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基于插值算法的计算机模拟技术动态交通分配技术研究

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王鑫

摘要：大多数传统的优化算法由于计算量大或使性能指标易于局部最优而限制了模型的应用和发展，但使用新的智能算法非常简单易行，例如差异算法。本文采用差分算法分析动态交通分配的特点，建主动态交通分配模型，并采用改进的差分算法求解该模型。通过分析动态交通流模型和当前交通状况，对动态交通分配模型平衡条件和分配进行校准，并重新校准考虑交叉口分流延遲的道路网络模型，以实现对其表达式和数学符号的确定。通过使用单位节点值得到实时的动态预测数据，最后通过数值算例验证了算法的可行性和有效性。

关键词：插值算法计算机模拟技术动态交通分配

引言

城市交通问题是城市发展和限制城市经济发展的重要因素，随着社会经济的快速发展，交通量不断增加，城市交通问题日益严重。交通流量分布的计算机模拟是一种基于道路网络表示的模型系统。首先，城市道路网络的扩展导致了道路问题和控制问题，从而导致了整合趋势。其次，城市道路规模的扩大使得街道交通流量的分布越来越复杂，模拟系统必须模拟不同的路径，路线选择的不同时间确定。

智能交通系统（ITS）的技术基础是动态交通分配理论，先进的交通管理系统（ATMS.车辆路径引导系统（VRGS）都与动态交通转移的支持密不可分。为了改善城市交通网络的实际情况和动态交通模型，道路阻抗不仅要考虑不同时段和不同交通流条件下路段行程时间的变化，还要考虑交叉流量的延迟。这些改进符合城市交通网络的时间，交通流量分配过程可以反映路段和道路交叉口的状态变化，可以更清晰地反映交叉口交通管理和控制措施的影响，还可以作为智能交通系统。基于动态交通分配的最优控制模型，采用插值算法设计了仿真优化模型，大大加快了模型的运行速度，同时模型的实用价值也得到提高。

1动态交通分配模型的建立

区分动态交通分配和静态交通分配的最重要特征是在交通分配模型中包含时间变量，该模型将道路阻力和交通流量的二维问题转化为道路阻力，流量和时间的三维问题。具有相同或不同结构的多台计算机，具有极高的速度计算潜力。此外，系统可以随着用户需求的增加而扩展或更新其设备，使其更适应于满足不同应用对象的不同功能和配置要求。动态交通分配理论更符合当前的交通状况。分配处理一是进行初始化和模拟预处理，检验系统定义阶段所选择的内容项是否匹配，相关参数定义是否合理。

在交通均衡分布模型和算法中，道路阻抗函数是必不可少的元素，本文通过对比在路段阻抗上添加延误项、添加逻辑边以及添加逻辑节点等方法的基础上选取引入流向及次步节点的方法解决加入交叉口延误后的道路阻抗问题。在进行分配前，针对模型所要考虑的部分因素进行新的定义或标定。

在许多插值方法中，由于插值原理，反向距离权重易于理解且易于实现。在插值后能够保留原样点真值，从而得到了广泛的应用，但当分布点采集不均匀时，会严重影响插值精度。

给出一种假设，由于某种原因，在k时间段期间车辆的速度和加速度值也会丢失。此时，可以使用局部多项式方法拟合和插值。假设车辆周期性采样，采样周期为T1此时，选择r前后的已知采样数据点得到k次多项式。构建得到：

式中，Mi为需要求的位置;R1为已知的速度表达式;N为时刻的缺失时间点。通过以上计算便可得出车辆缺失的轨迹数据点。

在预模拟分配中对分配时间之前的流量通过加权平均的方法得到流量的平均值，然后采用容量限制多路径分配的方法将流量加载到路网上，这样保证动态分配开始时的状态和实际交通流分布状态尽可能地接近。

2基于插值算法的模型求解

在周期信号的情况下，信号中存在满足特定条件的特征点，这些特征点出现在一个周期中并且仅出现一次，并且相邻特征点之间的时间间隔是信号周期。如下所示，通过线性插值曲线段，插值间隔的插值公式为：

采样点即为过零点，显然误差为0;当k=Ts/3时，过零点恰好位于两个采样点的中间。此时，过零点信号与估计的直线过零点一致，误差也为零。

传统的动态交通分配模型通常存在优化计数时间过长的问题。本文结合了一个快速全局优化算法的模型系统差分算法，大大减少了计算时间和总计算量。下一步是尝试使用专为大型传输网络设计的仿真优化算法。

3结论

本文设置了动态交通系统的最优模型，采用传统的FrankWolter等传统算法，工作量会变得非常大，特别是道路交通电路越复杂，解决方案就越麻烦。在解决方案中，建议使用不准确的平方插值方法来计算可测量度量的最优度量，这样就无需计算线性有哪些信誉好的足球投注网站中每次迭代的目标函数。提供了模拟数据的实时表示。在动态流量分配过程中，路段信息，节点流量信息和道路网络中的路径选择实时显示，直观地表示分配流量的过程。差值算法是解决这些复杂问题的有效方法，既可以对小型网络进行求解，又可以对大型网络进行求解，运算起来比用常规的数学规划方法要快很多。为未来车辆轨