(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211535379.7 (22)申请日 2022.12.02 (71)申请人 深圳市城市交通 规划设计 研究中心 股份有限公司 地址 518131 广东省深圳市龙华区民治街 道龙塘社区星河传奇花园三期商厦1 栋C座1210 (72)发明人 吕国林　雷焕宇　刘恒　丁雪晴　 游博雅　刘星　辛甜甜　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市伟晨专利代理事务 所(普通合伙) 23209 专利代理师 李冬爽 (51)Int.Cl. G08G 1/01(2006.01) G06Q 10/04(2012.01)G06N 20/00(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06F 17/10(2006.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种基于梯度下降的出行链模型参数快速 标定方法 (57)摘要 本发明提出一种基于梯度下降的出行链模 型参数快速标定方法， 属于出行链模 型参数标定 技术领域。 包括： S1.基于 出行链模型的交通需求 计算， 通过交通需求迭代运算， 获取出行链模型 收敛状态下的道路阻抗和基于道路阻抗下的目 的地选择和方式选择结果； S2.基于目的地选择 结果和基于手机信令分析的交通小区分布矩 阵 进行目的地参数标定； S3.计算的目的地选择结 果和待校核的方式分担率进行方式选择参数标 定； S4.根据目的地选择和方式选择标定的模型 参数， 进行基于出行链模型的交通需求模型预 测， 直到目的地选择和方式选择的校核指标都满 足校核要求。 解决了现有技术中存在出行链模型 参数多、 标定校核工作复杂、 工作量大、 人工成本 高的技术问题。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115547058 A 2022.12.30 CN 115547058 A 1.一种基于梯度下降的出 行链模型参数 快速标定方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.基于出行链模型的交通需求计算， 通过交通需求迭代运算， 获取出行链模型收敛状 态下的道路阻抗和基于道路阻抗下的目的地选择和方式选择 结果； S2.基于目的地选择结果和基于手机信 令分析的交通小区分布矩阵进行目的地参数标 定； S3.基于目的地选择参数标定完成后计算的目的地选择结果和待校核的方式分担率进 行方式选择参数 标定； S4.根据目的地选择和方式选择标定的模型参数， 进行基于出行链模型的交通需求模 型预测， 直到目的地选择和方式选择 的校核指标都满足校核要求， 直到目的地选择和方式 选择的校核指标满足校核 要求。 2.根据权利要求1所述的一种基于梯度下降的出行链模型参数快速标定方法， 其特征 在于， S2具体包括以下步骤： S21.基于目的地选择结果， 按交通大区或者根据校核要求划分的功能地带进行集计统 计， 获得模型 大区或功能地带层级分布 矩阵； S22.基于手机信令分析的交通小区分布矩阵， 按交通大区或者进行校核的功能地带进 行集计， 获得手机大区或功能地带层级分布 矩阵； S23.计算所述模型大区或功能地带层级分布矩阵和所述手机大区或功能地带层级分 布矩阵误差； 其中， 表示手机信令交通大区 到交通大区 的出行总量， 表示模型交通大区 到交通大区 的出行总量， 为模型交通大区 到交通大区 的出行误差； S24.对误差进行阈值判断， 若误差大于阈值， 不满足校核要求， 进行迭代次数判断； 若 误差小于阈值， 满足校核 要求， 完成模型参数 标定， 返回到出 行链模型需求计算； 阈值判断公式： 其中， 为绝对值函数， 为出行误差， 为误差接受阈值； 最大迭代次数判断： 目的地选择参数标定迭代次数判断： ， 迭代次数 达到最大迭代次数N， 结束目 的地参数标定过程， 返回到出行链模型需求计算； ， 对目的地选择模型参数进行更 新； S25.目的地选择模型参数 更新计算： 其中， 表示为第 次目的地选择迭代标定结果， 表示参数学习方向， 表示参 数学习步长；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115547058 A 2学习方向计算： 学习率计算公式如下： 其中， n为标定迭代次数； S26.根据新标定的参数， 返回至S1， 重新 开始迭代。 3.根据权利要求2所述的一种基于梯度下降的出行链模型参数快速标定方法， 其特征 在于， S3具体包括以下步骤： S31.基于方式选择结果， 按交通大区或者根据 校核要求划分的功能地带进行的集计统 计， 获得模型 大区或功能地带层级的交通方式出 行总量； S32.基于调查数据分析得到交通大区或者根据校核要求划分的功能地带下的交通分 担率和目的地选择计算得到的出行总量， 计算待校核的交通大区或功能地带层级的交通方 式出行总量； S33.计算模型 结果与手机信令待校核数据的误差； 其中， 表示手机信令交通大区 到交通大区 采用交通方式m的出行总量， 表示模型交通大区 到交通大区 采用交通方式m的出行总量， 表示交通大区 到 交通大区 采用交通方式m的出 行总量误差； S34.对误差进行阈值判断， 若误差大于阈值， 不满足校核要求， 进行最大迭代次数判 断； 若误差小于阈值， 满足校核 要求， 不需要参数 标定， 返回到出 行链模型需求计算； 阈值判断公式： 其中， abs为 绝对值函数， 为误差接受阈值； 最大迭代次数判断： ， 迭代次数i达到最大迭代次数N， 结束方式选择模型参数标 定， 返回到出 行链模型需求计算； ， 模型未收敛， 进行参数 更新； S35参数更新计算： 其中， 表示为第i+1次方式选择迭代标定结果， 表示为第i次方式选择迭代标 定结果， 表示参数学习方向， 表示参数学习步长； 学习方向 计算： 学习率计算公式如下：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115547058 A 3