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交通仿真及常用的仿真软件简介

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交通仿真是研究复杂交通问题的重要工具,尤其是当一个系统过于复杂,无法用简单抽象的数学模型描述时,交通仿真的作用就更为突出。交通仿真可以清晰的辅助分析预测交通堵塞的地段和原因,对城市规划、交通工程、和交通管理的有关方案进行比较和评价,在问题成为现实以前,尽量避免,或有所准备。


IP属地:江苏1楼2015-05-05 18:41回复
    EMME
    EMME是一个较为全面的出行需求预测系统,面向城市、区域和国家的交通规划。EMME提供特有的灵活开放的建模思路,允许用户自由利用现有技术或创造新方法以满足当地需要。
    目前的最新版本EMME3,通过新一代的工具和功能,如新的网络编辑工具、新的可视化和分析功能、新的GIS集成功能、超过100多个交通主题型地图的可扩展性图书馆功能,使得EMME3具有emme出行需求预测软件的工业标准上的高可信度。Emme核心模块有4部分组成,私人交通、公共交通、需求模型、分析自动化。
    私人交通
    交通分配,Emme提供3种最佳的交通分配方法,每一种方法,都具有高效率和高可靠性。
    • 标准交通分配(Standard Traffic Assignment)采用线性相似的用户最佳Frank and Wolfe均衡交通分配方法。.
    • 并行标准交通分配(Parallel Standard Traffic Assignment)标准交通分配的并行计算版,可以加速多处理器系统。
    • 基于路径的交通分配(Path-based Traffic Assignment)一种新用户最优均衡交通分配,具有较好的性能,收敛效果好,在反馈中使用加快迭代速度的热启动方法。
    路径分析.每一个Emme交通分析工具都会提供Emme路径分析功能,允许路径选择和转向选择分析、浏览、局部分析等。Emme路径分析,对汽车冷启动的排放污染、汽车寻找停车位、当地VS区域交通、匝道网络、收费网络以及其他应用进行建模。通过标准和并行标准交通分配方法,Emme丰富的路径分析关键词和运算符集,可以计算真实距离矩阵(最短路径或平均OD矩阵),成本或通行费矩阵,子区域OD矩阵。而Emme基于路径的交通分配方法可以保存路径,加以分析,无需再运行分配程序。
    公共交通
    交通分配
    从规划到运营,Emme提供一系列交通分配方法满足用户的各种需求。评价相关的交通政策,如发车频率、时刻表、车容量、拥堵、费用表等。
    • 标准交通分配Standard Transit Assignment.复杂的多交通工具和多路径的交通分配,使得预期出行成本最小化。
    • 时刻表分配Timetable Assignment.使用详细的出发和到达信息推导最优路径。
    • 非集计交通分配Disaggregate Transit Assignment.可以详细分析个体交通出行的起点和终点准确位置信息或节点数,而不只是区域数。
    战略分析
    正如Emme路径分析工具可以补足Emme交通分配工具一样,Emme战略分析功能可以补足交通分配工具解决大规模交通系统规划中与交通策略分析有关的问题。交通分配过程中,完全有可能使用全面的策略分析关键词和运算集。如果使用得当,可以应用到很多地方,比如计算距离矩阵、路径路线选择分析、站到站矩阵、线到线转换、或根据期望的费用结构计算费用矩阵。
    需求模型
    Emme矩阵计算器和矩阵均衡程序提供了涵盖几乎所有带状区域出行需求预测模型的综合性框架,从经典的4阶段模型到多种运输方式交通分配的直接需求函数,到基于出行链的集计需求模型
    · 矩阵计算器(MatrixCalculators) Emme矩阵计算器提供通用和有建设性的方法用于需求模型数据,如社会经济学人口统计资料或区域数据,以及任何一些跟交通模型有关的输入、输出或中间矩阵数据。不同于其他一些既定的需求模型程序,Emme提供全面而灵活的工具集用于矩阵运算。
    · 矩阵均衡程序(Matrix Balancing Procedures). 二维和三维Emme矩阵均衡程序提供buildingblocks实现各种空间的相互作用或出行分布模型;因为Emme提供的这些内部工具还有完整的程序,所以用户可以自由的进行定义或在主题上新建当地的版本。
    分析自动化
    · 网络计算器(NetworkCalculators) Emme网络计算器无需用户编写脚本或外部编程,而执行具体的分析,包括基础性的网络数据统计、运行分析和评价中的各种结果后期处理、甚至是执行中更为复杂的多级模型特征中必须的迭代网络优化。


    IP属地:江苏3楼2015-05-05 18:46
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      TransCAD
      TransCAD是世界第一个也是唯一的一个将地理信息系统(GIS)设计运用在交通领域,储存、显示、管理、分析交通数据的软件。TransCAD 结合地理信息系统GIS和交通建模能力于一体,提供了一个独立的集成平台,超过了以往任何一个程序包。TransCAD可以在任何规模和任何细节层次上用于所有的交通模型:
      l 一个具有特殊交通扩展功能的强大GIS引擎
      l 专为交通运输应用而设计的匹配、可视化和分析工具。
      l 面向路径选择、出行需求预测、公共交通、运输、位置选择和土地管理的应用模块
      TransCAD 的主要模块如下:
      (1)网络分析
      网络分析模型用于解决多种类型的运输网络问题:
      l 最短路径选择可以在任何数量的起点和终点之间(含有任何数量的中间点),生成最短、最快或成本最低的路线。
      l 网络分割可以基于易用性的特点新建服务小区,可以分析行驶时间,或评估可能的设施位置。在网络划分时,用户还可以计算一组特定地点的网络距离或行程时间。
      l 旅行推销员模型构建一个高效的出行计划,可以构建网络上的任何节点之间的最有效的访问路线。
      (2)交通规划和出行需求模型
      交通规划和出行需求模型,用来预测出行方式的变化,以及随着区域发展、人口和交通供给的变化下交通运输系统的利用系数。TransCAD 是唯一基于并充分整合GIS的规划性工具,包括交通生成、交通分布、交通方式划分和交通分配。TransCAD包括所有传统的UTPS模型,具有简化要求的快速响应模型,和先进的非集计需求模型。
      l 出行产生/发生模型(Trip Generation/Production models)估算出研究范围内的每个分区产生的基于出行目的的出行量。
      l 出行吸引模型(Trip Attraction models)预测每一个小区或特定的土地使用点所产生的出行吸引量。
      l 出行均衡方法(Trip Balancing methods)可以使得吸引量与产生量保持均衡。
      l 出行分布模型(Trip Distributionmodels)可以预测起终点间出行或流量的空间分布。
      l 方式划分模型(Mode Split models)分析并预测个体或群体在针对不同出行类型的交通方式选择情况。
      l P-A到O-D转换和日时间工具(P-A to O-D and Time of Day tools)可以将产生量和吸引量矩阵转换成起讫点的交通需求值,将24小时出行矩阵表分解成每小时出行矩阵表,将个人出行转换成车辆出行,并应用高峰小时因子。
      l 交通分配模型(Traffic Assignment models)估计出网络上的交通流量并允许用户建立交通流方式并分析拥堵点。TransCAD提供一套完整的交通分配程序用于城市交通仿真,这些程序还有多种演化形式,可以用于公交模型,还可以用于城际间客运和货运模型。
      l 高级高速公路程序(Advanced HighwayAssignment procedures)可以作广义成本的交通分配、HOV分配、多方式车流分配、多类用户交通分配、与交通分布组合的分配、以及基于流量的转向延误和信号配时优化的交通分配。
      (3)公交分析(Transit Analysis)
      TransCAD有特殊的工具和程序来创建和处理公交网络。公交票价可以定义为单一票和区域票。通过使用公交网络和费用结构,用户可解决最短路径问题和计算公交路径属性(即特征矩阵skims )。也可以使用单独或与公交网络完全合一的非机动车出行模式网络。公交网络还可以用来做公共交通分配。可以估算公交网络中路段上乘客的数量,将其作为公交服务水平的一个函数。这些模块计算网络链等级并集计乘客量统计数。TransCAD 包括大量复杂的公交网络分配程序。TransCAD 是唯一具有特定公共交通可扩展性的地理信息系统GIS。TransCAD可为复杂公交系统做数据管理,并已应用于乘客信息系统、调度和营销中。
      (4)车辆寻址和物流(Vehicle Routing andLogistics)
      TransCAD 提供了丰富的工具包用来解决各种装卸和接送路径选择问题。这些工具用来制备输入数据、求解路径问题、并以表格和图形的形式提供计算出的最优路径和车辆调度时刻表。TransCAD 程序还可以解决由传统车辆路径寻找问题而演变出的诸多更为复杂的问题,例如时间和停留点的限制条件、多个中心站的车辆调度、多种类型车辆的使用。TransCAD中的车辆寻找路径程序还能解决混合取货送货问题。解决方案找到后以图片形式显示,用户可以通过添加或移动停留点的交互方式编辑路径。如果添加或移动停留点,用户可以马上再次优化路径,从而减小时间窗的偏移量。
      (5)属地管理和选址模型(Territory Managementand Site Location Modeling)
      TransCAD 程序对于区域分割、集群形成和设施选址在交通和营销业方面得到广泛应用。集群形成程序将顾客、设施或区域分别汇聚成一个紧密并易于服务的的群组。区域划分模型将地区按照人口普查区域、邮政编码区域、县或其他区域组成若干紧凑均衡的区域。位置模型针对假设的设施位置做成本与收益评估。


      IP属地:江苏4楼2015-05-05 18:46
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        CUBE
        由于集成了GIS软件ArcGIS的标准,Cube拥有一套完整的交通预测、交通仿真和交通地理信息软件。它涉及范围之广,以至可以解决所有规划和交通工程问题。通过使用Cube,研究员便能够评估公共交通方案、道路定价策略、土地使用发展、货运码头位置、最新的信号方案、以及改进的几何设计。强大的模型、GIS技术、统计和比较功能、报告和图表、高质量的图形输出和惊人的动画技术,使得Cube在制定决策时的速度非常之快。到目前为止,有来自70个国家超过2000个的城市在使用Cube,Cube至今已有25年的研究、发展和应用历史。
        功能
        Cube是世界上使用最广泛并且最全套的交通规划软件。其综合性交通系统建模功能的易用性,是Cube的一个亮点。Cube的主要功能可以分为8个部分。
        基础模块Cube Base提供直观的编辑、分析、出图,以及设计、构建和修改模型,仿真的工具。它包括4个主要工作区:
        · 交通GIS(Transportation GIS) -用于数据编辑分析和出图
        · 模型开发(Model Development) -用于设计、文件记录和修改模型
        · 场景开发(Scenario Development) - 用于创建、运行和管理场景
        · 分析(Analysis) -用于评估和比较场景
        客流预测(Cube Voyager)提供综合性的用于模拟人们出行的程序库。通过它用户可以:
        · 使用先进的交通分配方法和公共交通模型
        · 使用模块化的基于脚本的结构
        · 使用任何方法进行建模,包括标准四阶段模型、离散选择模型和基于活动的模型。
        中观模拟(Cube Avenue)动态交通分配模式,使用于大范围的地区, 区域联络线路评估,更强大的几何分析, 更适用于交通控制和研究智能交通ITS策略研究。通过明确的建模时间,加强Cube Voyager的交通分配模型,主要功能包括:
        · 在实施前测试不同操作下的反应
        · 对比缓解高峰时段拥挤的措施
        · 检查紧急疏散计划的有效性
        微观交通仿真(Cube Dynasim)是一款多模式微观仿真系统。当道路设计、控制、土地使用和出行需求发生变化,利用Cube Dynasim可以快速直观地反映这些变化对交通网络的运作所带来的影响。Cube Dynasim还可以在仿真小汽车、卡车、公交、电车、自行车和行人交通流的时候捕捉错综复杂的交通行为。
        土地应用(Cube Land)一套先进的土地使用模拟软件;可模拟土地使用交通发展之间的互动及影响。包含土地使用预测的程序库,用户可以:
        · 在不同经济监控和辅助条件下模拟房地产市场
        · 结合Cube Voyager,Cube Land可以为用户开发综合土地利用和交通模型。
        货流预测(Cube Cargo) 一套专为货运预测而开发的软件;可用于海、空、铁、公路货运以及市区运货卡车等的流量预测。包含预测区域性和长途货流,以及卡车交通需求。Cube Cargo允许用户测试各种政策和基础设施的改进,例如定价策略和货物专用设施。
        估算OD矩阵(Cube Analyst)是专门开发用于估计和更新基于每年小汽车、卡车、公共交通的出行表OD矩阵。允许用户估计和优化从道路到公共交通到其他调查数据的出行表。
        多处理器并发运行(Cube Cluster)提供一个可选的扩展功能,通过增加功能,使得模型处理能在多台计算机处理器上运行。
        cube6
        Citilabs最近宣布一款公开测试程序Cube6。它提供一种新的云计算方法用于运行和共享交通模型以及计算结果。Cube6的桌面版本开发后便随即发布,并可以在公共云计算环境下运行(Amazon'sElastic Compute Cloud)。这为交通仿真领域带来四方面的改善:
        • 高速。交通模型越来越大,越来越复杂,这需要更长的运行时间。而云计算环境下的Cube 6 通过Citilabs的Cube 集群技术,使得模型计算的运行可以超过一列处理器。在云里,模型运行速度之快,可能超过大型的处理器(4核、8核、…128核)。研究者无需为了保持计算机高性能而去频繁更新硬件设备。
        • 可扩展性。 用户可能有时候很少运行软件,有时候需要同一周内运行很多场景。在桌面环境下,需要受到办公室里硬件条件的限制。而在云环境下,用户可以在需要的时候访问任意多个处理器,无需购买大量的硬件。
        • 安全模块的共享 一旦模型发布在云里,所有的模型和数据都通过使用一个安全用户名和密码登陆常见的浏览器而物理上位于服务器中。这种共享模式免去传统的发送模型脚本和数据文件,保护知识产权,并减少非专业人士对模型潜在的破坏。
        • 数据入口. 模型会输出大量数据。在桌面环境下,共享和交换这些数据较为困难。而Cube 6 中,用户可以简单的通过提供一个登陆的客户端,访问模型输出的地图、表格和数据。


        IP属地:江苏6楼2015-05-05 18:46
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          Vissim呢?


          IP属地:黑龙江来自Android客户端7楼2023-02-23 07:45
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            哥,明天交作业了,不会做


            IP属地:上海来自Android客户端8楼2024-12-26 16:47
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