Grunder i mikrosimulering

Individuella förarbeteenden

I mikroskopiska trafiksimuleringsmodeller gestaltas de enskilda elementens funktionalitet samt på vilket sätt de interagerar med andra element. I de flesta mikrosimuleringsverktyg modellereras interaktionerna mellan trafikanter, fordon och trafikmiljö. Varje fordon har en förare som har ett visst beteende. Detta beteende bestämmer samspelet med andra trafikanter (andra förare eller fotgängare och cyklister), interaktionen med bilen (t ex acceleration och inmromsning), samt interaktionen med trafikmiljön (t x hur fort man kör i förhållande till linjeföringen och hastighetsskyltar m.m.).

Beteendemoduler

Förarbeteendet i trafikmikrosimuleringsmodeller beskrivs ofta av tre åtskilda, men delvis relaterade, moduler. Dessa gör att varje förare och fordon kan anta ett individuellt beteende som är olikt alla andras.

• Car-following, hur man anpassar hastigheten till ett framförvarande fordon, trafikant eller statiskt element i modellen (t.ex. en stopplinje).
• Lane-changing - hur man kör om framförvarande fordon som kör långsammare än förarens önskade hastighet, hur man byter fil inför en sväng, eller i förhållande till en kösituation.
• Gap-acceptance - hur man accepterar luckor i trafikströmmarna i samband med en väjningsmanöver eller en vävningsmanöver.

Indata

Mikrosimuleringsmodeller har signifikanta databehov för att återskapa det beteende som finns i verkligheten. Vilken typ och format indata ska ha beror på följande:                       

• Uppdragets syfte
• Vilket mikrosimuleringsprogram som ska användas
• Modellens omfattning och detaljeringsgrad
• Vilka tidsintervaller som ska testas
• Antalet testscenarier
• Vilka antaganden som görs

Datainsamling är dyr men samtidigt nödvändig då modelleringsresultaten är starkt beroende på kvaliteten i de insamlade datavärdena. Data behövs av två olika skäl: för att konstruera modellen och för att kalibrera samt validera den.

Vad innebär modellkalibrering?

Kalibrering av en trafiksimuleringsmodell innebär att man kontrollerar de enskilda elementens representativitet, samt riktigheten i de logiska processerna som styr hur elementen interagerar med varandra. Utgångspunkten för denna kontroll är verklighetsdata samt kunskaper, erfarenheter och kännedom om trafikprocesser.

Typiska kalibreringsmått inkluderar:

• Tidsluckaacceptans (eng. "gap-acceptance") vid väjningssituationer
• Parametrar vid selektivt och forcerat körfältsbyte (eng. "lane-changing") baserat på t.ex. headway och relativ hastighet eller en kalkylerad minimumtidslucka
• Parametrar för avståndshållning vid icke-friflödessituationer (eng. "car-following")
• Val av rutt och körfält
• Reaktionstid (ingår i "car-following")
• Framförhållningsavstånd (eng. "Look-ahead distance") för initiering av ändrat beteende
• Avstånd till framförvarande bil (eng. "stand-still distance") i kösituationer
• Acceleration och inbromsningsnivå i vanliga samt nödsituationer      

Kalibreringsprocessen innebär att olika parametervärden justeras och att modellen körs om för att se om modellen bättre överensstämmer med verkligheten än tidigare.

En viktig startpunkt i kalibreringsprocessen är att kontrollera generering av fordon på olika punkter i modellen. Om inte det rätta antalet fordon genereras blir resultaten ogiltiga. I och med att det finns inbördesrelationer mellan många olika modellparametrar (särskilt de som hör till beteendemodellerna) kan kalibreringen vara en svår uppgift.        

Vad innebär modellvalidering?

Validering av en trafiksimuleringsmodell innebär att man kontrollerar riktigheten i den utdata som genereras av modellen under en viss tid. Detta görs genom jämförelse mellan data från modellen och det som observerades och uppmättes i motsvarande verklighetssituation för samma tidsperiod. Det är viktigt att den data som ligger till grund för valideringen är oberoende av den data som användes för kalibreringen. Dessutom ska valideringen av modellutdata vara kopplad till syftet för vilket modellen konstruerades samt den datamängd som är tillgänglig.
  
Typiska valideringsmått inkluderar:

• "Throughput" (genomströmning) vid stopplinjer per fordonstyp
• Mättnadsflöde vid stopplinjer
• Kapacitet per anknytande länk vid en vägkorsning
• Genomsnittsfördröjning per fordon och körfält inklusive kollektivtrafik
• Restider för fordon (inkl. kollektivtrafik)

Till skillnad från kalibreringen där syftet är att kontrollera att modellens beteende och logik är korrekta, går valideringen ut på att se till att utdata från modellen överensstämmer med observerade värden. Valideringen görs på en kalibrerad modell och därför kan justering av vissa parametrar innebära att kalibrerings- och valideringsprocessen måste göras om. Ibland sker  detta iterativt tills det att valideringskriterierna har uppnåtts.

Du kan läsa mer om hur mikrosimuleringsprogrammen arbetar i handledningsmanualen i Biblioteket.