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微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用．然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作，特别是对于较复杂网络，其参数标定耗时长，且不容易找到最优解．本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台，针对遗传算法（GA）的不足，建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法，并实现了程序的自动化标定；最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中，以速度的相对误差平方和作为收敛函数，通过对比GA算法，SPSA算法收敛速度快1．7倍，且在标