Farklı akım/kapasite oranlarının trafik simülasyon kalibrasyon performansına etkisi
The impact of different volume/capacity ratios on traffic simulation calibration performance
Yazar: GÜLNUR KANDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. ERDEM DOĞAN
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Mikro-simülasyon modelleri, analizler için kullanılmadan önce doğru şekilde kalibre edilmelidir. Geleneksel kalibrasyon yaklaşımında genellikle trafik hacmi veya hız gibi sahadan toplanabilen bir kalibrasyon değişkeni kullanılır. Kalibrasyon süreci, sahadan toplanan ve modelden elde edilen kalibrasyon değişkenine belirli bir miktardan daha fazla yaklaştırılmasıyla tamamlandığı varsayılır. Ancak, bu yaklaşımın, gerçek taşıt takip model parametrelerinin model parametreleriyle aynı olduğu anlamına gelmediği unutulmamalıdır. Ayrıca, gerçek taşıt takip parametrelerinin sahadan elde edilememesi bu yaklaşımı zorunlu kılar. Bu çalışma, geleneksel kalibrasyon yaklaşımının doğruluğunu artırmak için kullanılabilecek bir yöntem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu yöntem, farklı taşıt takip model parametrelerinden oluşan bir deney setinin oluşturulmasını, simülasyonu yapılacak yol kesiminin simülasyon ortamında modellenmesini ve simülasyon tabanlı optimizasyon denemeleri yaparak, yol kesimi için sahadan hangi v/c oranında veri toplanması gerektiğini belirlemeyi içermektedir. Çalışma kapsamında yapılan deneylerde, mikro-simülasyon modellemesi için SUMO (Simulation of Urban MObility) kullanılmış, deney seti oluşturmak için Latin Hiper Küpü yöntemi tercih edilmiş ve optimizasyon için Gri Kurt Algoritması kullanılmıştır. Deneyler, farklı şerit sayısına sahip yol kesimleri için gerçekleştirilmiş ve her yol kesimi için farklı v/c oranlarında kalibrasyon performansı karesel hataların ortalamasıyla ölçülmüştür. Sonuçlar, uygun v/c oranında yapılan kalibrasyon işleminin diğer koşullara göre anlamlı düzeyde daha doğru olduğunu doğrulamıştır. Bu önerilen yaklaşımın, planlanan yol kesimlerinin daha doğru kalibrasyonuna önemli katkılar sağlayabileceği öngörülmektedir.

Abstract:
Micro-simulation models must be properly calibrated before being used for analyses. Traditional calibration typically uses a field-collected variable, such as traffic volume or speed. The calibration process is considered complete when the field-collected variable is sufficiently close to the model-generated variable. However, this approach does not imply that the actual vehicle-following model parameters are identical to the model parameters. The inability to obtain actual vehicle-following parameters from the field necessitates this approach.
This study aims to develop a method to improve the accuracy of the traditional calibration approach. The method involves creating an experimental set with different vehicle-following model parameters, modeling the road segment in the simulation environment, and determining the appropriate v/c ratio for data collection from the field through simulation-based optimization experiments.
In this study, SUMO (Simulation of Urban MObility) was used for micro-simulation modeling, the Latin Hypercube method was used to create the experimental set, and the Grey Wolf Algorithm was employed for optimization. Experiments were conducted for road segments with different numbers of lanes, and the calibration performance for each road segment at different v/c ratios was measured by the mean of squared errors.
The results confirmed that calibration at the appropriate v/c ratio is significantly more accurate than under other conditions. It is anticipated that this proposed approach will significantly contribute to the more accurate calibration of planned road segments.