Hablando teóricamente, los datos de una encuesta de preferencias declaradas podrían sugerirse para la calibración de un modelo estocástico de elección de rutas. Sin embargo, no es realista implementar la encuesta cuestionario para un número tan grande de rutas alternativas. Los ingenieros generalmente determinan el parámetro empíricamente. Esta elección experimentada del parámetro de percepción puede causar mayores errores en los flujos de ruta. En nuestro modelo de calibración del parámetro de percepción, los datos de la red celular se establecen como entrada. Este modelo consta de dos niveles. El nivel superior es minimizar los cuadrados de la diferencia del ratio de elección de rutas entre el modelo C-logit y los datos de la red celular. El equilibrio de usuario estocástico (SUE) en términos del modelo C-logit se utiliza como el nivel inferior. El algoritmo de recocido simulado (SA) se utiliza para resolver el modelo, donde se utiliza el algoritmo de proyección de gradiente basado en rutas (GP) para resolver el SUE interno. Se utiliza un estudio de caso para validar la convergencia de la calibración del modelo. Se utiliza una red vial del mundo real para demostrar la ventaja objetiva de una restricción de equilibrio sobre una restricción de no equilibrio y explicar la viabilidad de la suposición de rutas candidatas.