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Artificial Intelligence‑Based Protocol for Macroscopic Traffic Simulation Model Development

机译：基于人工智能的宏观交通仿真模型开发协议

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摘要

This study proposes a machine learning-based protocol for developing a TRANSYT-7F model for an urban arterial network.The developed artificial neural network (ANN) method models the queue lengths of TRANSYT-7F using saturation flow,start-up lost time, and platoon dispersion as inputs. The queue lengths of the selected approaches of the study network can beobtained using the ANN model without running the TRANSYT-7F model. The optimum values of the selected parameters(i.e., saturation flow, start-up lost time, and platoon dispersion) were obtained using the genetic algorithm, which ensuresminimum difference between the measured queue length and the ANN output (i.e., queue length). Finally, the comparisonof the measured queue length and the simulated queue length with the calibrated TRANSYT-7F model revealed that themean absolute percentage error was less than 2.5% for all approaches of the study network.
机译：本研究提出了一种基于机器学习的协议，用于开发用于城市动脉网络的Transyt-7F模型。开发的人工神经网络（ANN）方法使用饱和流模型Transyt-7f的队列长度，启动丢失的时间和排水子作为输入。学习网络的所选方法的队列长度可以是使用ANN模型获得而不运行Transyt-7F模型。所选参数的最佳值（即，使用遗传算法获得饱和度，启动损耗时间和排分散，可确保测量队列长度和ANN输出之间的最小差异（即队列长度）。最后，比较测量的队列长度和模拟队列长度与校准的Transyt-7F模型显示对于研究网络的所有方法，平均绝对百分比误差小于2.5％。

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  • 来源
    《Arabian Journal for Science and Engineering》 |2021年第5期|4941-4949|共9页
  • 作者

    Imran Reza; Nedal T. Ratrout; Syed M. Rahman;

  • 作者单位

    Department of Civil and Environmental Engineering KingFahd University of Petroleum and Minerals Dhahran 31261 Saudi Arabia;

    Department of Civil and Environmental Engineering KingFahd University of Petroleum and Minerals Dhahran 31261 Saudi Arabia;

    Center for Environment and Water Research Institute KingFahd University of Petroleum and Minerals Dhahran 31261 Saudi Arabia;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    ANN; GA; Macroscopic simulation model; TRANSYT-7F;

    机译：安;GA;宏观模拟模型;Transyt-7f.;

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