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Aimsun Next概览

Aimsun Next提供多合一的交通移动模型方法,在单一、统一的网络上呈现任何出行模式、任何规模的人们出行和移动。

Aimsun Next概览

Aimsun Next提供多合一的交通移动模型方法,在单一、统一的网络上呈现任何出行模式、任何规模的人们出行和移动。

整合的模型方法

Aimsun Next在同一个软件中协调交通模型的所有层级和方法:

• 微观仿真和分析(包括行人、自行车和可选择不遵循车道行驶的车辆行为)

• 中观仿真和分析

• 宏观交通分配和分析

• 混合中观-微观仿真方案

• 混合宏观-中观仿真方案

• 经典的四阶段出行模型

• 静态公共交通分配

• 动态公共交通分配

Aimsun Next可以应对任何项目的复杂程度,并配备广泛的内置功能工具包。 另外,它可以通过Python脚本、API、软件工具包将功能进一步增强和扩展,并在有需要的时候连接到外部系统。 因此,Aimsun Next除了提供一个卓越的工具之外,也提供了一条通道,以更广泛的可能性、合作和复杂方法实现模型目标。

整合仿真的好处是什么?

为你的项目使用正确的工具,不需要从一个软件转换到另一个软件

建立任何规模的可扩展的模型

可以避免在不同软件之间转换的繁琐及避免在不同软件之间手动对接时容易发生的错误

减少管理和维护成本,容易维持团队的专业知识

整合数据收集和操作:使用一套真实数据,你可以根据需要进行过滤

使用软件的修订功能,一个团队的不同人员可以在同一个模型上分工合作

分别保存修订内容,并可以合并到基础模型中

Aimsun Next最擅长的是什么?

应用几乎是无限的,但Aimsun Next在以下三个主要领域有最佳表现:

• 评估新的基础设施提案,无需产生现实世界的成本和干扰

• 管理大型活动的交通需求

• 绘制和评价新的步行区

• 优化公交信号优先(TSP)策略

• 管理道路工程和施工区域对交通的影响

• 仿真联网和自动驾驶车辆

• 测试“智慧城市”举措

• 分析电动汽车的电池消耗

• 测试可变速度政策和其它交通管理行动

• 模型分析智能交通系统(ITS)和合作式智能交通系统(C-ITS)

• 测试和比较交通升级或发展的提案

• 生成新基础设施或服务的成本-效益分析所需要的输入

• 模型分析当前和未来的高速公路方案

• 对高乘坐率车道(HOV)和高乘坐率收费车道(HOT)进行可行性研究

• 开展环境影响研究

• 研究道路收费和拥堵收费的效果

• 模型分析可能影响路线选择的网络运营,如停车时刻表、关闭转弯或可逆车道等

• 分析基础设施、变化和战略的安全水平

• 根据《公路通行能力手册》(HCM)指南测试路网

• 评估出行需求管理(TDM)战略

• 测试快速公交(BRT)计划的影响和可行性

为什么我应该选择Aimsun Next而不是其他软件?

效率

使用同一个模型仿真不同的交通策略、路网方案、不同的需求、不同的公共交通安排,以及广泛的策略、政策和对时间或网络条件相对应的触发器。

模型分析可持续发展策略

Aimsun Next电池消耗模型可以显示电动汽车的能源消耗情况。 我们还精简了我们的模型,以考虑所有的汽车发动机类型,并使之在我们的五个环境模型中顺利融合,包括排放模型。QUARTET、Panis et al.和London Emission Model(LEM)以及两个与能源相关的模型:燃料消耗模型和电池消耗模型。
由于气候问题,公共交通系统和非机动车辆将起到关键作用。 Aimsun Next可以操作灵活的用于公共交通路线绕行的交通管理策略,我们也在继续对自行车和非机动车的模型进行微调,为更真实的行为提供新的、映衬性强的参数。

直观的模型构建

车辆冲突是根据网络的几何形状自动生成的。 性能和行为参数储存在道路、车道和车辆类型内,这保证了全面的一致性,以及在有需要时进行离散性的“手术”操作。 这些参数可以存储在一个模板中,供你的团队或单位使用。

满足严格的项目期限要求

通过使用模型修订,在同事之间分割和分享一个项目,比如一个模型人员可以从事中观区域的工作,另一个模型人员可以从事微观子网络的工作,而第三个模型人员可以进行信号控制的工作。 他们所有的修改工作都可以进行比较,分别保存,并由模型负责人合并回主项目文件。 这种方法可以减少建立模型的时间,它意味着你可以平行而不是按顺序运行不同的研究。

真正的整合

Aimsun Next在一个单一软件中无缝整合了所有的交通和行人模型,以及所有层级的模型颗粒度。 这是我们的特点和优势,当你需要结合战略和运营任务,并希望这与数据的自由交换相联系时,它将呈现出特殊的优势。 一个快速的例子是将路径分配结果从宏观模型转移到微观模型。 有了Aimsun Next,这种多层级模型的灵活性从未让模型工作变得如此简单。

大规模模型

Aimsun Next是大规模模型任务的完美选择,特别在处理交通需求、公共交通分配、划分和合并小区、创建更准确的“热身”交通状态以及提供可定制的分析输出方面,它具有非常强的用户友好性。

灵活性和准确性

结合用不同的算法生成的不同类型的路径,以仿真更具代表性的行为,并分析非重复性发生事件的条件,如计划事件和事故。

可扩展性和合作性

Aimsun Next包含了Python脚本、API、软件工具包、与外部交通系统的工作链接、自主车辆环境以及与该领域所有相关程序的格式兼容。

不遵循车道的模型

Aimsun Next有一个内置的行人仿真器,还可以处理摩托车、自行车、人力车和可选择的不遵循车道行驶的车辆类型的运动。

整合信号仿真

Aimsun Next模型中的信号仿真可以与领先的系统完全集成,包括LISA、SCATS、SCATS ITS、SCATS-RMS、Siemens UTC System (with SCOOT)、Sitraffic Office、UTOPIA和vs|plus。

好,我想要使用Aimsun Next,我怎么得到它?

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引用Aimsun Next

Aimsun Next 20

Aimsun (2021). Aimsun Next 20 User’s Manual, Aimsun Next Version 20.0.3, Barcelona, Spain. Accessed on: May. 1, 2021. [In software].
Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/Intro.html


Aimsun Next 8.4

Aimsun (2021). Aimsun Next 8.4 User’s Manual, Aimsun Next Version 8.4.4, Barcelona, Spain. Accessed on: May. 1, 2021. [In software]. Available: qthelp://aimsun.com.aimsun.8.4/doc/UsersManual/Intro.html

Aimsun Next 20

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Aimsun Next 8.4

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Aimsun Next 20

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Aimsun Next 8.4

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T1 – Aimsun Next 8.4 User’s Manual

A1 – Aimsun

ET – Aimsun Next Version 8.4.4

Y1 – 2021

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CY – Barcelona, Spain

PB – Aimsun

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