伦敦交通局(TfL)
Aimsun
英国伦敦
2019年2月 – 2020年4月
超大规模
混合宏观-中观
动态模型
更新伦敦基础年运营模型,并转换为基于Aimsun Next的超大规模的宏观-中观混合模式。
TfL之前的网络运营评估(ONE)模型是根据2014/5年的数据进行校准和验证的。 然而,从那时起,TfL已经进行了多次局部区域的校准工作,以逐个方案的方式升级模型的局部区域。 鉴于近年来伦敦道路网络快速及大规模的变化,TfL不仅需要更新基础年模型,而且还需要更新其整个模型方法,因此决定将静态模型转变为大规模动态模型。
英国伦敦-动态模型覆盖整个大伦敦地区,直到M25周边地区,宏观范围覆盖整个英国。
Aimsun在Aimsun Next中开发、校准和验证新的ONE模型,以2018年为基础年,更新内容包括1500个信号配时年度审查,也包括所有目前的自行车道、低排放区、全新的超低排放区(2019年4月引入)、所有新的公交时间表以及最重要的,来自MOTION的需求数据。
新的ONE模型也将能够分析现有和未来的收费,如Dartford/Silvertown,甚至探索包括个人租车车辆的可能性。
该模型可以承受真实性测试,并对所有机动车模式的与交通相关的干预措施作出真实的反应,包括小汽车、出租车、轻型货车、重型货车和巴士。 ONE可以评估交通改造计划、干预措施和对交通系统的短期干扰,对现在和未来的交通状况变化作出准确的反应。
该项目将现有模型整合为一个综合的、多层次的城市交通模型平台。 整合多层级模型并在城市范围内引入新的动态仿真层,令TfL在方案评估、道路工程和交通管理方面采取更有效、更有协调性的方法。
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Aimsun Next 20
Aimsun Next 8.4
Aimsun Next 20
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