Disclosed is a parameter optimization method for an expressway travel time estimation model. The method comprises: constructing, based on a road section travel time estimation model, a route travel time estimation model including a plurality of road sections; optimizing model parameters l, m and α by means of a genetic algorithm; defining a genetic algorithm fitness function, wherein Wj is a weight of an error index MAj, j is a time interval of travel time estimation, a value range thereof is [2, K], and an optimization target of the genetic algorithm is that the fitness function is the minimum; calculating the weight Wj by means of an M-H algorithm; outputting optimal parameter combinations [l, m, α] in a free flow state and in a congested state by means of the genetic algorithm; and then establishing an optimized route travel time estimation model. In the method, the parameters of a travel time estimation model are automatically optimized, such that the sensitivity of the model in different traffic operation states such as a congested state and an unobstructed state is improved, the travel time estimation precision in a congested situation is significantly improved, and the reliable and stable performance of the model is guaranteed.

L'invention concerne un procédé d'optimisation de paramètres pour un modèle d'estimation de temps de trajet autoroutier. Le procédé consiste : à construire, sur la base d'un modèle d'estimation de temps de trajet de sections de routes, un modèle d'estimation de temps de trajet d'itinéraire incluant une pluralité de sections de routes ; à optimiser des paramètres de modèle (l, m et α) au moyen d'un algorithme génétique ; à définir une fonction de santé d'algorithme génétique, telle que Wj est un poids d'un indice d'erreur (MAj), que j est un intervalle de temps d'estimation de temps de trajet, que sa plage de valeurs est [2, k], et qu'une cible d'optimisation de l'algorithme génétique est que la fonction de santé est le minimum ; à calculer le poids (Wj) au moyen d'un algorithme M-H ; à transmettre des combinaisons [l, m, α] de paramètres optimaux dans un état de flux libre et dans un état congestionné au moyen de l'algorithme génétique ; et puis à établir un modèle d'estimation de temps de trajet d'itinéraire optimisé. Selon le procédé, les paramètres d'un modèle d'estimation de temps de trajet sont optimisés automatiquement, de sorte que la sensibilité du modèle dans différents états d'exploitation de trafic tels qu'un état congestionné et un état non obstrué est améliorée, que la précision d'estimation de temps de trajet dans une situation congestionnée est significativement améliorée, et que la performance fiable et stable du modèle est garantie.

一种高速公路行程时间估计模型参数优化方法，基于路段行程时间估计模型构建包含多个路段的路线行程时间估计模型；采用遗传算法对模型参数l、m、α进行优化；定义遗传算法适应度函数其中Wj为误差指标MAj的权重，j为行程时间估计的时间间隔，其取值范围为[2,K]，遗传算法优化目标是适应度函数最小；运用M-H算法计算权重Wj；由遗传算法输出自由流状态以及拥堵状态下的最优参数组合[l,m,α]；进而建立优化的路线行程时间估计模型；该方法通过自动优化行程时间估计模型的参数，提升模型对于拥堵、畅通等不同交通运行状态的灵敏度，显著提高了在拥堵状况下的行程时间估计精度，保障了模型性能的可靠与稳定。