Расчет перераспределения пассажирских потоков
После того, как получены матрицы корреспонденций по слоям спроса, необходимо провести перераспределение полученных матриц корреспонденций по транспортному предложению для выбора того или иного пути реализации этих корреспонденций.
Для общественного транспортаиспользовалась процедура перераспределения по расписанию (рисунок 17).
| Комбинация матриц корреспонденций |
| МК ОТ |
| Перераспределение ОТ |
| Маршруты, расписания |
| МЗ ОТ |
| Сеть |
| МЗ ОТ |
Рисунок 17 - Этапы распределения матриц корреспонденций по транспортному предложению для общественного транспорта
Основная идея данной процедуры состоит в том, что при определении нагрузки ОТ берутся во внимание все отдельные маршруты и расписание движения по ним. При этом учитывается не только время в пути для каждого варианта маршрута, но и время пересадок, а также время пути пешком от центра тяжести района-источника до остановки и от остановки до центра тяжести района-цели. Оценка вероятности выбора пути осуществляется с помощью следующей оценочной функции:
(21)
R – сопротивление конкретного пути следования, Rmin – минимальное сопротивление из всех соединений.
Заключительный этап разработки транспортных моделей сводится к совершенствованию и адаптации основных определяющих соотношений, характеризующих закономерности перераспределения транспортного спроса с учетом действующего транспортного предложения применительно к местным условиям. Данный этап называется калибровкой модели.
|
|
|
Калибровка транспортной модели в соответствии с собранными данными об интенсивности пассажирских потоков
С совершенствованием методики и технологий разработки транспортных моделей городов на первое место выходят вопросы оценки адекватности создаваемых транспортных моделей. Процесс калибровки модели является одним из самых важных этапов в создании транспортной модели. В процессе калибровки модели необходимо добиться максимальной близости результатов, полученных на основе моделирования и данных, собранных в результате проведенных обследований интенсивности транспортных потоков.
Термин «калибровка» заимствован из иностранного языка. Это же относится также и к часто употребляемым терминам: «верификация» и «валидация». В этих терминах можно представить последовательность операций по повышению общего качества транспортных моделей. На рисунке 18 представлен алгоритм последовательных шагов, проводимых разработчиками и пользователями транспортных моделей с целью их актуализации.
|
|
|
В первом приближении можно заключить, что процесс верификации относится к исходным данным, участвующим в модели, в то время как термин «валидация» относится к проверке работоспособности непосредственно алгоритма расчета, т.е. к качеству построенных определяющих соотношений. Заключительный этап создания транспортной модели именуется термином «калибровка». Процесс калибровки также затрагивает набор определяющих соотношений транспортной модели и представляет собой процесс уточнения набора параметрических функций, заложенных в определяющие соотношения модели на основе собираемых натурных данных и предварительно верифицированных входных данных модели.
Подходы к процессу повышения качества транспортных моделей можно отнести к двум составляющим транспортной модели:
- транспортный спрос;
- транспортное предложение.
В каждой группе верифицируются и калибруются последовательно глобальные и локальные параметры, т.е. параметры, характерные для всего объекта моделирования и параметры, распределенные в пространстве.
| Modifications to model |
| Model Calibration |
| Model Validation |
| Model Verification |
| неудовлетворительно |
| удовлетворительно |
| недопустимо |
| Задача разработчика модели |
| Задача пользователя модели |
| неудовлетворительно |
| неудовлетворительно |
| удовлетворительно |
|
|
|
Рисунок 18 - Последовательность шагов повышения качества транспортных моделей
Целью мероприятий каждого этапа повышения качества транспортной модели является:
Верификация
Цель этапа верификации модели заключается в проверке логики модели. На данном этапе выполняется проверка, соответствуют ли полученные результаты расчета модели набору входных параметров, насколько ожидаемы полученные результаты.
Валидация
Цель этапа валидации модели - оценить способность модели соответствовать выбранным начальным значениям (аналитическое решение или натурные данные) для конкретной области применения.
Калибровка
Цель этапа калибровки модели - добиться идентичности расчетных и натурных характеристик функционирования транспортной системы города. Калибровка определяется как процесс отбора лучшего набора параметров модели. Калибровка проводится на каждом шаге четырехшаговой транспортной модели.
Для оценки адекватности и качества транспортных моделей используют общепринятые статистические критерии, которые позволяют быстро оценивать основные качественные параметры созданных моделей. Следует заметить, что в среде транспортных инженеров, занимающихся вопросами транспортного моделирования, сложились определенные доверительные границы, при которых на основании существующего набора статистических критериев созданная транспортная модель имеет право быть использованной в практических транспортных расчетах.
|
|
|
Оценка проводится по следующим параметрам:
1. Средняя абсолютная ошибка:
среднее отклонение абсолютных значений (разница между наблюдаемым и рассчитанным значением)
(22)
где Z – наблюдаемое значение, U – значение, полученное из модели, N – количество точек наблюдения.
2. Средняя относительная ошибка:
Среднее отклонение абсолютных значений в %
(23)
где Z – наблюдаемое значение, U – значение, полученное из модели, N – количество точек наблюдения.
3. Абсолютное значение RMSE (root of mean squared error):
Среднеквадратическое отклонение
(24)
где Z – наблюдаемое значение, U – значение, полученное из модели, N – количество точек наблюдения.
4. Относительное значение RMSE (root of mean squared error):
Относительное среднеквадратическое отклонение
(25)
где Z – наблюдаемое значение, U – значение, полученное из модели, N – количество точек наблюдения.
5. Коэффициент корреляции:
(26)
, 
(27)
где Z – наблюдаемое значение, U – значение, полученное из модели, N – количество точек наблюдения.
Приведем указанные параметры качества прогнозной транспортной модели г. Березники. Калибровка и последующая оценка качества прогнозной транспортной модели проводились при следующих основных характеристиках модели и натурных данных, используемых для калибровки (таблица 14).
Таблица 14 - Значения параметров качества расчета транспортной модели г. Березники
| Параметр качества расчета модели | Значение параметра качества расчета |
| Средняя абсолютная ошибка | 515,4 |
| Средняя относительная ошибка | 9,6% |
| Абсолютное значение RMSE | 738,0 |
| Относительное значение RMSE | 0,104 |
| Коэффициент корреляции | 0,988 |
Рассмотрим подробнее полученные значения параметров качества расчета модели. Значение коэффициента корреляции 0,988 говорит о том, что натурные и расчетные интенсивности имеют довольно сильную связь друг с другом. При этом значения средней относительной ошибки и относительного RMSE лежат в допустимых пределах.
Дата добавления: 2019-07-17; просмотров: 331; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!