基于均勻試驗法的VISSIM車道變換參數標定

徐月欣,王小雙,吳　昊(長安大學公路學院,陜西西安　710064)

基于均勻試驗法的VISSIM車道變換參數標定

徐月欣,王小雙,吳昊
(長安大學公路學院,陜西西安710064)

摘要:應用均勻試驗方法,提出以進口道平均停車延誤誤差為指標的車道變換參數的標定方法。分別設定8個參數的默認值、取值范圍和步長,并設計均勻試驗表格。最后結合實例,對單個交叉口的車道變換參數進行標定,得到與該交叉口車輛運行情況最相符即進口道平均停車延誤誤差最小的參數取值。

關鍵詞:均勻試驗; VISSIM;停車延誤;車道變換參數;參數標定

VISSIM是德國研發的仿真軟件,在我國應用較多。該軟件的默認參數依據德國道路交通狀況設定,我國機動車駕駛員在城市道路上變道行為頻繁,該軟件的駕駛行為中的車道變換參數與我國城市交通現狀不符,如果不對VISSIM中的參數進行標定而直接引用會使仿真結果產生較大誤差。跟車行為模塊和車道變換模塊是VISSIM仿真系統中參數校正的核心。

目前國內在VISSIM參數標定方面已有一定成果。文獻［1]從軟件模型入手結合我國交通狀況闡述參數標定的必要性;文獻［2]采用遺傳模擬退火算法針對區域仿真進行參數標定;文獻［3－6]提出結合遺傳算法的標定方法,但遺傳算法涉及“交叉”和“變異”操作,且局部搜索效率低、耗時長、收斂速度慢;文獻［7]提出基于PSO算法的針對快速路微觀仿真參數的標定;文獻［8]研究SPSA算法對大規模路網微觀仿真模型參數標定的適用性;文獻［9]針對微觀交通模型提出全微觀參數校正流程;文獻［10]建立集成VBA、MATLAB、VISSIM的參數標定平臺,得到Wiedemann模型的駕駛行為閾值曲線;文獻［11]利用人工神經網絡的方法確定針對快速路主－輔路行程時間有較高敏感性的關鍵參數集,作為模型參數標定的鋪墊;文獻［12]通過建立基于同步擾動隨機梯度遺傳算法(SPGA)的大規模交通仿真模型進行參數標定;以上研究均是針對區域仿真、快速路仿真或高速公路仿真進行參數標定,且所用方法工作量大、計算復雜;文獻［13－14]分別用進口道平均排隊長度、進口道直行車輛平均延誤為指標應用正交試驗法針對單個交叉口的仿真進行參數標定。

本文研究內容為基于單個交叉口仿真的VISSIM車道變換參數標定,而評價交叉口服務水平的主要指標是停車延誤、啟動延誤等交叉口延誤,同時停車延誤是交叉口延誤的主要組成,所以以進口道平均停車延誤誤差為評價指標。采用均勻試驗設計方法,該方法有已經設計好的試驗表格,且在選用時有較多的靈活性。例如:在一項試驗中,原計劃用均勻設計U13(135)安排5個因素,每個因素有13個水平,由于某種需要,每個因素改為14個水平,這時可用U14(145)安排,試驗次數只需增加1次,即試驗次數隨水平增加有“連續性”。其試驗設計只考慮試驗點在試驗范圍內均勻散布,挑選試驗代表點的出發點是“均勻分散”,而不考慮“整齊可比”,它可保證試驗點具有均勻分布的統計特性,可使每個因素的每個水平做1次且僅做1次試驗,任2個因素的試驗點在平面的格子點上,每行每列有且僅有1個試驗點。其試驗次數比正交試驗明顯減少,特別適合于多因素多水平的試驗和系統模型完全未知的情況。在數據分析方面,均勻設計的數據可用回歸分析、最優化和關聯度分析等方法來處理,有時也可以根據優化原則從試驗點中挑選1個最優指標,雖然粗糙卻非常有效。本文采用均勻試驗法以進口道平均停車延誤為指標對單個交叉口進行仿真,獲得VISSIM車道變換參數的標定方法,并結合石家莊市四中路與休門街交叉口實例加以應用。

1　試驗流程

1.1試驗指標計算

停車延誤是評價信號交叉口的運行效率和服務水平的重要度量,它不僅反映駕駛員不舒適和受阻程度以及油耗和行駛時間損失,還反映信號控制、交通設計的合理性［15]。停車延誤由于概念清晰,且易于觀測,為許多交通工程技術人員所接受。一般對交叉口停車延誤進行調查,以評價該交叉口的運行效率和服務水平,并為該交叉口的交通工程技術改造提供基礎數據［16]?；谕＼囇诱`指標對交叉口的重要性,選擇交叉口進口道平均停車延誤誤差為試驗指標,計算公式［14]111為:

式中:ε為進口道平均停車延誤誤差,%; T

DS

、T

DF

分別為東進口實測、仿真輸出機動車平均停車延誤,s; T

NS

、T

NF

分別為南進口實測、仿真輸出機動車平均停車延誤,s; T

XS

、T

XF

分別為西進口實測、仿真輸出機動車平均停車延誤,s; T

BS

、T

BF

分別為北進口實測、仿真輸出機動車平均停車延誤,s。

1.2試驗表格設計

試驗標定VISSIM軟件中駕駛行為車道變換的8個參數,分別為:

1)超越車最大減速度ac。超車車輛能達到的最大減速度。

2)被超車最大減速度ab。被超車車輛能達到的最大減速度。

3)－1 m/s2距離sa。車輛在進行車道變換時速度變化率為－1 m/s2時所需要的距離。

4)可接受的減速度ak。車輛在無任何危險情況時的安全減速或停車駕駛員心理上所能接受的最大減速度。

5)消失前等待時間t。車輛在停車線位置等待換到其他車道上的時間,達到該值,車輛自動消失。

6)最小車頭空距L。前后車輛車頭間的最小間距。

7)安全距離折減系數k。當發生車輛換道時實際安全距離與原始安全距離的比值。

8)協調剎車最大減速度am。當駕駛員允許某一車輛變換到自己行駛的當前車道上時,進行協調剎車自身期待的最大減速度。

根據我國城市機動車變道時的運行特征規定的各參數的取值范圍［14]110,該取值范圍基本上涵蓋了我國各種交通條件下的變道模型。根據經驗取15個水平,即每個指標取15個不同的值進行試驗,此時步長滿足標定精度要求。各參數的編號、默認值、取值范圍和步長如表1所示。

表1　U15(158)均勻試驗參數設置

均勻試驗設計根據試驗水平的不同有固定的表格,根據試驗水平數和參數數量直接查閱資料即可得到15個水平8個參數的均勻試驗設計表格,如表2所示,表中參數編號下的數字分別為相應參數的水平值［17]。

根據表1中的參數取值范圍和步長及表2中每次試驗各參數的水平,可計算得到每次試驗各參數的取值。

表2　U15(158)均勻試驗設計表格

1.3試驗結果分析

按表2進行試驗,每次試驗所得各參數的計算式為:

式中: y為水平k下的參數取值; y0為參數取值范圍的最小值; k為試驗水平; l為步長。

以第1次試驗為例,根據表1、2和式(2)計算各參數的取值,得

ac=－6.2 m/s2,ab=－4.9 m/s2,Sa=98 m,ak=－0.82 m/s2,t =61 s,L =2 m,k =0.76,am=－1.3 m/s2。

將計算得到的8個參數值輸入到VISSIM中,運行仿真得到各交叉口的延誤,若已知交叉口的實際延誤,則可根據式(1)計算交叉口進口道的平均延誤誤差。均勻試驗的試驗點分布均勻,所以可采用直觀分析法,直接對得到的幾個試驗結果進行比較,從中找出試驗指標最好時的各參數取值,這時的參數取值離最優值相差不遠。

圖1　四中路與休門街交叉口VISSIM路網搭建圖

2　應用實例

以石家莊市四中路與休門街交叉口的仿真為例,應用均勻試驗法對VISSIM中的車道變換參數進行標定,求得進口道平均停車延誤誤差最小時的車道變換參數值。該交叉口進口道南北向均是4條機動車道、1條非機動車道,東向為1條機動車道、1條非機動車道,西向為2條機動車道、1條非機動車道。根據對該交叉口的晚高峰交通調查數據,利用VISSIM進行仿真。圖1為交叉口仿真截圖。該交叉口南、北、東、西進口道實際延誤分別為20、32、18、29 s。

根據計算得到的每次試驗的參數值,輸入VISSIM進行仿真得到各交叉口的停車延誤。將該交叉口的實際延誤與仿真延誤代入式(1)計算得到進口道平均停車延誤誤差如表3所示。

對比試驗結果,從中找出試驗指標最好的各參數取值組合。由表3可知,第5次試驗的進口道平均停車延誤誤差最小,為13.328 46%。此時,車道變換參數的取值分別為: ac=－3.2 m/s2,ab= －2.2 m/s2,sa=92 m,ak=－0.91 m/s2,t =52 s,L =1.4 m,k =0.52,am=－2.2 m/s2。

當8個參數的取值為默認值時的進口道平均停車延誤誤差為20.827 38%,采用標定后的參數值時進口道平均停車延誤誤差為13.328 46%,說明標定后的參數更符合該路段車輛變道時的運行特征。

8個參數的默認值和標定值如表4所示,由表4可知,最大減速度、可接受的減速度均較默認值偏大。我國城市道路上車輛密集,且非機動車對機動車影響較大,機動車駕駛員在進行車道變換時可接受的加速度較大,這也從另一個方面說明了案例標定的成功性和試驗流程的合理性。

表3　機動車車道變換參數標定均勻試驗結果

表4　試驗參數的默認值和標定值對比

3　結語

本文以進口道平均停車延誤誤差為指標,采用均勻試驗設計法提出針對單個交叉口的VISSIM車道變換參數標定方法,并結合實例加以應用,得到石家莊市四中路與休門街交叉口進口道平均停車延誤誤差最小時的車道變換參數,證明該流程的有效性。

一個交通仿真模型往往有諸多參數需要根據當地的實際情況進行調整,以符合人們的駕駛習慣和道路環境條件。VISSIM作為廣泛應用的微觀仿真軟件,其內部涵蓋了很多模型及可以調整的參數。均勻實驗法簡單易懂,直接觀察試驗結果即可找出最佳參數組合。

利用均勻試驗法進行參數標定的流程,也可以用于標定其他參數,只需要根據標定的參數個數和選取的水平數的不同選取不同的均勻試驗設計表格即可,希望可以為以后參數標定工作提供參考。

參考文獻:

［1]楊洪,韓勝風,陳小鴻.VISSIM仿真軟件模型參數標定與應用［J].城市交通,2006,4(6):22－25.

［2]孫劍,楊曉光.微觀交通仿真模型系統參數校正研究——以VISSIM的應用為例［J].交通與計算機,2004,22(3):3－6.

［3]張美慧,李志斌,陳若昀,等.基于遺傳算法的PARAMICS可變限速仿真參數自動標定［J].交通信息與安全,2012,30(5):130－134.

［4]李欣,陳旭梅,萬濤,等.基于遺傳算法的VISSIM人車參數標定方法［J].中國民航大學學報,2014,31(1):33－36.

［5]周素霞,陳森發.基于遺傳算法的VISSIM參數校正及其交通流應用［J].交通科技,2009(2):89－91.

［6]李振龍,王保菊,金雪,等.針對主輔路的Vissim仿真模型參數標定方法［J].交通信息與安全,2015,33(2):45－50.

［7]韓國華,傅白白.基于PSO算法的微觀交通仿真模型參數標定［J].山東建筑大學學報,2012,27(3):272－275.

［8]章玉,于雷,趙娜樂,等.SPSA算法在微觀交通仿真模型VISSIM參數標定中的應用［J].交通運輸系統工程與信息,2010,10(4):44－49.

［9]羅莉華,李平,王慧,等.微觀交通仿真模型的全微觀參數校正［J].系統仿真學報,2011,23(4):659－662,667.

［10]盧守峰,王麗園.宏觀標定方法在Wiedemann駕駛行為閾值研究中的應用［J].公路交通科技,2014,31(9):115－119.

［11]朱林波,羅霞.基于人工神經網絡的微觀交通仿真模型參數靈敏度分析［J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2014,38(2): 426－430.

［12]胡興華,章玉.基于SPGA算法的大規模交通仿真網絡參數標定方法［J].吉林省教育學院學報(上旬),2013,29(5):149－150.

［13]于泉,王萌,鄧小惠.基于正交試驗法的單個信號交叉口仿真參數標定［J].公路交通科技,2012,29(S1):57－63.

［14]張長春,牛學勤.基于正交試驗法的交叉口VISSIM模型參數標定［J].交通科技,2011(2).

［15]邵長橋,榮建,任福田,等.停車延誤、引道延誤和控制延誤關系研究［J].中國公路學報,2002,15(4):93－96.

［16]李文勇,黃輝.信號交叉口停車延誤調查及分析［J].廣西交通科技,2003,28(5):112－115.

［17]何為,薛衛東,唐斌.優化試驗設計方法及數據分析［M].北京:化學工業出版社,2012:191－203.

(責任編輯:楊秀紅)

Parameter Calibration of VISSIM Lane Changing Based on Uniform Experiment Method

XU Yuexin,WANG Xiaoshuang,WU Hao

(School of Highway,Chang'an University,Xi'an 710064,China)

Abstract:In the paper,the uniform experiment method is applied to design the calibration method of the lane changing parameter by using the average stop delay error in the entrance lane as the index and the uniform experiment form by setting the default value,value range and step length of eight parameters.Finally,the lane changing parameter of the single intersection is calibrated based on a practical example,showing that it goes with the actual vehicle running condition,that is,the minimum parameter value of the average stop delay error in the entrance lane.

Key words:uniform experiment; VISSIM; stop delay; lane changing parameter; parameter calibration

作者簡介:徐月欣(1991—),女,河北唐山人,碩士研究生,主要研究方向為交通運輸規劃與管理.

收稿日期:2015－08－15

DOI:10.3969/j.issn.1672－0032.2015.03.002

文章編號:1672－0032(2015)03－0005－04

文獻標志碼:A

中圖分類號:U491.112