基于学习算法的交通仿真软件参数标定方法、系统及介质

本发明提供了一种基于学习算法的交通仿真软件参数标定方法、系统及介质，包括：步骤A：对参数进行初步筛选，并对筛选后的参数进行灵敏度分析，获取符合预设要求的第一待标定参数，并采集训练用数据集；步骤B：根据获取的第一待标定参数及训练用数据集，进行神经网络模型训练，获得训练后的神经网络模型；步骤C：根据获得的训练后的神经网络模型，进行粒子群算法寻优。本发明提出的方法能够高效的找到适合于当前路网的最优参数，且适合于实际应用。
上海交通大学
倪安宁 | 刘晏尘 | 李桃 | 俞岑歆 | 张小宁