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宏观交通流模型参数标定方法

         
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为了提高交通流模型整体估计精度,对交通流模型参数估计方法进行了研究.针对密度-速度、密度-流量以及速度-流量模型之间的关联性以及交通流观测数据分布特征对模型估计精度的影响,提出了联合模型参数估计方法,并给出了联合模型参数估计优化目标函数的表达形式及约束条件.以Castillo-Benítez和Van Aerde模型为例,基于北京市二环快速路实测数据对联合模型参数估计方法可行性及参数估计效果进行了验证;构建了加权判定系数,并结合平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和平方根误差(root mean squared error,RMSE)评价联合模型估计效果.结果表明,对Castillo-Benítez模型而言,由单一模型计算的速度、流量估计MAPE分别是19.8%和18.7%,基于联合模型计算的速度、流量MAPE分别下降为10.0%和10.0%,模型总体判决系数由0.913变化为0.910;对Van Aerde模型而言,由单一模型计算的密度、流量估计MAPE分别为16.4%和16.3%,基于联合模型计算的密度、流量MAPE分别为14.2%和14.2%,模型总体判决系数由0.732变为0.749.

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