Connecting centroids to multiple sections
February 2023: Tessa Hayman explains different options for multiple centroid connections and the effects of different parameters and assignment algorithms.
Februar 2018
Von Geline Canayon und Laura Torres
Eine hybride Simulation wendet gleichzeitig das mikroskopische Modell in ausgewählten Bereichen und das mesoskopische im Rest des Netzwerks an. Das hybride Modell empfiehlt sich für große Netzwerke mit spezifischen Bereichen, die einen mikroskopischen Detaillierungsgrad erfordern, aber mit einer globalen Netzwerkbewertung.
Die Verwendung des hybriden Modells ist vorteilhaft für Netze, in denen Änderungen oder Strategien, die eine genaue Kenntnis darüber erfordern, wann ein Fahrzeug einen Detektor innerhalb eines Straßenabschnitts überfährt (wie z.B. adaptive Steuerung und Transit-Signal-Priorität (TSP)), aber einen größeren Einfluss in Bezug auf die Umleitung auf dem Netz haben können. Das gesamte Netzwerk auf mikroskopischer Ebene auszuführen, würde die Rechenzeit erhöhen. Die Verwendung des mesoskopischen Modells außerhalb der Bereiche, in denen Mikro unbedingt benötigt wird, erlaubt es dir, die Größe des Modells zu erhöhen, ohne die Laufzeit zu stark zu beeinträchtigen.
Abbildung 1 zeigt zum Beispiel ein Netzwerk, das sich im mesoskopischen Modell befindet, mit einem Mikrosimulationsbereich, in dem TSP implementiert ist (grünes Polygon). TSP erfordert die Erkennung von Bussen, die sich Kreuzungen nähern und diese verlassen, um die Prioritätsrufe zu platzieren und zu löschen. Meso weiß nicht genau, wann ein Bus eine bestimmte Stelle innerhalb eines Abschnitts passiert, daher muss der TSP-Korridor im mikroskopischen Modell sein, damit die Logik mit genauen Eingaben versorgt wird. Gleichzeitig würde eine reine Simulation des Korridors jeglichen Umleitungseffekt für den Individualverkehr ignorieren, dessen Reisezeit durch die Transitanrufe beeinflusst wird.
Bei der Verwendung des Hybridmodells wäre der erste Schritt die Kalibrierung des gesamten Modells auf mesoskopischer Ebene. Beginne mit einem Dynamic User Equilibrium Experiment und speichere die Pfade in einer Pfadzuweisungsdatei. Zweitens definierst du die Mikrosimulationsbereiche unter Mikrosimulationsumfang des Hybridexperiments, was auf zwei Arten geschehen kann: entweder durch die Auswahl einer oder mehrerer vordefinierter Bedingungen oder durch das Zeichnen von Polygonen und deren Umwandlung in Mikrosimulationsbereiche (Abbildung 2). Drittens, führe eine One-Shot-Hybrid-Simulation mit der zuvor gespeicherten Pfadzuweisung aus meso DUE durch und kalibriere das Mikroverhalten innerhalb der Mikrosimulationsbereiche.
Wenn du ein Polygon zeichnest, um einen Mikrosimulationsbereich zu erstellen, denke daran, dass, wenn ein ganzer Turn innerhalb der Grenzen eines Mikrosimulationsbereichs liegt, der gesamte Knotenpunkt und alle seine Zufahrten ebenfalls im Mikro sind. Wie in Abbildung 3 zu sehen ist, gibt es sichtbaren Verkehr in Richtung Nordosten, da sowohl dieser Knotenpunkt als auch der nachgelagerte Knotenpunkt innerhalb des Mikrosimulationsbereichs liegen. Der südöstliche Verkehr ist jedoch nur in dem Abschnitt sichtbar, der in die Kreuzung einfährt, nicht aber im Ausfahrtsabschnitt, da der nachgelagerte Knotenpunkt außerhalb der Begrenzung des Mikrosimulationsbereichs liegt.
Wenn ein Mikrosimulationsgebiet erstellt wird, wird automatisch ein Layer erstellt und alle anderen generierten Mikrosimulationsgebiete werden in diesem Layer platziert. Standardmäßig wird er nicht bearbeitbar sein. Wenn der Bereich also verändert werden muss, aktiviere das Kästchen „Objektbearbeitung zulassen“ für die Ebene. Die Grenzen des Mikrosimulationsbereichs können jederzeit geändert werden. Es ist eine gute Idee, den Layer wieder uneditierbar zu machen, nachdem du Änderungen an der Mikrosimulationsfläche vorgenommen hast.
Bei der Kalibrierung des Mikroverhaltens innerhalb der Mikrosimulationsbereiche sind die folgenden Werte für die Basisparameter ein guter Ausgangspunkt, um die Konsistenz des Durchsatzes zwischen den Meso- und Mikrobereichen zu gewährleisten.
Auto-Folgemodell:
RTmeso = 1.5 RTmicro
Zum Beispiel, wenn RTmicro=0.8 (normalerweise zwischen 0,65 und 0,9 Sekunden), dann RTmeso=1.5 * 0.8 = 1.2
RT Stopmeso = RT Stopmicro
RT TrafficLightmeso = RT TrafficLightmicro
JamDensitymeso = 1000/ (Length+MinDistVeh)
Spurwechselndes Modell:
Vorausschauende Distanzen = Distanzzonen
RT factormeso muss gesenkt werden, um die Verzögerung beim Spurwechsel zu reduzieren, wo es nötig ist, z.B. wo du die Cooperationmicro erhöht hast
Zusätzlich ist zu beachten, dass einige Informationen nicht über die Grenzen hinweg weitergegeben werden, wie z.B. die Sichtbarkeit von Haltestellen des öffentlichen Verkehrs, der Kooperationsabstand bei Auffahrten und die Sichtbarkeit des Hauptstroms bei Vorfahrtszeichen (Abbildungen 4, 5 und 6).
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