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Origin-destination missing data estimation for freight transportation planning: a gravity model-based regression approach

机译:货运计划中原点到目的地的缺失数据估计:基于重力模型的回归方法

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摘要

This paper develops a log-linear regression approach to estimate missing data in a sparse origin-destination (O-D) matrix assuming the sampled or observed O-D trips follow a good gravity pattern. The approach is tested with randomly selected samples from the known portions of 1997, 2002, and 2007 US Commodity Flow Survey (CFS) O-D value and tonnage matrices and validated with 2007 US O-D tonnage matrix at the state level. The missing data are also estimated for the 2007 CFS tonnage matrix with the best intercept and coefficients obtained using all known entries of the matrix. The concept of the approach can be extended beyond the gravity model to any strong mathematical pattern embedded in the known set of a sparse O-D matrix to estimate its missing cells.
机译:假设采样或观察到的O-D行程遵循良好的重力模式,本文开发了一种对数线性回归方法来估计稀疏原点(O-D)矩阵中的丢失数据。使用从1997年,2002年和2007年美国商品流量调查(CFS)的O-D值和吨位矩阵的已知部分中随机选择的样本对该方法进行了测试,并使用2007年美国O-D吨位矩阵在州一级进行了验证。还估计了2007 CFS吨位矩阵的缺失数据,具有最佳的截距和使用该矩阵的所有已知条目获得的系数。该方法的概念可以扩展到重力模型之外,扩展到嵌入在稀疏O-D矩阵的已知集中的任何强大数学模型,以估计其丢失的像元。

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