Выбрать экспоненциальное сглаживание времени в пути

Более удаленным во времени значениям можно присваивать меньшие значения по сравнению с последними итерациями. Для этого введите с помощью коэффициента сглаживания относительный вес соответственно последней итерации.

Более удаленным во времени значениям можно присваивать меньшее значение, применяя метод последовательных сглаженных значений (МПСЗ) (Выбрать метод последовательных сглаженных значений для времени в пути).

1.  Выберите в меню Транспортное движение > Динамическое распределение > Параметры (Атрибуты для файла цепочек поездок, матриц, файла путей и файла оценок).

Откроется окно Динамическое распределение: параметры.

2.  Выберите вкладку Затраты.

3.  Выберите в области Метод сглаживания опцию Экспоненциальное сглаживание с фактором.

4.  Введите нужный коэффициент сглаживания:

• Для процедуры равновесного распределения 1.0.
• для стохастического распределения по Кирхгоффу нужный коэффициент сглаживания, значение по умолчанию 0.2

5.  Подтвердите с помощью OK.

Если во вкладке Файлы активирована опция Писать оценки, то после каждой итерации значения ожидаемого времени в пути для следующей итерации будут сохраняться в файле оценок Vissim *.bew, чтобы там быть включенными в модель выбора пути.

После измерения нового времени в пути сглаженное время в пути рассчитывается для каждого ребра как взвешенная сумма из следующих показателей времени в пути:

• старого сглаженного времени в пути из предыдущих итераций;
• нового измеренного времени в пути из актуальной итерации.

Новое сглаженное значение - это время в пути, которое ожидается для последующей итерации.

При этом:

K = индекс интервала оценки в пределах продолжительности имитации.

n = индекс итерации.

i = индекс ребра.

= измеренное (observed) время в пути на ребре i в интервале k в итерации n.

= сглаженное время в пути на ребре i в интервале k в итерации n.

a = введенный постоянный коэффициент сглаживания.

Этот вид сглаженного среднего значения содержит информацию из всех прежних итераций. Чем больше времени прошло после итерации, тем меньше влияние измеренного в ней значения. При коэффициенте сглаживания, к примеру, 0,5 текущая итерация n имеет вес 50 %, итерация (n-1) 25 %, итерация (n-2) 12,5 % и т. д.