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最大熵模型在交通分布预测中的应用 被引量:15

Application of Entropy-maximizing (EM) Model in Traffic Distribution Forecast
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摘要 探讨了引入重力式先验概率的最大熵模型的原理和算法 ,该模型用于“四阶段法”的交通分布预测 ,将发生概率最大的交通分布视为预测的交通分布 ,隐含考虑了随机因素的影响 ,从宏观上描述了出行者的交通行为 ,实际应用中模型参数容易标定 .通过实例分析并与双约束重力模型、底特律增长系数模型的预测结果进行比较 ,结果表明最大熵模型克服了后者的局限 ,适用性较强 ,在交通分布预测中具有很好的应用前景 . The paper explores the principle and algorithm of Entropy-maximizing Model (EM Model) with gravitational prior probability. It regards transportation distribution with maximum probability as forecasting distribution and describes the traveler's transportation action on the whole by considering the effect of random factors. The model parameters can be calibrated conveniently in applications. Its forecast is compared with that of Gravitation Model and Growth Factor method through practical example and the result indicates that EM Model overcomes the latter's limit and its application will have promising prospect for the forecast of transportation distribution.
出处 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2005年第1期83-87,共5页 Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
关键词 交通分布预测 出行者 交通行为 重力模型 实例 原理 标定 最大熵模型 先验概率 底特律 entropy-maximising (EM) model traffic distribution forecast gravitational prior probability
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献2

  • 1JAYNES E T. Information theory and statistical mec-hanics[J].Physical Review,1957,106(4):620-630.
  • 2吴乃龙,袁素云.最大熵方法[M].长沙:湖南科学技术出版社,1999.286-298.

共引文献48

同被引文献123

引证文献15

二级引证文献64

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