news 2026/3/12 4:35:43

介观交通流仿真软件：Aimsun Next_（5）.交通需求建模

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张小明

前端开发工程师

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介观交通流仿真软件：Aimsun Next_（5）.交通需求建模

交通需求建模

在交通仿真中，交通需求建模是至关重要的一步。它涉及到对交通流量、出行模式、车辆生成和分配等进行精确的建模，以确保仿真结果的准确性和可靠性。交通需求建模通常包括以下几个步骤：数据收集、出行生成、出行分配和路径选择。本节将详细介绍这些步骤，并提供具体的代码示例，以帮助读者更好地理解和操作交通需求建模的过程。

数据收集

数据收集是交通需求建模的起点。在Aimsun Next中，可以通过多种方式收集和导入数据，包括从外部文件导入、使用内置工具进行数据采集和处理等。常见的数据源包括交通调查数据、历史交通流量数据、交通摄像头数据等。

从外部文件导入数据

Aimsun Next支持从多种格式的外部文件中导入数据，例如CSV、Excel、Shapefile等。以下是一个从CSV文件导入交通流量数据的示例：

  1. 准备CSV文件：

    假设我们有一个名为traffic_data.csv的文件，内容如下：

    link_id,from_node_id,to_node_id,flow 1,101,102,500 2,102,103,300 3,103,104,400

  2. 编写Python脚本导入数据：

    使用Aimsun Next的Python API可以方便地将CSV文件中的数据导入到仿真模型中。以下是一个示例脚本：

    # 导入必要的库importcsvfromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdefimport_traffic_data(model,data_file_path):""" 从CSV文件导入交通流量数据到Aimsun Next模型中 :param model: Aimsun Next模型对象 :param data_file_path: CSV文件路径 """# 读取CSV文件withopen(data_file_path,newline='')ascsvfile:reader=csv.DictReader(csvfile)forrowinreader:link_id=int(row['link_id'])from_node_id=int(row['from_node_id'])to_node_id=int(row['to_node_id'])flow=int(row['flow'])# 查找对应的Link对象link=aimsun_utils_functions.get_object_per_internal_id(model,link_id,model.getCreateRootFolder().findFolder('GKLink'))iflinkisNone:print(f"Link with ID{link_id}not found.")continue# 更新Link的流量link.setFlow(flow)# 调用函数导入数据import_traffic_data(model,'path/to/traffic_data.csv')

出行生成

出行生成是将收集到的数据转化为具体的出行行为的过程。在Aimsun Next中，可以通过出行生成模型（如四阶段模型、五阶段模型等）来实现这一点。出行生成模型通常包括出行目的、出行方式、出行时间等的生成。

四阶段出行生成模型

四阶段出行生成模型是一种常用的出行生成方法，包括以下四个阶段：出行生成、出行分布、方式选择和路径选择。以下是一个简单的四阶段出行生成模型的示例：

  1. 出行生成：

    假设我们有一个区域划分（Zone），每个Zone的出行生成量可以通过以下公式计算：

    $$

    T_i = \alpha \cdot P_i + \beta \cdot E_i

    $$

    其中，TiT_iTi​是Zoneiii的出行生成量，PiP_iPi​是Zoneiii的人口，EiE_iEi​是Zoneiii的就业岗位，α\alphaα和β\betaβ是参数。

  2. 编写Python脚本进行出行生成：

    # 导入必要的库fromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdefcalculate_trip_generation(model,zone_id,population,employment,alpha,beta):""" 计算Zone的出行生成量 :param model: Aimsun Next模型对象 :param zone_id: Zone ID :param population: Zone的人口数量 :param employment: Zone的就业岗位数量 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 出行生成量 """trip_generation=alpha*population+beta*employmentreturntrip_generationdefapply_trip_generation(model,zones,alpha,beta):""" 应用出行生成模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """forzoneinzones:zone_id=zone.getId()population=zone.getPopulation()employment=zone.getEmployment()trip_generation=calculate_trip_generation(model,zone_id,population,employment,alpha,beta)zone.setTripGeneration(trip_generation)# 获取所有Zonezones=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKZone'))# 应用出行生成模型apply_trip_generation(model,zones,alpha=0.5,beta=0.3)

出行分配

出行分配是将生成的出行量分配到具体的交通网络中的过程。Aimsun Next提供了多种出行分配方法，包括重力模型、增长因子模型等。以下是一个使用重力模型进行出行分配的示例：

  1. 重力模型公式：

    重力模型通常用于预测出行分布，其公式如下：

    $$

    T_{ij} = \frac{T_i \cdot T_j \cdot f(C_{ij})}{\sum_{j} T_j \cdot f(C_{ij})}

    $$

    其中，TijT_{ij}Tij​是从Zoneiii到Zonejjj的出行量，TiT_iTi​和TjT_jTj​分别是Zoneiii和Zonejjj的出行生成量，CijC_{ij}Cij​是Zoneiii到Zonejjj的出行成本，f(Cij)f(C_{ij})f(Cij​)是成本函数。

  2. 编写Python脚本进行出行分配：

    # 导入必要的库importmathfromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdefgravity_model(trip_generation_i,trip_generation_j,cost_ij,alpha,beta):""" 应用重力模型计算出行量 :param trip_generation_i: Zone i的出行生成量 :param trip_generation_j: Zone j的出行生成量 :param cost_ij: Zone i到Zone j的出行成本 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 出行量 """ifcost_ij==0:return0returntrip_generation_i*trip_generation_j*math.exp(-alpha*cost_ij)/(cost_ij**beta)defapply_gravity_model(model,zones,alpha,beta):""" 应用重力模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """# 获取所有Zone的出行生成量trip_generations={zone.getId():zone.getTripGeneration()forzoneinzones}# 计算出行成本矩阵cost_matrix=aimsun_utils_functions.get_cost_matrix(model,zones)# 应用重力模型forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():cost_ij=cost_matrix[zone_i.getId()][zone_j.getId()]trip_distribution=gravity_model(trip_generations[zone_i.getId()],trip_generations[zone_j.getId()],cost_ij,alpha,beta)zone_i.addTripDistribution(zone_j.getId(),trip_distribution)# 获取所有Zonezones=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKZone'))# 应用重力模型apply_gravity_model(model,zones,alpha=0.1,beta=0.5)

方式选择

方式选择是根据出行成本、出行时间等因素，确定出行者选择的交通方式。在Aimsun Next中，可以通过方式选择模型（如Logit模型）来实现这一点。以下是一个使用Logit模型进行方式选择的示例：

  1. Logit模型公式：

    Logit模型通常用于预测出行者选择某种交通方式的概率，其公式如下：

    $$

    P_{ij}^k = \frac{\exp(\alpha_k + \beta_k \cdot C_{ij}^k)}{\sum_{k’} \exp(\alpha_{k’} + \beta_{k’} \cdot C_{ij}^{k’})}

    $$

    其中，PijkP_{ij}^kPijk​是从Zoneiii到Zonejjj选择方式kkk的概率，CijkC_{ij}^kCijk​是从Zoneiii到Zonejjj选择方式kkk的成本，αk\alpha_kαk​和βk\beta_kβk​是参数。

  2. 编写Python脚本进行方式选择：

    # 导入必要的库importmathfromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdeflogit_model(cost,alpha,beta):""" 应用Logit模型计算选择某种交通方式的概率 :param cost: 出行成本 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 概率 """returnmath.exp(alpha+beta*cost)defapply_logit_model(model,zones,modes,alpha,beta):""" 应用Logit模型到所有Zone和交通方式 :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param modes: 交通方式列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """# 获取所有Zone的出行分布trip_distributions={zone.getId():zone.getTripDistributions()forzoneinzones}# 计算每种交通方式的选择概率forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():total_cost=sum([logit_model(cost,alpha,beta)forcostin[zone_i.getCostToZone(zone_j,mode)formodeinmodes]])formodeinmodes:cost_ij=zone_i.getCostToZone(zone_j,mode)probability=logit_model(cost_ij,alpha,beta)/total_cost zone_i.addModeChoice(zone_j.getId(),mode,probability)# 获取所有Zonezones=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKZone'))# 获取所有交通方式modes=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKMode'))# 应用Logit模型apply_logit_model(model,zones,modes,alpha=0.5,beta=-0.1)

路径选择

路径选择是根据出行者的出行需求和交通网络的拓扑结构，确定出行者选择的具体路径。在Aimsun Next中，可以通过路径选择模型（如最短路径模型、随机路径模型等）来实现这一点。以下是一个使用最短路径模型进行路径选择的示例：

  1. 最短路径模型：

    最短路径模型通常用于预测出行者选择的路径，其算法包括Dijkstra算法、A*算法等。

  2. 编写Python脚本进行路径选择：

    # 导入必要的库fromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdeffind_shortest_path(model,origin,destination):""" 使用Dijkstra算法查找从起点到终点的最短路径 :param model: Aimsun Next模型对象 :param origin: 起点Zone :param destination: 终点Zone :return: 最短路径 """# 获取交通网络network=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKNetwork'))[0]# 使用Dijkstra算法查找最短路径shortest_path=aimsun_utils_functions.dijkstra_shortest_path(network,origin,destination)returnshortest_pathdefapply_shortest_path_model(model,zones):""" 应用最短路径模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 """# 获取所有Zone的出行分布和交通方式选择trip_distributions={zone.getId():zone.getTripDistributions()forzoneinzones}mode_choices={zone.getId():zone.getModeChoices()forzoneinzones}# 应用最短路径模型forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():formodeinmode_choices[zone_i.getId()][zone_j.getId()]:shortest_path=find_shortest_path(model,zone_i,zone_j)zone_i.addPathChoice(zone_j.getId(),mode,shortest_path)# 获取所有Zonezones=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKZone'))# 应用最短路径模型apply_shortest_path_model(model,zones)

结合示例

为了更好地理解交通需求建模的整个过程，以下是一个完整的示例，将数据导入、出行生成、出行分配和路径选择结合在一起：

  1. 准备数据文件：

    • population_employment.csv：包含每个Zone的人口和就业岗位数据。

    • travel_costs.csv：包含每个Zone之间的出行成本数据。

  2. 编写Python脚本进行完整的交通需求建模：

    # 导入必要的库importcsvimportmathfromaimsun_input_utilsimportaimsun_utils_functionsdefimport_population_employment_data(model,data_file_path):""" 从CSV文件导入人口和就业岗位数据 :param model: Aimsun Next模型对象 :param data_file_path: CSV文件路径 """# 读取CSV文件withopen(data_file_path,newline='')ascsvfile:reader=csv.DictReader(csvfile)forrowinreader:zone_id=int(row['zone_id'])population=int(row['population'])employment=int(row['employment'])# 查找对应的Zone对象zone=aimsun_utils_functions.get_object_per_internal_id(model,zone_id,model.getCreateRootFolder().findFolder('GKZone'))ifzoneisNone:print(f"Zone with ID{zone_id}not found.")continue# 更新Zone的人口和就业岗位zone.setPopulation(population)zone.setEmployment(employment)defimport_travel_costs_data(model,data_file_path):""" 从CSV文件导入出行成本数据 :param model: Aimsun Next模型对象 :param data_file_path: CSV文件路径 """# 读取CSV文件withopen(data_file_path,newline='')ascsvfile:reader=csv.DictReader(csvfile)forrowinreader:from_zone_id=int(row['from_zone_id'])to_zone_id=int(row['to_zone_id'])cost=float(row['cost'])# 查找对应的Zone对象from_zone=aimsun_utils_functions.get_object_per_internal_id(model,from_zone_id,model.getCreateRootFolder().findFolder('GKZone'))to_zone=aimsun_utils_functions.get_object_per_internal_id(model,to_zone_id,model.getCreateRootFolder().findFolder('GKZone'))iffrom_zoneisNoneorto_zoneisNone:print(f"Zone with ID{from_zone_id}or{to_zone_id}not found.")continue# 更新Zone之间的出行成本from_zone.setCostToZone(to_zone_id,cost)defcalculate_trip_generation(model,zone_id,population,employment,alpha,beta):""" 计算Zone的出行生成量 :param model: Aimsun Next模型对象 :param zone_id: Zone ID :param population: Zone的人口数量 :param employment: Zone的就业岗位数量 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 出行生成量 """trip_generation=alpha*population+beta*employmentreturntrip_generationdefapply_trip_generation(model,zones,alpha,beta):""" 应用出行生成模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """forzoneinzones:zone_id=zone.getId()population=zone.getPopulation()employment=zone.getEmployment()trip_generation=calculate_trip_generation(model,zone_id,population,employment,alpha,beta)zone.setTripGeneration(trip_generation)defgravity_model(trip_generation_i,trip_generation_j,cost_ij,alpha,beta):""" 应用重力模型计算出行量 :param trip_generation_i: Zone i的出行生成量 :param trip_generation_j: Zone j的出行生成量 :param cost_ij: Zone i到Zone j的出行成本 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 出行量 """ifcost_ij==0:return0returntrip_generation_i*trip_generation_j*math.exp(-alpha*cost_ij)/(cost_ij**beta)defapply_gravity_model(model,zones,alpha,beta):""" 应用重力模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """# 获取所有Zone的出行生成量trip_generations={zone.getId():zone.getTripGeneration()forzoneinzones}# 计算出行成本矩阵cost_matrix=aimsun_utils_functions.get_cost_matrix(model,zones)# 应用重力模型forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():cost_ij=cost_matrix[zone_i.getId()][zone_j.getId()]trip_distribution=gravity_model(trip_generations[zone_i.getId()],trip_generations[zone_j.getId()],cost_ij,alpha,beta)zone_i.addTripDistribution(zone_j.getId(),trip_distribution)deflogit_model(cost,alpha,beta):""" 应用Logit模型计算选择某种交通方式的概率 :param cost: 出行成本 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta :return: 概率 """returnmath.exp(alpha+beta*cost)defapply_logit_model(model,zones,modes,alpha,beta):""" 应用Logit模型到所有Zone和交通方式 :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 :param modes: 交通方式列表 :param alpha: 参数alpha :param beta: 参数beta """# 获取所有Zone的出行分布trip_distributions={zone.getId():zone.getTripDistributions()forzoneinzones}# 计算每种交通方式的选择概率forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():total_cost=sum([logit_model(zone_i.getCostToZone(zone_j,mode),alpha,beta)formodeinmodes])formodeinmodes:cost_ij=zone_i.getCostToZone(zone_j,mode)probability=logit_model(cost_ij,alpha,beta)/total_cost zone_i.addModeChoice(zone_j.getId(),mode,probability)deffind_shortest_path(model,origin,destination):""" 使用Dijkstra算法查找从起点到终点的最短路径 :param model: Aimsun Next模型对象 :param origin: 起点Zone :param destination: 终点Zone :return: 最短路径 """# 获取交通网络network=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKNetwork'))[0]# 使用Dijkstra算法查找最短路径shortest_path=aimsun_utils_functions.dijkstra_shortest_path(network,origin,destination)returnshortest_pathdefapply_shortest_path_model(model,zones):""" 应用最短路径模型到所有Zone :param model: Aimsun Next模型对象 :param zones: Zone列表 """# 获取所有Zone的出行分布和交通方式选择trip_distributions={zone.getId():zone.getTripDistributions()forzoneinzones}mode_choices={zone.getId():zone.getModeChoices()forzoneinzones}# 应用最短路径模型forzone_iinzones:forzone_jinzones:ifzone_i.getId()!=zone_j.getId():formodeinmode_choices[zone_i.getId()][zone_j.getId()]:shortest_path=find_shortest_path(model,zone_i,zone_j)zone_i.addPathChoice(zone_j.getId(),mode,shortest_path)defmain(model):""" 主函数，执行完整的交通需求建模过程 :param model: Aimsun Next模型对象 """# 导入人口和就业岗位数据import_population_employment_data(model,'path/to/population_employment.csv')# 导入出行成本数据import_travel_costs_data(model,'path/to/travel_costs.csv')# 获取所有Zonezones=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKZone'))# 应用出行生成模型apply_trip_generation(model,zones,alpha=0.5,beta=0.3)# 应用重力模型进行出行分配apply_gravity_model(model,zones,alpha=0.1,beta=0.5)# 获取所有交通方式modes=model.getCatalog().getObjectsByType(model.getType('GKMode'))# 应用Logit模型进行方式选择apply_logit_model(model,zones,modes,alpha=0.5,beta=-0.1)# 应用最短路径模型进行路径选择apply_shortest_path_model(model,zones)# 调用主函数main(model)

总结

通过上述示例，我们可以看到交通需求建模的整个过程，包括数据收集、出行生成、出行分配和路径选择。每个步骤都有其特定的方法和公式，并且可以通过Aimsun Next的Python API进行实现。以下是对每个步骤的简要总结：

  1. 数据收集：

    • 从多种格式的外部文件中导入数据，例如CSV、Excel、Shapefile等。

    • 使用内置工具进行数据采集和处理。

  2. 出行生成：

    • 将收集到的数据转化为具体的出行行为。

    • 使用四阶段模型等方法，根据人口和就业岗位等数据计算出行生成量。

  3. 出行分配：

    • 将生成的出行量分配到具体的交通网络中。

    • 使用重力模型等方法，根据出行成本预测出行分布。

  4. 方式选择：

    • 根据出行成本、出行时间等因素，确定出行者选择的交通方式。

    • 使用Logit模型等方法，计算每种交通方式的选择概率。

  5. 路径选择：

    • 根据出行者的出行需求和交通网络的拓扑结构，确定出行者选择的具体路径。

    • 使用最短路径模型等方法，预测出行者选择的路径。

通过这些步骤，我们可以构建一个完整的交通需求模型，为交通仿真提供准确的数据支持。希望这些示例和代码能够帮助读者更好地理解和操作交通需求建模的过程。

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