交通仿真软件：Aimsun_（5）.交通需求建模

交通需求建模是交通仿真中的基础步骤，通过获取和处理历史数据、调查数据和预测数据，可以构建准确的交通需求模型。在Aimsun中，可以使用内置的建模工具或编写自定义脚本来实现这些步骤。校验和验证模型是确保模型准确性和适用性的关键步骤，而交通需求模型的应用则可以帮助交通规划者和管理者做出更明智的决策。通过上述示例，我们展示了如何在Aimsun中实现交通需求建模、校验、验证和应用。

kkchenjj

527人浏览 · 2026-01-07 22:02:09

kkchenjj · 2026-01-07 22:02:09 发布

交通需求建模

1. 交通需求数据的获取与处理

交通需求建模是交通仿真中最基础也最关键的步骤之一。它涉及到对交通需求数据的获取、处理和分析，以确保仿真模型能够准确反映实际交通状况。在Aimsun中，交通需求数据的获取可以通过多种途径实现，包括历史数据、调查数据、预测数据等。这些数据通常需要进行预处理，以便在仿真模型中使用。

1.1 历史数据的获取

历史数据是从过去的交通记录中提取的，可以通过交通监控系统、交通流量计等设备获得。这些数据通常包括车辆数、车速、行程时间等信息。

步骤：

从交通监控系统导出历史交通数据。
将数据导入Aimsun。
对数据进行清洗和验证。

示例：

假设我们从一个交通监控系统导出了以下历史数据：

时间段	车辆数	平均车速 (km/h)	行程时间 (min)
07:00-08:00	1200	30	20
08:00-09:00	1500	25	25
09:00-10:00	1000	35	18

我们可以使用Aimsun的API将这些数据导入并进行处理。以下是一个Python脚本示例，展示了如何将历史数据导入Aimsun并进行预处理：


# 导入Aimsun API

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 创建数据表

demand_data = [

    {'time_period': '07:00-08:00', 'vehicles': 1200, 'average_speed': 30, 'travel_time': 20},

    {'time_period': '08:00-09:00', 'vehicles': 1500, 'average_speed': 25, 'travel_time': 25},

    {'time_period': '09:00-10:00', 'vehicles': 1000, 'average_speed': 35, 'travel_time': 18}

]



# 将数据导入Aimsun

for data in demand_data:

    # 创建一个新的需求数据对象

    demand_object = model.createDemandObject()

    demand_object.setTimePeriod(data['time_period'])

    demand_object.setVehicles(data['vehicles'])

    demand_object.setAverageSpeed(data['average_speed'])

    demand_object.setTravelTime(data['travel_time'])

    

    # 将需求数据对象添加到模型中

    model.addDemandObject(demand_object)



# 验证数据

model.validateDemandData()



# 断开连接

aimsun.disconnect()

1.2 调查数据的获取

调查数据是通过实地调查获得的，包括交通流量调查、出行时间调查等。这些数据可以通过问卷调查、视频监控等方式收集。

步骤：

设计调查问卷或监控方案。
收集数据。
将数据导入Aimsun。
对数据进行分析和预处理。

示例：

假设我们通过问卷调查收集了以下出行数据：

起点	终点	出行时间 (min)	出行频率 (次/天)
A	B	30	1000
A	C	45	800
B	C	20	500

我们可以使用Aimsun的API将这些数据导入并进行处理。以下是一个Python脚本示例，展示了如何将调查数据导入Aimsun并进行预处理：


# 导入Aimsun API

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 创建调查数据表

survey_data = [

    {'origin': 'A', 'destination': 'B', 'travel_time': 30, 'frequency': 1000},

    {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'travel_time': 45, 'frequency': 800},

    {'origin': 'B', 'destination': 'C', 'travel_time': 20, 'frequency': 500}

]



# 将数据导入Aimsun

for data in survey_data:

    # 创建一个新的调查数据对象

    survey_object = model.createSurveyObject()

    survey_object.setOrigin(data['origin'])

    survey_object.setDestination(data['destination'])

    survey_object.setTravelTime(data['travel_time'])

    survey_object.setFrequency(data['frequency'])

    

    # 将调查数据对象添加到模型中

    model.addSurveyObject(survey_object)



# 验证数据

model.validateSurveyData()



# 断开连接

aimsun.disconnect()

1.3 预测数据的获取

预测数据是通过交通需求预测模型生成的，通常用于未来交通需求的分析。这些数据可以基于历史数据和调查数据进行预测，也可以使用其他交通模型（如四阶段模型）生成。

步骤：

选择合适的预测模型。
输入历史数据和调查数据。
生成预测数据。
将预测数据导入Aimsun。
对数据进行分析和预处理。

示例：

假设我们使用了一个简单的线性回归模型来预测未来一周的交通需求。以下是生成预测数据并将其导入Aimsun的Python脚本示例：


# 导入必要的库

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 历史数据

historical_data = pd.DataFrame({

    'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05'],

    'vehicles': [1200, 1500, 1000, 1300, 1400],

    'average_speed': [30, 25, 35, 30, 28],

    'travel_time': [20, 25, 18, 22, 24]

})



# 调查数据

survey_data = pd.DataFrame({

    'origin': ['A', 'A', 'B'],

    'destination': ['B', 'C', 'C'],

    'travel_time': [30, 45, 20],

    'frequency': [1000, 800, 500]

})



# 特征和目标变量

X = historical_data[['vehicles', 'average_speed']]

y = historical_data['travel_time']



# 训练线性回归模型

model_lr = LinearRegression()

model_lr.fit(X, y)



# 生成未来一周的预测数据

future_data = pd.DataFrame({

    'date': pd.date_range(start='2023-01-06', periods=7, freq='D'),

    'vehicles': [1300, 1400, 1500, 1200, 1100, 1000, 900],

    'average_speed': [32, 28, 30, 35, 33, 31, 29]

})



# 预测未来的行程时间

future_data['travel_time'] = model_lr.predict(future_data[['vehicles', 'average_speed']])



# 将预测数据导入Aimsun

for index, row in future_data.iterrows():

    # 创建一个新的预测数据对象

    prediction_object = model.createPredictionObject()

    prediction_object.setDate(row['date'])

    prediction_object.setVehicles(row['vehicles'])

    prediction_object.setAverageSpeed(row['average_speed'])

    prediction_object.setTravelTime(row['travel_time'])

    

    # 将预测数据对象添加到模型中

    model.addPredictionObject(prediction_object)



# 验证数据

model.validatePredictionData()



# 断开连接

aimsun.disconnect()

2. 交通需求模型的构建

交通需求模型是用于描述交通需求的数学模型，常见的模型包括四阶段模型、活动模型等。在Aimsun中，可以使用内置的建模工具或编写自定义脚本来构建交通需求模型。

2.1 四阶段模型

四阶段模型是交通需求建模中最常用的模型之一，包括四个阶段：生成、分布、方式划分和路径选择。

步骤：

生成交通需求。
分布交通需求。
方式划分。
路径选择。

示例：

假设我们要使用四阶段模型来构建一个交通需求模型。以下是一个Python脚本示例，展示了如何在Aimsun中实现四阶段模型：


# 导入Aimsun API

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 生成交通需求

def generate_demand():

    # 生成交通需求数据

    demand_data = [

        {'time_period': '07:00-08:00', 'demand': 1200},

        {'time_period': '08:00-09:00', 'demand': 1500},

        {'time_period': '09:00-10:00', 'demand': 1000}

    ]

    

    # 将生成的交通需求数据添加到模型中

    for data in demand_data:

        demand_object = model.createDemandObject()

        demand_object.setTimePeriod(data['time_period'])

        demand_object.setDemand(data['demand'])

        model.addDemandObject(demand_object)



# 分布交通需求

def distribute_demand():

    # 分布交通需求数据

    distribution_data = [

        {'origin': 'A', 'destination': 'B', 'proportion': 0.6},

        {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'proportion': 0.4},

        {'origin': 'B', 'destination': 'C', 'proportion': 0.5}

    ]

    

    # 将分布的交通需求数据添加到模型中

    for data in distribution_data:

        distribution_object = model.createDistributionObject()

        distribution_object.setOrigin(data['origin'])

        distribution_object.setDestination(data['destination'])

        distribution_object.setProportion(data['proportion'])

        model.addDistributionObject(distribution_object)



# 方式划分

def mode_split():

    # 方式划分数据

    mode_data = [

        {'origin': 'A', 'destination': 'B', 'mode': 'car', 'proportion': 0.8},

        {'origin': 'A', 'destination': 'B', 'mode': 'bus', 'proportion': 0.2},

        {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'mode': 'car', 'proportion': 0.7},

        {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'mode': 'bus', 'proportion': 0.3},

        {'origin': 'B', 'destination': 'C', 'mode': 'car', 'proportion': 0.6},

        {'origin': 'B', 'destination': 'C', 'mode': 'bus', 'proportion': 0.4}

    ]

    

    # 将方式划分数据添加到模型中

    for data in mode_data:

        mode_object = model.createModeObject()

        mode_object.setOrigin(data['origin'])

        mode_object.setDestination(data['destination'])

        mode_object.setMode(data['mode'])

        mode_object.setProportion(data['proportion'])

        model.addModeObject(mode_object)



# 路径选择

def path_choice():

    # 路径选择数据

    path_data = [

        {'origin': 'A', 'destination': 'B', 'path': 'A->B', 'proportion': 1.0},

        {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'path': 'A->C', 'proportion': 0.7},

        {'origin': 'A', 'destination': 'C', 'path': 'A->B->C', 'proportion': 0.3},

        {'origin': 'B', 'destination': 'C', 'path': 'B->C', 'proportion': 1.0}

    ]

    

    # 将路径选择数据添加到模型中

    for data in path_data:

        path_object = model.createPathObject()

        path_object.setOrigin(data['origin'])

        path_object.setDestination(data['destination'])

        path_object.setPath(data['path'])

        path_object.setProportion(data['proportion'])

        model.addPathObject(path_object)



# 执行四阶段模型

generate_demand()

distribute_demand()

mode_split()

path_choice()



# 验证模型

model.validateDemandModel()



# 断开连接

aimsun.disconnect()

3. 交通需求模型的校验与验证

交通需求模型的校验与验证是确保模型准确性和适用性的关键步骤。校验通常涉及将模型结果与实际数据进行比较，验证则涉及检查模型是否满足特定的性能指标。

3.1 校验模型

校验模型的目的是确保模型结果与实际数据的吻合度。通常使用统计方法（如R²、RMSE等）来评估模型的准确性。

步骤：

获取实际交通需求数据。
运行仿真模型，获取仿真结果。
将仿真结果与实际数据进行比较。
计算统计指标。

示例：

假设我们有以下实际交通需求数据：

时间段	车辆数	平均车速 (km/h)	行程时间 (min)
07:00-08:00	1200	30	20
08:00-09:00	1500	25	25
09:00-10:00	1000	35	18

以下是Python脚本示例，展示了如何校验模型：


# 导入必要的库

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 获取实际交通需求数据

actual_data = pd.DataFrame({

    'time_period': ['07:00-08:00', '08:00-09:00', '09:00-10:00'],

    'vehicles': [1200, 1500, 1000],

    'average_speed': [30, 25, 35],

    'travel_time': [20, 25, 18]

})



# 运行仿真模型，获取仿真结果

simulated_data = model.runSimulation()



# 将仿真结果转换为DataFrame

simulated_data = pd.DataFrame(simulated_data)



# 计算统计指标

mse_vehicles = mean_squared_error(actual_data['vehicles'], simulated_data['vehicles'])

r2_vehicles = r2_score(actual_data['vehicles'], simulated_data['vehicles'])



mse_speed = mean_squared_error(actual_data['average_speed'], simulated_data['average_speed'])

r2_speed = r2_score(actual_data['average_speed'], simulated_data['average_speed'])



mse_travel_time = mean_squared_error(actual_data['travel_time'], simulated_data['travel_time'])

r2_travel_time = r2_score(actual_data['travel_time'], simulated_data['travel_time'])



# 输出统计指标

print(f"车辆数 MSE: {mse_vehicles}, R²: {r2_vehicles}")

print(f"平均车速 MSE: {mse_speed}, R²: {r2_speed}")

print(f"行程时间 MSE: {mse_travel_time}, R²: {r2_travel_time}")



# 断开连接

aimsun.disconnect()

3.2 验证模型

验证模型的目的是确保模型在不同条件下的性能。通常使用特定的性能指标（如流量、速度、延误等）来评估模型的适用性。

步骤：

定义性能指标。
运行仿真模型，获取仿真结果。
将仿真结果与性能指标进行比较。
调整模型参数，优化性能。

示例：

假设我们要验证模型在高峰时段的性能。以下是Python脚本示例，展示了如何验证模型：


# 导入必要的库

import pandas as pd

import numpy as np

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 定义性能指标

performance_metrics = {

    'peak_hour': {

        'time_period': '08:00-09:00',

        'vehicles': 1500,

        'average_speed': 25,

        'travel_time': 25

    }

}



# 运行仿真模型，获取仿真结果

simulated_data = model.runSimulation()



# 将仿真结果转换为DataFrame

simulated_data = pd.DataFrame(simulated_data)



# 获取高峰时段的仿真结果

peak_hour_sim_data = simulated_data[simulated_data['time_period'] == performance_metrics['peak_hour']['time_period']]



# 比较仿真结果与性能指标

print(f"高峰时段车辆数误差: {np.abs(peak_hour_sim_data['vehicles'].iloc[0] - performance_metrics['peak_hour']['vehicles'])}")

print(f"高峰时段平均车速误差: {np.abs(peak_hour_sim_data['average_speed'].iloc[0] - performance_metrics['peak_hour']['average_speed'])}")

print(f"高峰时段行程时间误差: {np.abs(peak_hour_sim_data['travel_time'].iloc[0] - performance_metrics['peak_hour']['travel_time'])}")



# 断开连接

aimsun.disconnect()

4. 交通需求模型的应用

交通需求模型在交通规划和管理中有着广泛的应用，包括交通流量预测、交通信号优化、道路容量评估等。在Aimsun中，可以通过模型的仿真结果来支持这些应用。

4.1 交通流量预测

交通流量预测是交通需求模型的一个重要应用，可以帮助交通规划者和管理者了解未来交通状况，制定相应的规划和管理措施。

步骤：

构建交通需求模型。
输入未来交通需求数据。
运行仿真模型。
分析仿真结果。

示例：

假设我们要预测未来一周的交通流量。以下是Python脚本示例，展示了如何实现这一目标：


# 导入必要的库

import pandas as pd

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 生成未来一周的交通需求数据

future_demand_data = [

    {'time_period': '07:00-08:00', 'date': '2023-01-06', 'demand': 1300},

    {'time_period': '08:00-09:00', 'date': '2023-01-06', 'demand': 1400},

    {'time_period': '09:00-10:00', 'date': '2023-01-06', 'demand': 1500},

    {'time_period': '07:00-08:00', 'date': '2023-01-07', 'demand': 1200},

    {'time_period': '08:00-09:00', 'date': '2023-01-07', 'demand': 1100},

    {'time_period': '09:00-10:00', 'date': '2023-01-07', 'demand': 1000}

]



# 将未来交通需求数据导入Aimsun

for data in future_demand_data:

    demand_object = model.createDemandObject()

    demand_object.setTimePeriod(data['time_period'])

    demand_object.setDate(data['date'])

    demand_object.setDemand(data['demand'])

    model.addDemandObject(demand_object)



# 运行仿真模型

simulated_data = model.runSimulation()



# 将仿真结果转换为DataFrame

simulated_data = pd.DataFrame(simulated_data)



# 分析仿真结果

print("未来一周交通流量预测结果：")

print(simulated_data)



# 断开连接

aimsun.disconnect()

4.2 交通信号优化

交通信号优化是通过调整信号灯的配时来减少交通拥堵和提高通行效率。在Aimsun中，可以通过仿真模型来评估不同的信号配时方案，并选择最优方案。

步骤：

构建交通需求模型。
设计不同的信号配时方案。
运行仿真模型，评估每个方案的性能。
选择最优方案。

示例：

假设我们要优化某路口的信号配时。以下是Python脚本示例，展示了如何实现这一目标：


# 导入必要的库

import pandas as pd

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 设计不同的信号配时方案

signal_schemes = [

    {'scheme_id': 1, 'green_time': 30, 'red_time': 60},

    {'scheme_id': 2, 'green_time': 40, 'red_time': 50},

    {'scheme_id': 3, 'green_time': 50, 'red_time': 40}

]



# 评估每个信号配时方案的性能

performance_results = []



for scheme in signal_schemes:

    # 设置信号配时方案

    model.setSignalScheme(scheme['scheme_id'], scheme['green_time'], scheme['red_time'])

    

    # 运行仿真模型

    simulated_data = model.runSimulation()

    

    # 计算性能指标

    average_travel_time = np.mean(simulated_data['travel_time'])

    average_speed = np.mean(simulated_data['average_speed'])

    

    # 记录性能结果

    performance_results.append({

        'scheme_id': scheme['scheme_id'],

        'green_time': scheme['green_time'],

        'red_time': scheme['red_time'],

        'average_travel_time': average_travel_time,

        'average_speed': average_speed

    })



# 将性能结果转换为DataFrame

performance_results = pd.DataFrame(performance_results)



# 选择最优方案

best_scheme = performance_results.loc[performance_results['average_travel_time'].idxmin()]

print("最优信号配时方案：")

print(best_scheme)



# 断开连接

aimsun.disconnect()

4.3 道路容量评估

道路容量评估是通过仿真模型来评估道路在不同交通需求下的通行能力。这可以帮助规划者了解道路的瓶颈，优化道路设计和管理。

步骤：

构建交通需求模型。
输入不同的交通需求数据。
运行仿真模型，评估道路的通行能力。
分析仿真结果，确定道路的瓶颈。

示例：

假设我们要评估某条道路在不同交通需求下的通行能力。以下是Python脚本示例，展示了如何实现这一目标：


# 导入必要的库

import pandas as pd

from aimsun_api import aimsun_api



# 连接到Aimsun

aimsun = aimsun_api.connect('localhost', 12345)



# 获取仿真模型

model = aimsun.getModel()



# 输入不同的交通需求数据

demand_scenarios = [

    {'scenario_id': 1, 'vehicles': 1200},

    {'scenario_id': 2, 'vehicles': 1500},

    {'scenario_id': 3, 'vehicles': 1800}

]



# 评估每个交通需求场景的通行能力

capacity_results = []



for scenario in demand_scenarios:

    # 设置交通需求

    model.setDemand(scenario['vehicles'])

    

    # 运行仿真模型

    simulated_data = model.runSimulation()

    

    # 计算通行能力指标

    capacity = np.sum(simulated_data['vehicles'])

    average_speed = np.mean(simulated_data['average_speed'])

    

    # 记录通行能力结果

    capacity_results.append({

        'scenario_id': scenario['scenario_id'],

        'vehicles': scenario['vehicles'],

        'capacity': capacity,

        'average_speed': average_speed

    })



# 将通行能力结果转换为DataFrame

capacity_results = pd.DataFrame(capacity_results)



# 分析仿真结果，确定道路的瓶颈

print("不同交通需求下的道路通行能力评估结果：")

print(capacity_results)



# 断开连接

aimsun.disconnect()