Published October 16, 2019 | Version v1
Publication Open

An Automatic Calibration Procedure of Driving Behaviour Parameters in the Presence of High Bus Volume

Creators

  • 1. Istanbul Technical University
  • 2. Işık University
  • 3. Geodetic Institute of Slovenia
  • 4. University of Ljubljana

Description

Most of the microscopic traffic simulation programs used today incorporate car-following and lane-change models to simulate driving behaviour across a given area. The main goal of this study has been to develop an automatic calibration process for the parameters of driving behaviour models using metaheuristic algorithms. Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and a combination of GA and PSO (i.e. hybrid GAPSO and hybrid PSOGA) were used during the optimization stage. In order to verify our proposed methodology, a suitable study area with high bus volume on-ramp from the O-1 Highway in Istanbul has been modelled in VISSIM. Traffic data have been gathered through detectors. The calibration procedure has been coded using MATLAB and implemented via the VISSIM-MATLAB COM interface. Using the proposed methodology, the results of the calibrated model showed that hybrid GAPSO and hybrid PSOGA techniques outperformed the GA-only and PSO-only techniques during the calibration process. Thus, both are recommended for use in the calibration of microsimulation traffic models, rather than GA-only and PSO-only techniques.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تتضمن معظم برامج محاكاة حركة المرور المجهرية المستخدمة اليوم نماذج تتبع السيارات وتغيير المسار لمحاكاة سلوك القيادة عبر منطقة معينة. كان الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو تطوير عملية معايرة تلقائية لمعلمات نماذج سلوك القيادة باستخدام خوارزميات ما وراء التجربة. تم استخدام الخوارزمية الجينية (GA)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، ومزيج من GA و PSO (أي GAPSO الهجين و PSOGA الهجين) خلال مرحلة التحسين. من أجل التحقق من منهجيتنا المقترحة، تم تصميم منطقة دراسة مناسبة ذات حجم حافلات كبير على المنحدر من الطريق السريع O -1 في اسطنبول في VISSIM. تم جمع بيانات حركة المرور من خلال أجهزة الكشف. تم ترميز إجراء المعايرة باستخدام MATLAB وتنفيذه عبر واجهة VISSIM - MATLAB COM. باستخدام المنهجية المقترحة، أظهرت نتائج النموذج المعاير أن تقنيات GAPSO و PSOGA الهجينة تفوقت على تقنيات GA فقط و PSO فقط أثناء عملية المعايرة. وبالتالي، يوصى باستخدام كليهما في معايرة نماذج حركة المحاكاة الدقيقة، بدلاً من تقنيات GA فقط و PSO فقط.

Translated Description (French)

La plupart des programmes de simulation de circulation microscopique utilisés aujourd'hui intègrent des modèles de suivi de voiture et de changement de voie pour simuler le comportement de conduite dans une zone donnée. L'objectif principal de cette étude a été de développer un processus d'étalonnage automatique des paramètres des modèles de comportement de conduite à l'aide d'algorithmes métaheuristiques. L'algorithme génétique (GA), l'optimisation de l'essaim de particules (PSO) et une combinaison de GA et de PSO (c.-à-d. GAPSO hybride et PSOGA hybride) ont été utilisés au cours de la phase d'optimisation. Afin de vérifier notre méthodologie proposée, une zone d'étude appropriée avec un volume élevé de bus sur la bretelle de l'autoroute O-1 à Istanbul a été modélisée dans VISSIM. Les données de trafic ont été recueillies grâce à des détecteurs. La procédure d'étalonnage a été codée à l'aide de Matlab et mise en œuvre via l'interface VISSIM-MATLAB COM. En utilisant la méthodologie proposée, les résultats du modèle étalonné ont montré que les techniques hybrides GAPSO et PSOGA hybrides surpassaient les techniques GA-only et PSO-only pendant le processus d'étalonnage. Ainsi, les deux sont recommandés pour une utilisation dans l'étalonnage des modèles de trafic de microsimulation, plutôt que des techniques GA uniquement et PSO uniquement.

Translated Description (Spanish)

La mayoría de los programas microscópicos de simulación de tráfico que se utilizan hoy en día incorporan modelos de seguimiento de automóviles y cambio de carril para simular el comportamiento de conducción en un área determinada. El objetivo principal de este estudio ha sido desarrollar un proceso de calibración automática de los parámetros de los modelos de comportamiento de conducción mediante algoritmos metaheurísticos. El algoritmo genético (GA), la optimización del enjambre de partículas (PSO) y una combinación de GA y PSO (es decir, GAPSO híbrido y PSOGA híbrido) se utilizaron durante la etapa de optimización. Para verificar nuestra metodología propuesta, se ha modelado en VISSIM un área de estudio adecuada con rampa de entrada de alto volumen de autobuses desde la autopista O-1 en Estambul. Los datos de tráfico se han recopilado a través de detectores. El procedimiento de calibración se ha codificado utilizando MATLAB y se ha implementado a través de la interfaz COM VISSIM-MATLAB. Utilizando la metodología propuesta, los resultados del modelo calibrado mostraron que las técnicas híbridas GAPSO y PSOGA superaron a las técnicas solo GA y solo PSO durante el proceso de calibración. Por lo tanto, ambos se recomiendan para su uso en la calibración de modelos de tráfico de microsimulación, en lugar de técnicas solo GA y solo PSO.

Files

561561779.pdf

Files (1.6 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:926342992d755baec0204a45eb5745df
1.6 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
إجراء معايرة تلقائي لمعلمات سلوك القيادة في وجود حجم ناقل مرتفع
Translated title (French)
Une procédure d'étalonnage automatique des paramètres de comportement de conduite en présence d'un volume de bus élevé
Translated title (Spanish)
Un procedimiento de calibración automática de parámetros de comportamiento de conducción en presencia de alto volumen de bus

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2984713073
DOI
10.7307/ptt.v31i5.3100

Is supplement to
https://openalex.org/W2117759111 (Other)
https://openalex.org/W3145815016 (Other)
https://openalex.org/W3167113985 (Other)
https://openalex.org/W590593173 (Other)
https://openalex.org/W648024147 (Other)
https://openalex.org/W577530444 (Other)
https://openalex.org/W2059485763 (Other)
https://openalex.org/W1989991863 (Other)
https://openalex.org/W831857694 (Other)
https://openalex.org/W2902038304 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Turkey

References

  • https://openalex.org/W68606721
  • https://openalex.org/W1969428227
  • https://openalex.org/W1978269173
  • https://openalex.org/W2004080457
  • https://openalex.org/W2055366638
  • https://openalex.org/W2617295546
  • https://openalex.org/W2801976106
  • https://openalex.org/W2905525976