【摘 要】
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通过微观仿真模型,可基于均值残差的拟合优度指标来校准模型参数,但因模型结构和数据粒度不匹配,且校准指标缺乏对个体信息的考虑,容易误导优化算法陷入到不合理的“最优局部
【机 构】
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中山大学智能交通研究中心,广东省智能交通系统（ITS）重点实验室
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2017B030307001).
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通过微观仿真模型,可基于均值残差的拟合优度指标来校准模型参数,但因模型结构和数据粒度不匹配,且校准指标缺乏对个体信息的考虑,容易误导优化算法陷入到不合理的“最优局部”的问题,以结构更简洁的中观仿真模型作为研究对象,提出了基于过车速度分布的拟合优度指标。然后,利用广州市内环路的实测数据,对模型的参数进行了优化求解,并与基于传统指标的校准方法进行了对比。结果表明:新指标在校准效果、参数合理性以及优化算法收敛效率方面明显占优,具有可行性和推广应用的潜力。
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