【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通仿真，尤其涉及一种交通仿真应用方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、交通仿真是一种利用计算机模型来模拟和分析交通系统运行的技术。交通仿真通常使用专门的交通仿真软件，如开源仿真工具sumo(simulation of urban mobility)、vissim(visual simulation for road traffic)、aimsun等。这些软件可以根据用户输入的交通数据、道路网络数据、交通控制数据等进行交通仿真，以模拟交通流的运行过程，进而在仿真过程中，通过观察交通流的变化情况，分析交通拥堵的原因，评估交通规划方案的效果，以及为交通管理和规划提供决策支持。
2、现有市场上的交通决策产品一般都具备多模式交通(车辆、行人、非机动车)仿真能力，以供支撑对交通运营管控的全方位决策优化，但进行交通决策需要有准确的交通仿真模型的支撑。例如，sumo具有较好的微观仿真效果，但是采用sumo默认的模型参数不一定能真实反映项目地点交通参与者的真实行为特征。因此，为了确保交通仿真结果正确，需要根据实际交通流数据对sumo内置的交通仿真模型参数进行校准，然后使用校准后的交通仿真模型参数进行交通优化与决策，进而提升交通优化效果。
3、现有交通仿真工具并不具备交通模型参数的自动化校准功能，对于交通模型参数的校准方法通常是基于以下两种方法实现：
4、第一种：基于统计学的方法，该方法是基于中位数、平均数、众数等统计学指标，去统计交通流情况，获取的交通流中位数、平均数、众数数据即为校准的参
5、第二种：基于交通流理论的方法，比如基于流密速关系函数、阻抗函数进行交通参数标定，获取所需的标定速度、流量等参数结果，这种标定输出的参数固定，每种理论函数只能对应相应的参数，如上面的流密速关系函数和阻抗函数只能是流量、密度、速度、道路阻抗等参数，其他的参数标定不了，灵活性较差，并且标定的结果也并不准确，仿真精度低。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决现有交通模型参数校准精度不高且灵活性较差而影响交通优化效果的技术问题。
2、本专利技术第一方面提供一种交通仿真应用方法，所述交通仿真应用方法包括：
3、s10：当进行模型参数校准时，获取仿真需求数据与待校准的模型参数，其中，所述仿真需求数据包括仿真场景数据、仿真交通数据与仿真检验数据；
4、s20：基于所述仿真场景数据、所述仿真交通数据与本轮模型参数的值进行交通仿真，输出本轮交通仿真结果；
5、s30：基于所述仿真检验数据，对本轮交通仿真结果进行校准误差检验，输出本轮校准误差结果；
6、s40：判断本轮交通仿真是否满足预置迭代退出条件；
7、s50：若本轮交通仿真不满足所述迭代退出条件，则采用预置进化算法对本轮模型参数的值进行优化，得到下一轮模型参数的值；
8、s60：重复执行s20-s50，直至本轮交通仿真满足所述迭代退出条件时，将最小校准误差结果对应的模型参数的值作为最优模型参数值输出。
9、可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述仿真交通数据包括路口信控数据和od数据，所述仿真需求数据采用以下方式获取：
10、获取车辆轨迹数据与道路场景建模文件，所述道路场景建模文件包括仿真场景数据；
11、对所述车辆轨迹数据进行预处理，所述预处理包括对所述车辆轨迹数据与所述仿真场景数据进行车道位置匹配；
12、采用轨迹还原仿真方法对预处理后的所述车辆轨迹数据进行逆推，得到所述路口信控数据与所述仿真检验数据，以及基于预处理后的所述车辆轨迹数据中车辆的起止点及出发时间与到达时间，生成所述od数据。
13、可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述待校准的模型参数采用以下方式获取：
14、获取若干仿真对象，并基于所述仿真场景数据，确定各所述仿真对象涉及的模型类型与第一校准参数量；
15、基于各所述仿真对象涉及的模型类型与第一校准参数量，采用预置参数筛选算法，配置各模型类型分别对应的第二校准参数量，并基于各模型类型分别对应的第二校准参数量，从预置校准参数表选取对应模型类型中重要性靠前的相应数量的参数作为待校准的模型参数；
16、其中，所述校准参数表包含所有仿真对象涉及的所有模型类型以及各模型类型包含的所有模型参数，且各模型类型包含的模型参数分别按照基于专家规则确定的参数重要性进行排序。
17、可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述仿真检验数据包括检测流量数据、检测平均速度数据、检测车辆总通行时间数据和检测最大排队长度数据，所述交通仿真结果包括仿真流量数据、仿真平均速度数据、仿真车辆总通行时间数据和仿真最大排队长度数据；
18、所述基于所述仿真检验数据，对本轮交通仿真结果进行校准误差检验，输出本轮校准误差结果包括：
19、分别计算所述仿真检验数据与本轮交通仿真结果的流量误差、平均速度误差、车辆总通行时间误差以及最大排队长度误差；
20、基于所述流量误差、所述平均速度误差、所述车辆总通行时间误差以及所述最大排队长度误差，计算本轮校准误差结果。
21、可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述迭代退出条件包括以下条件中的任意一个或多个：
22、条件1：校准误差结果小于预置误差率；
23、条件2：累计迭代次数达到预置最大迭代次数；
24、条件3：校准误差结果连续未下降的迭代次数超过预置耐心值；
25、其中，当满足所述迭代退出条件中的任意一个条件时，确定本轮交通仿真满足所述迭代退出条件。
26、可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述交通仿真应用方法还包括：
27、基于所述仿真场景数据、所述仿真交通数据与所述最优模型参数值进行交通仿真，并通过动画仿真演示展示交通仿真结果。
28、可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述交通仿真应用方法还包括：
29、s1：当进行交通参数优化时，获取实际交通场景数据与实际交通数据，并设置交通优化任务与交通优化目标；
30、s2：基于所述交通优化任务，确定待优化的交通参数；
31、s3：基于所述交通场景数据、所述交通数据与本轮交通参数的值进行交通仿真，输出本轮交通仿真结果；
32、s4：判断本轮交通仿真结果是否满足所述交通优化目标；
33、s5：若本轮交通仿真结果不满足所述交通优化目标，则采用本轮选择的预置进化算法对本轮交通参数的值进行优化，得到下一轮交通参数的值；
34、s6：重复执行s3-s5，直至本轮交通仿真结果满足所述交通优化目标时，将本轮交通参数的值作为本轮最优交通参数值输出；
35、s7：从预置的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种交通仿真应用方法，其特征在于，所述交通仿真应用方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述仿真交通数据包括路口信控数据和OD数据，所述仿真需求数据采用以下方式获取：
3.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述待校准的模型参数采用以下方式获取：
4.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述仿真检验数据包括检测流量数据、检测平均速度数据、检测车辆总通行时间数据和检测最大排队长度数据，所述交通仿真结果包括仿真流量数据、仿真平均速度数据、仿真车辆总通行时间数据和仿真最大排队长度数据；
5.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述迭代退出条件包括以下条件中的任意一个或多个：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述交通仿真应用方法还包括：
7.根据权利要求1-5中任一项所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述交通仿真应用方法还包括：
8.一种交通仿真应用方法，其特征在于，所述交通仿真应用方法包括：p>
9.一种交通仿真应用装置，其特征在于，所述交通仿真应用装置包括：
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的交通仿真应用方法。
...【技术特征摘要】
1.一种交通仿真应用方法，其特征在于，所述交通仿真应用方法包括：
2.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述仿真交通数据包括路口信控数据和od数据，所述仿真需求数据采用以下方式获取：
3.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述待校准的模型参数采用以下方式获取：
4.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述仿真检验数据包括检测流量数据、检测平均速度数据、检测车辆总通行时间数据和检测最大排队长度数据，所述交通仿真结果包括仿真流量数据、仿真平均速度数据、仿真车辆总通行时间数据和仿真最大排队长度数据；
5.根据权利要求1所述的交通仿真应用方法，其特征在于，所述迭代退出条件包括以下条件...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈峥，蔡永为，
申请(专利权)人：佳都科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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