宏观交通仿真

宏观交通仿真概述

宏观交通仿真是一种高级的交通建模技术，通过数学模型和算法来模拟大规模交通网络中的交通流。与微观仿真相比，宏观仿真更关注于整体的交通流量和速度，而不是单个车辆的行为。Aimsun 提供了强大的宏观仿真模块，可以用于城市交通规划、交通管理策略评估和交通政策制定等方面。本节将详细介绍宏观交通仿真的原理和内容，并通过具体的代码示例来展示如何在 Aimsun 中进行宏观交通仿真。

宏观交通仿真的基本原理

宏观交通仿真的基本原理是基于交通流理论，主要包括连续流模型和离散流模型。这些模型通常使用偏微分方程（PDE）或常微分方程（ODE）来描述交通流的变化。以下是一些常见的宏观交通流模型：

  1. LWR 模型（Lighthill-Whitham-Richards 模型）：

    • LWR 模型是最基本的宏观交通流模型，通过一维的偏微分方程来描述交通密度和流量之间的关系。

    • 公式：∂ρ∂t+∂q∂x=0\frac{\partial \rho}{\partial t} + \frac{\partial q}{\partial x} = 0∂t∂ρ​+∂x∂q​=0

    • 其中，ρ\rhoρ是交通密度，qqq是交通流量，ttt是时间，xxx是空间位置。

  2. CTM 模型（Cell Transmission Model）：

    • CTM 模型将交通网络划分为多个离散的单元（cell），每个单元内的交通状态通过交通密度和流量来描述。

    • 公式：ρin+1=ρin−ΔtΔx(qin−qi−1n)\rho_{i}^{n+1} = \rho_{i}^{n} - \frac{\Delta t}{\Delta x} (q_{i}^{n} - q_{i-1}^{n})ρin+1​=ρin​−ΔxΔt​(qin​−qi−1n​)

    • 其中，ρin\rho_{i}^{n}ρin​是第 iii个单元在第 nnn个时间步的交通密度，Δt\Delta tΔt是时间步长，Δx\Delta xΔx是单元长度。

  3. GKT 模型（Godunov-Kloden-Treiber 模型）：

    • GKT 模型是一种基于双曲守恒律的交通流模型，可以更好地描述交通流中的非线性和不连续性。

    • 公式：∂ρ∂t+∂f(ρ)∂x=0\frac{\partial \rho}{\partial t} + \frac{\partial f(\rho)}{\partial x} = 0∂t∂ρ​+∂x∂f(ρ)​=0

    • 其中，f(ρ)f(\rho)f(ρ)是流量-密度函数。

宏观交通仿真在 Aimsun 中的实现

Aimsun 提供了多种工具和方法来实现宏观交通仿真。以下是一些常见的步骤和方法：

  1. 网络建模：

    • 在 Aimsun 中，首先需要创建和配置交通网络。这包括定义道路、交叉口、交通信号等。

    • 例如，可以使用 Python 脚本来批量创建道路和节点：

    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 创建一个新的交通网络

network = GKMNetwork.create(model)



# 添加道路

road1 = network.createRoad("Road1", 1000, 3)

road2 = network.createRoad("Road2", 1500, 2)



# 添加节点

node1 = network.createNode("Node1", (0, 0))

node2 = network.createNode("Node2", (1000, 0))



# 连接道路和节点

network.connectRoads(road1, node1, node2)

  2. 交通需求分配：

    • 交通需求分配是将交通流量分配到网络中的各个路段。Aimsun 提供了多种需求分配方法，如用户平衡（UE）和系统最优（SO）。

    • 例如，可以使用 Python 脚本来设置交通需求：

    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMMatrix



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取交通网络

network = GKMNetwork.get(model)



# 创建交通需求矩阵

demand_matrix = GKMMatrix.create(model, "DemandMatrix")



# 设置交通需求

demand_matrix.setDemand("Origin1", "Destination1", 1000)

demand_matrix.setDemand("Origin2", "Destination2", 1500)



# 应用交通需求

network.applyDemand(demand_matrix)

  3. 仿真运行：

    • 运行宏观交通仿真时，需要配置仿真参数，如仿真时间步长、仿真持续时间等。

    • 例如，可以使用 Python 脚本来配置和运行仿真：

    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMScenario, GKMSimulator



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取交通网络

network = GKMNetwork.get(model)



# 创建一个新的仿真场景

scenario = GKMScenario.create(model, "MacroScenario")



# 配置仿真参数

scenario.setSimulationType("macro")

scenario.setTimeStep(60)  # 60 秒的时间步长

scenario.setDuration(3600)  # 1 小时的仿真持续时间



# 应用交通需求

demand_matrix = GKMMatrix.get(model, "DemandMatrix")

scenario.setDemandMatrix(demand_matrix)



# 运行仿真

simulator = GKMSimulator.get(model)

simulator.runScenario(scenario)

  4. 结果分析：

    • 仿真结束后，可以对结果进行分析，包括交通流量、速度、密度等。

    • 例如，可以使用 Python 脚本来提取仿真结果：

    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMScenario, GKMResults



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取仿真场景

scenario = GKMScenario.get(model, "MacroScenario")



# 获取仿真结果

results = GKMResults.get(model, scenario)



# 提取某条道路的流量结果

road1 = GKMNetwork.getRoad(model, "Road1")

flow_data = results.getFlowData(road1)



# 打印流量结果

for time_step, flow in flow_data.items():

    print(f"Time Step: {time_step}, Flow: {flow}")

宏观交通仿真案例

为了更好地理解宏观交通仿真的应用，以下是一个具体的案例：评估新的交通信号控制策略对城市交通流量的影响。

  1. 创建网络：

    • 首先，创建一个简单的城市交通网络，包括几条主干道和一些交叉口。
    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 创建一个新的交通网络

network = GKMNetwork.create(model)



# 添加道路

road1 = network.createRoad("Road1", 1000, 3)

road2 = network.createRoad("Road2", 1500, 2)

road3 = network.createRoad("Road3", 2000, 4)



# 添加节点

node1 = network.createNode("Node1", (0, 0))

node2 = network.createNode("Node2", (1000, 0))

node3 = network.createNode("Node3", (2500, 0))

node4 = network.createNode("Node4", (4500, 0))



# 连接道路和节点

network.connectRoads(road1, node1, node2)

network.connectRoads(road2, node2, node3)

network.connectRoads(road3, node3, node4)



# 添加交通信号

signal1 = network.createTrafficSignal("Signal1", node2)

signal2 = network.createTrafficSignal("Signal2", node3)

  2. 设置交通需求：

    • 定义交通需求矩阵，设置从不同起终点之间的交通流量。
    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMMatrix



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取交通网络

network = GKMNetwork.get(model)



# 创建交通需求矩阵

demand_matrix = GKMMatrix.create(model, "DemandMatrix")



# 设置交通需求

demand_matrix.setDemand("Origin1", "Destination1", 1000)

demand_matrix.setDemand("Origin2", "Destination2", 1500)

demand_matrix.setDemand("Origin3", "Destination3", 2000)



# 应用交通需求

network.applyDemand(demand_matrix)

  3. 配置仿真场景：

    • 创建一个新的仿真场景，并配置仿真参数。
    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMScenario, GKMSimulator



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取交通网络

network = GKMNetwork.get(model)



# 创建一个新的仿真场景

scenario = GKMScenario.create(model, "MacroScenario")



# 配置仿真参数

scenario.setSimulationType("macro")

scenario.setTimeStep(60)  # 60 秒的时间步长

scenario.setDuration(3600)  # 1 小时的仿真持续时间



# 应用交通需求

demand_matrix = GKMMatrix.get(model, "DemandMatrix")

scenario.setDemandMatrix(demand_matrix)



# 配置交通信号控制策略

signal1 = network.getTrafficSignal("Signal1")

signal2 = network.getTrafficSignal("Signal2")



# 设置信号控制周期和相位

signal1.setCycleTime(120)  # 120 秒的周期

signal1.setPhases([

    ("Green", 60),

    ("Red", 60)

])



signal2.setCycleTime(150)  # 150 秒的周期

signal2.setPhases([

    ("Green", 75),

    ("Red", 75)

])

  4. 运行仿真：

    • 运行仿真，并提取结果进行分析。
    
# 导入 Aimsun 的 API

from aimsun.gkm import GKMModel, GKMNetwork, GKMScenario, GKMSimulator, GKMResults



# 获取当前模型

model = GKMModel.getCurrentModel()



# 获取仿真场景

scenario = GKMScenario.get(model, "MacroScenario")



# 运行仿真

simulator = GKMSimulator.get(model)

simulator.runScenario(scenario)



# 获取仿真结果

results = GKMResults.get(model, scenario)



# 提取某条道路的流量结果

road1 = GKMNetwork.getRoad(model, "Road1")

flow_data = results.getFlowData(road1)



# 打印流量结果

for time_step, flow in flow_data.items():

    print(f"Time Step: {time_step}, Flow: {flow}")

  5. 结果分析：

    • 分析仿真结果，评估新的交通信号控制策略对交通流量的影响。
    
# 定义分析函数

def analyze_flow_data(flow_data):

    total_flow = sum(flow_data.values())

    average_flow = total_flow / len(flow_data)

    max_flow = max(flow_data.values())

    min_flow = min(flow_data.values())

    print(f"Total Flow: {total_flow}")

    print(f"Average Flow: {average_flow}")

    print(f"Max Flow: {max_flow}")

    print(f"Min Flow: {min_flow}")



# 调用分析函数

analyze_flow_data(flow_data)

通过以上步骤，您可以使用 Aimsun 的宏观仿真模块来评估新的交通信号控制策略对城市交通流量的影响。这些步骤和方法可以扩展到更复杂的交通网络和仿真场景中，以满足不同的交通仿真需求。在这里插入图片描述

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