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.

微观交通仿真模型系统参数校正研究——以VISSIM的应用为例

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用 ,然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的 ,并不一定适合中国国情。文章提出了微观仿真模型参数校正流程 ,以上海市北京东路VISSIM仿真为实例 ,根据实际采集的数据 ,运用拉丁方格法进行实验设计 ,对VISSIM的仿真参数进行了校正 ,指出了微观仿真模型参数校正有待改进的方面。

基于云模型和TOPSIS模型的区域综合交通发展水平评价

综合交通发展水平对区域经济具有重要的支撑作用,为准确评估区域的综合交通发展水平,综合考虑各影响因素构建了包含4项二级指标与30项三级指标的3层评价指标体系,为了降低主观性影响,基于云模型改进层次分析法计算评价指标权重,并结合TOPSIS评价模型计算评价对象各指标与最优指标之间的距离,得出各评价对象综合交通发展水平的优劣排序。以中国长三角地区为案例,通过该模型对其综合交通发展水平进行评价,结果表明:长三角地区中,江苏省综合交通发展水平较高排名第1位;上海市评分略高于浙江省排名第2位;浙江省评分较低排名第3位;安徽省排名最低。长三角应根据各指标计算结果及得分情况,结合各省市自身实际补齐交通短板,实现高质量交通一体化。

考虑加减速行为不对称的终端区空中交通流跟驰模型

为精细化描述空中交通流跟驰行为,考虑空中交通加减速跟驰行为的不对称性,本文提出一种基于改进智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model,IDM)的空中交通流跟驰模型。采用成都终端区实际航迹数据,筛选出跟驰航迹数据;在此基础上,应用遗传算法对经典跟驰模型进行参数标定,选取出IDM模型的拟合精度最好;进而,考虑加速度、前后机间隔、平均速度差和机型等因素,分别构建加速和减速场景下的改进IDM跟驰模型;最后,采用奈奎斯特图分析改进模型的局部稳定性和渐近稳定性,并对加减速场景下的改进跟驰模型进行仿真实验。结果表明,改进IDM模型的稳定范围增大,且在加速和减速场景下,改进IDM模型所需稳定时间分别仅为原始IDM模型的13.9%和22.2%,头机为不同机型时,模型均表现较强稳定性,且头机为重型机时,所需稳定时间最长,这与实际运行中重型机产生的尾流对后机影响最为严重相一致。

高速公路客货混行交通流元胞传输模型

针对客货混行引发的交通流稳定性下降、交通安全风险增加以及运行效率降低等问题,构建一个多车道客货混行交通流元胞传输模型,从宏观角度研究不同货车渗透率下的高速公路客货混行交通流特性.首先,利用微观车辆跟驰模型,分析均质小汽车和货车交通流的基本图特征,提出不同货车渗透率下的客货混行交通流基本图模型.然后,采用具体参数表征换道、有限加速度造成的道路交通容量下降效应,刻画客货混行交通流中货车对直行和换道流量的影响,采用Logit模型计算多因素影响下的换道交通流量,构建多车道客货混行交通流元胞传输模型.最后,通过高速公路多场景仿真实验验证模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型可准确模拟高速公路上的客货混行交通流演变过程;货车渗透率是影响混行交通运行的关键因素,在交通事件导致车道数减少时,货车渗透率超过0.6会导致交通拥堵难以消散.研究成果可为高速公路客货混行交通流特性研究提供分析工具,为客货混行下的交通管理和疏导策略制定提供理论方法.

VISSIM交通仿真软件模型的构建

VISSIM是一种微观的、基于时间间隔和驾驶行为的仿真建模工具,用以城市交通和公共交通运行的交通建模.本文主要从仿真模型的分析、优点、参数标定等方面介绍了其模型的构建,最后通过实际调研数据对构建的模型进行验证,得出仿真计算的结果和实际调查所得的数据具有很高的吻合度,这就说明采用所构建的仿真模型具有很高的真实性,可以对其调查数据进行模拟,所得的数据可以为实际的交通问题提供一定的保障.

基于VISSIM下微观交通仿真模型参数校正分析

如何对微观交通仿真模型参数进行校正和选择合适的校正算法,决定仿真结果质量。本文重点分析微观交通仿真模型、校正指标选取和模型校正算法,详细分析了跟驰模型和换道模型的重要参数,具体阐述了如何选取校正评价指标和待校正参数,从而保证校正后仿真模型的精度和仿真结构的可靠性。

基于云模型的城市轨道交通应急预案评价

城市轨道交通应急预案是应急机构和人员处理运营突发事件的指南,在应急管理中发挥着极其重要的作用,评价其优劣具有重要意义.为了解决在评价过程中存在评价指标主观性过强及评价结果难以量化等问题,引入CRITIC法和云模型理论,提出了二者耦合的城市轨道交通应急预案评价方法.根据实际情况建立了城市轨道交通应急预案评价指标体系,采用CRITIC法确定了各指标的权重,运用云模型的基本算法生成评价云和结果云,通过云的数字特征和云图比较直观地展现评价结果,得到待评价预案的评价等级.以某城市轨道交通应急预案为例,验证了评价方法的合理性与有效性,为应急预案的评价提供了新的理论依据.

守正与创新——读交通模型新技术专题有感

交通规划模型是科学决策支持的重要工具。其所具备的基于内在规律的分析说明能力,使其在大数据和人工智能时代仍然保持不可替代的技术地位。20世纪50年代,交通规划模型技术体系开始初步形成,并在美国底特律和芝加哥交通研究中得到有效应用,开创了量化分析在交通规划决策支持中的新局面。经过70多年的不断发展和完善,交通规划模型理论的应用场景也不断丰富。面向出行需求建模,四阶段模型(Four-Step Model,FSM)、出行链模型(Tour-Based Model,TBM)、活动模型(Activity-Based Model,ABM)和智能体模型(Agent-Based Model,AgBM)等建模理论和方法被陆续提出并得到实践。

考虑空间溢出效应的高速公路交通事故随机参数频次模型

为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性,本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本,首先,构建传统的事故频次模型并对比拟合效果,选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型;之后,为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应,在加入条件自回归先验的基础上,本文考虑相邻路段的空间溢出效应,建立一个带有空间溢出协变量的模型分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时,为描绘数据的异质性对路段事故频次的影响,进一步构建一个随机参数模型。结果表明,空间溢出效应显著有效,考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别,其中,“ln(MADT)”“ln(路段长度)”“1类车”“4类车”“降水”等普通变量以及“1类车S“”圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。

基于城市复合网络的出行交通分配组合模型研究

文章提出了一种交通分配组合模型,解决传统四阶段方法缺乏联系导致误差逐渐放大的问题。文章基于构建的城市复合网络,将交通方式划分和交通分配整合在一起,综合考虑交通方式选择和交通分配的影响。通过基于A*算法的备选路径集查找方法,求解给定OD上的k短路径情况。采用广义费用公式对多方式出行效用进行计算,将费用、时间和换乘行为进行统一量化。最后,建立交通方式划分与交通分配组合模型,采用多层次迭代平衡求解,优化交通方式分担率。算例分析验证了组合模型在流量分配方面的优势,具有更好的路段流量均衡性和较低的阻抗时间。该模型可为城市交通规划和出行预测提供参考。

基于改进NaSch模型的网联异质交通流特性分析

为研究智能网联环境下异质交通流演变规律,设计典型场景驾驶模拟实验,采集传统车辆(human driven vehicle,HDV)与智能网联车辆(connected vehicle,CV)驾驶行为特征指标,对异质交通流关键参数进行分析和标定;构建考虑HDV与CV驾驶行为差异的异质交通流元胞自动机模型;并基于改进的NaSch模型进行仿真实验,解析智能网联环境下交通流基本图,分析异质交通流特性。研究结果表明:较于HDV,CV驾驶员捕捉道路信息和反应时间提升约11.4%;自由流状态下,CV车速比HDV车速提升了7.4%,且同一车速下安全跟驰距离缩短了18.2%;随着CV所占比例由20%增至80%,交通流基本图显示交通流平均车速显著提升,交通流率增加,时空轨迹图显示局部拥堵状况明显改善。

拥挤信息下基于Logit模型的公共交通 方式选择行为研究

人们对出行方式的舒适性要求越来越高,出行信息能为出行者提供有效帮助。采用正交试验对公共交通方式选择特性变量进行情景组合设计,并结合公共交通出行特征进行问卷调查设计,对提供拥挤信息条件下出行者对公共交通方式选择意愿进行调查,据此建立公共交通方式选择Logit模型。结果表明,拥挤信息对公共交通方式选择有显著影响,对公交出行选择影响较大。

基于灰色-马尔可夫模型的道路交通事故预测

根据攀枝花市2010~2017年的交通事故统计数据,分别利用灰色系统理论和灰色马尔可夫链预测法构建攀枝花市交通事故的预测模型,再用两种预测模型分别对2018~2019年攀枝花市发生的交通事故数、死亡人数、受伤人数及财产损失数进行预测,然后将GM(1,1)预测模型与灰色马尔可夫链预测模型的预测结果进行对比分析。实例结果表明,灰色马尔可夫预测模型能有效克服随机波动性数据对道路交通事故四项绝对指标预测精度的影响,预测精度较好。

考虑异质交通流的随机参数优化速度跟驰模型

为分析交通流异质性对车辆跟驰行为的影响,基于随机参数线性回归方法改进优化速度函数.根据分位数回归对交通流速度-密度数据进行分类,对每个类别数据进行随机参数线性回归,并得到不同类别的改进优化速度函数与假设检验结果,结合改进的优化速度函数和全速度差跟驰模型建立随机优化速度跟驰模型,利用傅里叶变化理论对跟驰模型进行稳定性分析,并搭建环形车道仿真平台对跟驰模型进行数值实验.结果表明,分类处理后的随机参数模型误差较未分类降低28%;随机参数跟驰车队的速度值随着0.5分位点车辆的增多而增大;随机参数跟驰模型车队较固定参数跟驰模型车队更能反映交通流异质性对车队的影响.建立的模型能够提高仿真维度,真实反映交通流的复杂运行状况.

基于LEAP模型的西安市交通污染物排放预测分析

为了探讨交通运输部门的低碳发展方向,基于LEAP(longrange energy alternatives planning system)模型建立西安市道路交通运输部门运输能源与环境模型,模拟2021—2050年不同情景下交通运输部门的能源需求、CO_(2)和污染物排放变化趋势以及减排潜力。结果表明,低碳情景(LC)下能源消耗和CO_(2)排放在2031年左右达到峰值,2050年相对基准情景(BAU)的削减率分别为32.62%、30.21%,对CO、NO_(x)、PM_(10)减排效果较好,相对BAU削减率分别为33.88%、36.27%、40.33%;各子情景中,运输结构调整情景(TSA)节能减排贡献最大,其次为绿色汽车情景(GC)和技术性节能情景(TES);要实现交通运输部门碳减排和污染物的排放控制,需调整交通结构,淘汰老旧车型和大力发展公共交通,并不断完善相应的基础设施,提高新能源汽车的市占率。

交通运输部门预算绩效管理实施的困境分析——基于米特-霍恩政策执行模型

提高部门预算绩效管理水平是促进全面实施预算绩效管理的有力抓手,探究行业部门预算绩效管理政策执行中遇到的难题及破解之道具有重要意义。本文运用访谈、问卷调查等方法对A省交通运输部门预算绩效管理工作进行调研,基于米特-霍恩政策执行模型分析考察政策执行过程中面临的困境。研究表明,政策目标与标准模糊、执行保障资源欠缺、执行机构间沟通不畅、职能任务交叉重叠、预算绩效管理信息化水平低下、执行者执行能力不足等是A省交通运输部门预算绩效管理政策执行过程中面临的难题。针对以上问题,本文提出破解行业部门预算绩效管理政策执行困境的有效路径。

回归模型在交通事故与行车风险分析中的应用综述

为提升道路交通安全,准确评估事故致因和行车风险因素至关重要。本综述旨在回顾和评估近年来应用于该领域的回归模型,使用VOSviewer软件对中外文献进行计量分析,以揭示该领域研究的趋势和热点。深入探讨一般线性模型、广义线性模型(GLM)、广义加性模型(GAM)和非线性模型在风险因素分析中的应用,尤其是详细讨论Logit回归模型、Probit回归模型和计数数据模型(如泊松模型和负二项模型)在实际数据集中的表现和适用性。此外,针对数据中多零值情况还探讨零膨胀模型(ZIP和ZINB)、多层膨胀模型、Lindley模型以及Tobit模型在处理样本选择偏误中的应用。特别强调不同模型对数据特性的处理能力,并基于模型特性和适用场景提供了科学的模型选择指导,旨在为研究人员在面对具体的交通安全问题时选择合适的回归分析模型提供参考。

基于乘客OD间路径旅行时间的城市轨道交通客流分布计算模型的适用性研究

[目的]针对目前城市轨道交通(以下简称“城轨”)线网客流分布计算模型的客流计算结果与实际客流存在偏差的现象,需基于OD间路径的实际旅行时间,对基于多路径概率分配的客流分布计算模型的适用性展开研究。[方法]基于乘客OD间路径的实际旅行时间,分析揭示了现有城轨客流分布计算模型存在的主要问题;融合AFC(自动售检票)系统和ATS(列车自动监控)系统两类数据,构建并标定了基于乘客OD间路径旅行时间的城轨客流分布计算模型;对目前国内城轨系统广泛采用的基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型的适用性进行了分析与评价。[结果及结论]现有城轨客流分布计算模型在路径选择集和路径选择比例上存在主要问题。通过基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型获取的路径分配比例,得到的旅行时间分布模拟结果均为单峰,无法重现从AFC票卡提取的实际旅行时间分布的多峰情况。当城轨线网较为简单时,基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型基本适用;当线网规模不断增加,线网结构进一步复杂,列车运行方式的多样性、乘客出行行为的差异性等不断加大的条件下,该模型对于路径阻抗差异小的OD可能适用,而对于路径阻抗差异大的OD不适用。

基于高频组合片段-基因表达式编程算法的轨道交通地面沉降预测模型

[目的]地面沉降预测和控制是轨道交通盾构法隧道施工中最为关注的问题之一。为了解决现有地面沉降预测和控制中存在的模型表达过于复杂且缺乏解释性的问题,需要一种既简洁清晰,又能够描述复杂问题的可解释模型,GEP(基因表达式编程)算法提供了这种可能性,因此需对基于HFS(高频组合片段)-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型进行深入研究。[方法]以杭绍城际铁路某区段盾构隧道工程为依托,选取盾构施工过程中的土舱压力、刀盘扭矩、刀盘转速、推进速度、总推力、隧道埋深及盾尾注浆量等参数作为关键输入型施工参数,地面沉降作为输出型施工参数,通过备选公式集筛选以及HFS选取,建立基于HFS-GEP算法的轨道交通地面沉降预测模型。利用该模型对第180环—第210环区段的关键施工参数进行优化调整,分析盾构施工参数变化对地面最终沉降的影响效果。[结果及结论]基于HFS-GEP算法的地面沉降预测模型可以反映盾构施工参数与地面最终沉降的显式关系;相较于传统GEP算法的地面沉降预测模型,该模型准确度更高,结构更为简洁,且收敛速度更快。通过对盾构关键施工参数进行优化调整,该模型可将第180环—第210环区段的最终沉降量控制在10 mm以内。