A significant number of advanced microsimulation models have now been developed to perform traffic simulations, but these models contain a large number of parameters that must be calibrated to model all traffic conditions. Attempting to calibrate all of these parameters can be costly and even reduce calibration accuracy. In this study, an analysis of the effects of various Feature Selection Algorithms (FSA) on calibration accuracy is conducted and an approach is proposed to determine the appropriate FSA type. As part of the proposed approach, a model parameter set was created from SUMO's vehicle type, car following and lane change model parameters, and an experimental set was created utilizing the Latin Hyper Cube. The experiments were carried out for a 9.2 km long road section equipped with detectors capable of collecting high time resolution data. As a result, it was observed that using FSA can significantly improve the calibration performance. In addition, the calibration method proposed in this study can be functional for traffic simulation practitioners and researchers.
Günümüzde trafik simülasyonlarını gerçekleştirmek için önemli sayıda gelişmiş mikro simülasyon modeli geliştirilmiştir, ancak bu modeller tüm trafik koşullarını modellemek için kalibre edilmesi gereken çok sayıda parametre içermektedir. Tüm bu parametreleri kalibre etmeye çalışmak maliyetli olabilir ve hatta kalibrasyon doğruluğunu azaltabilir. Bu çalışmada, çeşitli Özellik Seçim Algoritmalarının (ÖSA) kalibrasyon doğruluğu üzerindeki etkilerinin bir analizi yapılmış ve uygun ÖSA tipinin belirlenmesi için bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım kapsamında, SUMO'nun araç tipi, araç takip ve şerit değiştirme model parametrelerinden bir model parametre seti oluşturulmuş ve Latin Hiper Küpü kullanılarak deney seti oluşturulmuştur. Deneyler, yüksek zaman çözünürlüğünde veri toplama yeteneğine sahip detektörlerle donatılmış 9,2 km uzunluğundaki bir karayolu kesimi için gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak, ÖSA kullanımının kalibrasyon performansını önemli ölçüde iyileştirebileceği gözlemlenmiştir. Ayrıca bu çalışmada önerilen kalibrasyon yönteminin trafik simülasyonu uygulayıcıları ve araştırmacılar için fonksiyonel olacaktır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | July 31, 2022 |
Submission Date | March 30, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 14 Issue: 2 |
All Rights Reserved. Kırıkkale University, Faculty of Engineering and Natural Science.