一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法。通過收集待測區(qū)域交通對象不可控參數(shù)建立交通仿真軟件中的路網(wǎng)。在確定待校正參數(shù)集范圍后，引用拉丁超立方抽樣選取少量的仿真參數(shù)方案集在路網(wǎng)中仿真，并將仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)與真實指標(biāo)數(shù)據(jù)進行對比，選擇最優(yōu)參數(shù)方案。通過仿真軟件將選出的最優(yōu)參數(shù)方案進行回歸仿真，驗證最優(yōu)參數(shù)方案的可信性。本發(fā)明方法簡單，便于操作，校正精度較高，為交通工程的科學(xué)研究、交通信號燈控制或交通管制，提供可信的模擬實驗結(jié)論。
【專利說明】一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于交通環(huán)境工程【技術(shù)領(lǐng)域】，提供一種微觀交通仿真軟件的底層模 型參數(shù)校正方法，該方法應(yīng)用于未校正底層模型參數(shù)的商業(yè)微觀交通仿真軟件，如 Aimsun, Transmodeler, Vissim, Paramics 等等。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國國民經(jīng)濟和汽車工業(yè)的不斷發(fā)展，城市區(qū)域的車輛保有量飛速增長，承 載交通量的主道路服務(wù)捉襟見肘。微觀交通仿真軟件給予了研究學(xué)者和交通管理人員判斷 (驗證）新交通管理策略是否有效的重要手段：將新的管理策略植入仿真軟件中，運行仿真 完畢，通過軟件的指標(biāo)數(shù)據(jù)了解到管理策略的優(yōu)劣。
[0003] 目前國內(nèi)使用的微觀交通仿真軟件大部分是國外引進的，軟件的底層模型參數(shù)也 是沿用國外地區(qū)相應(yīng)的參數(shù)規(guī)格，例如最大期望速度，最長等待時間，超車概率等等。為了 能夠更好的獲得仿真效果，底層模型參數(shù)的校正是非常有必要的。
[0004] 發(fā)明專利申請201410019829. 6公開了一種交通仿真軟件的參數(shù)校正方法，它通 過Paramics仿真軟件的二次開發(fā)與仿真系統(tǒng)結(jié)合，應(yīng)用遺傳模擬退火算法模型對參數(shù)進 行校正，該發(fā)明使用的技術(shù)科學(xué)，流程明確，是一個理想的參數(shù)校正方法。但是它也有如下 不足：a).仿真軟件局限性。需要針對某交通仿真軟件進行二次開發(fā)，技術(shù)要求高，而且有 許多仿真軟件并不能很友好支持二次開發(fā)。b).遺傳模擬退火算法的復(fù)雜性對于交通工程 來說并不適用。搜索空間隨著待校正參數(shù)個數(shù)或范圍增大而呈幾何增長。
[0005] 本發(fā)明綜合考慮以上不足，提出一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)的校正方 法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種微觀交通仿真軟件的底層模型參 數(shù)校正方法。
[0007] 本發(fā)明方法包括以下步驟：
[0008] 步驟（1).對待測實地區(qū)域采集交通對象不可控參數(shù)；
[0009] 所述的待測實地區(qū)域的選擇標(biāo)準為該區(qū)域是承載城市區(qū)域重要的車輛通行道路， 一般選取路徑長度為3-10km，途經(jīng)5-20個交叉口。
[0010] 所述的交通對象不可控參數(shù)是指在待測實地區(qū)域的交通環(huán)境參數(shù)，其主要包括交 通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、機動車參數(shù)、交通行為曲線、車流量參數(shù)；
[0011] 所述的交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)主要包括每個路段長度、交叉口渠化、車道數(shù)、車道連接 情況、信號燈配時方案；
[0012] 所述的機動車參數(shù)主要包括車輛平均長度、車輛平均寬度、車輛平均最大加速 度；
[0013] 所述的交通行為曲線主要包括車輛速度-流量曲線；
[0014] 所述的車流量參數(shù)包括路網(wǎng)交叉口所有進口的左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)的車流量，單位為 veh/h ；
[0015] 步驟（2).對待測實地區(qū)域采集真實指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ
[0016] 所述的真實指標(biāo)數(shù)據(jù)是指一類在待測實地區(qū)域容易測量而且能夠反映路網(wǎng)的整 體通行能力的數(shù)據(jù)，真實指標(biāo)數(shù)據(jù)可以是車輛行程時間、車輛平均速度、道路車輛占有率中 的一種。根據(jù)采集方法的技術(shù)手段和待測實地區(qū)域環(huán)境確定并且收集真實指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ
[0017] 所述的車輛行程時間的采集方法是：
[0018] 假設(shè)在兩地A、Β的錄像中共有η輛車的記錄。不失一般性，若某車i進入Α地的 時間點為

【權(quán)利要求】
1. 一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法，其特征在于該方法包括以下步 驟： 步驟（1).對待測實地區(qū)域采集交通對象不可控參數(shù)： 所述的交通對象不可控參數(shù)是指在待測實地區(qū)域的交通環(huán)境參數(shù)，其主要包括交通路 網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、機動車參數(shù)、交通行為曲線、車流量參數(shù)； 所述的交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)主要包括每個路段長度、交叉口渠化、車道數(shù)、車道連接情 況、信號燈配時方案； 所述的機動車參數(shù)主要包括車輛平均長度、車輛平均寬度、車輛平均最大加速度； 所述的交通行為曲線主要包括車輛速度-流量曲線； 所述的車流量參數(shù)包括路網(wǎng)交叉口所有進口的左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)的車流量，單位為veh/ h ； 步驟（2).對待測實地區(qū)域采集真實指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ 所述的真實指標(biāo)數(shù)據(jù)為車輛行程時間、車輛平均速度、道路車輛占有率中的一種，采用 以下計算方法獲得真實指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ^ 設(shè)定在相距L的兩地A、Β的錄像中共有η輛車的記錄，若第j車道某車輛i進入Α地 的時間點為之，離開B地的時間點為 <，則由A - B的η輛車平均行程時間為
(1) 同理可測得Β - Α的η輛車平均行程時間（；2 ; 由A - Β的η輛車平均速度為
(2) 同理可測得Β - Α的η輛車平均速度; 在觀測時間段T內(nèi)若車輛i通過環(huán)形線圈方波寬度為則該時間段內(nèi)，車輛i的道 路車輛占有率為：
(3) 步驟（3).微觀交通仿真路網(wǎng)的搭建： 根據(jù)步驟（1)收集的交通對象不可控參數(shù)在現(xiàn)有微觀交通仿真軟件建立路網(wǎng)； 步驟（4).待校正參數(shù)范圍確定 所述的待校正參數(shù)為現(xiàn)有微觀交通仿真軟件中可控的參數(shù)，而且這些參數(shù)能夠直接 或是間接地影響路網(wǎng)的整體通行能力，主要包括但不限于如下：車輛期望速度Desired Speed Distribution、車輛變道距離 Lane-change Distance、車輛魯莽變道率 Imprudent Lane Changing、車輛最大讓行時間Maximum waiting time、車輛最小車頭距離Minimum Headway、車輛超車率Percentage Overtake、車輛恢復(fù)率Percentage Recover ;針對不同的 現(xiàn)有微觀交通仿真軟件，選擇可以手動設(shè)置的N個底層模型參數(shù)作為待校正參數(shù)； 所述的車輛期望速度是指在沒有其他車輛的影響下，駕駛員期望機動車行駛的速度； 所述的車輛變道距離是指車輛開始變道至期望車道的安全距離； 所述的車輛魯莽變道率是指車輛在小于車輛變道距離時變道的概率； 所述的車輛最大讓行時間是指車輛能夠等待其他車輛先通行的最大時間； 所述的車輛最小車頭距離是指相鄰兩行駛車輛的車頭最小距離； 當(dāng)引領(lǐng)車輛的速度低于跟隨車輛期望速度的某個百分比時，跟隨車輛將決定超車，該 百分比即為所述的車輛超車率； 當(dāng)引領(lǐng)車輛的速度高于跟隨車輛期望速度的某個百分比時，跟隨車輛將決定變道至最 右邊車速最小的車道，該百分比即為所述的車輛恢復(fù)率； 在理解待校正參數(shù)的物理意義的基礎(chǔ)上，結(jié)合待校正參數(shù)的量綱和常識經(jīng)驗，人為確 定參數(shù)的范圍；若是步驟（8)或步驟（9)返回至該步驟時，調(diào)整參數(shù)的范圍向外擴展區(qū)間長 度的2 η % ; 步驟（5).仿真參數(shù)方案集確定： 采用拉丁超立方抽樣Latin hypercube從步驟（4)每個待校正參數(shù)中抽樣選取k個仿 真參數(shù)方案的集合Ps ; 步驟￠).對上述步驟（5)集合Ps中k個仿真參數(shù)方案進行逐個仿真，計算得到仿真 指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ s ; 在現(xiàn)有微觀交通仿真軟件中手動設(shè)定仿真參數(shù)方案集Ps中每一個參數(shù)方案 :& =(x/,4,...,xi)，并且選取不同的仿真種子進行Μ次仿真；通過觀察現(xiàn)有微觀交通仿真 軟件路網(wǎng)上兩地Α'、Β'得到與真實指標(biāo)數(shù)據(jù)\相對應(yīng)的仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)As ; 步驟（7).仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ3線性回歸： 將步驟（6)得到的仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ s與步驟（5)得到的仿真參數(shù)方案集匕對應(yīng)的參數(shù) 方案進行線性回歸，獲得回歸系數(shù)|，i = ;通過得到的擬合系數(shù)I，i = 〇，...，N， 估計指標(biāo)數(shù)據(jù)A :
.彳 + 13,其中\(zhòng)￡口」4￡?3 (4) 步驟（8).仿真參數(shù)方案集篩選： 對步驟（5)得到的仿真參數(shù)方案集匕進行篩選，若經(jīng)過篩選后方案個數(shù)不足K個，則 全部納入最優(yōu)參數(shù)方案集P#;若經(jīng)過篩選后方案個數(shù)為〇,則跳回至步驟（4)，重新調(diào)整待 校正參數(shù)范圍； 步驟（9).最優(yōu)參數(shù)方案集回歸仿真并驗證： 對步驟（8)最優(yōu)參數(shù)方案集1^每一個方案進行回歸仿真，依據(jù)仿真動畫、以及與步驟 (1)交通不可控參數(shù)比較驗證，得到最優(yōu)仿真參數(shù)方案P%若驗證不通過，跳回至步驟（4)， 重新調(diào)整待校正參數(shù)集的范圍。
2.如權(quán)利要求1所述的一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法，其特征在于 步驟（5)的具體操作步驟如下： a) .將步驟（4)每個待校正參數(shù)范圍分成互不重疊的m個區(qū)間，使得每個區(qū)間被選取的 概率相同，若待校正參數(shù)服從均勻分布，則m個區(qū)間的長度相同； b) .在每個待校正參數(shù)里的每一區(qū)間中隨機抽取一個點，得到m個點； C).再從步驟b)中選取m個點中隨機抽取一個X，將每個待校正參數(shù)抽取出的點X組 成一個仿真方案的參數(shù)向量A = ?,4，...,4); d).重復(fù)步驟b)、c)操作k次，得到k個仿真參數(shù)方案的集合Ps。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法，其特征在于 步驟（8)的具體操作如下： a) .對于步驟（5)得到的仿真參數(shù)方案集匕每一個仿真方案&對應(yīng)的估計指標(biāo)數(shù)據(jù) A，按照式（6)計算與真實指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ J勺誤差A(yù)t，篩選符合式（6)仿真方案，即相對誤差 超過S則淘汰該仿真方案；
(6) b) .按照式（6)選取At最小的K對估計指標(biāo)數(shù)據(jù)人，并將人對應(yīng)的仿真方案p，內(nèi)入 最優(yōu)參數(shù)方案集P% 若經(jīng)過a)篩選后方案個數(shù)不足K個，則全部納入最優(yōu)參數(shù)方案集；若篩選后，方案個數(shù) 為〇,則跳回至步驟（4)，重新調(diào)整待校正參數(shù)范圍。
4. 如權(quán)利要求1所述的一種微觀交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法，其特征在于 步驟（9)的具體操作步驟如下： a) .在現(xiàn)有微觀交通仿真軟件仿真步驟（8)最優(yōu)參數(shù)方案集1^每一個方案時，觀看仿 真動畫；主要觀察自由行駛行為、跟馳行為、換車道行為，不符實際情況的，主觀剔除； b) .在現(xiàn)有微觀交通仿真軟件仿真步驟（8)最優(yōu)參數(shù)方案集1^每一個方案時，通過檢 測器檢測某路段的車輛速度和流量，在平面坐標(biāo)繪制散點圖，并且擬合車輛速度-流量曲 線，之后與采集到的交通不可控參數(shù)中的交通行為曲線作比較，若有明顯的不符實際情況 的，主觀剔除； c) .在現(xiàn)有微觀交通仿真軟件仿真步驟（8)最優(yōu)參數(shù)方案集1^每一個方案過程中提取 仿真車流量Qs，與步驟（1)交通不可控參數(shù)中的機動車車流量A進行對比，通過式（7)篩 選出相對誤差最小的最優(yōu)參數(shù)方案/ = (<，<，...，·4):
(7); 若最優(yōu)參數(shù)方案1^的相對誤差符合式（8)則驗證不通過，跳回至步驟（4)，重新調(diào)整待 校正參數(shù)范圍：
(8)〇
【文檔編號】G06F9/455GK104298540SQ201410570621
【公開日】2015年1月21日 申請日期:2014年10月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月23日
【發(fā)明者】王紹楠, 王慧 申請人:浙江大學(xué)