介观交通流仿真软件：DynusT_（5）.交通需求分析

交通需求分析

在交通仿真软件中，交通需求分析是至关重要的一步，它决定了仿真模型的输入数据和仿真结果的可靠性。交通需求分析主要包括交通需求预测、交通流量分配、交通需求管理等。本节将详细介绍如何在介观交通流仿真软件中进行交通需求分析，并提供具体的代码示例和数据样例。

1. 交通需求预测

交通需求预测是交通需求分析的基础，它通过历史数据和模型预测未来某一时间段内的交通流量。常用的交通需求预测方法包括四步法（生成、分布、方式划分、分配）和动态交通分配（DTA）。

1.1 四步法

四步法是一种传统的交通需求预测方法，通过以下四个步骤来预测交通流量：

1. 生成：估计每个交通区（TAZ）的出行量。

2. 分布：预测出行量在各个交通区之间的分布。

3. 方式划分：确定出行者选择的出行方式（如私家车、公共交通等）。

4. 分配：将出行量分配到具体的交通网络上。

1.1.1 生成

生成步骤主要是基于人口、就业、车辆拥有率等社会经济数据，估计每个交通区的出行量。常用的生成模型包括重力模型、回归模型等。

代码示例

假设我们使用回归模型来预测每个交通区的出行量。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression# 读取交通区数据data=pd.read_csv('taz_data.csv')# 定义特征和目标变量X=data[['population','employment','car_ownership']]y=data['trips']# 创建线性回归模型model=LinearRegression()# 训练模型model.fit(X,y)# 预测出行量predictions=model.predict(X)# 打印预测结果print(predictions)

数据样例

taz_data.csv文件内容如下：

taz_id,population,employment,car_ownership,trips 1,10000,5000,0.6,8000 2,15000,7000,0.7,10000 3,20000,10000,0.8,15000 4,25000,12000,0.9,20000

1.1.2 分布

分布步骤是将生成的出行量分配到各个交通区之间。常用的分布模型包括重力模型、增长因子模型等。

代码示例

假设我们使用重力模型来预测出行量在交通区之间的分布。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspd# 读取交通区数据data=pd.read_csv('taz_data.csv')# 定义交通区之间的距离distances=np.array([[0,5,10,15],[5,0,5,10],[10,5,0,5],[15,10,5,0]])# 定义重力模型参数alpha=0.5beta=0.5# 计算交通区之间的吸引力attraction=np.outer(data['population'],data['employment'])# 计算交通区之间的阻力resistance=distances**beta# 计算交通量矩阵traffic_matrix=(attraction/resistance)*alpha# 打印交通量矩阵print(traffic_matrix)

数据样例

taz_data.csv文件内容如下：

taz_id,population,employment,car_ownership,trips 1,10000,5000,0.6,8000 2,15000,7000,0.7,10000 3,20000,10000,0.8,15000 4,25000,12000,0.9,20000

1.1.3 方式划分

方式划分步骤是确定出行者选择的出行方式。常用的划分模型包括Logit模型、Probit模型等。

代码示例

假设我们使用Logit模型来进行方式划分。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importpandasaspdfrommlogitimportMLogit# 读取出行数据data=pd.read_csv('travel_data.csv')# 定义模型变量data=data[['taz_id','mode','cost','time','choice']]# 创建Logit模型model=MLogit(choice='choice',data=data,var='mode',other_vars=['cost','time'])# 训练模型model.fit()# 预测出行方式predictions=model.predict()# 打印预测结果print(predictions)

数据样例

travel_data.csv文件内容如下：

taz_id,mode,cost,time,choice 1,car,20,30,1 1,public_transit,10,45,0 2,car,25,35,1 2,public_transit,12,50,0 3,car,30,40,1 3,public_transit,15,55,0 4,car,35,45,1 4,public_transit,18,60,0

1.1.4 分配

分配步骤是将交通量分配到具体的交通网络上。常用的分配模型包括最短路径模型、用户均衡模型等。

代码示例

假设我们使用最短路径模型来进行交通流量分配。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importnetworkxasnximportpandasaspd# 读取交通网络数据network_data=pd.read_csv('network_data.csv')# 创建图G=nx.Graph()# 添加节点forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_node(row['node_id'],pos=(row['x'],row['y']))# 添加边forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_edge(row['source'],row['target'],weight=row['distance'])# 读取交通量矩阵traffic_matrix=pd.read_csv('traffic_matrix.csv')# 定义分配函数defallocate_traffic(G,traffic_matrix):allocation={}fori,rowintraffic_matrix.iterrows():forj,colintraffic_matrix.iterrows():ifi!=j:try:path=nx.shortest_path(G,source=row['taz_id'],target=col['taz_id'],weight='distance')forkinrange(len(path)-1):if(path[k],path[k+1])notinallocation:allocation[(path[k],path[k+1])]=0allocation[(path[k],path[k+1])]+=traffic_matrix.at[i,'trips']exceptnx.NetworkXNoPath:continuereturnallocation# 进行交通量分配allocated_traffic=allocate_traffic(G,traffic_matrix)# 打印分配结果print(allocated_traffic)

数据样例

network_data.csv文件内容如下：

node_id,source,target,distance,x,y 1,1,2,5,0,0 2,2,3,5,5,0 3,3,4,5,10,0 4,4,1,10,15,0

traffic_matrix.csv文件内容如下：

taz_id,trips 1,8000 2,10000 3,15000 4,20000

2. 动态交通分配（DTA）

动态交通分配（DTA）是一种更先进的交通需求预测方法，它考虑了交通流量随时间变化的情况。DTA模型可以更好地反映交通系统的动态特性，提高预测的准确性。

2.1 基本原理

DTA的基本原理是将交通网络划分为多个时间步，每个时间步内进行交通流量的分配。常用的DTA模型包括动态用户均衡（DUE）和最小成本路径（MCP）。

2.1.1 动态用户均衡（DUE）

动态用户均衡假设每个出行者选择的路径是最短路径，考虑了交通流量随时间变化的影响。

代码示例

假设我们使用DUE模型来进行动态交通分配。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importnetworkxasnximportpandasaspd# 读取交通网络数据network_data=pd.read_csv('network_data.csv')# 创建图G=nx.Graph()# 添加节点forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_node(row['node_id'],pos=(row['x'],row['y']))# 添加边forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_edge(row['source'],row['target'],weight=row['distance'],capacity=row['capacity'],flow=0)# 读取交通需求数据demand_data=pd.read_csv('demand_data.csv')# 定义DUE函数defdynamic_user_equilibrium(G,demand_data,time_steps=10):fortinrange(time_steps):forindex,rowindemand_data.iterrows():source=row['source']target=row['target']demand=row['demand']try:path=nx.shortest_path(G,source=source,target=target,weight='weight')foriinrange(len(path)-1):G[path[i]][path[i+1]]['weight']=G[path[i]][path[i+1]]['distance']+G[path[i]][path[i+1]]['flow']/G[path[i]][path[i+1]]['capacity']G[path[i]][path[i+1]]['flow']+=demandexceptnx.NetworkXNoPath:continuereturnG# 进行动态用户均衡G=dynamic_user_equilibrium(G,demand_data)# 打印分配结果foru,v,datainG.edges(data=True):print(f"Edge{u}to{v}: Flow ={data['flow']}, Weight ={data['weight']}")

数据样例

network_data.csv文件内容如下：

node_id,source,target,distance,capacity,x,y 1,1,2,5,1000,0,0 2,2,3,5,1500,5,0 3,3,4,5,2000,10,0 4,4,1,10,2500,15,0

demand_data.csv文件内容如下：

source,target,demand 1,2,8000 2,3,10000 3,4,15000 4,1,20000

2.1.2 最小成本路径（MCP）

最小成本路径模型是一种基于成本最小化的原则进行路径选择的方法，考虑了多种路径成本因素，如距离、时间、费用等。

代码示例

假设我们使用MCP模型来进行动态交通分配。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importnetworkxasnximportpandasaspd# 读取交通网络数据network_data=pd.read_csv('network_data.csv')# 创建图G=nx.Graph()# 添加节点forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_node(row['node_id'],pos=(row['x'],row['y']))# 添加边forindex,rowinnetwork_data.iterrows():G.add_edge(row['source'],row['target'],distance=row['distance'],time=row['time'],cost=row['cost'],flow=0)# 读取交通需求数据demand_data=pd.read_csv('demand_data.csv')# 定义MCP函数defminimum_cost_path(G,demand_data,cost_factor=1,time_factor=1,distance_factor=1):forindex,rowindemand_data.iterrows():source=row['source']target=row['target']demand=row['demand']try:path=nx.dijkstra_path(G,source=source,target=target,weight=lambdau,v,d:d['cost']*cost_factor+d['time']*time_factor+d['distance']*distance_factor)foriinrange(len(path)-1):G[path[i]][path[i+1]]['flow']+=demandexceptnx.NetworkXNoPath:continuereturnG# 进行最小成本路径分配G=minimum_cost_path(G,demand_data)# 打印分配结果foru,v,datainG.edges(data=True):print(f"Edge{u}to{v}: Flow ={data['flow']}, Cost ={data['cost']}, Time ={data['time']}, Distance ={data['distance']}")

数据样例

network_data.csv文件内容如下：

node_id,source,target,distance,time,cost,x,y 1,1,2,5,30,20,0,0 2,2,3,5,35,25,5,0 3,3,4,5,40,30,10,0 4,4,1,10,45,35,15,0

demand_data.csv文件内容如下：

source,target,demand 1,2,8000 2,3,10000 3,4,15000 4,1,20000

3. 交通需求管理

交通需求管理是通过各种措施来调整和优化交通需求，以减少交通拥堵、提高交通效率。常见的交通需求管理措施包括公共交通优化、交通定价、交通信息提供等。

3.1 公共交通优化

公共交通优化措施包括增加公交线路、提高公交频率、优化公交站点布局等。这些措施可以吸引更多的出行者选择公共交通，减少私家车的使用。

代码示例

假设我们通过增加公交频率来优化公共交通。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importpandasaspd# 读取公共交通数据public_transit_data=pd.read_csv('public_transit_data.csv')# 增加公交频率public_transit_data['frequency']=public_transit_data['frequency']*1.2# 计算优化后的出行时间public_transit_data['optimized_time']=public_transit_data['time']/public_transit_data['frequency']# 打印优化结果print(public_transit_data[['taz_id','route','frequency','time','optimized_time']])

数据样例

public_transit_data.csv文件内容如下：

taz_id,route,frequency,time 1,A,5,30 2,B,6,35 3,C,7,40 4,D,8,45

3.2 交通定价

交通定价措施包括拥堵收费、停车收费、燃油税等。这些措施可以通过经济手段来调节交通需求，减少高峰期的交通流量。

代码示例

假设我们通过拥堵收费来管理交通需求。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importpandasaspd# 读取交通需求数据demand_data=pd.read_csv('demand_data.csv')# 读取拥堵收费数据congestion_toll_data=pd.read_csv('congestion_toll_data.csv')# 合并数据merged_data=pd.merge(demand_data,congestion_toll_data,on=['source','target'])# 计算收费后的出行成本merged_data['cost_with_toll']=merged_data['cost']+merged_data['toll']# 计算收费后的出行量merged_data['demand_with_toll']=merged_data['demand']*(1-merged_data['toll']/100)# 打印优化结果print(merged_data[['source','target','demand','toll','cost_with_toll','demand_with_toll']])

数据样例

demand_data.csv文件内容如下：

source,target,demand 1,2,8000 2,3,10000 3,4,15000 4,1,20000

congestion_toll_data.csv文件内容如下：

source,target,toll 1,2,5 2,3,10 3,4,15 4,1,20

3.3 交通信息提供

交通信息提供措施包括实时交通信息发布、导航应用等。这些措施可以帮助出行者选择最佳的出行路径，减少交通拥堵。

代码示例

假设我们通过实时交通信息发布来管理交通需求。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入必要的库importpandasaspd# 读取交通网络数据network_data=pd.read_csv('network_data.csv')# 读取实时交通数据real_time_data=pd.read_csv('real_time_data.csv')# 合并数据merged_data=pd.merge(network_data,real_time_data,on=['source','target'])# 计算实时交通成本merged_data['real_time_cost']=merged_data['cost']+merged_data['congestion']# 打印实时交通成本print(merged_data[['source','target','distance','cost','congestion','real_time_cost']])

数据样例

network_data.csv文件内容如下：

node_id,source,target,distance,cost 1,1,2,5,20 2,2,3,5,25 3,3,4,5,30 4,4,1,10,35

real_time_data.csv文件内容如下：

source,target,congestion 1,2,5 2,3,10 3,4,15 4,1,20

4. 交通需求分析在介观交通流仿真软件中的应用

介观交通流仿真软件（如Aimsun、VISSIM等）通过微观和宏观交通模型的结合，提供了一种更精细的交通需求分析方法。在这些软件中，交通需求分析可以分为以下几个步骤：

1. 输入数据准备：包括交通网络数据、社会经济数据、交通需求数据等。

2. 交通需求建模：使用四步法或动态交通分配方法进行交通需求建模。

3. 仿真运行：将交通需求模型的输出输入到仿真软件中，运行仿真。

4. 结果分析：分析仿真结果，评估交通系统性能，提出优化建议。

4.1 输入数据准备

在介观交通流仿真软件中，输入数据的准备是至关重要的。这些数据通常包括：

• 交通网络数据：节点、边、道路属性等。

• 社会经济数据：人口、就业、车辆拥有率等。

• 交通需求数据：出行量、出行时间、出行方式等。

代码示例

以下是一个简单的Python代码示例，用于准备Aimsun仿真软件的输入数据：

# 导入必要的库importpandasaspd# 读取交通网络数据network_data=pd.read_csv('network_data.csv')# 读取社会经济数据taz_data=pd.read_csv('taz_data.csv')# 读取交通需求数据demand_data=pd.read_csv('demand_data.csv')# 合并数据merged_data=pd.merge(demand_data,taz_data,on='taz_id')# 准备Aimsun输入数据格式aimsun_input=merged_data[['source','target','trips','population','employment','car_ownership']]# 保存到CSV文件aimsun_input.to_csv('aimsun_input.csv',index=False)

数据样例

network_data.csv文件内容如下：

node_id,source,target,distance,cost 1,1,2,5,20 2,2,3,5,25 3,3,4,5,30 4,4,1,10,35

taz_data.csv文件内容如下：

taz_id,population,employment,car_ownership 1,10000,5000,0.6 2,15000,7000,0.7 3,20000,10000,0.8 4,25000,12000,0.9

demand_data.csv文件内容如下：

source,target,trips 1,2,8000 2,3,10000 3,4,15000 4,1,20000

4.2 交通需求建模

在介观交通流仿真软件中，交通需求建模通常使用四步法或动态交通分配方法。这些方法可以帮助我们更准确地预测未来的交通流量和路径选择。

代码示例

假设我们使用Aimsun软件的API进行交通需求建模。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入Aimsun APIimportpyaimsun# 连接到Aimsun实例aimsun=pyaimsun.connect('localhost',8080)# 读取网络数据network=aimsun.get_network()# 读取交通需求数据demand_data=pd.read_csv('aimsun_input.csv')# 创建交通需求模型traffic_demand=aimsun.create_traffic_demand()# 添加交通区（TAZ）forindex,rowintaz_data.iterrows():taz=aimsun.create_taz(row['taz_id'],row['population'],row['employment'],row['car_ownership'])traffic_demand.add_taz(taz)# 分配交通需求forindex,rowindemand_data.iterrows():source_taz=traffic_demand.get_taz(row['source'])target_taz=traffic_demand.get_taz(row['target'])trips=row['trips']traffic_demand.add_trips(source_taz,target_taz,trips)# 保存交通需求模型traffic_demand.save('traffic_demand_model.aim')

4.3 仿真运行

在介观交通流仿真软件中，仿真运行是将交通需求模型的输出输入到仿真环境中，模拟交通系统的运行情况。

代码示例

假设我们使用Aimsun软件的API进行仿真运行。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入Aimsun APIimportpyaimsun# 连接到Aimsun实例aimsun=pyaimsun.connect('localhost',8080)# 读取交通需求模型traffic_demand=aimsun.load_traffic_demand('traffic_demand_model.aim')# 读取交通网络network=aimsun.get_network()# 创建仿真场景simulation=aimsun.create_simulation(network,traffic_demand)# 运行仿真simulation.run()# 保存仿真结果simulation.save_results('simulation_results.aim')

4.4 结果分析

在仿真运行完成后，需要对仿真结果进行分析，评估交通系统的性能，提出优化建议。常用的分析方法包括交通流量分析、延误时间分析、拥堵程度分析等。

代码示例

假设我们使用Aimsun软件的API进行结果分析。以下是一个简单的Python代码示例：

# 导入Aimsun APIimportpyaimsun# 连接到Aimsun实例aimsun=pyaimsun.connect('localhost',8080)# 读取仿真结果simulation_results=aimsun.load_simulation_results('simulation_results.aim')# 分析交通流量traffic_flow=simulation_results.analyze_traffic_flow()# 分析延误时间delay_time=simulation_results.analyze_delay_time()# 分析拥堵程度congestion_level=simulation_results.analyze_congestion_level()# 打印分析结果print(traffic_flow)print(delay_time)print(congestion_level)

5. 总结

交通需求分析是交通仿真软件中的关键步骤，它决定了仿真模型的输入数据和仿真结果的可靠性。本文介绍了四步法和动态交通分配（DTA）两种常用的交通需求预测方法，并提供了Python代码示例和数据样例。此外，还详细讨论了交通需求管理的几种常见措施，包括公共交通优化、交通定价和交通信息提供，并展示了如何在介观交通流仿真软件中应用这些方法。