摘要:
通过微观仿真模型,可基于均值残差的拟合优度指标来校准模型参数,但因模型结构和数据粒度不匹配,且校准指标缺乏对个体信息的考虑,容易误导优化算法陷入到不合理的“最优局部”的问题,以结构更简洁的中观仿真模型作为研究对象,提出了基于过车速度分布的拟合优度指标。然后,利用广州市内环路的实测数据,对模型的参数进行了优化求解,并与基于传统指标的校准方法进行了对比。结果表明:新指标在校准效果、参数合理性以及优化算法收敛效率方面明显占优,具有可行性和推广应用的潜力。
中图分类号:
杨昀霖;何兆成;王亦民. 基于过车速度分布的中观仿真模型参数校准[J]. 中山大学学报自然科学版, 2019, 58(2): 37-44.
YANG Yunlin;HE Zhaocheng;WANG Yimin.
Calibration of mesoscopic traffic flow model based on distributions of single-vehicle speed
[J]. , 2019, 58(2): 37-44.