基于黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正

微观交通仿真模型的准度直接决定所模拟交通场景的真实性。提出一种黄金分割遗传算法的VISSIM仿真模型参数校正方法。首先,详细梳理了VISSIM仿真的标准作业流程及模型参数的校正原理;接着,设计了以通过量为指标的目标函数和仿真参数个体的离散化方法;然后,采用黄金分割遗传算法具体设计了VISSIM模型参数的校正方法;最后,以典型城市信控路口为例,分析参数校正后的仿真模型特性,并采用实测路口转向流量数据验证所提出参数校正算法的效用。     

混合车流微观仿真模型校正方法研究

为了合理准确地模拟车辆间性能差异较大的混合车流,需要从微观层面来校正仿真模型. 针对不同车型和不同道路设施单元, 提出了一套基于混合车流特性的微观仿真模型校正方法,包括参数的敏感性分析、模型参数的校正及校正效果评价等. 最后,借助微观仿真软件CORSIM对高速公路路段仿真模型进行实例验证. 结果显示,在所有车辆平均行程时间满足校正目标的情况下,分车型校正能够保证仿真车型合理表达实际车型的交通特性,证实了校正方法的可行性.     

基于IAGSO 算法的VISSIM 模型校正研究与实现

微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使 模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了 改进的自适应步长的人工萤火虫算法（IAGSO）和以排队长度为指标的目标函数.然后,设 计了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S 结构 的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM 对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参 数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果 验证了基于IAGSO 算法的VISSIM 模型参数校正的有效性.     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

隧道交通事故自动检测仿真研究

采用VISSIM交通仿真软件,对城市隧道内的物理环境进行仿真,可设计出一种基于交通流参数的交通事故自动检测方法。该方法可以方便、快捷、准确地判断隧道内的交通运行状况,因而具有一定的实用价值。     

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微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于VISSIM软件的淮安市翔宇大道交通仿真

国内目前的主流交通仿真软件都是从国外引进,如果对交通仿真模型关键参数不加以修正,仿真必将造成一定的误差。因此在具体应用时,需要对交通仿真模型的相关参数进行标定,使仿真模型符合我国的实际交通状况。以淮安市翔宇大道为例,利用VISSIM软件构建交通仿真模型,研究如何构建符合当地实际交通状况的交通仿真模型。     

随机参数的交通需求模型

传统的交通需求回归模型通常假定模型参数为常数,这就造成模型不能反映不同研究对象之间的差异,针对这一问题提出了一种模型参数满足特定概率分布的交通需求模型,即随机参数交通需求模型,并基于遗传算法给出了模型的求解方法。通过案例分析可以看出,该模型是可行的,并且具有一定的实用价值。     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

一种基于车辆跟踪的微观交通参数采集方法

微观交通参数采集是智能交通中的重要技术。本文用基于车辆跟踪的方法提取微观交通参数，首先，利用动态图像处理技术进行车辆跟踪；然后，建立适于交通参数采集的摄像机模型：在此基础上，提出了基于车辆跟踪的车辆位置检测算法，瞬时速度估计算法，并阐述了其它交通参数采集方法，试验表明，这些方法可以有效的提取交通参数，实施方便。     

车辆换道行为建模的回顾与展望

微观交通仿真工具在智能交通领域中发挥着越来越重要的作用,而换道模型则是微观交通仿真工具中最重要的组成部分.本文将换道模型按其应用分为自动巡航控制模型与计算机仿真模型.系统回顾了计算机仿真模型中的换道决策模型与换道执行模型.换道决策模型主要包括:规则模型、离散选择模型、人工智能模型、马尔可夫模型、生理—心理模型及生存模型;换道执行模型主要包括:运动波混合模型和元胞自动机模型.针对各个模型分别阐述了其研究对象、模型结构、参数标定及其模型的应用.最后,展望了换道行为建模未来的研究方向,为建立适合中国的换道模型提供参考.     

微观交通仿真流程及其应用

目前国内微观交通仿真缺乏系统的规范和指引,在仿真软件的应用过程中普遍采用系统默认的推荐值进行建模分析,往往忽略系统参数标定和模型校验。针对这一问题,总结微观仿真的研究和应用经验,系统梳理了微观交通仿真分析的基本流程,并结合VISSIM仿真案例对微观交通仿真模型的建立、参数校准及仿真评价等进行具体说明。     

中观交通仿真模型INTEGRATION及其案例应用

交通仿真模型可以分为宏观、中观、微观三类,中观交通仿真模型是一种能够兼顾宏观与微观模型优点的交通流动态仿真模型。国内对宏观、微观交通仿真模型已有很多研究,但是对于中观交通仿真模型的研究还很少。根据中观交通仿真模型INTEGRATION的模块构成及功能特点,将其应用于道路交通中,并结合实例加以分析,对于推动国内中观交通仿真模型的研究及国内路网规划的逐步完善具有重要的理论和实践意义,     

基于仿真数据的异类交通传感器信息融合研究

通过系统模拟中的相关原理,以实际传感器的性能参数为背景,可生成供交通信息融合算法使用的训练集和测试集仿真数据。结合这些数据,相关神经网络训练和仿真结果表明：交通信息融合方法对于提高异类传感器的速度检测是有效的．同时信息融合技术在智能交通系统中的应用能够提高信息获得的准确性。     

基于遗传模拟退火算法的TRANSMODELER仿真模型参数标定研究

大多微观仿真软件是针对国外交通流特性而开发的交通仿真软件,而我国的交通特性与国外相比存在一定的差异,因此在运用仿真软件进行交通仿真之前,需要针对我国城市路网的实际交通调查结果,对相关参数进行标定.其目的是提高仿真模型的精度,使仿真结果更真实、更准确.文中设计了详细的参数标定流程,利用参数敏感性分析选取所需要标定的参数,再引入遗传模拟退火算法进行参数最优组合的搜索,并设计其功能界面,利用TRANSMODELER的二次开发功能,将参数标定的算法植入其仿真模块,实现仿真、评价的一体化和自动化.以昆明市一二一大街、学府路及相关联路道路为示范路网,验证所建立参数标定流程与算法的有效性与可行性.