如何生成通行量和需求输出

技术注解#62

作者:Tessa Hayman

2021年9月

在交通模型中,比较交通需求和通行量是很有用的,比如有多少人要出行,有多少人能够在设定的时间范围内出行。 在Aimsun Next中,可以利用作为混合宏观-中观模型的一部分而开发的功能来生成这些信息。 在本技术注解中,我们将介绍如何生成这两种输出并以视图模式显示,以便你能分析你的网络中哪里有问题。

为了做到这一点,我们将比较中观结果和没有中观区域的宏观-中观仿真结果的输出,这将使我们分别得到特定场景中的通行量和需求。

第1步:生成通行量输出

首先,你需要一个基础仿真来产生每个路段的通行量。 你可以使用经过校准的微观、中观或混合模拟,因为这些类型的网络加载方法有容量限制,因此它们的输出流量代表了每个路段的通行量。 在这个例子中,我们将创建一个增量中观DUE结果。

我们还需要将输出设置为包括路径分配目标,这样我们就可以在相同的路径上加载相同的OD矩阵,但没有容量限制,以获得每个路段的需求。

一旦在实验中用你偏好的参数设置好了,你就可以运行结果了。

第2步:路径分配计划

现在你需要创建一个路径分配计划,这是Aimsun Next 20的新功能,这样你就可以把刚才基础模拟产生的路径分配作为输入。 路径分配计划与交通需求或主控制计划目标类似,它可以包含一组可能随时间变化的路径分配。 在这种情况下,我们将只使用路径分配计划中的一个路径分配。 确保路径分配计划的时间与你的仿真时间一致,包括任何预热时间。

第3步:生成需求输出

为了生成需求输出,我们将使用混合宏观-中观模型中宏观网络加载的部分。 对于混合模型,宏观区域中的车辆,通过使用延迟函数计算行驶时间动态生成,不考虑容量限制、流量控制或回堵。 这意味着我们可以看到,在所有车辆都能完成行程的假设下,某个特定路口的需求是如何随时间变化的。

可以在不指定中观区域的情况下运行混合宏观-中观仿真。 在这样做的时候,如果出行时间的计算没有引入任何延迟(瞬时或自由流的旅行时间),那么输出流量就代表了需求,因为网络中任何地方都没有容量限制。

首先,创建一个新的动态场景,其需求、控制计划和公共交通计划与通行量场景相同。 除此之外,还要添加我们在第2步创建的路径分配计划。

然后,针对这个场景,创建一个新的混合宏观-中观实验,该实验使用随机的路线选择。

我们将使用随机路线选择进行分配,这样我们就可以指定100%的路线遵循第1步中动态用户平衡结果产生的路径分配。

对于实验,指定与你在第1步中相同的预热、属性覆盖、到达和交通管理。 在动态交通分配页中,检查是否有100%的车辆遵循输入路径分配。

为了获得需求输出,我们必须将宏观出行时间设定为瞬时或自由流出行时间。 在这个例子中,我们将使用瞬时出行时间。 这可以在实验的混合页中设置。

注意:如果你想使用自由流出行时间来获得更准确的动态需求,你必须将VDF和TPF设置为所有路段和转弯的自由流从行时间,并保持选项不被选中,而是选择总VDF/TPF/JDF成本。

现在你需要为这个实验创建一个副本。 确保你的随机种子与第1步中的结果相同,以便产生的到达和流量需求是相同的。

运行副本。

第4步:比较

现在你可以通过使用时间序列查看器来比较任何道路上的需求和通行量。 在大多数模型中,你应该看到需求量比通行量有一个更像三角形的形状。

你也可以使用数据比较工具生成的视图模式来查看。

去“数据分析” > “数据比较”,选择通行量和需求结果以及路段计量数据。

点击比较。 这将创建一个结果表,一个散点图和一个视图模式。 现在你可以在视图中看到哪里的通行量或需求量较大。 对于大多数模型,你应该看到,在模型的拥堵期间,需求量比较大,然后随着拥堵的消散,通行量会超过需求。

注意:一旦你创建了一个比较,你可以使用该比较来生成其他的视图模式或视图样式;例如,以标签形式显示需求量和通行量之间的差异。

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