[发明专利]一种交通仿真软件的参数校正方法

摘要

本发明公开一种交通仿真软件的参数校正方法，属于参数校正技术领域；在仿真软件中进行参数校正，根据实际的道路条件运用paramics搭建仿真路网，输入实测的行程时间和流量及各自范围作为校正的依据，仿真软件自动调用程序，计算初始评价仿仿真次数，并进行仿真，确定该仿真软件是否需要参数的校正，若需要校正，程序通过对仿真模型参数敏感性分析，选取影响显著的参数进行校正，利用遗传模拟退火算法搜索出参数最优组合，自动调用Modeller模块运行仿真，仿真后统计数据并与实测数据进行对比，若误差不满足要求，自动调整参数后再次仿真，直至误差达到要求，输出优化后的参数值，仿真效果更贴近实际，得出的结果更具应用和现实意义。

主权项

一种交通仿真软件的参数校正方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)初始评价①选择实测的行程时间和速度作为评价指标；②路网建模：对研究区域的路网结构、路幅宽度、交叉口与路段渠化进行调查搭建仿真路网，调查交叉口与路段流向、路段行车速度、交通方式组成、交通管理与控制方式作为交通仿真输入数据；③目标函数目标阀值的确定，缺省值条件仿真10次，进行初始仿真评价，通过目标函数(1)来判断仿真软件模型是否需要参数的标定研究；F=|PMField-APMSim|PMField---(1)]]>式中：F为目标阀值，这里取值为0.2，PMField为评价指标，APMSim为仿真系统仿真10次输出评价指标的平均值；若目标阀值F≤0.2，则说仿真评价结果与实测值误差小，不需要对仿真软件系统参数重新标定；若目标阀值F＞0.2则需要对该仿真软件系统参数进行重新标定；(2)参数标定阶段①待标定参数的选取采用参数敏感性分析的方法选取所需要重新标定的参数，其中所述参数及其取值范围为：平均车头时距为0.3‑2.6，其默认值为1.0s；平均反应时间为0.3‑2.4，其默认值为1.0s；速度记录为3‑8，其默认值为3；仿真步长为2‑5，其默认值为3；速度曲线因子为1.0‑5.0，其默认值为1.0；冒险性分布为1‑4；警惕性分布为1‑4；包括以下步骤：A、随机选取不同的仿真种子进行10次仿真，记录下这10次仿真过程中所输出的最大的交通量与最小的交通量的变化值△Q，最大的平均速度与最小的平均速度变化值△u，其中仿真种子随机取值；B、选取一个固定的仿真种子，取任意数值，保证其他参数不变的情况下，改变一个参数的值，分别在取值范围内取最大值与最小值进行仿真，记录下取最大值时与取最小值时输出的交通量变化△Q1与平均速度的变化△u1，基于对以上7个参数的选取，同样的过程取不同的模型参数值进行仿真分析结果△Q2……△Q8，△u2……△u8；C、△Q与△Q1……△Q8进行比较，△u与△u1……△u8进行比较，若有△Q1……△Q8中有比△Q大的或者△u1……△u8中有比△u大的，说明该参数需要校正；②遗传模拟退火算法模型对参数进行校正，具体步骤如下：A、编码：采用实数编码表达染色体X，可表示为Xi＝(x1i，x2i……x5i)，平均车头时距x1i∈(0.3、0.4……2.5、2.6)；平均反映时间x2i∈(0.3、0.4……2.3、2.4)；速度记录x3i∈(3、4……7、8)，仿真步长x4i∈(2、3、4、5)，速度曲线因子x5i∈(1.0、1.1……4.9、5.0)B、初始化：给定初始值并且对染色体进行实数编码，所述初始值为：最大遗传代数g，取值30；退火速度α，取值0.9；初始温度T0；温度衰减函数T＝T0αg‑1；群体规模为P0，取值20；空间解取值范围S0；其中，空间解取值范围S0如下所示：平均车头时距取值范围(0.3、0.4……2.5、2.6)，平均反映时间取值范围(0.3、0.4……2.3、2.4)，速度记录取值范围(3、4……7、8)，仿真步长取值范围(2、3、4、5)，速度曲线因子取值范围(1.0、1.1……4.9、5.0)；为初始群体目标函数值的平均适应值；P0＝(X1，X2......X20)，包含20个个体，即20个染色体，Xi＝(xi1，xi2……xim)为待标定参数；C、终止条件的建立终止条件：同时满足达到最大的遗传代数g两个条件；其中g为30，ε表示无穷小，为第L次迭代各个染色体适配值的平均值，为第L‑1次迭代各个染色体适配值的平均值；③建立目标函数与适应度函数选取不同的仿真种子进行仿真5次，对输出的结果进行评价，如果满足终止条校正结束，如果不满足终止条件，通过选择、交叉、变异操作计算适应度函数值；目标函数的表达式如下：g(Xig)=MAER(Xig)=Σi=1M(|TlObs-TilSim|TlObs)M---(2)]]>式中：为第g次迭代时染色体i仿真输出的平均相对误差，为第g次迭代时染色体i的参数组合，g为遗传迭代代数，i为染色体编号，M为选取的路段数，为l路段实测出行时间，为l路段仿真模拟得出的出行时间；适应度函数表达式如公式(3)所示：F(Xig)=f(g(Xig))=Cexp(-Dg(Xig))=CexpDg(Xig)---(3)]]>式中：为适应度函数值，C、D为适应度函数的参数，取值为正值，随机选取，为第g次迭代时染色体i的仿真输出平均误差；通过上式计算出适应度函数计算适配值，是否满足终止条件，若满足终止条件校正结束，若不满足终止条件转入模拟退火选择操步骤；④模拟退火选择操作选择操作运用模拟退火拉伸法计算各染色体被复制到下一代的概率P(Xi)，通过公式(6)计算各个染色体累计概率qk：Pi=Ce-Dfi/TΣi=1NCe-Dfi/T---(4)]]>式中：Pi为第i条染色体被选择到下一代的概率，fi为第i条染色体适度函数值，C、D为适应度函数的参数，取正值，N为种群染色体个数；公式(4)中的T表达式如公式(5)所示：T＝T0αg‑1   (5)式中：T为当代温度，T0为初始温度，g为遗传迭代序号；染色体累计概率qk表达式如公式(6)所示：qk=Σi=1kPi,(k=1,2,3,......N)---(6)]]>用轮盘赌方法选择新种群，在区间[0，1]里边选出一个任意数r，若r≤q1，复制第一个个体，若qk‑1＜r≤qk，复制第r个染色体作为下一代群体，循环本步骤N次，产生新群体；⑤交叉对步骤④中得到的新群采用算术杂交法进行交叉操作，设父代染色体为X1、X2，杂交后的子代染色体为，此处交叉概率取0.9：X1′=λX1+(1-λ)X2X2′=λX2+(1-λ)X1---(7)]]>式中：λ为0到1之间的随机数；⑥变异采用非均匀变异方法对步骤⑤中交叉后的染色体进行变异操作，染色体变异发生的概率Pm为0.05，发生变异的父代的染色体为X，发生变异的父代的基因为xk，变异后得到后的为X′1、X′2、X′3……X′n，表达式为：X'i＝[x1、x2、xk'......xn]   (8)上式中，x′k随机地变化，如下两种可能：式中：为xk的上界，步骤(2)中待标定参数的取值范围的最大值，为xk的下界，即步骤(2)中待标定参数的取值范围的最小值，△(t,y)为0～y内符合非均匀分布的一个随机数，当随机数为0时其中y为当随机数为1时y为⑦结束将经过选择、交叉、变异后得到的参数输入到仿真软件进行模拟仿真，若同时满足达到最大的遗传代数g两个条件，结束校正，若不满足，对新群体进行降温运算T＝T0αg‑1后，回到步骤②用遗传模拟退火算法模型对参数再次进行校正，直到满足终止条件；(3)参数标定结果模型输出评价分析通过步骤(2)的参数标定阶段，选择出最优的参数组合，将其作为仿真模型的参数输入，对路网进行模拟，若满足评价指标的计算公式(9)结束参数的标定，若不满足返回到遗传模拟退火算法的参数标定阶段，重新进行参数的标定，直到满足公式(9)，公式(9)的表达如下所示：F′=|PMField,-APMSim′|PMField′≤0.2---(9)]]>式中：F′为目标阀值，PMField'为校核指标实测数据，APMSim'为校正结果输出校核指标平均值。