最终客户

阿布扎比综合交通中心(ITC)

主包方

西门子智慧交通,阿布扎比

地点

阿联酋阿布扎比

项目日期

2020年11月 – 2023年5月

阿布扎比:混合仿真模型

大区域
多层级
动态数据舒输入

Aimsun和西门子获得阿布扎比ITC颁发的“项目执行杰出贡献”获。

Aimsun项目负责人Oliver Capon获得ITC颁发的杰出员工类别的2021年度杰出努力和宝贵贡献奖。

阿布扎比ITC需要一个面向未来的模型框架,具有多层次交通分配和仿真。

混合仿真模型将增强ITC的模型能力,除了STEAM+框架内的战略需求模型,同时增加一个多层级仿真模型。

混合仿真模型可以快速仿真特定的网络区域,并准确呈现拥堵、流量计量、ITC的技术干预、公交优先评估和轻轨电车在路口的延误。

此外,与ITC数据仓库的动态链接将允许根据最新的计数和移动数据对特定的日子进行快速的模型工作。

在阿布扎比综合交通中心(ITC),新数据的出现推动了现有战略交通评估模型(STEAM)的快速发展。

STEAM现在成为了STEAM+,一个突破性的运交通模型框架,它将原来的战略建模方法与新的Aimsun混合中观-微观模型和近实时仿真相结合。

ITC正在连接大数据集,包括日常的匿名移动电话跟踪、按家庭计算的水/电消费、巴士和出租车队实时信息、建筑和小区层面的市政数据,以及综合的人口和就业数据集。 这是一个雄心勃勃的项目,其规模前所未有,覆盖整个阿布扎比酋长国。

新的多层级STEAM+模型框架允许更广泛的策略评估,从具体的交叉口仿真到大型基础设施研究、公共交通通道和政策测试等。 它对目前的区域战略模型是个重要的补充,它可以对路口的流量计量、排队计算、智能交通系统和新兴技术、巴士优先计划和轻轨电车(LRT)在路口的延迟等进行更详细的动态评估。

STEAM+框架模型的三个支柱是庞大的数据仓库、多层级模型和可视化工具,如下图所示。

项目地点

该模型涵盖了整个阿布扎比酋长国,面积为67,000平方公里,人口约300万。

该地区的基础设施和发展范围极为广泛,从乡村公路和城镇到内陆城市阿莱因,以及包括中央商务区在内的酋长国首都阿布扎比。

Aimsun解决方案

编制的网络允许在同一软件内快速开发局部地区的仿真,使用单一的网络表达,同时具有一致的仿真旅行行为和路线。 与在多个软件包中创建独立的本地网络相比,这在速度和一致性方面具有重大优势。

Aimsun的角色是开发和校准模型网络、与需求模型的联结以及与数据仓库的动态联系。

高度详细的交通网络是由全面的可通航道路网(Navigable Road Network – NRN)数据集得出的。 利用航空图像和CAD进一步完善交通基础设施的呈现,并辅以交通信号运行的详细信息。

利用交通管理中心提供的详细数据,将交通信号控制周期的明确表达,以及控制计划在一天之内和一个天类型中的变化编入模型。

与需求模型的一致性和联系确保了模型之间信息的可转移性,避免了相互竞争和可能冲突的表述和输出。

混合仿真模型与ITC新开发的数据仓库动态连接。 这种动态链接允许将新鲜的计数数据和行程出发点-目的地数据直接输入模型进行仿真。 结果通过自动验证图进行评估。

解决方案中包括持续的支持,以确保成功的知识交接和规划模型框架的未来发展路线图。

给客户带来的好处

STEAM+中的混合发展模型为ITC提供了一个框架,用于测试方案和干预措施,并在大大缩短的时间范围内,以一致的模型表示方式,提供恰当的细节水平。

另一个好处是道路交通的可视化,这对于向利益相关者和公众传达结果非常关键。

模型和数据仓库之间的动态联系允许精确仿真特定的日子或特殊时期,如斋月。 它还简化了模型更新和从混合仿真模型到需求模型的详细信息传输。

成功原因

Aimsun、ITC和其他利益相关者之间的密切工作关系,确保了研究中可用的各种数据集得到最好的利用,并确保可以重复的过程。

Aimsun流程允许以数据为导向,推导出不同天类型的需求模式。 创新的自动化程序和脚本应用可以高质量地处理海量数据,并保持与需求模型的紧密联系。

相关案例

Townsville four-step model

With the ever-increasing demand for traffic modeling, Townsville City Council (TCC) found that the resources required were getting larger and more complicated by the year, which had a knock-on effect on the technical complication of transferring information.

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