微观交通仿真

惯常出行时间

路径选择模型使用惯常路线的出行时间作为解释变量。模型参数的校准需要对这些出行时间有所了解。虽然规划研究可以被用来提供初始值，然而进一步细化对捕捉出行时间的时间依赖性质和改善所述模型的准确性是必须的。因此，一个迭代的日常感知更新模型被用来改善从规划研究取得的初步出行时间估计。在这个过程中的每一次迭代，代表一天，惯常出行时间被更新如下：

和分别链接i，时间t和期日K的习惯和经验上出行时间。其中是一个重量参数

验证结果

三种类型的测量被用来验证校准MITSIMLab模型：交通流量，出行时间和队列长度，通过与相应的观察到的测量的值得对比。OD流是估计从2000五月交通计数和先前校准的模型参数。

交通流

关键位置上传感器的位置观测和模拟交通流的峰值数据在两小时内每隔15分钟进行对比。结果如图11所示。拟合优度的两项措施被用来观测和模拟测量值之间的定量关系：均方根误差归一化（rmsne）量化模拟器和平均归一化误差的总百分比误差（MNE），表明模拟的测量一致不足或过度的预测的存在。这些措施是由如下公式计算：

和分别是观测和模拟测量。n是测量点的数量（在这种情况下的时间）。

rmsne对应范围从5%到17%的不同的位置。mne值的范围从12%到14%。在一般情况下，模拟流很好地对应测量值，同时能够精确地捕捉时间模式。值得注意的是，传感器流被用来估计OD流量。因此，这些结果强调了OD估计的重要性。

出行时间

点对点的出行时间通过模拟探测车测量与平均出行时间比较。只有少数的探测车的观察可用。因此，观察到的平均旅行时间无法准确估计。相反，图12比较了模拟的平均出行时间和个体的探测车的观察。该图还显示出行时间值对应于平均plusmn;2标准偏差模拟出行时间。假设模拟出行时间服从正态分布，这些值定义包含95％的模拟出行时间的间隔。120辆探针车辆中的80辆（67％）是在这些时间间隔内观测的。

模拟出行时间很好地AB，BC和DC部分的观察量，其在上午高峰期相对不拥挤。CD，CB和BA部分都严重拥挤时，由行驶时间曲线的形状表示。虽然模拟值低估了出行时间，但这些形状比较好复制，。观测和模拟测量之间的最大的不可比性是部分AD和DA，这些都是由交通信号和回旋处主导的短期和拥堵的路段。一些在这些部分中的错误的原因可能是，在这地区交通计数的不一致（例如条目流向的交点不匹配出口的流量），导致OD估计的错误和对在交通控制中的代表性的缺陷（例如，行人和自行车信号）在模拟工具。

图11。观测和模拟在传感器位置的流程的比较。

图11（续）

图11（续）。

图12。观测和模拟的点对点出行比较

图12（续）。

图12（续）。

队列长度

模拟队列长度进行比较针对那些由探测车和从航空照片测定。如图13所示，两个队列，同样是非常明显的。在其鼎盛时期，他们可能会互锁和增长以至于超过了网络的北方界线。它们是无论在仿真的幅度和发生时间方面都具有代表性。然而，这些观测值的数目是非常有限的，严格的统计分析禁止使用这样的结果。

图13.观测和模拟队列长度比较。

结论

微观交通仿真是交通分析的重要工具，特别是在智能交通系统（ITS）的存在情况下。微观交通仿真的交通现象，通过分析个人的车辆/司机的行为具体表现。这些模型是否严格地校准和验证的微观仿真工具的精确度至关重要。

参考

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利用交通仿真模型的艺术：我们怎么让他们成为可靠的工具？

Ryota Horiguchi

i-Transport Lab. Co., Ltd., 2-12-404 Ageba-cho Shinjuku-ku Tokyo 162-0824

Japan

horiguchi@i-transportlab.jp

Masao Kuwahara

Institute of Industrial Science, Univ. of Tokyo, 4-6-1-C504 Komaba Meguro-ku

Tokyo 153-8505 Japan

kuwahara@iis. u-tokyo. ac.jp

摘要

本文首先介绍了交通仿真模型的利用现状。在日本评价模型的应用程序是基于一个问卷调查。其次，讨论目前正在开发的最佳实践手册模拟中的应用。另外，一些呈现出来的手动解决仿真应用的问题被提出：即i）认识到核查和验证的模型的性质; ii）从OD中估计车辆数;iii）模型参数的校准;以及iv）指数测量的再现性。最后，本文介绍了交通仿真模型的清算所。这些模型模拟推广使用。

本文介绍了利用交通仿真模型在实际场景中的艺术。在过去的十年中，相当多的网络流量仿真模型成为在世界各地可获得的。数学动态网络模型对前面的这些仿真进行了研究。也许，第一个明显的贡献是来自于Merchant和Nemhouser（1978年）。自那时以来，几个研究者提出动态分配模式，有时基于控制理论时和/或基于所述排队理论（Friesz等人，1989; Wie等人，1990;。Boyce等人，1993;Lam等，1995; Kuwahara 和 Akamatsu，1993年，2001年）。通过为理论背景，这些数学模型的网络极大地促进了动态流量分析。然而，数学公式在灵活地以应对车辆的详细动作，用户选择行为，以及交通运行方案上具有局限性。

我们现在在商业界的许多报告中发现了仿真研究，，然而，由于仅阅读文献或手册很难完全理解这些模型的性质，除了模型开发的用户外，大多数人对仿真模型的认识不足，。仿真有时批评为一个“黑盒子”，并认为是不可靠的技术。

为了应对这种批评，日本交通工程师模拟委员会（SIM@ JSTE）鼓励通过验证（(Horiguchi等，2000年）和确认（(Horiguchi等，1998年）透露自己的开发的模型的性质，目的是促进交通仿真的利用率。其验证和确认的基本思路如下：

“验证”是一系列简单测试，以确认该基本模型函数在本说明书中被正确编程。模拟结果与来自授权理论所获得的结果相比较。为了逐个检查每个功能同时也比较理论地解决方案，我们应该用最简单的网络上的虚拟数据。

“确认”似乎 与“验证” 颇为相似，。但是，我们使用真实的数据进行评估，清楚地分辨“确认”模型的型号规格。即使模型是如说明书中验证，该模型规范本身可能不足以描述真实流量的现象。该模型实际上不能适用，如果实际的交通状况由于不完全的模型规范不充分再现，该模型实际上不能适用。此外，该模型作为一个系统也应确认，如是否该模型的执行可以在一个实际计算时间完成。

Rao和欧文（2000）提出了验证和确认类似的概念。本文的建议同意这些作者的以下建议：即为了了解模型特色“概念验证”，要求该模型的基本理论的鉴定，和“操作验证”，其中比较模型输出与实际测量的行为，是必要的。核查和验证的重要性已经在不同的大洲从业人员和研究人员之间被认可。

我们的一个结果是验证手册（JSTE，2001），其描述了标准验证程序，并且因此可以应用于各种不同类型的模型。该手册包含了一系列的基本任务，通过使用简单的，但理想的数据集检查模型的交通状况重现。每个的基本任务的计算结果：1）车辆产生模式，2）在一个路口的瓶颈容量和饱和流率3）冲击波传播，合并和发散部分，5）右（左）转容量下降，在4）的容量灯号控制的路口，以及6）动态路径选择行为。在每个任务模拟结果与交通工程“众所周知”的理论进行比较。一种理论，有时简化了交通现象，可以给我们一个很好的立足点来了解模型的行为。我们并不因此需要一个完全遵循理论的模型，但是，当模拟的结果是与理论不同，该模型的验证可以解释为什么结果示出了这种差异。

这是在日本实用化的根据已被评估几个仿真模型所提出的验证过程。我们已经验证七个连同验证手册的试点模式，如：AVENUE (AVENUE, WWW site), SOUND(Yoshii等., 1995), tiss-NET (Sakamoto, 等, 1998), Paramics (Paramics,WWW site), NETSIM (NETSIM, WWW site), REST (Yoshida等., 1999),and SIPA (Yokochi等., 1999)。

其它输出包括所述基准数据集，这是观察到的和适当处理实际现场数据（Hanabusa等（2001））。虽然验证可以帮助我们理解模型的行为也没有告诉我们是否适用于现实世界，在那里各种交通现象的嵌入和相互影响。因此，模型开发者必须提出证据，证明这些模型能够通过验证与基准数据集合理重现这种复杂的情况。基准数据集已经聚集使开发人员可以利用它们来验证他们的模型，因为一般地，获取实际现场数据是实质上更昂贵和费时。一些导频模式通过基准数据集的应用进行了验证（(Horiguchi等，1996）（Sawa和Yamamoto，2002）。

这些输出可以在互联网网站（JSTE，2001年b） “信息交流中心的交通仿真模型” 上被发现。开发商和仿真模型用户也被鼓励通过清算所公布他们的核查和验证的经验。作为对“黑盒子”的批评，只有当模型的能力披露，我们的活动进行核查和验证才有意义。

另一种批评意见认为应该指出“模拟是有用的，但危险”（ Smartest, 1999）。交通仿真的案例研究，有时只报道了他们的结果。然而，必须有一个很大的空间，让使用者来模拟模型出给定的条件进行校准。由于仿真模型，通过改变其模型参数重现交通条件的灵活性，用户可以适合模拟结果为“任何”的条件。模型校准不同的方式会导致不同的结果为相同的案例研究。因此，除非报告告诉我们的模型是如何装配到所需的条件下的，我们才能勉强相信结果是恰当的。

为了克服这种情况，Sim@JSTE目前正在进一步卖力建立协议模拟研究，作为“交通仿真的最佳实践手册”。模拟研究由几阶段来完成应用：例如数据采集，模型选择，模型校正，结果解释等等。首先，我们收集了企业实践的案例研究通过问卷调查，然后我们提取广义方法的应用程序的每个阶段包括在手册中。

在下面的章节中，首先描述的是通过考察问卷调查在日本模型的应用程序对交通仿真模型的利用现状的结果。其次，，引入了目前正在建设中最佳实践手册模拟应用。这份手稿总结了手册中讨论的主要问题，如：为了理解模型的特点，数据采集，模型重现性评估和模型输出结果的解释相关的实践检验和认证过程。最后，简要说明“信息交流中心的交通仿真模型”，以促进模拟利用率。

仿真利用的现状

在日本的仿真应用问卷调查

为了了解该仿真模型应用的实际情况，在图1所示的调查问卷的形式交付给了对仿真应用程序（Horiguchi and Oneyama,2002）有经验的用户。在欧洲的类似的问卷调查中使用了“Smartest的项目（Smartest，1997年）。在Smartest工程“的调查。但是，在Smartest工程“的调查中，主要的兴趣是确定要应用到先进远程信息处理服务的评价的微观模拟模型的要求。

调查问卷的形式包括以下每个模拟研究项目解释的一些细节：

i)案例研究概要 - 模拟的目的，评估措施等。

ii）网络信息 - 大小，面积，形状，道路类型等。

iii）输入数据和模型参数 - 旅行的需求，链路容量，扫描间隔等。

iv）重复性 - 如何校准模式，在哪边指数等。

v)输出测量 - 排序测量等。

有45个涉及如图2所示.AVENUE八大仿真模型的形式，TISS-NET，SOUND，VISITOK（VISITOK，WWW网站），REST和TRANDMEX（Suzuki等，2000）是在日本开发

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