【摘 要】
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基于活动的交通需求预测模型所需要的城市居民个体属性数据,在我国大部分城市的统计数据里,都无法提供。引入迭代比例拟合（iterative proportional update,IPU）算法,研究适用于
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
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基于活动的交通需求预测模型所需要的城市居民个体属性数据,在我国大部分城市的统计数据里,都无法提供。引入迭代比例拟合（iterative proportional update,IPU）算法,研究适用于输入IPU算法的数据格式,从而得出基于活动的交通需求预测模型所需要的数据。利用国内查询得出的统计年鉴数据转化为边缘分布数据,将居民出行调查数据转化为样本数据,由IPU算法得到各类属性的边缘分布,通过蒙特卡洛法随机抽取样本中的家庭作为仿真输出家庭,以四川省绵阳市为实证案例,最终获取绵阳市490 000居民个体属
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