交通分布和出行模式划分功能

技术注解 #29

2018年1月
作者:Margarida Delgado

从Aimsun的8.2版本开始,交通分布和出行模式划分步骤被分成两个不同的过程,每个过程都有自己的“场景”和“实验”。 这两个步骤中的每一步都需要有自己的两种功能:


Aimsun交通模型软件交通分布与出行模式划分函数

图1 – 交通分布功能和出行模态划分功能

分布

交通分布过程采用了一个重力模型,你需要设定(一个模型的函数)在每个特定OD对之间行程的抑制程度,在提供了该OD对的(综合指标矩阵成本或)阻抗的前提下。

– 分布抑制函数模拟了在有阻抗的情况下抑制出行行程的情况。 你在分布实验中选择了抑制函数,所以如果你想设置不同的离散选择函数,比如每个旅行目的,你需要定义每个目的的“分布场景”和“实验”,在每次使用的时候改变分布抑制函数。


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图2 – 分布实验编辑

分布抑制函数的一个例子可以是伽马(Gamma)函数:

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图3 – 分布抑制函数的例子

– 分布抑制函数的公式考虑并结合了不同的可用成本(距离、旅行时间、价格等)。


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图4 – 分布区域编辑

分布阻抗函数的一个例子是一个结合了距离和出行时间的线性函数:

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图5 – 分布阻抗函数的例子

出行模式划分

出行模式划分根据每种交通模式的效用(utilities),为每个OD对计算出每种交通模式的使用概率。

– 模式划分离散选择函数计算出可用的交通模式的概率。 你在模式划分实验中选择了离散选择函数,所以如果你想设置不同的离散选择函数,例如,为每个旅行目的,你将需要定义一个模式划分场景和实验,改变你每次想使用的离散选择函数。


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图6 – 模式划分实验编辑

离散选择函数的一个例子是多项Logit模型,其中概率是根据效用计算的,公式如下:

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图7 – 模式划分离散选择函数的例子

– 模式划分效用函数根据不同的变量值表示每种交通模式的效用,通常以线性形式表示。


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图8 – 模式划分区域编辑

效用函数通常是取决于不同成本变量的线性函数(xi):

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图9 – 模式划分效用函数的例子

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