Statistical models for the estimation of the origin-destination matrix from traffic counts

Abstract

In transportation planning, one of the first steps is to estimate the travel demand. The final product of the estimation process is an origin-destination (OD) matrix, whose entries correspond to the number of trips between pairs of origin-destination zones in a study region. In this paper, we review the main statistical models proposed in the literature for the estimation of the OD matrix based on traffic counts. Unlike reconstruction models, statistical models do not aim at estimating the exact OD matrix corresponding to observed traffic volumes, but they rather aim at estimating the parameters of a statistical model of the population of OD matrices. Initially we define the estimation problem, emphasizing its underspecified nature, which has lead to the development of several models based on different approaches. We describe static models whose parameters are estimated by means of maximum likelihood, the method of moments, and Bayesian inference. We also describe  some recent dynamic models. Following that, we discuss research questions related to the underspecification problem, model assumptions and the estimation of the route choice matrix, and indicate promising research directions.No planejamento dos transportes, um dos primeiros passos é estimar a demanda por viagens. O produto final do processo de estimação é uma matriz origem-destino (OD), cujas entradas correspondem ao número de viagens entre pares de zonas de origem-destino em uma região de estudo. Neste artigo, revisamos os principais modelos esta­tísticos propostos na literatura para a estimação da matriz OD com base em contagens de tráfego. Ao contrário dos modelos de reconstrução, os modelos estatísticos não vi­sam a estimar a matriz OD exata correspondente aos volumes de tráfego observados, mas sim a estimar os parâmetros de um modelo estatístico da população de matrizes OD. Inicialmente, define-se o problema da estimação, enfatizando sua natureza subes­pecificada, o que levou ao desenvolvimento de vários modelos baseados em diferentes abordagens. Descrevem-se modelos estáticos cujos parâmetros são estimados por meio da máxima verossimilhança, do método dos momentos e da inferência bayesi­ana. Descrevem-se também alguns modelos dinâmicos recentes. Em seguida, discu­tem-se questões de pesquisa relacionadas ao problema da subespecificação, às pre­missas adotadas nos modelos e à estimativa da matriz de escolha de rotas, e indicam-se direções de pesquisa promissoras.