Aimsun Next 使用 Aimsun Next 教程视频
我们正在推出一系列新的免费视频教程，用于使用Aimsun Next交通移动模型软件。 不需要任何经验，初学者完全可以跟随这些教程学习。 在这个系列的介绍中，Dimitris Triantafyllos概述了我们将涵盖哪些主题。
Aimsun Next新手?
让我们开始吧! 在这段视频中，我们将向你展示如何下载该软件，并带领你浏览欢迎页面和用户界面。 关于安装Aimsun Next的分步指南，请点击这里： www.aimsun.com/aimsun-next-installation-guide/
从头开始创建一个完整的网络：学习如何打开Aimsun Next并创建一个新项目，然后从OpenStreetMap导入地图并应用背景图像。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
学习如何创建一个道路网络的几何形状。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
在Aimsun Next中，有两种表示需求的方式：一种是通过交通状态，另一种是通过出发地-目的地矩阵（通常简称为’OD矩阵’）。 在这个视频中，我们将看看如何创建交通状态。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
这些模型建立练习的目的是要从零开始，建立一个完整的交通网络模型，其中包含你运行微观仿真所需的所有数据。
如何在Aimsun Next中实现结果的可视化，从查看单一车辆的数据到创建专题地图，用不同的标签和图表来展示结果。
– 生成不同的可视化仿真输出并查看统计数据。
– 在运行微观仿真时查看单个车辆的数据。
– 在仿真过程中，使用时间序列查看器来查看各种数据。
– 定义视图样式和视图模式，使用颜色、形状和标签在主二维视图中展示结果。
– 创建一个打印设置来展示你的数据并比较不同仿真的数据。
这些练习中的实验使用的是微观仿真模型。 如果你用的是Aimsun Next Pro Meso版本，你可以按照所描述的创建实验，但应当使用中观模拟器。
以巴塞罗那的一场足球比赛为例，我们将分析观众在比赛结束后离开体育场时对网络交通的影响，然后找到相应的交通管理措施来减轻这种影响。
– 创建政策，改变车辆的目的地以应对网络条件和事件。
– 定义战略和政策，以分流交通，关闭转弯，减少拥堵。 这些策略将涉及警察行动、可变信息牌、交通控制计划和有条件的触发器。
– 在一个路段创建定期事件。
– 我们以巴塞罗那的一场足球比赛为例，在20:00-21:00之间，离场的观众会对交通造成影响。 我们的任务是观察是否所有车辆都能及时离开，以及如何减轻它们对网络交通的影响。
在仿真中植入活动或事件后的交通缓解策略
– 创建政策，改变车辆的目的地以应对网络条件和事件。
– 定义战略和政策，以分流交通，关闭转弯，减少拥堵。 这些策略将涉及警察行动、可变信息牌、交通控制计划和有条件的触发器。
– 在一个路段创建定期事件。
– 我们以巴塞罗那的一场足球比赛为例，在20:00-21:00之间，离场的观众会对交通造成影响。 我们的任务是观察是否所有车辆都能及时离开，以及如何减轻它们对网络交通的影响。
– 创建政策，改变车辆的目的地以应对网络条件和事件。
– 定义战略和政策，以分流交通，关闭转弯，减少拥堵。 这些策略将涉及警察行动、可变信息牌、交通控制计划和有条件的触发器。
– 在一个路段创建定期事件。
– 我们以巴塞罗那的一场足球比赛为例，在20:00-21:00之间，离场的观众会对交通造成影响。 我们的任务是观察是否所有车辆都能及时离开，以及如何减轻它们对网络交通的影响。
如何使用Aimsun Next中的战略模型工具。
– 准备并执行一个生成/吸引实验，利用土地使用和出行行为数据创建GA向量。
– 运行出行分布和出行模式划分实验，创建OD矩阵，并将结果需求分配给交通网络。
– 使用四步模型实验，将这些过程联系起来。
Aimsun Next中的基本宏观建模工具
– 交通分配、OD矩阵调整、子网络，以及如何平衡OD矩阵。
– 将OD矩阵分配给网络，看看流量分布是如何分配的，以及如何获得结果。
– 使用检测器数据调整OD矩阵。
– 定义一个子网络并获得其遍历OD矩阵。
– 用Furness方法平衡OD矩阵。
运行一个包含嵌入式行人仿真器的微观仿真。
– 创建一个行人区，并提供运行包括嵌入式行人仿真器的微观仿真所需的所有数据。
– 界定一个行人可以走过的区域，以及车辆和行人之间有互动的区域。
– 定义行人型心点，行人OD矩阵，创建交通需求，并运行一个仿真场景，以分析行人对交通的影响。
– 场景数据比较
– 网络属性覆盖
– 场景修订
– 几何形状配置
– 使用静态交通分配来验证真实和仿真数据
– 定义一个子网络研究区域并运行静态遍历计算
– 检查探测器的覆盖范围
– 基于交通测量的OD矩阵的扩展
– 调整子网络OD矩阵
– 创建一个带有静态OD出发调整的需求设置
– 运行动态用户平衡（DUE）实验
– 运行微观随机路线选择（SRC）场景
– 运行中微-微观混合SRC场景
– 运行宏观-中观混合仿真
• 优先权
• 触发式控制
• 优先权
• 触发式控制
当你开始使用Aimsun Next时，你可以在欢迎页面中的“教程”页中访问我们的书面教程，该页位于“项目”和“Aimsun新闻”页的右侧。
要开始教程：
如果你想跳过练习，查看最终的结果和完成的模型，请点击“最终路网”并打开完成的网络模型。
如需更深入或高级的培训，请查看我们的培训课程日历。
如果你有任何问题，请联系我们：info@aimsun.com
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Aimsun Next 20
Aimsun Next 8.4
Aimsun Next 20
@manual {AimsunManual,
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Aimsun Next 20
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A1 – Aimsun
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PB – Aimsun
UR – [In software]. Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html
Aimsun Next 8.4
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ET – Aimsun Next Version 8.4.4
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