Trafik sayımları, bölge nüfusları ve bölgeler arası uzaklıkları kullanarak başlangıç-son matrisi tahmini

Başlangıç-Son (B-S) matrisi ulaştırma planlaması için çok önemlidir. Bu matris, bölgeler arasındaki yolculuk talebi hakkında bilgi içermektedir. Bu çalışmada, trafik sayımlarını kullanarak Başlangıç-Son (B-S) matrisi tahmini için bir model önerilmektedir. Modelde, trafik sayımları, bölge nüfusları ve bölgeler arası uzaklıklar kullanılarak (B-S) tahmin edilmiştir. Trafik sayımları, bölge nüfusları ve bölgeler arası uzaklıklar elde edilmesi kolay verilerdir. Dolayısıyla, veri toplama işleminin zor olduğu durumlarda bu çalışmada önerilen model faydalı olacaktır. Ayrıca, nüfus ve mesafe verileri bölgeler arası yolculukların ekonomik yönünün tahmine yansıtılması açısından önemlidir. Modelin esası, ilkel matrisin önceden belirli olan link akımlarını verecek şekilde değiştirilmesine dayanmaktadır. Bu işlemde, ilkel matris elemanları bölgeler arası çekim modeli ile orantılı olarak artırılmaktadır. Her bir link için, bu linki kullanan bölge çiftlerinin katkısı belirlenmektedir. Çekim modelinin payında bulunan bölgelerin nüfus değerlerinin çarpımının x’inci ve paydasında yer alan, bölgeler arası uzaklık değerinin y’inci kuvveti alınarak modele ilave edilmiştir. Böylece, bölge nüfuslarına ve bölgeler arası mesafeye verilen önem modele yansıtılmış olmaktadır. Buradaki üs değerleri (x,y) isteğe göre belirlenebilecek bir artış değeri ile algoritma içerisinde değiştirilerek, sonuçta bulunan link akım hatası minimum yapılmaya çalışılmıştır. Sonraki iterasyondaki hata, öncekinden büyük olduğu anda algoritma sonlandırılmaktadır. Model için algoritma yazılmış 4 bölge ve 8 linke sahip bir karayolu ağında test edilmiştir.

Estimation of origin-destination matrix using traffic counts, zone populations and interzonal distances

Estimation of Origin-Destination (O-D) matrix is very important in transportation planning. This matrix contains information about travel demand between different zones of a region. In this paper, a model is proposed for estimation of (O-D) matrix using traffic counts. In the model, (O-D) matrix is estimated using traffic counts, zone populations and interzonal distances. Traffic counts, zone populations and interzonal distances are data which can be easily obtained. So, offered model is useful for the situations in which data collection process is difficult. Furthermore, the data of population and interzonal distance is important with regard to taking account of the economic aspect of interzonal trips. The fundamental principle of model has been based on modifying the initial matrix that will provide previously determined link counts. In this process, the elements of initial matrix are increased as proportional with interzonal gravity model. It has exponentiated the multiplication of population values of zones at the numerator of gravity model to the x-th power and interzonal distances at the denominator of gravity model to the y-th power. So, importance of zone populations and interzonal distances has been reflected to the model. It has been worked to minimize the link flow error while exponent values (x,y) are changed with augmentation value that will be determined according to desire. When error at posterior iteration is larger than previous iteration, algorithm is terminated. Algorithm has been written and tested a highway network that has four zones and eight links.

PDF

___

1. Helinga, B.R., Estimating dynamic origin-destination demands from link and probe counts, PhD Thesis, Queen’s University, Canada 1994.
2. Ortuzar, J.D.D. and Willumsen, L.G., Modelling Transport, J. Wiley & Sons, England, 1990.
3. Abrahamsson, T., “Estimation of origin-destination matrices using traffic counts-a literature survey”, IIASA interim report, Laxenburg, Austria, 1998.
4. Peterson, A., The origin-destination matrix estimation problem-analysis and computations, Linköping Studies in Science and Technology. PhD Thesis, Linköping University, Sweden, 2007.
5. Van Zuylen, H., and L.G. Willumsen “The most likely trip matrix estimated from traffic counts”, Transportation Research, B 14, pp 281–293, 1980.
6. Spiess, H., “A maximum likelihood model for estimating origin-destination matrices”, Transportation Research, B21, 395-412, 1987.
7. Nihan, N.L. and Davis, G.A., “Application of predictionerror minimization and maximum likelihood to estimate intersection O-D matrices from traffic counts”, Transportation Science, 23-2, 77-90, 1989.
8. Lo, H.P. and Chan, C.P., “Simultaneous estimation of an origin-destination matrix and link choice proportions using traffic counts”, Transportation Research, A37, 771-788, 2003.
9. Cascetta, E., “Estimation of trip matrices from link counts and survey data: a generalized least squares approach estimator”, Transportation Research, B18, 289-299, 1984.
10. Hendrickson, C. and McNeil, S., “Estimation of origindestination matrices with constrained regression”, Transportation Research Record, 976, 25-32, 1984a.
11. Hendrickson, C. and McNeil, S., “A regression formulation of the matrix estimation problem”, Transportation Science, 19, 278-292, 1985.
12. Ağaoğlu, M. N., Trafik sayımlarını kullanarak Türkiye şehirlerarası otobüs taşımacılığı için başlangıç-son matrisi tahmini, Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2005.
13. Kutlu, K., Trafik Tekniği, İ.T.Ü. İnşaat Fakültesi Matbaası, İstanbul., 1993.