微观交通仿真模型系统参数校正研究_以VISSIM的应用为例

　3国家自然科学基金资助(70122201)　　教育部博士点基金资助(20020247036)

微观交通仿真模型系统参数校正研究

———以V ISSIM 的应用为例3

孙　剑　杨晓光

(同济大学　上海200092)

摘　要　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V ISSIM 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V ISSIM 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。

关键词　交通仿真模型;参数校正;V ISSIM

Abstract :Microscopic simulation models have been widely used in traffic system management ,con 2trol and optimization ;however ,most of the simulation parameters are determined according to the situa 2tions in foreign countries and not always suitable for those in China.Firstly ,this paper proposes a proce 2dure for microscopic simulation model calibration.Then taking a V ISSIM simulation exam ple of Peking road in Shanghai as an example ,we have designed the experiment by using Latin Square algorithm and calibrated the simulation parameters by using the field data.Finally ,it points out the aspects that need improving.

K ey w ords :traffic simulation model ;parameter calibration ;V ISSIM

0　引　言

交通流仿真是再现交通流运行规律,对交通

系统进行管理、控制和优化的重要实验手段和工具。随着智能运输系统ITS 在我国的逐步实施,交通微观仿真软件在我国也得到了广泛的应用,如V ISSIM 、PARAM ICS 、CORSIM 、A IMSUN2等。交通微观仿真模型运用大量的参数来描述交通系统运行、交通流特性以及驾驶员行为等,参数的取值对仿真结果有很大的影响[1]。在仿真系统中,这些模型参数均有缺省值,同时也允许用户对这些参数进行修正。缺省值往往是根据模型开发国的情况确定的,并不一定适合我国的实际情况。所以,针对具体的仿真对象,必须对仿真参数进行标定。

另一方面,很多仿真参数难以通过实际调查获得,比如车辆启动损失时间、跟驰模型敏感性参数、车道变换时间、可插车间隙等,很多人因此怀疑仿真的科学性,认为它是“黑箱操作”。这些怀

疑主要是由于对仿真模型期望过高或者模型参数

没有得到正确的校正[2]。在本文中,首先建立了仿真参数的标定流程,然后以V ISSIM 仿真为例,以实际测得的车辆行驶时间为基准,运用拉丁方格法进行实验设计,对影响模拟结果的主要因素进行分析和标定,得出了令人满意的结果。

1　模型参数校正

1.1　模型参数校正概念

模型参数校正是根据实地交通运行状况,对仿真系统中各个参数进行调整,以使模型能准确表达具体仿真对象的过程。需要校正的仿真参数一般包括交通控制运行参数、交通流特性和驾驶员行为特性等。参数校正的目的是使仿真输出结果与实际测量的数据差异最小。1.2　模型参数校正流程

模型参数校正在国外已有研究,Benekohal 1991年首次提出参数校正的流程框架[3];Hellinga 于1998年提出的参数校正过程包括7个步骤[1]:

(1)定义研究目标;

(2)确定所需的实际数据;(3)选择影响因素水平;

(4)建立评价标准;

(5)仿真网络表示;(6)驾驶员路径行为;(7)模型输出结果评价。

上述步骤提供了宏观的参数校正指导原则,但没有具体的有针对性的仿真参数校正流程。

在本研究中,针对Hellinga 的校正过程的宏观性特点,笔者提出的参数校正流程更加详细,在应用上更具操作性。主要步骤如图1所示

。

图1　仿真模型参数校正流程

1)确定仿真模型参数校正的目标。一般而

言,目标是使仿真输出结果与实际测量的校核数

据差异最小或为零。

2)进行校核参数指标选择。模拟输入参数可分为可控参数和不可控参数,不可控参数一般不随模型的变化而变化,例如:道路条件、交通量、信号配时等;可控参数一般是模型中值可以改变的参数,例如:车道变换距离、最小车头时距、车辆消失前的等待时间等。校核参数必须是容易实际测量得到以及在仿真中可控。

3)实际数据采集。校核参数选定后,需对不可控参数以及校核参数进行实地测量,要注意区分高峰与平峰的数据采集。

4)针对不同的仿真对象,在不同的条件下,各个模型参数所占权重不尽相同,根据仿真精度,对仿真结果有较大影响的参数进行校正,同时确定这些参数的变化范围。

5)根据仿真需要,对待校正参数进行必要性评价。

6)仿真系统涉及多个可控参数,且每一个参

数都有不同的取值范围。若对每一种可能的情况都做相应的仿真实验,显然是时间所不允许的。例如,如果仿真系统有8个可控参数,每个参数取值分为5个级别,则需要做的仿真实验有58(390625)次。因此,科学的实验设计对于参数校正意义重大。我们选用拉丁方格法进行实验设计,可使实验次数从58降到54次。然后确定校核参数为因变量,可控的校正参数为自变量,建立模型[4,5]。

7)经过多次运行,确定模型参数。同时根据仿真结果和仿真画面确定最佳的可控参数取值。

8)根据仿真结果确定校正过程的中止。

2　参数校正应用

2.1　仿真区域

仿真区域选定在上海市的一条主干道———北京东路。北京东路为东西向的机动车专用道,2003年4月对北京东路进行了道路条件、流量、速度、行程时间、排队等调查。信号配时从上海市交巡警总队获得,仿真区域如图2实线所示

。

图2　仿真区域———北京东路

2.2　仿真模型-VISSIM

本研究使用的仿真模型是德国PTV 公司的V ISSIM (3.6版)仿真软件。仿真模型基于时间步长和驾驶员行为,可模拟城市交通和公共交通状况。软件使用包含跟车和车道变换逻辑的微观交通流模拟模型。系统核心仿真模型———车辆跟踪模型采用德国Karlsruhe 大学Wiedemann 教授的“心理2物理学跟车模型”,模型建立在司机反应行为之上。

对仿真模型精度影响最重要的因素是模型对车辆模拟的真实性[6]。因此,必须针对不同的模拟对象,对模型参数进行校正。车辆换道模型分为主动型(由于车辆期望更高的行驶速度)和被动型(由于车辆路径需要)换道模型。2.3　参数校正应用

1)参数校正的目标是使V ISSIM 的输出结果与校核指标差异达到设定　值。

2)在本次应用中,校核指标采用路段行程时

3)根据V ISSIM的仿真需要,2003年5月15日对北京东路进行了交通调查,包括交通流量、交通流向、道路条件、交通组成、行程速度、行程时间等。信号配时从上海市交巡警总队获得。

4)对待校正参数的识别和定义是本仿真应用的关键。在V ISSIM中,涉及到的可控参数主要有紧急停车距离、车道变换距离、最小车头时距、平均停车距离、等待换道消失时间以及观察前方车辆数,各参数含义如下。

(1)紧急停车距离。紧急停车距离定义为一个被动型的换道车辆的最后可能位置,即对于必须换道的车辆(被动型车辆换道),由于流量太大,而无法完成换道,车辆将在此等待机会换道。由于仿真对象北京东路是一条主干道,车辆转弯概率较小,根据我们的仿真经验,紧急停车距离对仿真结果影响不大,故此参数取固定值5m。

(2)车道变换距离。车道变换距离定义为驾驶员为变换到理想车道(由于车辆路径需要,并不是超车需要)而开始试图变换车道的位置。它是与紧急停车距离相关联的一个参数,基于上述类似的原因,在本仿真中,我们取固定值200m。

(3)最小车头时距。最小车头时距是车辆进行车道变换所需要的与前方车辆的最小距离(发生在主动型车道变换以及被动型车道变换中), V ISSIM中缺省值是0.5m,显然,按照中国的国情,此值偏小。我们的取值范围定于0.5～4m。

(4)平均停车距离。平均停车距离定义为车辆停车时与前方车辆或者与停车线之间的距离,缺省值是2m,本次仿真中定义的范围为1～3m。

(5)等待换道消失时间。等待换道消失时间为车辆在停车线前等待换道直到消失的最大时间(发生在主动型车道变换中)。当车辆达到等待换道消失时间后,车辆就会从仿真网络中消失。模型缺省值是60s,我们取值定于45～120s。

(6)观察前方车辆数。观察前方车辆数定义为车辆在仿真中观测前方车辆的运行,然后相应的做出反映。缺省值是2辆。根据实际的经验,取值为1～4辆。

5)在本次仿真中,应用拉丁方格算法对4个待校正参数进行仿真实验,每个参数分4个水平,对于关键因素:最小车头时距和平均停车距离做全面实验,共需16次,然后根据4×4的拉丁方格,对安排因素:等待换道时间、观察前方车辆数做正交试验。参数分级如表1所列。

表1　各因素分级水平表

参　数

最小车头

时距/m

平均停车

距离/m

等待换道

时间/s

观察前方

车辆数/辆

水平1　0.5　1　45　1

水平2　1　1.5　60　2

水平3　2　2　80　3

水平4　4　3　120　4

　　6)在仿真中,随机数种子的不同对仿真结果也有较大的影响,因此分别取4个不同的随机数种子,这样最多共需次试验,就可得出精度较高的模型参数。

7)根据试验,以行程时间为因变量,待校正参数为自变量,建立线性回归模型,值得注意的是,此模型只是针对特定的北京东路区域。建立的模型方程为

Y=1671292+11179X1+01122X2+

　　21469X3-01532X4

式中:Y为路段行程时间;X1为最小车头时距; X2为等待换道消失时间;X3为观察前方车辆数; X4为平均停车距离。

8)根据回归模型,以线性模型结果与实际测量的行程时间近似或相等为判定标准,得出几组参数组合。得出的初步参数组合如表2所列。

表2　待校正参数对表

参　　数组合1组合2组合3组合4组合5最小车头

时距/m1110.51

等待换道

消失时间/s806012045120

观察前方

车辆数/辆21114

平均停车

距离/m1311 1.5

　　9)针对第8)步选出的几组参数组合,根据仿真画面,剔除明显与实际交通状况不符合的参数组合,如图3所示,参数组合5明显不符合实际的交通运行情况,应予以剔除。另外,考虑到实际行程时间是在一天中测得的,不确定是否能真正代表实际路段的行程时间。解决方案是对剩下的4组参数组合分别作不同随机数的模拟试验,随机数个数定为30。根据统计学理论,对仿真结果做T检验。这样可减少实际测量数据的片面性。

检验结果如表3所列。

10)综合考虑检验结果,最终选定参数组合1为适合于北京东路区域的模型参数组合

。

图3　仿真过程截屏图表3　校正参数组合T 检验表

参数组合平均值标准差

比实际值小的百分比/%

T 检验值/p

1170. 3.718550.00.1972174.5610.6210.20.132

3167.31 4.95260.30.3094

168.90

3.92

32.1

0.937

2.4　仿真检验

应用V ISSIM 仿真软件,对模型未校正前、校

正后的仿真结果以及实际测得的各个路段的行程时间作一对比,结果如图4所示。

图4　仿真结果输出比较

由于我们的仿真对象北京东路的规模比较

小,使得实测数据与校正前的数据以及校正后的数据差别较小。但是在大规模的网络仿真中,如果不对参数进行校正,结果将会出现很大的仿真失真。从图4中可以看出,校正后的仿真输出结

果明显好于校正前的仿真结果。

3　结束语

本文研究了微观仿真模型参数的校正流程,并以上海市北京东路V ISSIM 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V ISSIM 的仿真参数进行了校正,仿真试验表明结果令人满意。

仿真模型参数标定的难点在于参数组合的选择,在本研究中,应用拉丁方格法进行了实验设

计。进一步的工作是开展对仿真参数标定过程中

的优化方法研究,目前正在进行之中。

参考文献

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