查的成本昂貴且困難並 有相當大的誤差，因此有許多研究者嘗試由交通量資料來推估起迄分佈矩 陣，以代替傳統的調查方法。過去推估起迄分佈矩陣的研究，在分析用路 人的行為大部分皆以使用者均衡為準則，但其條件過於嚴格，另外有些研 究的路段成本函數並不適用於研究地區。因此本研究的目的在於探討研究 地區的成本函數及發展較符合實際用路人行為的推估方法。本研究透過實 際調查，蒐集研究地區路段的旅行時間及流量，利用 SPSS校估出路段成 本函數，並且在研究地區路網對行駛車輛連續調查五天，發現用路人並不 一定掌握路網的充分資訊，未必選擇最短的路徑來行駛，且有使用習慣路 徑的現象。因此本研究以習慣領域理論做為用路人選擇路徑的行為基礎， 即認為用路人由於過去不斷的行駛經驗，而形成本身對路徑選擇的習慣領 域，在選擇路徑時會以此習慣領域做為決策的依據，也就是每一個用路人 皆會行駛其習慣走的路徑。路徑習慣使用的機率採用具有相互比較關係的 羅吉特模式形式，利用最小平方法構建推估起迄分佈矩陣的模式，以修正 最陡坡降法及黃金切割法求解，並以實際調查的資料進行測試，以瞭解模 式的可行性。 Origin-Destination(O-D) matrix is an important data in ur- ban transportation planning. Conventional method such as home interview surveys for obtaining O-D matrix in urban areas are prone to considerable sampling error and become prohibitively costly. For these reasons several researchers try to develop methods for estimating O-D matrix from link traffic count data . Most previous research works on O-D matrix estimation conce- ntrated on rule of user-equilibrium whiich analyzes driver's behavior, but its condition is too stringent.Therefore, the p- urpose of this thesis to develop an estimation method which is more correspond real driver's behavior. For vehicles continue to survey at study area for five da- ys.We discover which drivers are uncertain clutch network suf- ficient information, uncertainly selects shortest path and it has the phenomenon of use habitual path. This thesis with hab- itual domains makes drivers select path basis. Assume every d- river be able select habitual path. Path habitual drive proba- bility adopts the form of logit model. Use the method of leas- t square to construct the model of O-D matrix estimation.