如何使用矩阵“内容”工具
2017年3月：Marga Delgado告诉你如何使用“内容”工具将矩阵分组到子文件夹，这在处理多个矩阵时特别方便。
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：
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。
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：
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）。
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：
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。
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：
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。
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）：
图9 – 模式划分效用函数的例子
更多技术说明
如何在静态模型中定义每个出行目的的不同成本
2021年1月：在第53号技术注解中，我们给出了一些关于如何根据车辆类型修改静态分配成本的技巧。 在本月的Pro技巧中，Marga Delgado解释了如何按旅行目的进行。
