[发明专利]一种微观城市交通在线仿真系统及方法

权利要求书

1.一种微观城市交通在线仿真系统，其特征在于，包括基础数据模块、分布式模型参数学习模块和分布式仿真模块；其中，基础数据模块用于存储基础数据，基础数据主要包括静态路网信息和信号灯信息两个部分；静态路网信息包括路段编号、位置信息、车道数、渠化信息和基本通行能力信息；动态交通管控信息主要为信号灯信息，包括信号灯所属交叉口编号、开启时间、相位相序、周期和相位绿灯时长信息；基础信息均可根据仿真需求适当调整；

分布式模型参数学习模块包括一个数据集生成单元、n个模型参数学习单元和一个结果归约单元；其中，数据集生成单元，按历史流量数据确定阈值范围，在阈值范围内进行OD类别划分，每个类别下随机生成OD仿真数据，将所有OD仿真数据和从基础数据模块获取的基础数据输入SUMO仿真软件，SUMO仿真输出得到与OD类别对应的仿真速度分布矩阵；根据OD类别与对应的仿真速度分布矩阵构建仿真分类问题训练数据集；

每个模型参数学习单元内含一个MAML初始模型，从数据集生成单元仿真中随机抽取仿真分类问题训练数据集，通过调整R次超参数，进行R次MAML初始模型训练，一个模型参数学习单元训练后最终得到一个包含R个仿真参数分类基础模型集

结果归约单元从n个模型参数学习单元获取R*n个仿真参数分类基础模型，将小样本真实交通速度数据I分别输入R*n个仿真参数分类基础模型中，得到R*n个与小样本真实交通速度数据I对应的OD类别标签，把OD标签对应阈值范围的均值输入SUMO仿真软件，将SUMO仿真软件输出的速度分布矩阵与小样本真实交通速度数据进行MAPE计算，取mm个MAPE计算值最小的仿真参数分类基础模型构成仿真参数分类基础模型集

分布式仿真模块包括一个数据库，N₂个仿真计算单元，一个最优筛选单元I，一个最优筛选单元II和一个多维仿真评价单元；

数据库包含从分布式模型参数学习模块获取的仿真参数分类基础模型集以及小样本真实交通数据II，小样本真实交通数据II包括真实速度矩阵和对应真实OD流量；

仿真计算单元从仿真参数分类基础模型集中抽取一个仿真参数分类基础模型、小样本真实交通数据II，利用小样本真实交通数据II对仿真参数分类基础模型进行fine-tune优化，获得仿真参数配适模型；

最优筛选单元I将小样本真实交通速度数据III分别输入mm个仿真参数配适模型中，得到mm个与小样本真实交通速度数据III对应的OD类别标签，把OD标签对应阈值范围的均值输入SUMO仿真软件，将SUMO仿真软件输出的速度分布矩阵与小样本真实交通速度数据III进行LCSS计算相似度，根据相似度获取最优仿真参数配适模型；

多维仿真评价单元将最优仿真参数配适模型的相似度与理想相似度阈值进行比较，若模型不符合精度要求，则反馈给最优筛选单元II；

最优筛选单元II利用小样本真实交通数据II对仿真参数配适模型进行fine-tune梯度下降优化,获得最优仿真参数配适模型。