Abstract
Mikro-simülasyon modelleri, analizler için kullanılmadan önce doğru şekilde kalibre edilmelidir. Geleneksel kalibrasyon yaklaşımında genellikle trafik hacmi veya hız gibi sahadan toplanabilen bir kalibrasyon değişkeni kullanılır. Kalibrasyon süreci, sahadan toplanan ve modelden elde edilen kalibrasyon değişkenine belirli bir miktardan daha fazla yaklaştırılmasıyla tamamlandığı varsayılır. Ancak, bu yaklaşımın, gerçek taşıt takip model parametrelerinin model parametreleriyle aynı olduğu anlamına gelmediği unutulmamalıdır. Ayrıca, gerçek taşıt takip parametrelerinin sahadan elde edilememesi bu yaklaşımı zorunlu kılar. Bu çalışma, geleneksel kalibrasyon yaklaşımının doğruluğunu artırmak için kullanılabilecek bir yöntem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu yöntem, farklı taşıt takip model parametrelerinden oluşan bir deney setinin oluşturulmasını, simülasyonu yapılacak yol kesiminin simülasyon ortamında modellenmesini ve simülasyon tabanlı optimizasyon denemeleri yaparak, yol kesimi için sahadan hangi v/c oranında veri toplanması gerektiğini belirlemeyi içermektedir. Çalışma kapsamında yapılan deneylerde, mikro-simülasyon modellemesi için SUMO (Simulation of Urban MObility) kullanılmış, deney seti oluşturmak için Latin Hiper Küpü yöntemi tercih edilmiş ve optimizasyon için Gri Kurt Algoritması kullanılmıştır. Deneyler, farklı şerit sayısına sahip yol kesimleri için gerçekleştirilmiş ve her yol kesimi için farklı v/c oranlarında kalibrasyon performansı karesel hataların ortalamasıyla ölçülmüştür. Sonuçlar, uygun v/c oranında yapılan kalibrasyon işleminin diğer koşullara göre anlamlı düzeyde daha doğru olduğunu doğrulamıştır. Bu önerilen yaklaşımın, planlanan yol kesimlerinin daha doğru kalibrasyonuna önemli katkılar sağlayabileceği öngörülmektedir.
Publisher
Uluslararasi Muhendislik Arastirma ve Gelistirme Dergisi