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交通仿真模型构建与验证近年来，随着城市化的快速发展和汽车拥有率的急剧增加，城市交通问题愈发突出。
为了更好地解决交通拥堵、提高交通效率，交通仿真模型的研究变得愈发重要。
本文将探讨交通仿真模型的构建与验证，并探讨其在交通管理中的应用。
1. 交通仿真模型构建交通仿真模型是指通过模拟交通系统的运行规律以及交通参与者的行为，来对实际交通流进行预测和评估的数学模型。
构建一个准确可靠的交通仿真模型是十分复杂的任务，需要考虑多方面的因素。
首先，需要收集大量的交通数据。
这包括交通流量、车速、道路状况等信息。
可以利用交通监控设备、GPS轨迹数据等手段进行数据收集。
同时，还需要考虑交通参与者的行为特征，如加速、减速、换道等操作。
其次，需要选择合适的仿真模型。
仿真模型可以分为宏观模型和微观模型。
宏观模型主要关注整体交通流的运行情况，适用于区域规划和网络优化等研究。
而微观模型则更加注重交通参与者个体行为，适用于研究交通信号控制和驾驶行为等问题。
最后，需要根据实际情况进行模型参数的设置和校准。
模型参数的选择将直接影响仿真结果的准确性。
通过比对实际观测数据和模型模拟结果，可以对模型参数进行校准，提高模型的可信度。
2. 交通仿真模型验证交通仿真模型的验证是评估模型准确性的关键步骤。
通过将模型的模拟结果与实际观测数据进行比对，可以验证模型的有效性，并对模型进行改进和优化。
模型验证主要包括定性验证和定量验证。
定性验证是通过观察模型仿真结果与实际情况的吻合程度来判断模型是否合理。
如模拟过程是否与真实交通流相似、交通规则是否被满足等。
定量验证则通过统计指标来量化模型的准确性。
常用的指标包括拥堵指数、行程时间、车辆平均速度等。
为了提高验证结果的可信度，通常还需要进行不确定性分析。
通过引入不确定性因素，如交通流变化、意外事故等，来评估模型在不同情景下的准确性。
此外，还可以通过敏感性分析，评估模型对各因素的敏感程度，并指导后续的模型优化工作。
收稿日期:2003212216 3国家自然科学基金资助(70122201) 教育部博士点基金资助(20020247036)微观交通仿真模型系统参数校正研究———以V ISSIM 的应用为例3孙 剑 杨晓光(同济大学 上海200092)摘 要 微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用,然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的,并不一定适合中国国情。
文章提出了微观仿真模型参数校正流程,以上海市北京东路V ISSIM 仿真为实例,根据实际采集的数据,运用拉丁方格法进行实验设计,对V ISSIM 的仿真参数进行了校正,指出了微观仿真模型参数校正有待改进的方面。
关键词 交通仿真模型;参数校正;V ISSIMAbstract :Microscopic simulation models have been widely used in traffic system management ,con 2trol and optimization ;however ,most of the simulation parameters are determined according to the situa 2tions in foreign countries and not always suitable for those in China.Firstly ,this paper proposes a proce 2dure for microscopic simulation model calibration.Then taking a V ISSIM simulation exam ple of Peking road in Shanghai as an example ,we have designed the experiment by using Latin Square algorithm and calibrated the simulation parameters by using the field data.Finally ,it points out the aspects that need improving.K ey w ords :traffic simulation model ;parameter calibration ;V ISSIM0 引 言交通流仿真是再现交通流运行规律,对交通系统进行管理、控制和优化的重要实验手段和工具。
基于指标耦合的微观交通仿真参数标定方法*高沛周荣贵▲周建张旭冉（交通运输部公路科学研究所北京100088）摘要：为了优化交通仿真模型的参数标定方法，提高仿真模型的精度和还原真实道路环境，研究了同时考虑多个校正指标的仿真标定方法。
以仿真结果为导向，通过敏感性分析确定面向应用需求的标定参数。
在考虑不同校正指标相互影响的基础上，以不同时间区间下的误差变异性作为影响权重，构建考虑多个校正指标的仿真标定模型，建立了考虑6种速度的目标函数。
基于VISSIM仿真软件的二次开发功能，结合MATLAB语言对模型进行了实现，以免疫遗传算法为基本求解方法，通过两阶段的熵权赋值与自适应调整确定143组参数结果。
最后采用均匀取值、递归取值、指标耦合取值3种方式比较了不同取值方法之间的优劣性。
仿真结果显示不同时间段主线小客车速度的误差平方值大于0.01的频数下降了50%，大型货车下降了60%；在车速方面，主线小客车现有误差5%，下降了7%，大型货车现有误差1.5%，下降了5.2%，小型货车与匝道车速误差均维持在6.5%左右；主线小客车速度与主线大型货车速度具有更小的权重值，维持在0.15~0.2范围，误差变异性更小，在目标函数中的作用更小。
结果表明：相较单一指标的标定方法，基于指标耦合的标定方法考虑了多个指标之间的相互影响，同时综合考虑各指标的误差，克服了以往标定1个指标而导致其他指标误差过大的缺点。
关键词：智能交通、微观交通仿真；参数标定；指标耦合；误差变异性中图分类号：U491文献标识码：A doi：10.3963/j.jssn.1674-4861.2023.05.011A Parameter Calibration Method of Micro Traffic Simulation Based onIndex CouplingGAO Pei ZHOU Ronggui▲ZHOU Jian ZHANG Xuran(Research Institute of Highway,Ministry of Transport,Beijing100088,China)Abstract:A method is proposed by considering multiple calibration indexes to optimize the parameter calibration of a traffic simulation model,improve the accuracy of the simulation model,and restore real road environments. Guided by simulation results,the calibration parameters for application-specific requirements are determined by sen-sitivity analysis.Considering the mutual influence of different calibration indexes,a simulation model is calibrated by simultaneously considering multiple calibration metrics which takes the variability of errors across distinct time intervals as the weights,and the objective function of the model calibration is developed based on six velocities. The model is implemented through secondary development of VISSIM software with MATLAB language.143 groups of parameters are determined by two-stage entropy weight assignment and adaptive adjustment based on im-mune genetic algorithm.The effectiveness of the proposed method is validated by comparing with several baseline methods in three ways:uniform value,recursive value,and index coupling value approaches.The simulation results indicate a50%decrease of squared errors exceeding0.01for the main line speed,and a60%reduction for large trucks across various time periods.Regarding speed,the existing errors are5%and1.5%for main passenger cars and large trucks,reduced by7%and5.2%,respectively.The errors of estimated speeds for small trucks and ramps remains at approximately6.5%;The speeds of main passenger cars and main trucks have smaller weights,ranging from0.15to0.2,which indicates smaller variabilities of errors and smaller effects on the objective function.The re-sults show that the proposed calibration method based on index coupling effectively takes into account both the in-收稿日期：2022-03-29*国家重点研发计划项目（2021YFC3001502）、新疆维吾尔自治区重大科技专项（2020A03003-4）资助第一作者简介：高沛（1994—），硕士研究生，助理工程师.研究方向：交通安全.E-mail：*************▲通信作者：周荣贵（1965—），博士，研究员.研究方向：交通安全.E-mail:***************0引言交通仿真模型的发展已较为成熟，其中以VIS-SIM为代表的微观仿真软件已经广泛地运用于交通流特性和驾驶员行为特征等研究中。
第1篇一、实验背景随着我国城市化进程的加快，城市交通问题日益突出。
为了解决城市交通拥堵、提高交通效率，交通仿真建模技术应运而生。
交通仿真建模是一种模拟真实交通系统的工具，通过对交通流量的预测、交通设施的优化等，为城市交通规划、设计和管理提供科学依据。
本实验旨在通过使用VISSIM软件进行交通仿真建模，掌握交通仿真建模的基本方法，提高解决实际交通问题的能力。
二、实验目的1. 熟悉VISSIM软件的基本操作，包括界面布局、参数设置等。
2. 掌握交通仿真建模的基本步骤，包括模型构建、参数设置、仿真运行、结果分析等。
3. 通过实际案例，了解交通仿真建模在解决城市交通问题中的应用。
三、实验原理VISSIM（Versatile Interactive Simulation Environment）是一款广泛应用于交通仿真领域的软件，具有以下特点：1. 基于微观交通仿真模型，能够模拟真实交通系统的运行状态。
2. 提供丰富的交通设施和交通行为模型，满足不同场景的仿真需求。
3. 支持多种交通参数设置和仿真运行方式，方便用户进行实验和分析。
本实验采用VISSIM软件进行交通仿真建模，主要包括以下步骤：1. 模型构建：根据实际交通场景，绘制道路、信号灯、公交站点等交通设施，并设置相关参数。
2. 参数设置：根据实际情况，设置交通流量、速度、密度等参数，以及交通行为模型参数。
3. 仿真运行：启动仿真，观察交通系统运行状态，记录相关数据。
4. 结果分析：分析仿真结果，评估交通系统性能，并提出优化建议。
四、实验内容本实验以某城市交叉口为例，进行交通仿真建模。
1. 模型构建：（1）绘制道路：根据交叉口实际情况，绘制道路、信号灯、公交站点等交通设施。
（2）设置道路属性：设置道路长度、车道数、宽度等参数。
（3）设置信号灯：设置信号灯配时方案，包括绿灯时间、黄灯时间、红灯时间等。
（4）设置公交站点：设置公交站点位置、停靠时间等参数。
基于仿真的交通流特征分析交通是城市发展的命脉，而交通流则是交通系统中最核心的部分。
随着城市的不断发展和扩张，交通拥堵、事故频发等问题日益凸显，对交通流特征的深入分析显得尤为重要。
仿真技术作为一种有效的研究手段，为我们理解和优化交通流提供了有力的支持。
一、交通流仿真的基本概念交通流仿真，简单来说，就是通过建立数学模型和计算机程序，模拟真实交通系统中车辆的运行情况。
它可以在虚拟的环境中重现各种交通场景，包括道路网络、车辆类型、交通信号控制等。
在交通流仿真中，有几个关键的元素。
首先是车辆模型，它需要考虑车辆的尺寸、速度、加速度等特性。
其次是驾驶员行为模型，这涉及到驾驶员的反应时间、跟车行为、换道决策等。
再者是道路网络模型，包括道路的几何形状、车道数量、路口设置等。
二、交通流仿真的方法常见的交通流仿真方法主要有微观仿真、中观仿真和宏观仿真。
微观仿真以单个车辆为研究对象，详细地模拟车辆之间的相互作用和驾驶员的行为。
这种方法能够捕捉到交通流中的微观细节，如车辆的插队、急刹车等，但计算量较大，适用于较小规模的交通网络分析。
中观仿真则介于微观和宏观之间，它将车辆视为一组一组的，关注车辆群的整体行为。
中观仿真在计算效率和细节描述上取得了一定的平衡，适用于中等规模的交通网络。
宏观仿真主要关注交通流的整体特性，如流量、速度、密度等，不考虑单个车辆的行为。
它计算效率高，适用于大规模的交通网络规划和评估。
三、基于仿真的交通流特征分析的应用领域（一）交通规划与设计在新的道路建设或现有道路改造时，通过仿真可以预测不同设计方案下的交通流状况，从而选择最优的方案。
例如，确定道路的宽度、车道数量、路口的形状和信号配时等。
（二）交通管理策略评估对于交通拥堵的治理，各种交通管理策略如限行、限购、交通诱导等，可以先在仿真环境中进行测试和评估，了解其对交通流的影响，以便制定更有效的管理措施。
（三）智能交通系统研究智能交通系统中的先进技术，如自动驾驶、车路协同等，也可以通过仿真来研究其在交通流中的性能和潜在的影响。
车辆跟驰模型参数标定与验证研究摘 要微观交通仿真系统越来越广泛地被用于交通工程、交通规划领域，其前提是使用的各种交通模型得到充分的标定与验证。
本文对微观交通仿真系统中的核心模型——车辆跟驰模型的参数标定与验证作了研究，主要包括如下研究内容：1）首先研究了微观交通仿真国内外现状，各种车辆跟驰模型的原理，选取GM类车辆跟驰模型作为待标定与验证的车辆跟驰模型，进一步研究了此类模型中最重要的参数之一——驾驶员反应时间的标定方法；2）选取大部分车辆处于跟驰状态的微观交通流数据，分析其各种交通流特性：交通流量、平均车速、车流密度、车头时距等，为车辆跟驰模型参数标定与仿真验证工作做好数据准备；3）使用互相关分析法，最小二乘法，相对速度与加速度对比图法标定GM类车辆跟驰模型最重要的参数之一反应时间，对反应时间做出统计描述，并从反应时间这个角度分析驾驶员特性；比较这三种标定方法的不同；4）从驾驶员认知角度分析车辆跟驰过程中跟驰行为的影响因素，进一步利用定量分析法——因子分析法分析车辆跟驰过程中跟驰行为的主要影响因素，基于主要影响因素，选取合适的GM类车辆跟驰模型，标定除反应时间之外的其它参数；5）以分布式并行仿真系统TPSS为平台，集成标定好的车辆跟驰模型，运用仿真验证方法，验证参数标定结果的有效性。
本文利用互相关分析法，最小二乘法，相对速度与加速度对比图法标定了驾驶员反应时间，得到此参数的均值，标准差等统计描述，发现互相关分析法的计算结果与以往的研究具有较大的差异，最小二乘法，相对速度与加速度对比图法的计算结果与以往的研究一致。
对车辆跟驰模型中反应时间之外的参数的标定，得到了两组分别适合于车辆加速时与车辆减速时的参数值。
将标定好的车辆跟驰模型集成到分布式并行仿真系统TPSS中仿真验证表明，仿真结果达到了预先设定的仿真模型验证标准。
关键词：微观交通仿真，GM类车辆跟驰模型，分布式并行仿真系统，标定，验证，反应时间Research on Parameters Calibration and Verification ofCar-following ModelsABSTRACTTraffic micro-simulation systems have been widely used in the fields of transportation engineering and planning, and its premise is that all kinds of models in those traffic micro-simulation systems have been adequately calibrated and verified. In this thesis, some research is done on parameters calibration and verification of core models: car-following models of traffic micro-simulation systems, and the major contributes are as follows:1)Recent traffic micro-simulation research all over the world isdiscussed, and laws of many kinds of car-following models are introduced. Then GM-type car-following models are chosen as models which will be calibrated and verified later. The calibration ways of driver reaction time: one of the most important parameters in GM-type models are summarized.2)A set of Micro-traffic flow data in which most cars are in the car-following state is chosen, and many kinds of traffic characteristics such as flow, mean speed, density and time headway are analyzed.These characteristics are the base of the following calibration andverification.3)Driver reaction times are calibrated in the ways of cross-correlationanalysis, least squares method, and the relative speed and the acceleration spot, and statistic description of reaction times is obtained.From the viewpoint of reaction times, driver behavior is researched.Also, three calibration ways are compared.4) Factors which effect car-following behavior are analyzed from thepoint of drivers’ cognition, and factors analysis are done to these factors, then main factors influencing car-following behavior are grasped. Based on this, a kind of GM-type model is chosen, and other parameters except reaction time in this model are calibrated.5)TPSS is used as a simulation platform, and the model of whichparameters have been calibrated is integrated in TPSS, the simulation results are compared to the reality to verify the reliability of the calibration work.The mean values and standard deviations of react times are obtained using three ways. The results of cross-correlation analysis are different from the past research, and the results of other two ways are similar to the past research. Two sets of parameters values are acquired corresponding to accelerating state and decelerating state. Verification results satisfy the standard of traffic micro-simulation.Key Words: Traffic Micro-simulation, GM-type Car-following Models, Traffic Parallel Simulation System, Calibration, Verification, Reaction Time上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
基于VISSIM的微观交通仿真模型参数标定研究作者：张鹍鹏刘鼎谢秉磊来源：《价值工程》2020年第28期摘要：在仿真软件进行交通仿真之前，必需进行模型参数的标定，以提升交通模型的适用性和交通仿真的准确性。
目前国内应用的主流交通仿真软件大多依托于国外交通特性开发，不能充分适用于我国实际交通运行特征。
在已有研究的基础上，本文借助VISSIM COM接口，以排队长度、最大排队长度、旅行时间、出行延误为评价指标，借助遗传算法的智能寻优功能，利用C#语言开发了模型参数标定工具，实现了29种模型参数的自由组合以及自动化和便捷化标定，并且用深圳市实际案例验证了模型算法的有效性。
本研究提供了一套通用性强、操作便捷的模型标定方法，可为实际模型标定工作提供支持。
Abstract： It is necessary to calibrate parameters to improve the applicability of traffic models and accuracy of traffic simulation before conduction of the traffic simulation. At present， most of traffic simulation software applied in China is mostly developed by the foreign traffic characteristics， but it cannot adapt to the actual traffic operation characteristics of China. On the basis of the existing researches， with the help of VISSIM COM interface， this paper takes the queuing length， maximum queuing length， travel time and travel delay as the evaluation indexes，and uses the intelligent optimization function of genetic algorithm. Then the calibration tool of modelparameters is developed by using C# language， which realizes the automatic and convenient calibration of 29 model parameters. The model algorithm is verified by the actual case in Shenzhen. This study provides a set of universal and convenient calibration method for driving behavior model，which can provide support for the actual model calibration work.關键词：交通仿真;VISSIM;参数标定;遗传算法;标定工具Key words： traffic simulation;VISSIM;parameter calibration;genetic algorithm;calibration tool中图分类号：U491;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 文献标识码：A;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 文章编号：1006-4311（2020）28-0189-050; 引言在实际重大工程建设、片区交通改善、重点活动交通组织等项目中，常利用Vissim、Tansmodeler、PARAMICS等微观交通仿真软件进行方案评估，旨在对方案实施前后的效果、交通影响进行量化分析，辅助比选设计方案，以提升决策的科学性。
交通仿真软件模型参数标定研究摘要：近年来，交通仿真软件在交通工程与交通规划领域应用得越来越广泛，但国内目前使用的仿真软件有相当一部分是从国外引进的，其系统开发背景较大程度上基于国外的交通特性，相关参数的设置都是针对当地的交通状况。
因此在实际应用时，需要结合国内的实际情况对系统参数重新标定和校核。
关键词：TransCAD；VISSIM；参数标定Abstract: in recent years, traffic simulation software in traffic engineering and traffic planning application field to be more and more widely, but domestic current use of simulation software has quite part of it was introduced from abroad, the system development background great degree of based on foreign transportation characteristics, related parameters Settings are all aimed at the local traffic condition. So in practical application, combined with the practical situation of the domestic needs of system parameters calibration and check again.Key words: TransCAD; VISSIM; Parameter calibration0引言交通仿真是指用仿真技术来研究交通行为，它是一门对交通流随时间和空间的变化进行跟踪描述的技术。
交通仿真软件模型参数标定研究摘要：近年来，交通仿真软件在交通工程与交通规划领域应用得越来越广泛，但国内目前使用的仿真软件有相当一部分是从国外引进的，其系统开发背景较大程度上基于国外的交通特性，相关参数的设置都是针对当地的交通状况。
因此在实际应用时，需要结合国内的实际情况对系统参数重新标定和校核。
关键词：TransCAD；VISSIM；参数标定Abstract: in recent years, traffic simulation software in traffic engineering and traffic planning application field to be more and more widely, but domestic current use of simulation software has quite part of it was introduced from abroad, the system development background great degree of based on foreign transportation characteristics, related parameters Settings are all aimed at the local traffic condition. So in practical application, combined with the practical situation of the domestic needs of system parameters calibration and check again.Key words: TransCAD; VISSIM; Parameter calibration0引言交通仿真是指用仿真技术来研究交通行为，它是一门对交通流随时间和空间的变化进行跟踪描述的技术。
通过对交通系统的仿真研究，可以得到交通流状态变量随时间与空间的变化及分布规律。
由于道路交通具有不可再现性和不可实验性，或即使可以再现或实验，却需要付出巨大的耗费、承担巨大的风险，而仿真技术可有效地体现交通流的随机因素，按设想要求实现交通状况的重现，大大降低了现场试验要求，己成为现今分析各种交通流参数和优化交通控制等的有力工具[1]。
然而，目前国内使用的很多仿真软件都是从国外引进的，其系统开发背景较大程度上基于国外的交通特性，如果采用系统值直接进行建模分析，使得仿真结果缺乏合理性。
因此在实际引进应用时，需要对系统参数加以修正。
本文以TransCAD宏观仿真软件和VISSIM微观仿真软件为例，对A城市道路仿真涉及的关键参数进行研究。
1宏观仿真软件模型参数标定宏观交通仿真模型是对于交通流的描述是通过集聚行为来表现，能够描述车流在路段和结点的流入流出行为，对于车辆的跟驰、换道、超车等细节行为几乎不予描述。
1.1TransCAD简介TransCAD软件是由美国Caliper公司开发专为交通规划设计和运输管理行业设计的地理信息系统（Geographic Information System，GIS）软件，旨在帮助交通运输专业人员和组织机构存储、显示、管理及分析交通运输信息和数据。
该软件由网络分析模型、交通规划与运输需求预测模型、路径选择和物流模型、分区和定位模型组成，并且可以方便地对各类交通运输及相关数据进行存储、提取、分析和可视化[2]。
1.2关键参数标定每一个仿真软件有一组用户可以调节的参数，使用者可以标定这些参数产生更理想的与实际相符的交通状况。
由于任何一个仿真软件都不可能包括所有可能影响交通运行的因素，所以仿真软件包含一组可以调节的参数是必须的。
参数标定过程，即调节包含在软件中的待标定参数，来弥补那些软件未考虑的因素对交通状况的影响。
本文以TransCAD的交通分布阶段的摩擦因子函数和交通分配阶段的路网阻抗行的参数进行标定。
1.2.1摩擦因子函数参数标定交通分布阶段常用双约束重力模型，该模型需要对摩擦因子函数进行参数标定。
摩擦因子可以采用很多不同的指标，包括出行距离、出行时间及出行费用等。
摩擦因子的函数形式，也有很多种选择。
常见的是熵模型中通常用到的指数函数和反向幂函数，在城市交通规划中推荐采用的伽马函数。
——小区i至小区j之间的摩擦因子函数，包括三种函数，即式中，——小区i至小区j之间的交通阻抗；a，b，c——待标定参数。
在A城市宏观仿真模型中，选择伽马函数进行参数标定，得出参数值分别为a = 1.0990322282，b = 1.2846200121，c = 0.0944300237。
1.2.2路阻函数参数标定交通分配阶段主要对路段阻抗函数进行参数标定。
路段阻抗函数是描述出行时间与路段流量和最大通行能力之间的关系。
BRP（Bureau of Public Road）函数是一个最常用的路段性能函数，它是将路段出行时间表达为流量与通行能力之比的函数。
其函数形式为：式中：为拥挤路段的出行时间；为路段自由流出行时间；为路段流量；为路段通行能力；，为待标定参数。
交通流调查区段需选择距交叉口一定距离，以保证机动车连续流状态。
对于快速路主路通过交通警察的监控录像直接获取相应路段的交通流录像，对于主干路和次干路则由调查人员现场录像。
主要道路调查数据如表1所示。
表1A城市主要路段高峰小时机动车交通流关键属性数据来源：《A城市综合交通规划》调查数据，由于路段较多，仅列出代表性数据。
在对路段阻抗函数进行参数标定之前，对BRP函数公式进行对数化处理，得其中：，，，都是常数，可以通过表1中数据计算得到；设，，，，则有；即可转化为一元回归方程，利用最小二乘法求出待标定参数，值。
即利用公式：，即可求出，然后利用公式，，求出待标定参数，如表2所示。
表2模型标定参数值2微观仿真软件模型参数标定微观交通仿真模型是指对交通系统的要素及行为的细节描述程度非常高，对于交通流的描述都是以单个车辆为基本单元，车辆的跟驰、换道、超车等行为都能得到较为真实的反映。
2.1VISSIM简介VISSIM是由德国PTV公司开发的微观交通流仿真系统。
该系统是一个离散的、随机的、以0. 1 s为时间步长的微观仿真软件。
车辆的纵向运动采用了德国Karlsruhe大学的“心理-生理跟驰型”，横向运动（车道变换）采用了基本规则（Rule-based）的算法[3]。
2.2关键参数标定在VISSIM中主要是对驾驶员行为、车辆期望速度以及车辆组成等进行参数标定[4]。
其中，驾驶员行为包括车辆跟驰模型（Following）、车道变换模型（Lange Change）、横向行为（Lateral）以及黄灯信号行为（Amber Signal）四个模块。
Following需要标定关键参数为：可视前车数量（Observed vehicles）、可视距离大小（Look ahead distance）、小汽车跟驰模型（Car following model）、平均静车距离（Average standstill distance）、附加安全距离（Additive part safety distance）、安全距离因子（Multiplier part of desired safety distance）；Lange Change 需要标定关键参数为：一般行为（General behavior）、等待换道消散时间（Wait time before diffusion）和最小车头时距（Min. headway）；Lateral需要标定关键参数为：自由流中期望位置（Desired position at free flow）和相同车道车辆超车方向（Overtake on same lane）；Amber Signal需要标定参数主要有：决策模型（Decision model）。
结合实际参数标定情况如下：（1）驾驶员行为参数标定1）车辆跟驰模型。
Observed vehicles设为3，Look ahead distance中最大前视距离设为150米，即驾驶员能观察前方最大距离150米，观察车辆数为3辆；Car following model选择Wiedemann74模型，该模型适用于城市道路，而Wiedemann99模型适用于高速公路；Average standstill distance设置为1米，Additive part safety distance设置为2.5-2.75米，Multiplier part of desired safety distance设置为3.5-3.75米[5]。
2）车道变换模型。
General behavior选择自由选择车道（Free lane selection），Wait time before diffusion设置为80秒，Min. headway设置为1米，其余参数采用默认值。
3）横向行为。
Desired position at free flow选择车道中间（Middle of lane），Overtake on same lane选择左侧超车（on Left），这样符合我国交通规则，其余参数采用默认值[7]。
4）黄灯信号行为。
Decision model选择Continuous Check，是的车辆在靠近前车小于安全距离时采取制动[7]。
（2）车辆期望速度参数标定小客车为50（48～58）km / h，公交车为25（20～30）km / h，货车为25（20～30）km / h，自行车12（11-13）km / h，步行4（4-6）km / h，其余参数采用默认值[8]。
（3）车辆组成参数标定小客车为4.11 m-4.76 m ×1.8 m，货车和公交车为10.21 m ×2.5 m，其余参数采用默认值。
3应用实例3.1宏观仿真软件应用实例3.1.1A城市宏观仿真模型构建3.1.2宏观仿真模型的验证在A城市宏观仿真模型中，包括2347条路段和122个交通小区（合并为6个大区），如图1所示。
为了对构建模型的参数标定进行验证，通过创建查核线来检验A城市宏观模型精度。
结合《A城市综合交通规划》的交通调查，本文针对组团间的道路网结构设置6条查核线如图2所示；查核线断面路段车流量统计如表3所示。
表3A城市组团间高峰小时查核线流量统计图1A城市的宏观仿真模型图2A城市的宏观仿真模型查核线的设置经交通分配测试，得出查核线调查流量与交通分配测试的流量如表4所示。
从表4中数据可以看出，参数标定前6条查核线调查流量与交通分配测试流量误差在3.6%-21.2%之间，平均误差为12.0%，误差较大且范围广；经过参数标定后，误差在2.7%-10.2%之间，平均误差为7.5%，误差范围缩小。
