浮动车GPS数据OD估算前提是样本量充足
浮动车数据的 OD 矩阵估算，关键在于你得有足够的“车”跑在路上，不然数据再花里胡哨也白搭。GPS 采集到的路径、速度这些信息，其实能推断出从哪出发、到哪去——这就是所谓的 OD。但前提是得有足够多的车帮你“看路”。
浮动车的 GPS 技术，实战里还挺实用的。它像是你在城市里布了一张移动感应网，谁走哪条路、几点走的、走了多快，基本都能看到个。但你要估算 OD，不光得看，还得看得“够多”。样本量太少？那就像盲人摸象。
估 OD 的时候，默认一个假设：浮动车检测到的 OD 矩阵和真实 OD 矩阵之间有个固定比例M_t。听起来有点数学，但你可以简单理解为：你抓到的鱼是海里鱼的一部分，那这部分如果够多，整体也就能估得准了。
样本量多了，好处：时间上覆盖全，比如早晚高峰你都有车跑，空间上也均匀，比如城东和城西都有车记录数据，这样估出来的 OD 才靠谱。不然你有些路段压根没数据，那模型再精也没用。
，做这个事情也不轻松。数据质量得过关，GPS 信号丢了、漂了，得清洗；选模型也得慎重，像最大似然、重力模型这些，要根据你的实际场景来。别忘了验证，拿点真实流量数据对一下，看看估的准不准。
，如果你准备搞基于浮动车的 OD 估计，一定记住：样本量是地基，没它，楼盖不起来。想了解更多 GPS 相关资源，也可以看看下面这些，还挺有意思的。
文件大小：473.25KB
评论区