基于参数灵敏度分析的交通仿真模型校正研究

为了使交通仿真模型校正工作能够高效开展,提出了以参数灵敏度分析为基础的模型校正框架。通过灵敏度分析确定影响模型精度的关键参数,以简化模型;对关键参数进行标定,以校正模型。以城市快速路交织区为仿真案例,以跟车模型和换道模型为研究对象;首先进行了大量仿真实验,分析不同车流量水平下模型参数的取值特征;据此制定模型参数的区间划分规则和交叉组合规则,从而对LH-OAT算法和遗传算法(GA)进行改进;然后应用改进LH-OAT算法(ILH-OAT)对模型参数进行灵敏度分析,再应用GA对关键参数进行标定;最后依据校验指标对仿真结果进行误差分析。结果表明ILH-OAT和GA相结合,不仅简化了仿真模型,降低了仿真运行成本,仿真效果也更加接近真实的道路交通运行情况。