Calibración y Validación de Modelos Microscópicos de Flujo de Tráfico

Los modelos de simulación microscópica se están convirtiendo en herramientas cada vez más importantes en la modelización de sistemas de transporte. Se utiliza un gran número de modelos en muchos países. La etapa más difícil en el desarrollo y uso de tales modelos es la calibración y validación de los submodelos microscópicos, como los modelos de seguimiento de coches y de aceptación de espacio. Esta dificultad se debe a la falta de métodos adecuados para adaptar modelos a datos empíricos. Se han hecho progresos recientes en la calibración de varios modelos de flujo de tráfico microscópico. Se han puesto a prueba diez modelos muy diferentes con datos recolectados a través de coches equipados con sistemas de posicionamiento global diferencial en una pista de prueba en Japón. Para calibrar los modelos, se introducen los datos del coche líder en el modelo en cuestión, y se utiliza el modelo para calcular la serie temporal del tiempo de separación del coche que sigue. Las desviaciones entre los tiempos de separación medidos y los simulados se utilizan luego para calibrar y validar los modelos. Los resultados de la calibración coinciden con estudios anteriores, ya que hay errores del 12% al 17% para todos los modelos, y ningún modelo puede ser considerado como el mejor. Las diferencias entre conductores individuales son mayores que las diferencias entre diferentes modelos. El proceso de validación da errores aceptables del 17% al 22%. Pero para conjuntos de datos especiales con errores de validación de hasta el 60%, el proceso de calibración ha alcanzado lo que se conoce como "sobreajuste": debido a la adaptación a una situación particular, los modelos no son capaces de generalizar a otras situaciones.