【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
仿真參數(shù)校準(zhǔn)方法和電子設(shè)備
[0001]本申請涉及交通仿真
，特別涉及一種仿真參數(shù)校準(zhǔn)方法和電子設(shè)備
。
技術(shù)介紹
[0002]交通仿真能夠利用計算機(jī)仿真技術(shù)對復(fù)雜交通系統(tǒng)進(jìn)行復(fù)刻和推演，是設(shè)計規(guī)劃部門和交通管理部門洞悉復(fù)雜交通系統(tǒng)
、
管理交通系統(tǒng)的重要工具
。
隨著計算機(jī)計算能力的不斷提升，交通仿真工具所刻畫的個體行為和交通現(xiàn)象也越來越復(fù)雜化和精細(xì)化
。
[0003]精細(xì)化的仿真工具不可避免地帶來了海量的仿真參數(shù)，在進(jìn)行交通仿真之前，如何對仿真參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確的校準(zhǔn)，從而使得仿真結(jié)果更為準(zhǔn)確是要解決的問題
。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0004]本申請?zhí)峁┝艘环N仿真參數(shù)校準(zhǔn)方法和電子設(shè)備，能夠?qū)煌ǚ抡鎱?shù)進(jìn)行更為準(zhǔn)確的校準(zhǔn)
。
[0005]第一方面，本申請實(shí)施例提供一種仿真參數(shù)校準(zhǔn)方法，包括：對于
OD
估計問題的時間段，將時間段劃分為若干個首尾連接的時段，每個子時間段包括若干個連續(xù)的時段，相鄰2個子時間段之間存在時段的重疊；對于
OD
估計問題的路網(wǎng)，將路網(wǎng)劃分為至少2個相互獨(dú)立的子路網(wǎng)；將子時間段與子路網(wǎng)對應(yīng)組合，得到多個
OD
估計子問題；計算每個
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣；對
OD
估計子矩陣進(jìn)行整合，得到
OD
估計問題的
OD
估計矩陣；將
OD
估計問題的<...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.
一種仿真參數(shù)校準(zhǔn)方法，其特征在于，包括：對于
OD
估計問題的時間段，將所述時間段劃分為若干個首尾連接的時段，每個子時間段包括若干個連續(xù)的所述時段，相鄰2個子時間段之間存在所述時段的重疊；對于所述
OD
估計問題的路網(wǎng)，將所述路網(wǎng)劃分為至少2個相互獨(dú)立的子路網(wǎng)；將所述子時間段與所述子路網(wǎng)對應(yīng)組合，得到多個
OD
估計子問題；計算每個所述
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣；對所述
OD
估計子矩陣進(jìn)行整合，得到所述
OD
估計問題的
OD
估計矩陣；將所述
OD
估計問題的
OD
估計矩陣作為交通仿真模型中的
OD
配置信息
。2.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算每個所述
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣，包括：對于一個
OD
估計子問題，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；在可行域內(nèi)隨機(jī)選取所述
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣的
n
個采樣點(diǎn)，將所述
n
個采樣點(diǎn)分別輸入仿真系統(tǒng)，得到所述
n
個采樣點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值；基于所述
n
個采樣點(diǎn)和所述
n
個采樣點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，通過高斯過程回歸計算均值與方差，作為所述目標(biāo)函數(shù)與所述
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣之間的函數(shù)關(guān)系的代理模型；基于所述代理模型構(gòu)建采集函數(shù)，求解采集函數(shù)的極值點(diǎn)，作為新的采樣點(diǎn)；將所述新的采樣點(diǎn)輸入仿真系統(tǒng)，得到所述新的采樣點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值；根據(jù)包括所述
n
個采樣點(diǎn)和所述新的采樣點(diǎn)在內(nèi)的所有采樣點(diǎn)以及采樣點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，判斷是否滿足迭代停止條件，如果是，根據(jù)所述所有采樣點(diǎn)中的最優(yōu)采樣點(diǎn)確定所述
OD
估計子問題的
OD
估計子矩陣；如果否，將所述
n
個采樣點(diǎn)替換為所述所有采樣點(diǎn)，返回基于所述
n
個采樣點(diǎn)和所述
n
個采樣點(diǎn)對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值，通過高斯過程回歸計算均值與方差的步驟，并將
n
替換為
n+1
，以此類推，直到滿足迭代停止條件
。3.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：根據(jù)所述
OD
估計矩陣及目標(biāo)路網(wǎng)的
OD
數(shù)據(jù)使用
OD
預(yù)測模型計算
OD
預(yù)測矩陣；將所述
OD
預(yù)測矩陣配置為交通仿真模型中的
OD
預(yù)測信息
。4.
根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述
OD
預(yù)測模型預(yù)先訓(xùn)練得到，訓(xùn)練方法包括：獲取歷史路網(wǎng)流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)和
OD
數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)；構(gòu)建
OD
預(yù)測模型的初始模型；將所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述初始模型匹配的張量；使用所述張量對所述初始模型進(jìn)行訓(xùn)練與校驗(yàn)，得到
OD
預(yù)測模型
。5.
根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，還包括：計算交通仿真模型的微觀參數(shù)，將計算得到的微觀參數(shù)作為交通仿真模型的配置信息；所述微觀參數(shù)包括：運(yùn)動學(xué)模型的參數(shù)，和
/
或，路徑選擇模型的參數(shù)；所述運(yùn)動學(xué)模型包括：跟馳模型，和
/
或，換道模型
。6.
根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述計算交通仿真模型的微觀參數(shù)，將計算得到的微觀參數(shù)作為交通仿真模型的配置信息，包括：從車輛軌跡數(shù)據(jù)中提取車輛的跟馳行為數(shù)據(jù)；
根據(jù)所述跟馳行為數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)跟馳模型的優(yōu)化問題進(jìn)行求解，得到滿足所述優(yōu)化問題的跟馳模型參數(shù)，所述優(yōu)化問題包括所述跟馳模型的跟馳模型參數(shù)；將所述跟馳模型參數(shù)作為交通仿真模型中跟馳模型的配置信息
。7.
根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述跟馳模型的優(yōu)化問題的優(yōu)化目標(biāo)包括：
P
*
＝
argmin
p
WMAPE
其中，
v
i
’
(t)
是
t
時刻第
i
個車輛的估計速度，
v
i
(t)
是
t
時刻第
i
個車輛的實(shí)際速度，
g
i
’
(t)
是
t
時刻第
i
個車輛的估計的前后車間距，
g
i
(t)
是
t
時刻第
i
個車輛的實(shí)際的前后車間距
。8.
根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述跟馳行為數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)跟馳模型的優(yōu)化問題進(jìn)行求解，得到滿足所述優(yōu)化問題的跟馳模型參數(shù)，包括：根據(jù)所述跟馳行為數(shù)據(jù)使用啟發(fā)式算法對預(yù)設(shè)跟馳模型的優(yōu)化問題進(jìn)行求解，得到滿足所述優(yōu)化問題的跟馳模型參數(shù)
。9.
根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述計算交通仿真模型的微觀參數(shù)，將計算得到的微觀參數(shù)作為交通仿真模型的配置信息，還包括：從車輛軌跡數(shù)據(jù)中提取車輛的換道行為數(shù)據(jù)；根據(jù)所述換道行為數(shù)據(jù)對預(yù)設(shè)換道模型的優(yōu)化問題進(jìn)行求解，得到滿足所述換道模型的優(yōu)化問題的換道參數(shù)，所述換道模型的優(yōu)化問題包括所述換道模型的換道參數(shù)；將所述換道模型參數(shù)作為交通仿真模型中換道模型的配置信息
。10.
根據(jù)權(quán)利要求9所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：聶品，霍錦彪，
申請(專利權(quán))人：華為技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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