胡艳 樊亚云 张晓卫

摘  要：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性。

关键词：VISSIM;仿真模型;参数校正;微观仿真

中图分类号：U491.123      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）07-0005-03

Abstract：How to correct the parameters of microscopic traffic simulation model and select the appropriate correction algorithm determines the quality of simulation results. This paper focuses on the analysis of microscopic traffic simulation model，correction index selection and model correction algorithm，and analyzes the important parameters of the car-following model and the lane-changing model in detail，and how to select the calibration evaluation index and the parameters to be calibrated is expounded in detail，so as to ensure the accuracy of the calibrated simulation model and the reliability of the simulation structure.

Keywords：VISSIM;simulation model;parameter correction;microscopic simulation

0  引  言

微觀交通仿真软件是评估交通解决方案的有力工具，仿真模型的参数会影响仿真结果，用户通过实际交通情况对模型参数进行修正，使得描述交通系统运行、交通流特性以及驾驶员行为等更加真实和有效。仿真模型的三个过程：标定模型参数、校正和验证，其中，系统开发者完成标定，校正更加接近实际运行情况的仿真模型参数，验证仿真输出结果与实测结果二者偏差的大小来衡量结果的准确性。本文主要结合VISSIM软件对微观交通仿真模型参数校正进行详细论述。

1  仿真模型

微观交通仿真模型基于驾驶员行为的假设，驾驶员行为决定了单个车辆如何运动，所有车辆一起运动给出了交通状况的描述。当车辆处于跟驰状态时，其运动状态由前一个车辆决定[1]。具体分为如下模型：道路设施模型、交通生产模型、车辆跟驰模型、换道模型、事件反应模型。其中，跟驰模型和换道模型是VISSIM微观交通仿真核心模型，保证VISSIM能够动态地、连续地、准确地模拟实际路网运转的情况。

道路设施模型：是最重要的静态模型，指的是一次仿真运行开始后，对象参数固定下来，不再发生变化。道路设施模型主要用来描述道路的几何特性、车道划分、隔离带以及路的宽度、路面类型、固定的交通标志的位置等。

交通生产模型：是交通系统仿真的基本模型，主要解决交通流的输入问题。由于车辆的到达是随机的和离散的，需要构造概率分析的随机变量，保证车辆到达的真实性。

路径选择模型[2]：车辆能够选择从起点到目标地之间总时间最短的路径，也就是说通过获取的信息和个体的经验来选择最优的出行路径，分为在不确定条件下的最优路径选择和确定信息下的最优路径选择[1]。

车辆跟驰模型：基于车道的驾驶行为，研究在某一车道上，无法超车，车辆排队行驶运动过程，后车跟随前车形式状态的一种理论。具体分为：刺激-反应模型、安全距离模型、生理-心理模型、模糊推理模型和元胞自动机模型。对比分析如表1所示。

Wiedemann驾驶行为阈值模型：是全球最精准的车辆跟驰模型，分为Wiedemann74和Wiedemann99，前者适用于城市道路和后者适用于公路交通。Wiedemann模型中将驾驶员的驾驶状态分为以下四种：自由驾驶、接近前车、跟驰行驶和紧急制动，具体如图1所示。

车换道模型：是微观交通仿真软件的核心模型，也是最基本的动态模型，可能发生在转向、超车或躲避车辆等状态下，分成必要车道变换和自由车道变化。与车辆跟驰模型相比，因为车辆换道行为要综合考虑周边车辆、周围的交通环境，同时结合自身驾驶状况，对自身的驾驶行为做出变换，更复杂，以至于难以用数学方法描述。

事件反应模型：包括信号灯交叉口交通仿真的基本模型、公交车的停靠以及出站过程等各种特定交通现象。

2.2  仿真基本原理

对所有车辆的运动进行仿真建模，在离散时间点更新所有运动车辆的位置信息，当车辆速度小于期望速度时，对车辆进行加速处理;当车辆速度大于期望速度时，对车辆进行减速处理。保证车辆在t+m时刻的位置等于t时刻位置加上单位时间步长m内移动的距离。采用不同随机数种子进行反复仿真，然后利用均值进行估计作为最终仿真结果。

3  参数校正分析

确保仿真模型中设计参数的准确性是保证VISSIM仿真软件精度的关键所在。

3.1  校正指标选取

指标评价是从实际采集到的交通流数据和仿真软件输出的结果数据中选取相同的数据，并对其进行吻合度计算作为依据。

通行能力指道路上某一点、某一个车道或者某一段面处，单位内可能通过的最大交通车辆或者行人等实体。对于通行能力的估计是很重要的，驾驶行为参数的校正能够缩小仿真和实际的通行能力的值，所以给出通信能力值的分布，而不是单一的平均值、中位数、85%车速等数量值，更能体现通信能力评估的过程。

流量速度图形用来描述道路的运行能力。流量速度图形分为三部分：自由流、交通拥堵和排队消遣。流量速度图形能够很好表示通行能力。但是缺少时间的信息，由于实际交通流的随机性，仿真交通流并包含信息并不是表示完整的随时间变化的流量曲线，所以需要复制出实际的速度流量图，减少仿真和实际的情形的差异。

流量密度和速度密度的关系与流量速度图形，包含比通行能力更多的信息，并没有通行能力的信息。如果扩展成三维的流量-速度-密度图形，就包含了所有的信息，但是遗失了时间，可以获取部分时间的信息，但是不能获取全部。

车辆轨迹可以用来确定车辆跟驰模型的稳定性，通过参数校正、减少仿真的和实际的轨迹之间的车头间距差距。由于微观仿真模型本质上存在随机性，一个相同的前车轨迹依据随机种子或者产生一组不同的行为，并不能代表整体车辆行驶的轨迹。

VISSIM仿真系统中，参数校正的核心集中在跟车模型和车道变换模型。VISSIM跟车模型的高速公路模型中，包含CC0（停车间距）、CC1（车头时距）、CC2（跟车变量）、CC3（进入跟车状态的阈值）、CC4和CC5（跟车状况阈值）、CC6（车速振动）、CC7（振动加速度）、CC8（停车加速度）、CC9（80km/h车速时的加速度）这9个参数。

3.2  参数校正算法的选取

交通仿真模型参数校正是一个离散数据寻优的过程。微观仿真校正的算法主要有正交实验算法、遗传算法、同步扰动随机逼近算法（SPSA算法）和粒子群优化算法（PSO算法）。[3]

正交实验算法：具有均匀分散、正交性和整齐可比的特点，是一种高效率、经济的实验设计方法。适合水平数不高的实验安排。[4]

遗传算法：是模拟自然界优胜劣汰过程的全局搜索算法，通过适应度函数寻找最优过程。具有较好的全局性，通过多次迭代寻找最优目标结果，是最为广泛的校正算法，在遗传算法基础上能够发展很多新的算法。[5]

同步扰动随机逼近算法（SPSA）：为容易执行且高效率的梯度逼近算法，适合解决高维问题以及大规模随机体系的优化。

粒子群优化算法（PSO）：也是粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），最优解通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找，具有实现易、精度高、收敛快等优点。

4  结  論

仿真模型建立、参数校正前期分析和参数校正过程是微观交通仿真模型参数校正的三个过程。本文对现场实测数据进行了整理，对VISSIM输出指标进行了归纳，选取微观交通仿真模型的评价指标，以实际调度的数据为基础构建出合理的VISSIM仿真模型，通过观察实测的评价指标保证了默认参数的有效性。

参考文献：

[1] 卢守峰.刘喜敏.微观交通仿真 [M].长沙：中南大学出版社，2016.

[2] 王任映，基于前景理论的出行路径选择模型 [D].长沙：长沙理工大学，2009.

[3] 唐泽.VISSIM交通仿真模型参数校正技术研究 [D].吉林：吉林大学，2015.

[4] 刘瑞江，张业旺，闻崇炜，等.正交试验设计和分析方法研究 [J].实验技术与管理，2010，48（9）：52-55.

[5] 葛继科，邱玉辉，吴春明，等.遗传算法研究综述 [J].计算机应用研究，2008（10）：2911-2916.

作者简介：胡艳（1984.01-），女，汉族，河南驻马店人，讲师，研究生，研究方向：智能信息。