search

InnoZ / MAS

analysis and (potentially) development of a multi-agent simultation for carsharing
Apache License 2.0
0 stars 0 forks source link

vorgehen Kalibrierung und Validierung #9

Closed 00Bock closed 10 years ago

00Bock commented 10 years ago

wie gehen wir hier vor? Dazu können wir Martin Sauers Daten nutzen. ToDo: Daten in Tabellenform bringen. Welches Format braucht MATSim???

00Bock commented 10 years ago

Für zwei Straßen mit je 2 Richtungen sind die Verkehrsaufkommenverteilung im Tagesgang vorhanden. Mehr wären besser, um die Zeitlichen Verteilungen zu Kalibrieren und Validieren.

Verkehrsaufkommen liegen für Straßenabschnitte kummuliert für beide Fahrtrichtungen vor. Ich würde die Daten als Attribute an Links in Shapefiles oder XML anfügen. @kiwitoastbrot: macht das aus deiner Sicht auch Sinn? Vorschläge, wie und mit welcher Datei ich das machen soll?

kiwitoastbrot commented 10 years ago

Ich gehe davon aus, dass alles Sinn macht, was uns detailliertere Tagespläne für Agenten bringt. Da ich mich in die Kalibrierungsgeschichte noch nicht eingelesen habe, habe ich noch keinen Vorschlag dazu, mit wechem Dateiformat wir da arbeiten könnten. Ich werde mich drum kümmern.

00Bock commented 10 years ago

ich glaube da ist die Reihenfolge andersrum. Wir müssen vorher gute Tagespläne erstellen. Der Kallibrierungsprozess erfolgt dann vermutlich mit anderen Parametern aus dem Scoring... wird sich sicherlich noch alles erschliessen.

00Bock commented 10 years ago

müssen wir nächste Woche nochmal aufgreifen...

kiwitoastbrot commented 10 years ago

Nachdem Gespräch mit Michael Balmer denke ich, dass eine gute Kalibrierung hauptsächlich von der Qualität der input-Daten der Simulation abhängt. Eigentlich am wichtigsten scheint mir: realistische Wegeketten der Einwohner Garmischs, die Zeitangaben und postleitzahl-genaue Ortsangaben der Aktivitäten beinhalten. Die Modal-Split-Tabelle von Robert enthält die Anzahl von Verkehrsteilnehmern bezügich bestimmter Aktivitäten bzw.Altersklassen. Das heißt, ich muss Tagszeiten und Orte randomisieren. Jedesmal, wenn wir random-Daten benutzen wird die Simulation ungenauer und die Kalibrierung schwierig.

Besser sind Wegeketten einzelner Personen anstatt Personenanzahlen zu einzelnen Parametern.

Noch zwei wichtige inputs: 1.Gebäude-shape, das Infos zur Unterscheidung von Wohn- und Bürogebäuden enthält.

  1. Informationen über Aufenthaltsorte von Touristen, bzw. Hotelbettenbelegung.
kiwitoastbrot commented 10 years ago

Zu Kalibrierungszwecken habe ich die Klasse countTraffic geschrieben, die für eine fertige Simulation auf allen oder ausgwählten links cars zählt. input sind events.xml und network.xml aus der Simulation. Dabei werden walk, pt und bike zurzeit noch nicht berücksichtigt, da sie teleportiert werden. Dies wird sich für den publicTransport ändern, wenn dieser ordentlich implementiert ist. Für alle transportModes kann man aber zählen, wieviele Wege insgesamt pro Tag im jeweiligen Verkehrsmodus zurückgelegt werden.

00Bock commented 10 years ago

Gut, dann werden wir am Anfang durch die Anpassung der Input-Daten Kallibrieren und später nochmal schauen, ob ein Feinschliff über die Scoring-Parameter nötig und möglich ist.