微观交通流仿真软件：AIMSUN_（5）.交通需求建模

交通需求建模

1. 交通需求建模概述

交通需求建模是交通仿真中的一个核心步骤，它涉及将实际的交通流量、出行模式和交通特性转换为仿真模型中的输入数据。通过这些模型，可以预测和分析不同交通管理和规划措施的效果。在AIMSUN中，交通需求建模主要包括以下几个方面：

• 交通流量数据的采集与处理

• 出行需求的生成

• OD（Origin-Destination）矩阵的构建

• 路径选择和分配

2. 交通流量数据的采集与处理

在交通需求建模中，准确的交通流量数据是基础。AIMSUN提供了多种方法来采集和处理交通流量数据：

• 现场调查：通过现场调查收集交通流量数据，包括车辆数量、车型、速度等。

• 传感器数据：利用交通传感器（如环形线圈、视频检测器等）收集实时交通流量数据。

• 历史数据：使用历史交通流量数据进行建模和分析。

2.1 现场调查数据的导入

现场调查数据通常以Excel或CSV文件的形式保存。在AIMSUN中，可以通过以下步骤导入这些数据：

1. 准备数据文件：确保数据文件格式正确，包含必要的字段（如时间、地点、车辆数量等）。

2. 导入数据：在AIMSUN中选择合适的数据导入工具，将数据文件导入到仿真模型中。

# 导入现场调查数据的Python示例importpandasaspdfromaimsunimporttraffic_data# 读取Excel文件file_path='path/to/traffic_survey_data.xlsx'survey_data=pd.read_excel(file_path)# 创建交通数据对象traffic_data_obj=traffic_data.TrafficData()# 将数据导入到交通数据对象中forindex,rowinsurvey_data.iterrows():time=row['Time']location=row['Location']vehicle_count=row['VehicleCount']traffic_data_obj.add_data(time,location,vehicle_count)# 保存交通数据对象到AIMSUN模型traffic_data_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

2.2 传感器数据的实时更新

传感器数据可以实时更新到AIMSUN模型中，这有助于进行动态交通仿真。以下是一个示例，展示如何通过Python脚本实时更新传感器数据：

# 实时更新传感器数据的Python示例importpandasaspdfromaimsunimportsensor_dataimporttime# 读取传感器数据sensor_file_path='path/to/sensor_data.csv'sensor_data_df=pd.read_csv(sensor_file_path)# 创建传感器数据对象sensor_data_obj=sensor_data.SensorData()# 实时更新数据whileTrue:forindex,rowinsensor_data_df.iterrows():sensor_id=row['SensorID']vehicle_count=row['VehicleCount']sensor_data_obj.update(sensor_id,vehicle_count)# 保存更新后的传感器数据到AIMSUN模型sensor_data_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')# 等待一段时间后继续更新time.sleep(60)

2.3 历史数据的处理与分析

历史数据可以通过数据分析来提取有用的交通特性，例如高峰时段的流量、平均速度等。以下是一个示例，展示如何使用Python处理历史数据：

# 处理历史数据的Python示例importpandasaspdfromaimsunimporthistorical_data# 读取历史数据historical_file_path='path/to/historical_data.csv'historical_data_df=pd.read_csv(historical_file_path)# 处理数据historical_data_df['Time']=pd.to_datetime(historical_data_df['Time'])historical_data_df.set_index('Time',inplace=True)# 提取高峰时段的流量peak_hours=historical_data_df.between_time('07:00','09:00')peak_flow=peak_hours['VehicleCount'].mean()# 创建历史数据对象historical_data_obj=historical_data.HistoricalData()# 将处理后的数据导入到历史数据对象中historical_data_obj.add_data(peak_flow)# 保存历史数据对象到AIMSUN模型historical_data_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

3. 出行需求的生成

出行需求是指从一个起点到一个终点的交通出行量。在AIMSUN中，可以通过以下方法生成出行需求：

• 基于调查数据：使用调查数据生成OD矩阵。

• 基于模型预测：使用交通模型预测未来的出行需求。

• 基于历史数据：使用历史数据生成出行需求。

3.1 基于调查数据生成OD矩阵

调查数据通常包含出行的起点和终点，以及出行的频率。以下是一个示例，展示如何使用Python生成OD矩阵：

# 基于调查数据生成OD矩阵的Python示例importpandasaspdfromaimsunimportod_matrix# 读取调查数据survey_file_path='path/to/travel_survey_data.csv'survey_data_df=pd.read_csv(survey_file_path)# 创建OD矩阵对象od_matrix_obj=od_matrix.ODMatrix()# 生成OD矩阵forindex,rowinsurvey_data_df.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']trip_count=row['TripCount']od_matrix_obj.add_trip(origin,destination,trip_count)# 保存OD矩阵到AIMSUN模型od_matrix_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

3.2 基于模型预测生成出行需求

交通模型预测可以帮助生成未来一段时间的出行需求。以下是一个示例，展示如何使用Python生成基于模型预测的出行需求：

# 基于模型预测生成出行需求的Python示例importpandasaspdfromaimsunimporttravel_model# 读取模型预测数据model_prediction_file_path='path/to/model_prediction_data.csv'model_prediction_df=pd.read_csv(model_prediction_file_path)# 创建出行需求对象travel_demand_obj=travel_model.TravelDemand()# 生成出行需求forindex,rowinmodel_prediction_df.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']predicted_trip_count=row['PredictedTripCount']travel_demand_obj.add_trip(origin,destination,predicted_trip_count)# 保存出行需求到AIMSUN模型travel_demand_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

3.3 基于历史数据生成出行需求

历史数据可以用于生成当前的出行需求，以便进行交通仿真。以下是一个示例，展示如何使用Python生成基于历史数据的出行需求：

# 基于历史数据生成出行需求的Python示例importpandasaspdfromaimsunimporthistorical_data,travel_demand# 读取历史数据historical_file_path='path/to/historical_data.csv'historical_data_df=pd.read_csv(historical_file_path)# 处理数据historical_data_df['Time']=pd.to_datetime(historical_data_df['Time'])historical_data_df.set_index('Time',inplace=True)# 提取高峰时段的流量peak_hours=historical_data_df.between_time('07:00','09:00')peak_flow=peak_hours.groupby(['Origin','Destination'])['VehicleCount'].sum().reset_index()# 创建出行需求对象travel_demand_obj=travel_demand.TravelDemand()# 生成出行需求forindex,rowinpeak_flow.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']trip_count=row['VehicleCount']travel_demand_obj.add_trip(origin,destination,trip_count)# 保存出行需求到AIMSUN模型travel_demand_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

4. OD矩阵的构建

OD矩阵是交通需求建模中的重要工具，它记录了从一个起点到一个终点的出行量。在AIMSUN中，可以通过以下步骤构建OD矩阵：

1. 定义交通区域：将交通网络划分为多个交通区域。

2. 生成OD矩阵：根据出行需求数据生成OD矩阵。

3. 校验OD矩阵：确保OD矩阵的合理性。

4.1 定义交通区域

在AIMSUN中，可以通过网络划分工具定义交通区域。以下是一个示例，展示如何使用Python定义交通区域：

# 定义交通区域的Python示例fromaimsunimporttraffic_zones# 读取交通区域数据zones_file_path='path/to/traffic_zones.csv'zones_data_df=pd.read_csv(zones_file_path)# 创建交通区域对象zones_obj=traffic_zones.TrafficZones()# 定义交通区域forindex,rowinzones_data_df.iterrows():zone_id=row['ZoneID']zone_name=row['ZoneName']zone_boundaries=row['ZoneBoundaries']zones_obj.add_zone(zone_id,zone_name,zone_boundaries)# 保存交通区域到AIMSUN模型zones_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

4.2 生成OD矩阵

生成OD矩阵时，需要将出行需求数据转换为矩阵形式。以下是一个示例，展示如何使用Python生成OD矩阵：

# 生成OD矩阵的Python示例importpandasaspdfromaimsunimportod_matrix# 读取出行需求数据travel_demand_file_path='path/to/travel_demand.csv'travel_demand_df=pd.read_csv(travel_demand_file_path)# 创建OD矩阵对象od_matrix_obj=od_matrix.ODMatrix()# 生成OD矩阵forindex,rowintravel_demand_df.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']trip_count=row['TripCount']od_matrix_obj.add_trip(origin,destination,trip_count)# 保存OD矩阵到AIMSUN模型od_matrix_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

4.3 校验OD矩阵

校验OD矩阵的目的是确保数据的准确性和合理性。以下是一个示例，展示如何使用Python校验OD矩阵：

# 校验OD矩阵的Python示例importpandasaspdfromaimsunimportod_matrix,validation# 读取OD矩阵数据od_file_path='path/to/od_matrix.csv'od_matrix_df=pd.read_csv(od_file_path)# 创建OD矩阵对象od_matrix_obj=od_matrix.ODMatrix()# 生成OD矩阵forindex,rowinod_matrix_df.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']trip_count=row['TripCount']od_matrix_obj.add_trip(origin,destination,trip_count)# 创建校验对象validation_obj=validation.ODMatrixValidation()# 校验OD矩阵validation_obj.validate(od_matrix_obj)# 输出校验结果print(validation_obj.get_validation_results())# 保存OD矩阵到AIMSUN模型od_matrix_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

5. 路径选择和分配

路径选择和分配是交通需求建模中的另一个重要步骤，它决定了车辆在仿真网络中的行驶路径。在AIMSUN中，可以通过以下方法进行路径选择和分配：

• 最短路径算法：使用最短路径算法选择路径。

• 动态路径选择：基于实时交通情况选择路径。

• 用户定义路径：定义特定的路径选择规则。

5.1 最短路径算法

最短路径算法是路径选择中最常用的方法之一。以下是一个示例，展示如何使用Python实现最短路径算法：

# 最短路径算法的Python示例importnetworkxasnxfromaimsunimportnetwork# 读取交通网络数据network_file_path='path/to/traffic_network.csv'network_df=pd.read_csv(network_file_path)# 创建网络图G=nx.Graph()# 添加节点和边forindex,rowinnetwork_df.iterrows():node1=row['Node1']node2=row['Node2']weight=row['Weight']# 例如，权重可以是距离或行驶时间G.add_edge(node1,node2,weight=weight)# 定义起点和终点origin='A'destination='B'# 使用Dijkstra算法计算最短路径shortest_path=nx.dijkstra_path(G,origin,destination,weight='weight')# 输出最短路径print(f"从{origin}到{destination}的最短路径为:{shortest_path}")# 将路径保存到AIMSUN模型network_obj=network.Network()network_obj.add_path(shortest_path)network_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

5.2 动态路径选择

动态路径选择根据当前的交通情况选择最优路径。以下是一个示例，展示如何使用Python实现动态路径选择：

# 动态路径选择的Python示例importnetworkxasnxfromaimsunimportnetwork,traffic_data# 读取交通网络数据network_file_path='path/to/traffic_network.csv'network_df=pd.read_csv(network_file_path)# 读取实时交通数据traffic_data_file_path='path/to/real_time_traffic_data.csv'traffic_data_df=pd.read_csv(traffic_data_file_path)# 创建网络图G=nx.Graph()# 添加节点和边forindex,rowinnetwork_df.iterrows():node1=row['Node1']node2=row['Node2']base_weight=row['BaseWeight']# 基础权重，例如距离G.add_edge(node1,node2,base_weight=base_weight)# 更新实时交通数据forindex,rowintraffic_data_df.iterrows():node1=row['Node1']node2=row['Node2']current_weight=row['CurrentWeight']# 当前权重，例如实时行驶时间G[node1][node2]['weight']=current_weight# 定义起点和终点origin='A'destination='B'# 使用Dijkstra算法计算最短路径shortest_path=nx.dijkstra_path(G,origin,destination,weight='weight')# 输出最短路径print(f"从{origin}到{destination}的最优路径为:{shortest_path}")# 将路径保存到AIMSUN模型network_obj=network.Network()network_obj.add_path(shortest_path)network_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

5.3 用户定义路径

用户定义路径是指根据特定的规则或需求选择路径。以下是一个示例，展示如何使用Python定义特定的路径选择规则：

# 用户定义路径的Python示例importnetworkxasnxfromaimsunimportnetwork,user_defined_paths# 读取交通网络数据network_file_path='path/to/traffic_network.csv'network_df=pd.read_csv(network_file_path)# 创建网络图G=nx.Graph()# 添加节点和边forindex,rowinnetwork_df.iterrows():node1=row['Node1']node2=row['Node2']weight=row['Weight']# 例如，权重可以是距离或行驶时间G.add_edge(node1,node2,weight=weight)# 定义起点和终点origin='A'destination='B'# 定义特定的路径选择规则defcustom_path_selector(G,origin,destination):# 例如，选择经过特定节点的路径specific_node='C'paths=list(nx.all_simple_paths(G,origin,destination,cutoff=10))forpathinpaths:ifspecific_nodeinpath:returnpathreturnNone# 选择路径custom_path=custom_path_selector(G,origin,destination)# 输出路径ifcustom_path:print(f"从{origin}到{destination}的用户定义路径为:{custom_path}")else:print("没有找到符合条件的路径")# 将路径保存到AIMSUN模型network_obj=network.Network()network_obj.add_path(custom_path)network_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')

6. 交通需求建模的高级技术

交通需求建模不仅包括基础的数据处理和路径选择，还包括一些高级技术，如多模式交通需求建模和需求动态调整。

6.1 多模式交通需求建模

多模式交通需求建模考虑多种交通方式，如汽车、公交、自行车等。以下是一个示例，展示如何使用Python实现多模式交通需求建模：

# 多模式交通需求建模的Python示例importpandasaspdfromaimsunimportmulti_mode_travel_demand# 读取多模式出行需求数据multi_mode_file_path='path/to/multi_mode_travel_demand.csv'multi_mode_df=pd.read_csv(multi_mode_file_path)# 创建多模式出行需求对象multi_mode_demand_obj=multi_mode_travel_demand.MultiModeTravelDemand()# 生成多模式出行需求forindex,rowinmulti_mode_df.iterrows():origin=row['Origin']destination=row['Destination']mode=row['Mode']trip_count=row['TripCount']multi_mode_demand_obj.add_trip(origin,destination,mode,trip_count)# 保存多模式出行需求到AIMSUN模型multi_mode_demand_obj.save_to_model('path/to/aimsun_model.mdl')