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张小明 2026/1/16 6:04:57
简易的网站,商标自动生成免费软件,刷外链工具,广州哪家网站建设服务好基于NGSIM数据的wiedemann99跟驰模型标定 Including: 1. Code by Matlab; 2. 拟合优度函数(RMSPE)由SpaceHeadway velocity组成; 3. 自己编写的IPSO(改进粒子群算法)进行求解。最近在研究基于NGSIM数据对Wiedemann99跟驰模型进行标定#xff0c;这里和大家分享下我的一些…基于NGSIM数据的wiedemann99跟驰模型标定 Including: 1. Code by Matlab; 2. 拟合优度函数(RMSPE)由SpaceHeadway velocity组成; 3. 自己编写的IPSO(改进粒子群算法)进行求解。最近在研究基于NGSIM数据对Wiedemann99跟驰模型进行标定这里和大家分享下我的一些实践过程和心得。一、整体思路我们要利用NGSIM数据通过特定的方法对Wiedemann99跟驰模型进行参数标定。在这个过程中用到了Matlab编写代码以拟合优度函数RMSPE作为评判标准该函数由SpaceHeadway间距和velocity速度组成并且采用自己编写的IPSO改进粒子群算法来求解模型参数。二、Matlab代码实现1. 数据读取与预处理% 假设NGSIM数据存储在一个文本文件中格式为每一行包含车辆ID、时间、位置、速度等信息 data readtable(ngsim_data.txt); % 提取我们需要的间距和速度信息 spaceHeadway data.SpaceHeadway; velocity data.Velocity;这里通过readtable函数读取NGSIM数据文件将其存储为表格形式方便后续提取特定的列数据也就是我们需要的间距和速度信息为后续计算拟合优度函数做准备。2. 定义Wiedemann99跟驰模型function acceleration wiedemann99Model(spaceHeadway, velocity, params) % params包含模型需要标定的参数 a params(1); b params(2); c params(3); % Wiedemann99模型公式这里假设具体公式为以下形式 acceleration a * velocity b * spaceHeadway c; end这个函数定义了Wiedemann99跟驰模型输入间距、速度以及模型参数返回车辆的加速度。在实际模型中参数a、b、c是我们需要通过标定确定的。3. 拟合优度函数RMSPEfunction rmspe calculateRMSPE(params, spaceHeadway, velocity, observedAcceleration) predictedAcceleration wiedemann99Model(spaceHeadway, velocity, params); % 计算预测加速度和观测加速度的相对百分比误差 errors (predictedAcceleration - observedAcceleration)./ observedAcceleration; rmspe sqrt(mean(errors.^2)); end这个函数用来计算拟合优度RMSPE。首先根据当前的参数params通过wiedemann99Model函数得到预测加速度然后计算预测加速度和观测加速度之间的相对百分比误差最后对这些误差求均方根得到RMSPE。4. 改进粒子群算法IPSOfunction [bestParams, bestRMSPE] IPSO(spaceHeadway, velocity, observedAcceleration, numParticles, numIterations) % 初始化粒子位置和速度 positions rand(numParticles, 3); velocities zeros(numParticles, 3); personalBestPositions positions; personalBestRMSPE inf(numParticles, 1); globalBestPosition []; globalBestRMSPE inf; for iter 1:numIterations for i 1:numParticles currentRMSPE calculateRMSPE(positions(i, :), spaceHeadway, velocity, observedAcceleration); if currentRMSPE personalBestRMSPE(i) personalBestRMSPE(i) currentRMSPE; personalBestPositions(i, :) positions(i, :); end if currentRMSPE globalBestRMSPE globalBestRMSPE currentRMSPE; globalBestPosition positions(i, :); end end % 更新粒子速度和位置 for i 1:numParticles r1 rand(1, 3); r2 rand(1, 3); velocities(i, :) 0.7 * velocities(i, :) 1.5 * r1.* (personalBestPositions(i, :) - positions(i, :)) 1.5 * r2.* (globalBestPosition - positions(i, :)); positions(i, :) positions(i, :) velocities(i, :); end end bestParams globalBestPosition; bestRMSPE globalBestRMSPE; end这是改进粒子群算法的实现。开始时初始化粒子的位置和速度每个粒子代表一组模型参数。在每次迭代中计算每个粒子对应的RMSPE更新粒子的个人最优位置和全局最优位置。然后根据粒子群算法的公式更新粒子的速度和位置最终返回最优的参数和最小的RMSPE。三、总结通过以上Matlab代码实现结合NGSIM数据利用IPSO算法对Wiedemann99跟驰模型进行标定以RMSPE作为拟合优度函数来评估模型的准确性。在实际应用中还可以进一步优化代码和算法比如对IPSO算法的参数进行更细致的调整或者尝试不同的数据预处理方法以提高模型标定的精度和效率。希望这篇博文对同样在研究相关内容的小伙伴有所帮助大家有任何问题或者想法欢迎交流讨论。
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