Ramverk för kalibrering av trafikmodeller inom Mobile Millennium Stockholm, Transportforum 2013

1. Introduktion
Ramverk för kalibrering av trafikmodeller
inom Mobile Millennium Stockholm
Magnus Fransson
magnus.fransson@sweco.se

2. Introduktion
Vad är syftet med Mobile Millennium Stockholm?
- Estimera restider, genom att estimera hastigheten på vägen.
- Prediktera restider.
Modell
Bildkälla: Work, D.B. et al. (2010)

3. Introduktion
Estimeringar av en skalär. Båda dessa estimeringar innehåller fel.
A: Genom att minimera felet, dvs. genom att bestämma ett
schema som minimerar felets varians.
I vårt fall använder vi EnKF.

4. Introduktion
Man kan tänka sig att det ser ut såhär.

5. Mobile Millennium-Systemet
Introduktion
Kunde vi etablera förmågan att
kalibrera dessa delar för att
förbättra prestationen?

6. Svängandelar, på – och Mobile Millennium-Systemet
Kalibreringsobjekten
avfartsflöden.
Fundamentala diagram,
ett per länk.
Feltermer. (En för resp.
indatakälla samt en för
modellen i sig).

7. Method
Metod
- Anpassa och integrera:
1. En statistisk metod för kalibrering av de fundamentala
diagrammens parametrar.
2. En lokalsökningsalgoritm kallad Complex-metoden för
kalibrering av alla andra parametrar.
- Jämföra modellens estimering av restider mot
restider givna av Bluetooth-detektioner.

8. Method
Metod – Jämförelse

9. Method
Metod - insikt i...
- Complex-metoden är iterativ och utnyttjar ett kluster av olika
lösningar för att söka efter ett lokalt optima.

10. Metod
Metod – ”snurran”

11. Experiment
I-15 Ontario, CA
- Bluetooth-sensorer som blå
9 ballonger.
- 18 km mellan detektor 2 och 9.
- Simulering över 10 timmar.
- Tre stora motorvägskorsningar.
- 38 parametrar kalibrerades iterativt
men det är runt 100 allt som allt.
- Induktiva slingor och probes som
2
indatakällor.

12. Results & Analysis
Experiment & resultat
- Medelabsolutprocentfel
(MAPE) = 7.4 % för
jämförelsedatumet.
- Mätdata visade sig vara
oumbärligt för ett bra
resultat (se fig. f).
- Men kalibreringen
förbättrade resultatet
jämfört med
standardmodellen.

13. Results & Analysis
Ramverket
Kalibrerings-manager
(någon)
Iterativ
kalibrerings-
metod
(någon)
Modell
Målfunktion
(någon)
Databas Statistisk
metod

14. Conclusion
Slutsats
- Har skapat ett flexibelt
ramverk för kalibrering.
- Olika parametervärden gör
skillnad, man bör därför
kalibrera. Även om modellen
är robust.
- I nuvarande implementering
av modellen är indata
ovärderliga.
- Diskussioner för kalibrering av Mobile Millennium Stockholm:
Vänta på Bluetooth? Släcka varannan sensor? Andra förslag?
Kan det bli bättre med tidsberoende OD-flöden?