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基于被动大数据源的区域快速反应模型(QRM)应用.pdf

上传人: c** 编号:464879 2025-01-12 21页 2.10MB

1、Regional Quick Response Model(QRM)Application Using Passive Big Data SourcesVijayaraghavan(Vijay)SivaramanTransportation Planning Program TxDOT TTI:Transportation Planning&Modeling Conference on Innovations in Travel Analysis and Planning223 Metropolitan Planning OrganizationsTravel Survey and Passi

2、ve Data AnalyticsModel Development&Implementation Visualization Tools&Platform TexPACKQRMSuite of Travel Demand Models Behavioral ModelQRM Development ObjectivesConference on Innovations in Travel Analysis and Planning Why QRM?Frequent need to analyze the effect of potential highway improvements wit

3、h short turnaround Call for models to be more responsive,compared to travel survey model development cycle To support small to medium sized areas that are resource constrained An application that is:Accessible to wide range of users(cloud-based web application)Able to frequently produce forecast sce

4、narios for one or more shovel ready projects Geared towards low and moderate growth regions Confined to:Highway only analysis Produce short term forecasts(3-5 years)Utilizes data drawn from passive data sources3QRM Procedure:Overview Conference on Innovations in Travel Analysis and Planning Data Acq

5、uisition and Processing Sampling and Category Segmentation Validation and Reasonableness Checks1-Passive Data Product Development Input Trip Tables by Category,Network,Counts Process ODME Output Validation and Reasonableness Checks 2 Origin Destination Matrix Estimation(ODME)Alternate scenarios for

6、commercial/non-commercial/internal/external travel Produce Reports for Base and Alternate/Forecast scenarios Visualize Base and Alternate Scenarios3 Scenario Results Reporting and Visualization4LBS:Non-Commercial&GPS Fleet:Commercial Travel Conference on Innovations in Travel Analysis and Planning P

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本文主要介绍了使用被动大数据源的区域快速响应模型(QRM)应用。QRM旨在支持短期预测(3-5年),适用于资源受限的小型和中型地区,并且仅限于高速公路分析。文章提到,QRM可以通过云基网页应用程序,频繁地生成针对一个或多个准备就绪的项目的预测情景。数据来源于被动数据源,如基于GPS的车辆轨迹和Wi-Fi热点位置。 关键点包括: 1. QRM开发目标:响应迅速,支持小型至中型区域,使用被动数据源。 2. 数据获取与处理:包括数据验证和合理性检查。 3. 模型开发与实施:使用开放源代码路由机(OSRM)处理数据,生成路线,并映射到外部站点。 4. 结果报告与可视化:产生基于不同情景的ODME报告和可视化工具。 5. 模型性能:通过100次试验,平均ODME输出与试验观察值之间具有合理的拟合度。 研究中还提到,对于未来的工作,需要继续评估基于被动大数据源的QRM模型的有效性,并探索更多的数据源和分析方法。
"如何利用大数据快速响应交通规划需求?" " passive big data 在交通规划中的应用前景如何?" "如何评估基于 passive big data 的交通预测模型准确性?"
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