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葛，乔;莫妮卡·梅内德斯

探索相关模型参数的方差贡献：基于抽样的方法及其在交通仿真模型中的应用。 （英语） Zbl 1481.90117号

申请。数学。建模 97, 438-462 (2021).
摘要：分析模型参数对模型输出的影响是涉及仿真模型的科学研究的一个重要但具有挑战性的课题。全球敏感性分析（SA）最近已被许多交通研究人员用于此类任务，但适当的SA仍然不是一种常见的做法。特别是，许多建模者简单地假设SA中的所有参数都是不相关的。然而，这种假设对于交通仿真模型来说通常是不现实的，因为在交通仿真模型中，许多参数实际上是相关的，从而导致错误的结论。
本文提出了一种基于抽样的相关参数SA方法。它使用高斯copula将单个参数的边际分布与其全局分布和相关性联系起来，并使用扩展的Sobol公式在Monte Carlo框架中估计基于方差的敏感性指数。
使用两种不同的跟车模型来说明其应用：智能驾驶员模型（IDM）和Wiedemann-74（W74）模型。结果表明，该方法能够准确量化所有模型参数的敏感性。作为一种通用方法，该方法可以像标准的定量SA工具一样转移到更广泛的科学界的任何流量模型或复杂模型中，尤其是当存在相关参数时。

MSC公司：

90B20型 运筹学中的交通问题
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）

关键词：

敏感性分析;相关参数;方差贡献;高斯联结;准蒙特卡罗模拟;车辆允许模型

软件：

索博尔;VISSIM公司;引导数据库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Q.Ge}和\textit{M.Menendez}，应用。数学。型号97，438--462（2021；Zbl 1481.90117）
全文： 内政部
OA许可证

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