張鹍鵬 劉鼎 謝秉磊

摘要：在仿真軟件進(jìn)行交通仿真之前，必需進(jìn)行模型參數(shù)的標(biāo)定，以提升交通模型的適用性和交通仿真的準(zhǔn)確性。目前國內(nèi)應(yīng)用的主流交通仿真軟件大多依托于國外交通特性開發(fā)，不能充分適用于我國實(shí)際交通運(yùn)行特征。在已有研究的基礎(chǔ)上，本文借助VISSIM COM接口，以排隊(duì)長度、最大排隊(duì)長度、旅行時(shí)間、出行延誤為評(píng)價(jià)指標(biāo)，借助遺傳算法的智能尋優(yōu)功能，利用C#語言開發(fā)了模型參數(shù)標(biāo)定工具，實(shí)現(xiàn)了29種模型參數(shù)的自由組合以及自動(dòng)化和便捷化標(biāo)定，并且用深圳市實(shí)際案例驗(yàn)證了模型算法的有效性。本研究提供了一套通用性強(qiáng)、操作便捷的模型標(biāo)定方法，可為實(shí)際模型標(biāo)定工作提供支持。

Abstract： It is necessary to calibrate parameters to improve the applicability of traffic models and accuracy of traffic simulation before conduction of the traffic simulation. At present， most of traffic simulation software applied in China is mostly developed by the foreign traffic characteristics， but it cannot adapt to the actual traffic operation characteristics of China. On the basis of the existing researches， with the help of VISSIM COM interface， this paper takes the queuing length， maximum queuing length， travel time and travel delay as the evaluation indexes， and uses the intelligent optimization function of genetic algorithm. Then the calibration tool of model parameters is developed by using C# language， which realizes the automatic and convenient calibration of 29 model parameters. The model algorithm is verified by the actual case in Shenzhen. This study provides a set of universal and convenient calibration method for driving behavior model， which can provide support for the actual model calibration work.

關(guān)鍵詞：交通仿真;VISSIM;參數(shù)標(biāo)定;遺傳算法;標(biāo)定工具

Key words： traffic simulation;VISSIM;parameter calibration;genetic algorithm;calibration tool

中圖分類號(hào)：U491?????????????????????????????????????? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A????????????????????????????????? 文章編號(hào)：1006-4311（2020）28-0189-05

0? 引言

在實(shí)際重大工程建設(shè)、片區(qū)交通改善、重點(diǎn)活動(dòng)交通組織等項(xiàng)目中，常利用Vissim、Tansmodeler、PARAMICS等微觀交通仿真軟件進(jìn)行方案評(píng)估，旨在對(duì)方案實(shí)施前后的效果、交通影響進(jìn)行量化分析，輔助比選設(shè)計(jì)方案，以提升決策的科學(xué)性。然而這些微觀交通仿真軟件均從國外引進(jìn)，其軟件參數(shù)默認(rèn)值反應(yīng)了國外交通特性，不符合我國國情。同時(shí)在實(shí)際工程應(yīng)用中，交通仿真人員又常常輕視模型的參數(shù)標(biāo)定工作，導(dǎo)致仿真結(jié)果可靠性、準(zhǔn)確性較差。同時(shí)，目前常用的參數(shù)標(biāo)定方法是有經(jīng)驗(yàn)的工程師依據(jù)現(xiàn)狀觀測(cè)值手動(dòng)進(jìn)模型參數(shù)調(diào)試，存在參數(shù)標(biāo)定時(shí)間長、人員專業(yè)性要求高等缺陷，故而亟需建立一套面向工程應(yīng)用的、通用性強(qiáng)、操作簡便的微觀交通仿真模型標(biāo)定方法。

楊洪利用多情景實(shí)驗(yàn)分析，對(duì)比仿真結(jié)果與規(guī)范值，來確定合理的參數(shù)取值范圍。Ciuffo B提出利用流量和速度校正模型。孫劍采用遺傳模擬退火啟發(fā)式算法建立了VISSIM仿真模型校正算法。成衛(wèi)提出微觀交通參數(shù)及動(dòng)態(tài)路徑選擇的校正設(shè)計(jì)流程。Ciuffo B利用遺傳算法為校準(zhǔn)算法，建立了全局參數(shù)敏感性闡發(fā)方法對(duì)高峰時(shí)間段的模型進(jìn)行校準(zhǔn)。朱林波利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究模型中各參數(shù)對(duì)主-輔路行程時(shí)間這一評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響。盧守峰借助流量速度圖，以最小化流量速度圖的實(shí)測(cè)值與仿真值的差異為優(yōu)化目標(biāo)來標(biāo)定Wiedemann74模型參數(shù)。Punzo V提出了一種混合交通流下仿真模型校正的方法。楊艷芳借助SOGA算法，優(yōu)化了染色體編碼、適應(yīng)度函數(shù)等算法流程，提高了標(biāo)定效率和準(zhǔn)確性。孫惠芳從乘客屬性、心理特征、行為特征、設(shè)施環(huán)境、其他行人影響等方面分析不同群體的交通特性差異性。

2.3 模型標(biāo)定實(shí)現(xiàn)

C#是微軟公司發(fā)布的一種面向?qū)ο蟮摹⑦\(yùn)行于.NET Framework和.NET Core（完全開源，跨平臺(tái)）之上的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語言。

研究中利用C#調(diào)用VISSIM COM接口，同時(shí)編寫遺傳算法求解程序，借助高效的桌面端應(yīng)用開發(fā)功能，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)標(biāo)定的可視化，標(biāo)定界面如圖2所示，具備微觀交通仿真基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置、評(píng)價(jià)指標(biāo)選取、遺傳算法優(yōu)化、待標(biāo)定參數(shù)選取以及最優(yōu)化標(biāo)定結(jié)果輸出等功能。

微觀交通仿真模型參數(shù)標(biāo)定的具體流程為：

Step1：初始化仿真路網(wǎng)，設(shè)置仿真時(shí)間、仿真精度、隨機(jī)種子等仿真參數(shù);

Step2：選取平均排隊(duì)長度、最大排隊(duì)長度、旅行時(shí)間、車輛延誤中的一個(gè)或多個(gè)作為交通仿真評(píng)價(jià)指標(biāo);

Step3：設(shè)置遺傳算法收斂條件、選擇概率、交叉概率、變異概率等參數(shù);

Step4：從跟馳模型和車道變換模型中選擇需要標(biāo)定的模型參數(shù);

Step5：點(diǎn)擊運(yùn)行，通過VISSIM COM接口將參數(shù)傳入VISSIM軟件中，仿真運(yùn)行結(jié)束后，通過COM接口調(diào)用交通仿真評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值，計(jì)算適應(yīng)度值。檢查是否滿足收斂要求，若是，轉(zhuǎn)到Step7;若不是，轉(zhuǎn)到Step6;

Step6：對(duì)種群中的每個(gè)染色體代表的參數(shù)序列，進(jìn)行選擇、交叉和變異操作，生成新的種群，轉(zhuǎn)到Step5;

Step7：模型參數(shù)標(biāo)定結(jié)束，輸出最優(yōu)化參數(shù)序列。

3? 模型標(biāo)定算法驗(yàn)證

為驗(yàn)證模型標(biāo)定方法的有效性，利用VISSIM搭建深圳市某交口的仿真環(huán)境，交叉口位于兩主干路相交處，早晚高峰流量很大，項(xiàng)目采集到2019年6月4日7：00-9：00的流量、信號(hào)配時(shí)、交通構(gòu)成、交叉口轉(zhuǎn)向等數(shù)據(jù)，同時(shí)在VISSIM設(shè)置了檢測(cè)器，采集排隊(duì)長度、出行時(shí)間、延誤時(shí)間等信息。

遺傳算法參數(shù)設(shè)置：種群數(shù)量為30，進(jìn)化代數(shù)為10，選擇概率為0.9，交叉概率為0.5，變異概率為0.05。以平均排隊(duì)長度和最大排隊(duì)長度與實(shí)測(cè)值差的絕對(duì)值作為適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù)，當(dāng)程序運(yùn)行到最大迭代次數(shù)時(shí)，將停止運(yùn)算輸出最優(yōu)化的參數(shù)標(biāo)定結(jié)果。

本次實(shí)驗(yàn)中選用跟馳模型的安全距離折減系數(shù)、安全距離的附加部分、安全距離的倍數(shù)以及換道模型的平均停車間距、最小車頭空距、最大減速度（跟車）、最大減速度（自身）、協(xié)同剎車最大減速度、慢車道超車最小時(shí)間間距等9項(xiàng)參數(shù)作為待標(biāo)定參數(shù)，點(diǎn)擊開始進(jìn)行模型參數(shù)標(biāo)定，模型標(biāo)定參數(shù)選擇和設(shè)置情況及運(yùn)行結(jié)果如圖3和圖4所示，目標(biāo)函數(shù)值和參數(shù)標(biāo)定結(jié)果取值情況如表3和表4所示。

從表3可知，利用VISSIM軟件默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行仿真時(shí)，排隊(duì)長度和最大排隊(duì)長度與實(shí)際觀測(cè)值的誤差分別為16.90%、11.32%，利用優(yōu)化后參數(shù)進(jìn)行仿真的誤差分別為7.46%、8.11%，與實(shí)際情況的擬合程度分別提升了9.44%、3.21%，表明標(biāo)定后的模型能夠更好的再現(xiàn)實(shí)際交通運(yùn)行狀況。

4? 結(jié)論

本次研究實(shí)現(xiàn)了微觀仿真模型參數(shù)的自動(dòng)標(biāo)定。通過借助VISSIM COM接口，以排隊(duì)長度、最大排隊(duì)長度、旅行時(shí)間、出行延誤為評(píng)價(jià)指標(biāo)，借助遺傳算法的智能尋優(yōu)功能，利用C#語言實(shí)現(xiàn)了29種模型參數(shù)標(biāo)定的自動(dòng)化和便捷化。同時(shí)利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型算法的有效性和合理性，能夠?yàn)槲⒂^交通仿真工作提供支撐。

在后續(xù)研究中，可考慮應(yīng)用到更大范圍的路網(wǎng)上，以進(jìn)行分路段、分片區(qū)的微觀交通仿真模型的參數(shù)標(biāo)定。此外，同時(shí)也可結(jié)合檢測(cè)器、卡口等設(shè)備的實(shí)時(shí)交通流量、排隊(duì)長度、速度等據(jù)，可以來進(jìn)行實(shí)時(shí)仿真情景下的模型參數(shù)標(biāo)定研究。

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作者簡介：張鹍鵬（1981-），男，河南鶴壁人，教授級(jí)高級(jí)工程師，博士在讀，研究方向?yàn)檐壍澜煌ㄒ?guī)劃、交通信息化等。