城市交通组织优化仿真模型的参数估计新方法

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1、第27卷第5期长安大学学报(自然科学版)Vol.272007年9月JournalofChang’anUniverslty(NaturalsclenceEdltion)SePt.2黑5文章编号:16718879(2007)0弓一008通一05城市交通组织优化仿真模型的参数估计新方法南春丽’，2，严宝杰‘，欧严严2，张生瑞’(l.长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室，陕西西安71。。642.长安大学信息工程学院，陕西西安夕10064)摘要:从逗近性较好和易于计算机实现两个角度，对城市交通组织优化仿真模型

2、中参数估计方法进行了研究，给出了极大似然估计法、范数理论的数据拟合以及三次B样条拟合方法，并对3种方法的特点和适用条件进行了比较。极大似然估计法基于数理统计理论，建立在已有试验数据基础上，适合于精度要求不高的情况;范数理论的数据拟合采用欧氏范数(1范数，2一范数，无穷范数)作为误差量度的准则，理论严密，有明确的几何意义，适合于拟合函数曲线特征比较明显的情况;数据分布规律不明显时，采用三次B样条函数拟合。实例表明，3种仿真模型参数估计方法均是可行的，平均绝对误差从小到大依次为三次B样条拟合方法、2一范数拟

3、合方法和极大似然估计法，分别为。.。。28、。.0169、0.0171在实际工程中，应分别采用3种方法进行佑计选择误差较小的方法。关键词:交通工程;城市交通组织优化;仿真模型;参数枯计;极大似然估计法;范数出样条函数中图分类号:U491文献标志码:AParameterestimati0nnewalgorithmsinstaticsimulationmodelsforurbantrafficorganizationandoPtimizationNANChun-lil，2，YANBao」ie，，OUYan一

4、yanZ，ZHANGSheng一rul(1.KeyLaboratoryforspecia1A了eaHighwayEnglneerin只。王M;nlstryofEducation，Cha刀9，anUnlverslty，XI，an710064，Shaanxi，China;2.Schoolofinfornlal旧nEnglneering，Cha们9，anUnlversity，Xl，an7loo64，ShaanxL，Chlna)Abstract:Fromtwoaspectsofbetterapproximati

5、onandeaslerprogramming，thlspaperstudiedtheparameterestimattona1gorlthmsfor5imulationmodelsinurbantrafficorganizat1onandoPtimlzatlon.Itpresentedthemaxitnum一likelihoodrnethod，nortnalnumber吕ndEsplln七5approximRt1onanda15on1adeacomparlson〔〕fthelrcharacteristi

6、csanduslngcondition5.Themaximumlikelihoodmethod，basedonthemathematlcalstatist1csandexPerirnentaldatn，isfltforthecondltlonofloweraocuracy.Thenormalnurnberapprox1n1ationusesFue1ldeannorm(1norm.Znor几andlnf工nlteslmalnor租)asltserrormeasure，ithascleargeometric

7、almeaning，ltlssultablefortheconditlonwhentheruleofdatacurvelse1ear。Whenthedatadistrlbutlonrulelsobseure，Bsl}Inosapproximatlonisu，e于ul.Anexarnpleshowsthatthe、。thr七emelhodsarefea弓ible，theaverageabsoluteerrorcanbeorderedas件spllnesapproximatlon，normalnumbera

8、pproximationandmaximum11kel1hoodmethodbydescendngsor士，andthelraverageabsoluteerrorsareo.0028，0.0169，0.0]7lindlvidually.Intheactualen只ineering，thesethreemethods收稿日期:20060920荃金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目〔2。肠CB7o550。);长安大学青年科研基金项目(。已