Detailergebnis zu DOK-Nr. 77674
Kalibrierung von Mikrosimulationsmodellparametern für heterogenen Verkehr unter Verwendung verkehrsmittelspezifischer Leistungsmessungen (Orig. engl.: Calibration of micro-simulation model parameters for heterogeneous traffic using mode-specific performance measure)
| Autoren |
K. Bhattacharyya B. Maitra M. Boltze |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 1, 2020, S. 135-147, 7 B, 4 T, 32 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Die Bewertung alternativer Strategien für ein Straßennetz wird im Allgemeinen durch finanzielle und rechtliche Aspekte eingeschränkt, die den Einsatz von Feldversuchen erschweren. In diesem Zusammenhang haben Verkehrsmikrosimulationsmodelle (englisch TMMs) als wesentliches Instrument für die Bewertung von Szenarien an Popularität gewonnen. Die Kalibrierung ist eine wesentliche Voraussetzung für die Bewertung von Szenarien mithilfe von TMMs. Im Zusammenhang mit gemischtem Verkehr, bei dem verschiedene schnell und langsam fahrende Fahrzeuge ein heterogenes Umfeld bilden, muss ein gut kalibriertes Modell jedem Verkehrsträger eine angemessene Bedeutung beimessen, um die komplexen Interaktionen im Verkehrsstrom realistisch abzubilden. In dem Beitrag wird eine Methode zur Kalibrierung von TMMs für solche Mischverkehrsbedingungen vorgestellt. Als Leistungsmaß für die Kalibrierung wird eine Kombination von verkehrsmittelspezifischen Reisezeitverteilungen verwendet. Zur Unterstützung von Praktikern wird jeder Schritt der Methodik anhand eines VISSIM-Simulators demonstriert, der einen signalisierten Korridor in der indischen U-Bahn-Stadt Kolkata berücksichtigt. Die Arbeit umfasst eine auf einem genetischen Algorithmus (GA) basierende Optimierung, um verkehrsmittelspezifische Parametersätze zu erhalten. Der Kolmogorov-Smirnov-Test wird durchgeführt, um die Reisezeitverteilungen der verschiedenen Verkehrsträger zu vergleichen. Das kalibrierte Modell wird auch unter Berücksichtigung mehrerer signalisierter Zufahrten entlang des kalibrierten Untersuchungskorridors validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methodik erfolgreich bei der Entwicklung eines Modells für nicht spurgebundenen Mischverkehr mit verkehrsträgerspezifisch optimierten Parametersätzen ist.