[發(fā)明專(zhuān)利]一種微觀(guān)交通仿真軟件的底層模型參數(shù)校正方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410570621.3
• 申請(qǐng)日: 2014-10-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104298540B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-11-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王紹楠;王慧
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F9/455
• 分類(lèi)號(hào): G06F9/455
• 代理公司: 杭州求是專(zhuān)利事務(wù)所有限公司33200
• 代理人: 杜軍

1.一種微觀(guān)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(duì)待測(cè)實(shí)地區(qū)域采集交通對(duì)象不可控參數(shù)：

所述的交通對(duì)象不可控參數(shù)是指在待測(cè)實(shí)地區(qū)域的交通環(huán)境參數(shù)，其包括交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、機(jī)動(dòng)車(chē)參數(shù)、交通行為曲線(xiàn)、車(chē)流量參數(shù)；

所述的交通路網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)包括每個(gè)路段長(zhǎng)度、交叉口渠化、車(chē)道數(shù)、車(chē)道連接情況、信號(hào)燈配時(shí)方案；

所述的機(jī)動(dòng)車(chē)參數(shù)包括車(chē)輛平均長(zhǎng)度、車(chē)輛平均寬度、車(chē)輛平均最大加速度；

所述的交通行為曲線(xiàn)包括車(chē)輛速度-流量曲線(xiàn)；

所述的車(chē)流量參數(shù)包括路網(wǎng)交叉口所有進(jìn)口的左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)的車(chē)流量，單位為veh/h；

步驟(2).對(duì)待測(cè)實(shí)地區(qū)域采集真實(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_r：

所述的真實(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)為車(chē)輛行程時(shí)間、車(chē)輛平均速度、道路車(chē)輛占有率中的一種，采用以下計(jì)算方法獲得真實(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_r；

設(shè)定在相距L的兩地A、B的錄像中共有n輛車(chē)的記錄，若第j車(chē)道某車(chē)輛i進(jìn)入A地的時(shí)間點(diǎn)為離開(kāi)B地的時(shí)間點(diǎn)為則由A→B的n輛車(chē)平均行程時(shí)間為

Cr1=1nΣi(tbi-tai)---(1)]]>

同理可測(cè)得B→A的n輛車(chē)平均行程時(shí)間C_r2；

由A→B的n輛車(chē)平均速度為

Vr1=LnΣi1(tbi-tai)---(2)]]>

同理可測(cè)得B→A的n輛車(chē)平均速度V_r2；

在觀(guān)測(cè)時(shí)間段T內(nèi)若車(chē)輛i通過(guò)環(huán)形線(xiàn)圈方波寬度為t_ij，則該時(shí)間段內(nèi)，車(chē)輛i的道路車(chē)輛占有率為：

σri=Σi=1ntijT---(3)]]>

步驟(3).微觀(guān)交通仿真路網(wǎng)的搭建：

根據(jù)步驟(1)收集的交通對(duì)象不可控參數(shù)在現(xiàn)有微觀(guān)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(guān)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，包括車(chē)輛期望速度Desired Speed Distribution、車(chē)輛變道距離Lane-change Distance、車(chē)輛魯莽變道率Imprudent Lane Changing、車(chē)輛最大讓行時(shí)間Maximum waiting time、車(chē)輛最小車(chē)頭距離Minimum Headway、車(chē)輛超車(chē)率Percentage Overtake、車(chē)輛恢復(fù)率Percentage Recover；針對(duì)不同的現(xiàn)有微觀(guān)交通仿真軟件，選擇可以手動(dòng)設(shè)置的N個(gè)底層模型參數(shù)作為待校正參數(shù)；

所述的車(chē)輛期望速度是指在沒(méi)有其他車(chē)輛的影響下，駕駛員期望機(jī)動(dòng)車(chē)行駛的速度；

所述的車(chē)輛變道距離是指車(chē)輛開(kāi)始變道至期望車(chē)道的安全距離；

所述的車(chē)輛魯莽變道率是指車(chē)輛在小于車(chē)輛變道距離時(shí)變道的概率；

所述的車(chē)輛最大讓行時(shí)間是指車(chē)輛能夠等待其他車(chē)輛先通行的最大時(shí)間；

所述的車(chē)輛最小車(chē)頭距離是指相鄰兩行駛車(chē)輛的車(chē)頭最小距離；

當(dāng)引領(lǐng)車(chē)輛的速度低于跟隨車(chē)輛期望速度的某個(gè)百分比時(shí)，跟隨車(chē)輛將決定超車(chē)，該百分比即為所述的車(chē)輛超車(chē)率；

當(dāng)引領(lǐng)車(chē)輛的速度高于跟隨車(chē)輛期望速度的某個(gè)百分比時(shí)，跟隨車(chē)輛將決定變道至最右邊車(chē)速最小的車(chē)道，該百分比即為所述的車(chē)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(shí)經(jīng)驗(yàn)，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(shí)，調(diào)整參數(shù)的范圍向外擴(kuò)展區(qū)間長(zhǎng)度的2η％；

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(gè)待校正參數(shù)中抽樣選取k個(gè)仿真參數(shù)方案的集合P_s；

步驟(6).對(duì)上述步驟(5)集合P_s中k個(gè)仿真參數(shù)方案進(jìn)行逐個(gè)仿真，計(jì)算得到仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_s；

在現(xiàn)有微觀(guān)交通仿真軟件中手動(dòng)設(shè)定仿真參數(shù)方案集P_s中每一個(gè)參數(shù)方案其中x_i為第i個(gè)待校正參數(shù)值，p_j為由N個(gè)待校正參數(shù)值組成一種參數(shù)方案；并且選取不同的仿真種子進(jìn)行M次仿真；通過(guò)觀(guān)察現(xiàn)有微觀(guān)交通仿真軟件路網(wǎng)上兩地A’、B’得到與真實(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_r相對(duì)應(yīng)的仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_s；

步驟(7).仿真指標(biāo)數(shù)據(jù)Λ_s線(xiàn)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P_s對(duì)應(yīng)的參數(shù)方案進(jìn)行線(xiàn)性回歸，獲得回歸系數(shù)通過(guò)得到的擬合系數(shù)估計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)

其中

步驟(8).仿真參數(shù)方案集篩選：

對(duì)步驟(5)得到的仿真參數(shù)方案集P_s進(jìn)行篩選，若經(jīng)過(guò)篩選后方案?jìng)€(gè)數(shù)不足K個(gè)，則全部納入最優(yōu)參數(shù)方案集P^*；若經(jīng)過(guò)篩選后方案?jìng)€(gè)數(shù)為0，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(yàn)證：

對(duì)步驟(8)最優(yōu)參數(shù)方案集P^*每一個(gè)方案進(jìn)行回歸仿真，依據(jù)仿真動(dòng)畫(huà)、以及與步驟(1)交通不可控參數(shù)比較驗(yàn)證，得到最優(yōu)仿真參數(shù)方案p^*；若驗(yàn)證不通過(guò)，跳回至步驟(4)，重新調(diào)整待校正參數(shù)集的范圍。