-
شماره ركورد
23724
-
پديد آورنده
امين ميرزائي
-
عنوان
ارائه روشي براي كاليبراسيون شبيهسازي ميان نگر مبتني بر تخصيص ترافيك پويا
-
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
-
رشته تحصيلي
مهندسي عمران گرايش حملونقل
-
سال تحصيل
1399
-
تاريخ دفاع
1399/08/28
-
استاد راهنما
دكتر افشين شريعت مهيمني
-
دانشكده
عمران
-
چكيده
مطالعه خصوصيات مختلف ترافيك راهها جهت برنامهريزي، طراحي و بهرهبرداري از تسهيلات جادهاي و همچنين تنظيم و كنترل ترافيك امري ضروري است. مطالعه و بررسي اين خصوصيات صرفاً بر مبناي مشاهده در محل، سخت و هزينهبر بوده و در مواردي امكانپذير نيست؛ بنابراين مدلسازي يا شبيهسازي جريان ترافيك جهت مطالعه جنبههاي مرتبط با آن ضروري است. مدلهاي تخصيص ترافيك پويا يكي از راهكارهاي اينگونه مطالعات است. اين مدلها با در نظر گرفتن پارامتر زمان در شبكه، جريان درون شبكه را نسبت به مدلهاي ايستا بسيار واقعيتر ارائه ميدهند. از طرفي شبيهسازي ميان نگر با توجه به پرداختن به جزئيات بيشتر نسبت به مدلهاي كلان نگر و امكان بهكارگيري در شبكههاي بزرگمقياس نقش اساسي در ارزيابي مسائل ترافيكي دارد. نرمافزارهاي مورداستفاده جهت مدلسازي ترافيك عمدتاً بر اساس شرايط محلي كشور سازنده تنظيمشدهاند و استفاده از آنها نيازمند تمهيدات خاصي است تا نتايجي كه به دست ميآيند منطقي و قابلقبول باشند. ازاينرو ارائه روشي براي تنظيم اين نرمافزارها بر اساس شرايط محل موردنظر ضروري است.
در اين مطالعه روشي براي كاليبراسيون مدل تخصيص ترافيك پويا با استفاده از شبيهساز ميان نگر ارائهشده است. براي اين منظور يك شبكه فرضي در نظر گرفته شد. بر روي شبكه سناريوهاي مختلف مطرحشده و با بررسي شبكه در سناريوها پارامترهاي مؤثر بر شبكه مشخص گرديد. پسازآن پارامترهاي مناسب براي استفاده در مرحله بهينهسازي با يك روش آناليز حساسيت بر اساس صحيح و خطا بر روي پارامترهاي مؤثر، انتخاب شد. سپس مقادير بهينه اين پارامترها با استفاده از الگوريتم ژنتيك به دست آمد. عملكرد الگوريتم بر روي سناريوهاي مختلف كارايي روش پيشنهادشده را نشان داد. روش به كار گرفتهشده نتايج را تا 89 درصد بهبود بخشيد.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1399/12/18
-
عنوان به انگليسي
Provide method for calibration of mesoscopic simulation based on dynamic traffic assignment
-
تاريخ بهره برداري
11/19/2021 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
امين ميرزائي
-
چكيده به لاتين
It is necessary to study the different features of road traffic in order to schedule, design, and operate the road facilities, as well as to regulate and control the traffic. Studying these features via observing on the site is costly and it would be impossible in some cases. Therefore, modeling or simulating the traffic flow is necessary. So, one of the solutions for this kind of studies is dynamic traffic assignment models. These models present the flow within the network much more realistically than the static models by considering the time parameter in the network. On the other hand, mesoscopic simulation plays an essential role in evaluating traffic issues in comparison with macroscopic models due to its more detailed design and the possibility of employing it in large-scale networks. The software packages, which are using to model the traffic, are mainly set up based on the local conditions of the creating country. Therefore, they need to be personalized to make the results reasonable and acceptable. Therefore, it is necessary to provide a method to set up these software packages based on the desired location conditions. This study has proposed a method for calibrating the dynamic traffic assignment model using a mesoscopic simulator. A test network has been considered for this purpose. Different scenarios have been employed on the network. The effective parameters for the network have been selected by studying the network through the employed scenarios. Then the appropriate parameters for the optimization stage have been selected using a sensitivity analysis method based on trial and error on all of the effective parameters. Then the optimal values of these parameters have obtained using Genetic algorithm. The efficiency of the proposed method has been shown by the performance of the algorithm on different scenarios. The proposed method has improved the results up to 89%.
-
كليدواژه هاي فارسي
شبيهسازي ميان نگر , كاليبراسيون , ايمسان , الگوريتم ژنتيك
-
كليدواژه هاي لاتين
Mesoscopic Simulation , Calibration , Aimsun , Genetic Algorithm
-
لينک به اين مدرک :