中观交通仿真模型 dynaCHINA及其案例应用
智能交通系统仿真实训案例
智能交通系统仿真实训案例在当今快速发展的社会中，交通问题日益凸显，交通拥堵、交通事故频发等问题给人们的出行带来了极大的不便。
为了有效解决这些问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统是将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
为了让相关专业的学生更好地理解和掌握智能交通系统的原理和应用，仿真实训成为了一种重要的教学手段。
下面将为大家介绍一个智能交通系统仿真实训案例。
本次仿真实训的背景是一个中等规模的城市，该城市的交通状况较为复杂，既有繁华的商业区，又有密集的住宅区，还有多条主干道和高速公路贯穿其中。
在高峰时段，交通拥堵问题严重，交通事故时有发生，给市民的出行和城市的发展带来了很大的困扰。
为了进行仿真实训，首先需要建立一个虚拟的城市交通模型。
这个模型包括道路网络、交通信号灯、车辆、行人等元素。
道路网络的设计要尽可能地贴近实际情况，包括道路的宽度、长度、坡度、弯道等参数。
交通信号灯的设置要根据道路的流量和流向进行合理的安排，以确保交通的顺畅和安全。
车辆和行人的行为模式也要根据实际情况进行模拟，包括车辆的速度、加速度、刹车距离、行人的行走速度等。
在建立了虚拟的城市交通模型之后，接下来就是进行智能交通系统的配置和优化。
智能交通系统包括交通信号控制系统、车辆诱导系统、智能公交系统、电子警察系统等多个子系统。
在本次仿真实训中，重点对交通信号控制系统和车辆诱导系统进行了配置和优化。
交通信号控制系统是智能交通系统的核心之一。
通过对交通信号灯的合理控制，可以有效地提高道路的通行能力，减少交通拥堵。
在本次仿真实训中，采用了自适应交通信号控制算法。
该算法可以根据实时的交通流量和流向，自动调整交通信号灯的时长，以达到最佳的控制效果。
为了实现自适应交通信号控制，需要在道路上安装传感器，实时采集交通流量和流向的数据。
交通需求预测模型及应用案例总结43页PPT
交通需求预测模型及应用案 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
中观交通仿真模型INTEGRATION及其案例应用
ＩＮＴＥＧＲＡＴＩＯＮ提 供 了 详 细 的 驾 驶 员 （ 或 车 辆 ） 控 制 和 信 号 控 制 策 略 的 影 响 、 事 故 的 模 拟 等 ， 从
行为模拟。模型提供了７种路径选择方法： 迭代加 而开展不同仿真方案的模拟， 为管理者提供决策支
权分配法（ ＭＳＡ） 、分组反馈分配法 （ ＳＦＡ） 、个体反 持。
因而被认为是准微观模型， 又称为中观仿真模型。 占用车道中继续行驶的潜在速度、车辆在其占用车
该模型最大的特点是将宏观交通流参数与微观交通 道的左边和右边车道中可能的行驶速度。当车辆计
流参数结合起来综合再现道路交通状态， 核心理论 划变更车道时， 将提前计算这三种速度， 并选择三
ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＳＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ． Ｎｏ．１， ２００８（ ＩＳＳＵＥ Ｎｏ．１７３）
ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ． Ｔｈｅ ｍｅｓｏｓｃｏｐｉｃ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ｔｈｅ ｍｅｒｉｔ ｏｆ ｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃ
ａｎｄ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ． Ｉｎ Ｃｈｉｎａ， ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃ ａｎｄ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃ ｔｒａｆｆｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
馈分配法（ ＩＦＡ） 、动态交通流分配法（ ＤＴＡ） 、法兰 ２．１ 模型在交通控制方面的应用
克－ 沃 尔 夫 算 法 分 配 法 （ ＦＷＡ） 、 外 部 路 径 选 择 法 ２．１．１ 模拟分析路段交通流的运行状况
（ ＥＲ） 、基于距离路径选择法（ ＤＢＲ） 。无论选用哪种
通过模拟， 可再现路段的交通流运行状况， 反
大学交通运输学院硕士研究生， 研究方向为道路交通安全； 方守恩（ １９６１－ ） ， 同济大学交通运输工程学 院 道 路 与 机 场 工 程系教授， 博士生导师， 同济大学交通运输工程学院党委 书记， 中国公路学会计算机应用学会理事、上海市土木工 程学会计算机应用专业委员会副主任委员、世界道路协会 （ ＰＩＡＲＣ） 个人会员， 主要从事道路与交通工程专业的教学与 研究工作， 主要研究方向包括： 道路规划与设计理论与方 法、道路交通安全、道路计算机辅助设计等。 收稿日期： ２００７－ ０５－ ３１
交通工程技术课程仿真实验案例
交通工程技术课程仿真实验案例交通工程是一门研究交通规律及其应用的技术科学，旨在通过合理规划、设计、运营和管理交通系统，提高交通运输的效率、安全性和可持续性。
在交通工程技术课程中，仿真实验是一种非常重要的教学手段，它可以帮助学生直观地理解交通现象和规律，掌握交通工程的分析方法和技术。
本文将介绍几个典型的交通工程技术课程仿真实验案例，以期为相关教学和研究提供参考。
一、交通信号控制仿真实验交通信号控制是城市交通管理的重要手段之一，通过合理设置信号灯的相位和时长，可以优化交通流的运行，减少拥堵和延误。
在交通信号控制仿真实验中，通常使用微观交通仿真软件，如 VISSIM 等，构建交通网络模型，设置交通流量、车辆类型、道路条件等参数，然后对不同的信号控制方案进行模拟和评估。
例如，对于一个十字交叉口，可以设计定时控制、感应控制和自适应控制等不同的信号控制方案。
在定时控制方案中，信号灯的相位和时长是固定的；在感应控制方案中，信号灯根据车辆的到达情况实时调整绿灯时长；在自适应控制方案中，信号灯通过与上游检测器的通信，实时获取交通流量信息，并根据预设的算法自动优化相位和时长。
通过对这些方案的仿真模拟，可以比较它们在不同交通流量条件下的性能指标，如平均延误、停车次数、排队长度等，从而选择最优的信号控制方案。
二、高速公路交通流仿真实验高速公路是现代交通运输的重要组成部分，其交通流特性与城市道路有很大的不同。
在高速公路交通流仿真实验中，通常关注车辆的自由流速度、跟车行为、换道行为等。
通过构建高速公路模型，设置不同的交通流量、车道数量、坡度等参数，可以研究高速公路的通行能力、拥堵形成和消散过程等。
例如，可以模拟在节假日等高峰时段，大量车辆涌入高速公路导致的拥堵现象。
通过分析车辆的速度分布、密度分布和流量变化，可以了解拥堵的传播规律和影响范围。
同时，还可以研究不同的交通管理措施，如限速、限流、设置应急车道等，对缓解拥堵的效果。
中观交通仿真
中观交通仿真第一篇：中观交通仿真1．国内外研究现状交通仿真具有直观、准确、灵活的特点，是描述复杂道路交通现象的一个有效手段。
中观交通仿真是一种能够兼顾宏观交通仿真与微观交通仿真优点来描述交通流动态运行的仿真技术，在交通领域有着其独特的优势。
目前，中观交通仿真研究已成为国际上交通工程界的研究热点之一。
1.1国外研究概况在交通仿真技术、交通信息的分析、处理并应用到交通控制与决策方面在国外业已开展了大量的研究。
在交通仿真方面，起初研究的是宏观仿真模型，但模型的灵活性和描述能力较为有限。
该类交通仿真系统主要以优化城市道路的信号设计为应用目的，最具有代表性的当数英国道路与交通研究所（TRRL）的D.L.罗伯逊于1967年开发的道路交通流仿真软件TRANSYT，它主要用于确定定时交通信号参数的最优值；Gerlough在1963年建立的用于道路网络信号配置的TRANS模型；美国联邦公路局(FHWA)1956-1966年研制的SIGOP仿真系统。
近年来微观仿真模型得到了充分的发展。
它是以单个车辆为研究对象，通过一些相对简单但真实的仿真模型来模拟车辆在不同道路和交通条件下的路网上运行，并以动态图像的形式显示出来，在描述和评价路网交通流状况方面具有传统数学模型所无法比拟的优越性。
其中具有代表性的是CORSIM，VISSIM和麻省理工大学开发的MITSIM 系统。
CORSIM是由美国联邦公路局(FHWA)开发的、综合了两个微观仿真模型(用于城市的NETSIM和用于高速公路的FRESM)，能够仿真城市道路和高速公路的交通流。
CORSIM的目标是交通管理系统的开发和评价。
VISSIM是德国PTV公司的产品，它是一个离散的、随机的、以10S-1 S为时间步长的微观模型。
车辆的纵向运动采用了基于规则的算法。
不同驾驶员行为的模拟分为保守型和冒险型。
VISSIM提供了图形化的界面，用2D和3D动画向用户直观显示车辆运动，运用动态交通分配进行路径选择。
中观交通仿真模型 dynaCHINA及其案例应用
１ ． ２ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的模块构成 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型主要由需求模块和供给模块两大模块构成。 如图 １ ， Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的输入包括路网元素的拓补连接关系和几 何特征， 典型路段（ 城市快速路、 主干道、 次干道、 支路等） 的交通流 模型参数（ 速度 －密度模型参数、 道路饱和流量、 道路容量等） ， 出 行者对交通诱导信息响应行为模型的参数， 信号控制器的配时参 数， 部分路段上随时间变化的流量或者平均速度， 也可融入历史的 动态 Ｏ Ｄ流量等。 基于上述输入数据， Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的“ 需求仿真器” 采用一套动 态Ｏ Ｄ矩阵估计方法（ 卡尔曼滤波器、 广义最小二乘优化算法等） ， 获得当前时间段的动态 Ｏ Ｄ流量， 将其加载到一个“ 供给仿真器” 上， 快速仿真交通流在路网中的动态传播过程， 从而可以获得覆盖 整个路网的交通状况估计。如果估计的路况与路网中检测器实际 采集到的交通流数据间存在较大偏差， 则通过反复迭代修正动态 Ｏ Ｄ流量和模型参数， 最终使仿真输出与现场检测数据较为一致， 此时迭代过程结束。这个阶段称为“ 状态估计” ， 同时该阶段也利
第２ ３卷 第 ３期 ２ ０ １ ０年 ６月 文章编号： １ ０ ０ ２ ４ ０ ２ ６ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ３ ０ ０ ６ ２ ０ ５
山 东 科 学 Ｓ Ｈ Ａ Ｎ Ｄ Ｏ Ｎ ＧＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ
Ｖ ｏ ｌ ． ２ ３ Ｎ ｏ ． ３ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ０
１ ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型基本原理及模块构成
１ ． １ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的基本原理 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ（ “ 动态中国” ）是山东科学院自动化研究所林勇博士自主研发的动态网络交通流分析与实 时路况预测系统。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ测试版本已于 ２ ０ ０ ８年 ８月发布。目前已完成实验室测试， 正在部分城市路网 和高速公路上进行现场测试。该系统最大的特点是采用了多精度中观交通模型及算法， 即混合交通模型、 混 合仿真方法、 混合优化技术， 最终输出综合交通信息。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的核心理论是动态交通需求分析技术、 动 态交通分配技术和离散选择模型， 其基本原理是： ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型中微观层次的参数根据模型中宏观层次 的交通参数而确定，即车辆的移动速度由该节段上的车流密度决定， 并且模型能够从车道级别上模拟队列 在节段和节点处的形成、 消散和传播特征。此外，该模型另外一个重要特点是基于动态 Ｏ Ｄ流量（ 矩阵） 和 交通分配技术来估计和预测路况， 动态 Ｏ Ｄ需求相比实际的路况， 受干扰而严重波动的程度要小得多。这一
中观交通仿真模型INTEGRATION及其案例应用
Ｍ ｅ ｏ ｃ ｐ ｃ Ｔｒ ｆ ｃ Ｓ ｍ ｕｌ ｔｏ ｏ ｅ ＮＴＥＧＲＡＴＩ ｓ ｓ ｏ ｉ ａ ｉ ｉ ａ ｉｎ Ｍ ｄ ｌＩ ＯＮ ｎ ａ ｄ
Ｉｓ ｔ Ｃａ ｅ Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｐｌｃ ｔｏ
Ｔ ＥＮＧ Ｈｕ ｉｌｎ ， Ｙ ｅ ， Ｚ ａ－ｏ ｇ Ｕ Ｌ ｉ ＨＡＯ Ｈｕ ，ＪＡＮＧ ＹｉＪａ ｉ Ｉ — ｉ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｔｒ ｆｉ ｓｍｕ ａ ｉｎ ｔａ ｔ ａｆｃ ｉ ｌ ｔ ｍｏ ｅｓ ａ ｂ ｃａ ｓｆ ｄ ｎ ｏ ｈ ｅ ｔ ｐ ｓ ｍａ ｒ ｓ ｏ ｉ ｏ ｄ ｌ ｃ ｎ ｅ ｌｓ ｉ ｅ ｉ ｔ ｔ ｒ ｅ ｙ ｅ ， ｉ ｃ ｏ ｃ ｐ ｃ， ｍｅ ｏ ｃ ｐ ｃ， ａ ｄ ｓｓ ｏ ｉ ｎ
可 由于 临界 间隙 的不可 观测性 ，因而并不 能从理 论 上证 明临界 间隙服从 正态 分布 。 相 比之下 ，上述 前两种 方法都 是从连续 车流 提 供给行 人穿越 间 隙的角度来 考虑 临界间隙 的 ，而 第 三种 分 析方 法则 利用Ｒ ｆ ａ 方法 的原 理 ，将行 人在 无 ｆ 车辆 到达 冲突区时 穿越 的最 小时 间作 为行人 可穿 越
维普资讯
中观交通仿真模型Ｉ Ｔ ＧＲ Ｔ ＯＮ 、 Ｎ Ｅ Ａ Ｉ
及 其 案 例应用
滕 怀 龙 ．于 雷 ，赵 慧 ． 姜 乙 甲
（ 京 交 通 大学 交 通 运输 学 院 ，北 京 ｌＨ ４ ） 北 ０ 以分 为 宏观 、 中观 、微观 三类 ， 中观 交通 仿 真模 型 是 一 种 能 够兼 顾 宏观 与微 观模 型优 点 的 交通 流 动 态仿 真 模 型 。 国 内对 宏观 、微观 交通 仿 真模 型 已有很 多研 究 ，但 是 对 于 中观 交通 仿真 模 型 的 研 究还 很 少。根 据 中观 交通 仿 真模 型Ｉ Ｔ Ｎ ＥＧＲ Ｉ ＡＴ ＯＮ的 模 块 构 成及 功 能 特 点 ，将 其 应 用 于道路 交 通 中 ，并 结 合 实例 加 以 分 析 ，对 于推 动 国 内 中观 交 通仿 真 模 型 的研 究及 国 内路 网规 划 的 逐 步 完善 具 有 重要 的理 论 和 实践 意 义 。 关 键 词 ： 中观 仿 真模 型 ；跟 车模 型 ：Ｉ ＥＧＲ １ ＮＴ ＡＴ ０Ｎ仿 真模 型 中图 分类 号 ：Ｕ４ ．２ ９１１ ３ 文献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ： １０ － ７ ６（０ ８ ０１ ０ ４ — ４ ０ ２－ ８ ２ ０ ） － １ ８ ０ ４
交通运输规划中的交通仿真模型设计与应用
交通运输规划中的交通仿真模型设计与应用交通运输规划是一个复杂而关键的领域，对于城市的可持续发展和交通系统的高效运行至关重要。
为了有效地规划和优化交通网络，交通仿真模型被广泛应用于交通规划领域。
本文将探讨交通仿真模型的设计与应用，以及其在交通运输规划中的重要性。
首先，我们需要明确交通仿真模型的含义。
交通仿真模型是通过数学模型和计算机模拟技术来模拟交通流量、交通行为和交通网络的工具。
它可以准确地模拟车辆的运动、交通信号的变化以及交通拥堵等情况，从而评估不同交通策略的效果并优化交通网络的设计。
在交通仿真模型的设计中，首先需要收集和整理大量的数据。
这包括交通流量数据、道路网络数据、交通信号数据、交通规则数据等。
这些数据将成为仿真模型中的输入参数，决定了模型的准确性和可信度。
为了保证数据的准确性，通常需要利用传感器、监控设备和现场调查等手段进行采集和验证。
其次，在交通仿真模型的设计过程中，需要选择合适的模型和算法。
常用的交通仿真模型包括微观交通仿真模型和宏观交通仿真模型。
微观交通仿真模型采用个体化模拟方法，精细地模拟每一辆车辆的运动和行为，能够提供更准确的交通流量和拥堵情况。
而宏观交通仿真模型基于总体模拟方法，通过对交通网络的整体运行情况进行模拟和分析，适用于大规模的交通网络规划和评估。
交通仿真模型的应用主要体现在交通规划和交通管理两个方面。
在交通规划方面，交通仿真模型可以模拟不同交通方案的效果，如道路拓宽、交通信号优化、公共交通系统建设等，通过评估这些方案的性能，可以为交通规划者提供决策支持。
同时，仿真模型还可以用于预测未来的交通需求和交通行为，为未来的交通规划提供参考。
在交通管理方面，交通仿真模型可以用于交通拥堵的预测和疏导。
通过模拟不同的交通管控策略，如交通信号的优化、路由导航的优化等，可以提前预测道路的流量状况，并采取相应的交通管理措施。
这些措施可以有效地减少交通拥堵，提高交通效率。
此外，交通仿真模型还可以用于交通安全评估和应急响应。
交通流动态模型与仿真技术的研究与应用
交通流动态模型与仿真技术的研究与应用随着城市化进程的加速和交通工具的不断普及，城市交通问题日益凸显。
为了更好地解决这一问题，交通流动态模型与仿真技术的研究与应用也逐渐成为了研究热点之一。
交通流动态模型的研究为了更好地模拟城市交通的流动情况，学者们提出了不同的交通流动态模型。
其中，最为常见的模型包括LWR模型、CTM模型和PDM模型。
LWR模型最早由Lighthill和Whitham在1955年提出，它将道路看成一条单向管道，假设车辆从道路的一段进入，通过其它道路段以一定的速度驶出。
该模型着重于总流量的计算和流量的分布问题，是流量分析中最基本的模型之一。
CTM模型又称为守恒方程模型，它通过对交通流量、密度和速度的等量关系式计算交通流量。
该模型可以较为准确地反映交通拥堵现象，但需要考虑交通状况变化带来的影响。
因此，在实际应用中往往需要额外的校正。
PDM模型采用宏观视角，将交通流看成一个物理系统。
在该模型中，采用车辆状态转移函数来描述车辆的状态变化，计算车辆数量的变化。
这一模型能够较好地反映交通拥堵现象，并且可以在不同时间点对交通流进行预测。
交通流动态模型的应用目前，交通流动态模型已经被广泛应用于城市交通管理、交通规划和交通控制的领域中，成为了交通领域的重要工具之一。
其中，最为常见的应用包括交通流量监控和交通拥堵预测。
交通流量监控可以帮助交通管理部门及时掌握道路上的交通情况，并及时采取措施，以提高交通安全和通行效率。
这方面的应用包括城市交通状况实时监测、交通拥堵监测和交通事故分析。
交通拥堵预测则可以帮助交通管理部门制定更有效的交通策略，减少道路拥堵，提高交通及通行效率。
在此领域中，学者们采用模型进行车流量预测，还可以借助GIS等技术进行交通拥堵热点的识别。
交通仿真技术的研究随着交通流动态模型的研究深入，交通仿真技术也相应得到了重视。
交通仿真技术可以帮助人们更好地模拟城市交通的运行情况，较为真实地反映人类交通行为和交通系统的运行方式。
交通仿真在实际中的应用
二十世纪 70 至80 年代
二十世纪 80 年代 末以来
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二、交通仿真的发展和现状 第一阶段：20世纪60 年代
这一时期的交通仿真系统主要以优化城市道路的信号设计为应用目的
，因而宏观交通仿真模型被广泛使用，但模型的灵活性和描述能力都较为 有限，加上当时计算机性能较低，所以仿真结果的表达也就不够理想。 可以描述的内容：
项目 交通现象 交通控制管理措施 评价指标 评价指标 跟车行驶、变换车道、车流冲突、公交运行、行人冲突、 短车道溢出等 固定信号控制、感应控制、主/次优先控制、车道关闭 等 延误、速度、行程时间、排队长度等常规指标外，油耗、 废气排放等指标
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二、交通仿真的发展和现状
在这个阶段，最具代表性的模型有： 英国道路与交通研究所（TRRL）的D.L.罗伯逊于1967 年开发的道路交通流仿真软件TRANSYT。它主要用于确定定
时交通信号参数的最优值；
Gerlough 在1963年建立的用于道路网络信号配置的
TRANS 模型；
美国联邦公路局（FHWA）1956-1966 年研制的SIGOP 仿 真系统。
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二、交通仿真的发展和现状 第二阶段：二十世纪70 至80 年代
随着 20 世纪80年代末和90年代初国外工TS研究的日益热
车道变换模型的仿真研究等等。
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一、概述 二、交通仿真的发展和现状
三、交通仿真在交通分析中的必要性
四、交通仿真的分类及其应用 五、交通仿真在交通分析过程中的一般步骤
七、总结
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三、交通仿真在交通分析中的必要性
一、交通现象的复杂性决定的
行人 驾驶员
交通 环境
交通系统
DynaCHINA动态交通流分析与路况预测系统
成 果简 介
பைடு நூலகம்
Ｄ ｎＣ ＩＡ动态交通流分析与路况预测 系统 ｙａ Ｈ Ｎ
Ｄ ｎＣ ＩＡ（ 动态 中国 ” 是 位于交 通管理 中心 的实 时动态交 通分 配系统 ， ｙａ Ｈ Ｎ ” ） 完全 由国 内 自主研 发 。通过
为公众出行信息服务和交通信号控制等系统提供覆盖全路 网的 ３ — Ｏ ０ ６ 分钟的实时路况预测 ， 使这些系统能 更有效地缓解城市和高速公路交通拥堵 ， 提升公众的出行效率和出行质量。系统的核心技术包括 ： 动态交通
１
辆动 嘲 ２ 平均 速度
・
出行 者做 出最 优 的出行决定 。
・
在事 件发 生情 况下 ， 测拥 挤 的形 成与 动态 传播 过程 ， 助交 通 管理人 员 实施 ” 预见 性 ” 预 帮 有 的动 态交 通管
理 针对高 速公路 ， 仿真 测试表 明 ， 路段 当前 时段 的路 况 （ 各 流量 与平 均速 度 ） 估计 精 度 均 大于 ９ ％ ，０分 钟 ０ ６
的流量 、 均速 度 、 队长度 等 ） 平 排 的准确估计 。
・
针 对各种 交通控 制与诱 导信 息发 布策略 ， 实时预 测 网络 状况并 分析 网络性 能 。 产 生预测 的 出行信 息 ， 括 出行 前 的最优 出行 时 间 、 包 出行 方式 、 出行路 径 和出行途 中的最 佳绕行路 线 ， 引导
内路 况预测 精度均 大于 ８ ％ 。 ５
・
对无 法获 取历史 Ｏ Ｄ数 据 的城市 主干道 ， 仅需路 网 中有 大约 ２ ％的路段 （ 路 口问 的一 条单 向道 路 ） 设 ０ 两 布
有流量 或速度 检测器 ， 即可产 生一 套能 准确拟合 实 际检 测数 据 的动态 Ｏ Ｄ矩 阵 ， 可用 于有 效 的实 时路况 预 并 测 与 区域 信号控 制系 统集成 ， 实时在 线评价 其性 能并帮 助优化 信号 配时参 数 。
基于Dynameq软件的中观动态交通仿真实现方法
– 81 –基于Dynameq 软件的中观动态交通仿真实现方法□ 吴宁宁1，官 廉1，王新竹2，孙贻璐1（1.武汉市交通发展战略研究院，武汉 430017；2.武汉市交通规划设计有限公司，武汉 430017）摘 要：宏观交通模型主要用于研究大范围城市与交通规划和建设引起的中长期交通需求变化，而微观交通仿真适用于研究小范围高精度和基于个体的动态交通分析评估和可视化展示。
随着基于多源大数据的大范围内动态交通分析技术逐步成熟，能较好的满足城市精准化量化分析预测的需要。
对中观动态交通仿真技术涉及的关键数据和技术方法进行梳理，研究基于Dynameq 软件进行中观动态交通仿真的流程和方法，为完善城市宏观—中观—微观一体化交通模型体系、提升城市交通量化分析精度和效率提供思路，并以示范区域为仿真对象进行验证。
关键词：中观交通仿真；动态交通分配；交通大数据中图分类号：U491 文献标志码：A 文章编号：1671-3400(2019)07-0081-04Implementation Method of Mesoscopic Dynamic TrafficSimulation Based on Dynameq SoftwareWU Ningning 1, GUAN Lian 1, WANG Xinzhu 2, SUN Yilu 1(1. Wuhan Transportation Development Strategy Research Institude, Wuhan 430017, China;2. Wuhan Transportation Planning & Design Co., Ltd, Wuhan 430014, China)收稿日期：2019-05-15第一作者简介：吴宁宁（1985-），女，汉族，湖北武汉人，硕士，工程师，主要研究方向：交通预测模型、综合交通规划。
Abstract: Macroscopic traffic model is mainly used for large-scale area and long term traffic demand forecast caused by large-scale traffic planning and construction, while microscopic traffic simulation is mainly used for individual dynamic traffic analysis and display with small range and high precision. With the gradual maturity of large-scale dynamic traffic analysis technology based on multi-source big data, it can better meet the needs of accurate quantitative analysis and prediction in important district. This paper combeds the mesoscopic dynamic traffic simulation technology involved in the key data and technical methods and studies the methods of mesoscopic dynamic traffic simulation based on the Dynameq software, which will improve urban macro-meso- microscopic traffic simulation system, and promote the urban traffic simulation precision and efficiency. The method of the mesoscopic transportation simulation is verified in the simulation demonstration area.Key Words: Mesoscopic transportation simulation; Dynamic transportation assignment; Traffic big data0 引言当前交通结构和设施供给面临转型，城市交通发展进入“综合协调优化期”，对现状问题的识别能力和对未来趋势演化的把控能力，成为城市交通治理取得成效的关键[1]。
交通工程中的仿真技术应用
交通工程中的仿真技术应用在当今快节奏的社会中，交通工程的重要性日益凸显。
随着城市化进程的加速和交通工具数量的急剧增加，交通拥堵、交通安全等问题成为了人们关注的焦点。
为了有效地解决这些问题，提高交通系统的效率和安全性，仿真技术在交通工程领域得到了广泛的应用。
仿真技术，简单来说，就是通过建立数学模型和计算机模拟，来重现和预测真实世界中的交通现象和行为。
它为交通工程师和决策者提供了一种强大的工具，帮助他们在不实际实施交通方案的情况下，评估其效果和潜在影响。
在交通规划方面，仿真技术发挥着关键作用。
当规划一个新的城市区域或者对现有的交通网络进行大规模改造时，需要考虑众多因素，如道路布局、交叉口设计、公共交通站点设置等。
通过仿真模型，可以模拟不同规划方案下的交通流量分布、出行时间和拥堵情况。
例如，在规划一个新的商业区时，可以利用仿真技术预测在不同的道路容量和交通管理策略下，车辆和行人的流动模式，从而优化道路的宽度、交叉口的信号灯设置以及停车位的数量。
这有助于避免规划方案实施后可能出现的交通拥堵和不便，节省大量的时间和资金。
交通仿真技术在交通信号控制方面也有着出色的表现。
传统的交通信号控制往往依赖于固定的时间设置或者简单的感应控制，难以适应复杂多变的交通状况。
而基于仿真的交通信号优化可以根据实时的交通流量和流向，动态调整信号灯的时长和相位。
通过对不同信号控制策略的仿真模拟，可以找到最优的控制方案，提高交叉口的通行能力，减少车辆的等待时间和尾气排放。
比如，在一个繁忙的十字路口，通过仿真可以确定是采用定时控制还是感应控制更能有效地减少拥堵，甚至可以尝试更先进的自适应控制算法，以实现交通信号的智能化控制。
对于交通安全分析，仿真技术同样不可或缺。
通过建立详细的车辆和行人行为模型，可以模拟交通事故的发生过程和原因。
例如，可以模拟车辆在不同速度、天气条件和道路状况下的制动距离和碰撞情况，从而评估道路设计和交通规则的合理性。
快速路网宏观交通流仿真系统的开发与仿直
快速路网宏观交通流仿真系统的开发与仿直张声荣;干宏程;孙鑫;杨珍珍【摘要】In order to provide an effective method for traffic operation and evaluating different traffic control strategies for urban freeway network, this paper provides a macroscopic traffic flow simulation system for urban freeway. Whole framework of the system includes input module, simulation module and output module. Then it describes the program process and gives the main technical details via the object-oriented language Microsoft Visual Basic. Finally, taking the example of an urban freeway network with two origins and two destinations, this paper describes the process of generation, spreading and dissipation of the recurrent congestion. Besides, it simulates the effects of the ALINEA ramp metering strategy. Research results show that the system does not only do well in describing the evolution of the network traffic flow, but also testing and evaluating traffic control strategy effectively.%为了给快速路网运行状况分析和控制策略评价提供高效辅助决策工具,提出快速路网宏观交通流仿真系统整体框架,分输入模块、仿真模块和输出模块三部分,并给出采用Microsoft Visual Basic面向对象语言开发的实现流程图和关键技术.仿真案例采用该系统对包含两个起点、两个终点的快速路网进行仿真,刻画交通拥挤的形成、传播和消散过程,并模拟ALINEA匝道控制策略情景下路网的运行状况.仿真案例表明,该系统能较好地描述网络交通流的时空动态演化,是测试、评价交通控制策略的有效工具.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)007【总页数】6页(P16-21)【关键词】城市快速路;宏观交通流仿真;交通控制;交通仿真系统;常发性交通拥挤【作者】张声荣;干宏程;孙鑫;杨珍珍【作者单位】上海理工大学,管理学院,上海,200093;上海理工大学,管理学院,上海,200093;石油化工科学研究院应用化学系,北京,100083;上海理工大学,管理学院,上海,200093【正文语种】中文城市快速路是建于城市内部的一种高速道路，具有单向多车道、无纵横干扰、连续行驶且通行能力大的特点，已成为我国大都市内重要的交通载体。
交通需求预测模型及应用案例总结
其中，
xˆ t 1 － t+1时段的预测值；
x t －t时段 的实际值；
xˆ t
－t时段 的预测值； －平滑指数，01 。
整理课件
对下表中的数据运用一次指数平滑法进行预测
分别取α=0.1和α=0.9进行预测 计算结果见下表 由于α=0.9时平均绝对误差小于α=0.1时的平均绝 对误差，因此取α=0.9时的预测结果较好。
ct2( 21)2(St(1)2St(2)St(3))
S t(3 )S t(2 ) (1 )S t 1 (3 )——三次平滑指数
整理课件
应用指数模型预测时，有一个确定初值的问题: 当t=1时，s2= αx1 +(1- α)s1，只有确定s1,才能算出 s2，而s1= αx0+(1- α)s0，,若无x0，则无法求出s1。 故一般令x0 = s0 = s1。
当时间数据是水平式时，简单的平滑法能得到有 效的结果，并且费用低廉，但这种方法也存在缺 点。表现为：
（1）当预测变量的数据模式有较大变化时，指 数平滑法的预测效果并不令人满意。在处理长期 趋势或水平模式是没有效果。
(2)没有一个好办法来整确理课件定适当的权数α值。
（3）灰色系统法
该理论是我国学者邓聚龙教授在上世纪80年代初提出的处 理不完全信息的一种新理论，该理论应用关联度收敛原理、生 成数、灰导数等观点和方法建立微分方程模型。如GM (1,1)表 示一阶单个变量的微分方程，是最常用的灰色预测模型。灰色 预测在诸多领域(包括交通量预测)都有较好的应用。
差平方与最小的回归方程为最优方程 即满足
n
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中观交通仿真建模关键问题分析及应用研究
Analysis on Key Problems of Mesoscopic Traffic Simulation Modeling and its Application 作者： 赵慧[1] 于雷[1,2] 余柳[1] 赵娜乐[1] 郭沛亮[1]
作者机构： [1]北京交通大学交通运输学院,北京100044 [2]德克萨斯南方大学,美国休斯顿77004
出版物刊名： 物流技术
页码： 39-42页
主题词： 交通仿真建模 中观仿真 INTEGRATION DYNASMART DynaMIT 奥运会开幕式
摘要：首先介绍了三种典型的中观仿真模型：INTEGRATION、DYNASMART和DynaMIT，并进行了对比分析；在此基础上，提出了中观仿真建模的三个关键问题，分别是：动态OD估计、动态交通分配和动态交通流参数标定；最后，选取INTEGRATION为研究对象，分析了奥运会开幕式期间在实施交通需求控制和铺设专用道策略之后，奥运大家庭车辆的运行情况，说明中观仿真模型在城市交通管理方面的应用效果。
交通仿真软件及其应用
第十二章交通仿真软件及其应用前言交通仿真（Traffic Simulation）是系统仿真技术的一个分支，就是用系统模型来复现交通流随时间、空间变化从而表征其行为特征的技术。
交通仿真模型可用于交通系统规划及控制方案的详细评估，更好地理解并掌握交通系统局部和细节，对于较复杂的交通系统尤为适用。
交通仿真技术所具备的功能，使其在以下交通领域得以广泛应用：1）交通规划方案的详细评估；2）交通控制策略的评估；3）道路几何设计方案的评价分析；4）交通管理系统的评价分析；5）交通新技术和新设想的测试；6）智能交通系统的评价；7）道路交通安全分析；8）交通工程技术人员培训。
当前使用较多的微观交通仿真软件有PARAMIC S、VISSIM、TransModeler、AIMSUN、CORSIM、CUBE DYNASIM、TRAFFICWARE等。
本章将介绍系统仿真和交通仿真的原理、方法和常用的交通仿真软件及其应用。
第一节交通系统仿真一、系统仿真仿真是当今许多学科广泛应用的先进、安全和经济的技术，军事工业、航空航天、核能等一直是仿真技术应用的主要领域，在军工领域，仿真技术已成为新武器系统研制与试验中的先导技术、校验技术和分析技术。
世界各国几乎所有大型研发项目，如“阿波罗”登月计划、战略防御系统、航天航空器研制、核武器研制等，因其投资和风险巨大，在研制过程中均成功地运用了仿真技术，以较小的代价大幅度降低了风险。
系统仿真技术可应用于系统评价、系统优化、节约经费、降低试验的风险和危险、人员培训、决策支持等。
下面阐述系统仿真的几个基本概念。
（一）基本概念1）系统仿真技术应用的对象是系统。
系统的定义很多，通常定义为具有一定功能，按某种规律相互联系又相互作用着的对象之间的有机组合。
社会、经济、交通都是系统，仿真所关注的系统是广义的，泛指人类社会和自然界的一切存在、现象与过程。
任何系统的研究都需要关注三个方面的内容，即实体、属性和活动。
中观仿真及其在城市交通区域控制中的研究和应用的开题报告
中观仿真及其在城市交通区域控制中的研究和应用的开题报告一、研究背景随着城市交通的不断发展，城市交通拥堵问题日益严重。
如何进行有效的交通区域控制，成为城市交通管理的重要议题。
中观仿真技术可以对交通系统中的各种因素进行模拟分析，以评估不同控制策略的效果，有着广泛的研究和应用价值。
因此，本研究将探索中观仿真技术在城市交通区域控制中的应用，旨在提高交通管理效率和道路利用率。
二、研究内容1.城市交通区域控制的现状和问题分析介绍城市交通区域控制现状，分析存在的问题，总结国内外研究现状和发展趋势。
2.中观仿真的概念和研究方法阐述中观仿真的基本概念、研究方法和模拟模型的选择，为后续研究做好准备。
3.建立城市交通区域控制中的中观仿真模型根据中观仿真的方法，建立城市交通区域控制的中观仿真模型，对交通控制策略进行仿真分析，以评估不同策略的优劣。
4.评估城市交通区域控制效果结合中观仿真模型结果，评估城市交通区域控制的效果，并提出改进建议。
三、研究意义本研究将通过中观仿真技术，探究交通区域控制的效率和效果，为交通管理决策提供科学依据。
同时，也为促进数字化城市、智能城市建设贡献力量。
四、研究方法本研究采用文献调查、实证分析和模型仿真等方法，结合中观仿真技术，建立城市交通区域控制模型，分析不同控制策略下的交通情况。
五、预期结果本研究将建立中观仿真模型，评估城市交通区域控制效果，为交通管理决策提供科学依据。
同时，预期结果还将发现交通系统中的问题，为未来的交通管理和改善提供方向和思路。
六、研究计划本研究计划分为以下几个阶段：阶段一：文献调研和理论研究（2个月）阶段二：建立中观仿真模型（3个月）阶段三：基于模型仿真分析控制策略（2个月）阶段四：评估控制效果并提出方案（1个月）阶段五：论文撰写（2个月）。
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目前我国对宏观、 微观交通仿真模型的研究较多， 而对中观仿真模型的研究还处于起步阶段。由于中观 交通仿真模型解决了以往宏观交通仿真模型不能描述排队长度和延误等详细交通状态指标， 以及微观交通 仿真模型不能描述 Ｏ Ｄ对交通系统产生的影响等问题， 所以中观仿真模型在交通领域有着其独特的优势， 目 前， 绝大多数先进的用于离线或在线交通预测的系统均采用中观模型作为供给仿真器。
图１ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ基本原理
用现场检测数据标定系统中的大量模型参数。“ 供给仿真器” 又称作“ 中观交通仿真器” ， 用于模拟车辆在路 网中的实际运行过程。该仿真器将若干单个的车辆加载到网络中， 由宏观的速度 － 密度（ ｋ ｖ ） 模型计算路段 上车辆走行阶段的速度， 用队列、 容量模型描述车流在交叉口附近的排队消散行为； 其中， 信号控制、 交通事 件等对路网供给能力的影响建模为交叉口进口道或路段下游末端的容量约束。相对于微观交通仿真系统， 中观交通仿真器有较高的计算效率， 能够满足系统在线运行的需要， 且建立路网和标定模型参数更为容易；
第 ３期
许兆霞， 等： 中观交通仿真模型 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ及其案例应用
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但其运算速度及内存需求会随着车辆数的增加而增加， 因此一般适用于中小型路网的交通仿真研究。中观 仿真模型以车辆群体为研究对象， 与宏观模型相比， 它可以较为细致地描述交通流特性。除此之外， 中观仿 真模型还可以描述车辆之间的相互作用， 虽然在这方面它不如微观仿真模型细致， 但是运算速度较微观模型
中观交通仿真模型 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ及其案例应用
， ２ ， ３ 许兆霞１， 林勇１ ， 李树彬１ ， 王磊１
（ １ ． 山东省科学院自动化研究所， 山东 济南 ２ ５ ０ ０ １ ４ ； ２ ． 中山大学智能交通研究中心， 广东 广州 ５ １ ０ ２ ７ ５ ； ３ ． 北京交通大学交通运输学院， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ） 摘要： 交通仿真模型可以分为宏观、 中观、 微观三类，中观交通仿真模型是一种能够兼顾宏观与微观模型优点 的交通流动态仿真模型。国内对宏观、 微观交通仿真模型已有很多研究，但是对于中观交通仿真模型的研究 还很少。根据中观交通仿真模型 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的基本原理及功能特点，将其应用于智能交通中，并结合实例 加以分析。针对实际路网的测试表明， 该模型可有效缩短车辆在路网中的平均旅行延误， 并可推广应用于更 复杂的区域路网。 关键词： 中观； 交通仿真模型； ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ 中图分类号： Ｕ ４ ９ １ 文献标识码： Ａ
１ ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型基本原理及模块构成
１ ． １ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的基本原理 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ（ “ 动态中国” ）是山东科学院自动化研究所林勇博士自主研发的动态网络交通流分析与实 时路况预测系统。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ测试版本已于 ２ ０ ０ ８年 ８月发布。目前已完成实验室测试， 正在部分城市路网 和高速公路上进行现场测试。该系统最大的特点是采用了多精度中观交通模型及算法， 即混合交通模型、 混 合仿真方法、 混合优化技术， 最终输出综合交通信息。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的核心理论是动态交通需求分析技术、 动 态交通分配技术和离散选择模型， 其基本原理是： ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型中微观层次的参数根据模型中宏观层次 的交通参数而确定，即车辆的移动速度由该节段上的车流密度决定， 并且模型能够从车道级别上模拟队列 在节段和节点处的形成、 消散和传播特征。此外，该模型另外一个重要特点是基于动态 Ｏ Ｄ流量（ 矩阵） 和 交通分配技术来估计和预测路况， 动态 Ｏ Ｄ需求相比实际的路况， 受干扰而严重波动的程度要小得多。这一
（ １ ． Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＩ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇＡ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，Ｊ ｉ ｎ ａ ｎ２ ５ ０ ０ １ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＲ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈＣ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ，Ｓ Ｕ ＮＹ ａ ｔ Ｓ ｅ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ５ １ ０ ２ ７ ５ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ３ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ＆Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇＪ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ１ ０ ０ ０ ４ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｃ ａ ｎｂ ｅｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄｉ ｎ ｔ ｏｔ ｈ ｒ ｅ ｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃ ，ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃａ ｎ ｄ ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ．Ａ ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｈ ａ ｓｂ ｏ ｔ ｈｔ ｈ ｅｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓｏ ｆ ａ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃａ ｎ ｄａｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ． Ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ｄ ｏ ｍ ｅ ｓ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎａｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ｑ ｕ ｉ ｔ ｅｒ ａ ｒ ｅ ． Ｗｅａ ｐ ｐ ｌ ｙａｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ，Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ ，ｔ ｏｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｉ ｔ ｓ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅａ ｎ ｄｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｏ ｍ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｃ ａ ｓ ｅ ｓ ． Ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ａ ｎｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅｔ ｈ ｅａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｄ ｅ ｌ ａ ｙｏ ｆ ａｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅｉ ｎａｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋａ ｎ ｄｃ ａ ｎｂ ｅ ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｄｔ ｏａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎｍ ｏ ｒ ｅｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ； ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ；Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ 交通仿真是一种运用现代计算机技术再现交通流时间和空间变化的模拟技术。根据交通仿真模型对交 通系统描述的细节程度的不同， 可分为宏观、 中观和微观三种交通仿真模型。其中， 宏观交通仿真模型主要 用于城市整体规划， 它以车辆整体流动为研究对象， 能够分析和重现交通流的宏观特性， 但模型的灵活性和 描述能力却较为有限， 且缺乏对道路横纵断面和交通控制与管理特点变化的考虑。微观交通仿真模型以个 体车辆行为为研究对象， 能够非常细致地描述交通系统中每一时刻每一辆车的驾驶行为及其相互作用关系，
第２ ３卷 第 ３期 ２ ０ １ ０年 ６月 文章编号： １ ０ ０ ２ ４ ０ ２ ６ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ３ ０ ０ ６ ２ ０ ５
山 东 科 学 Ｓ Ｈ Ａ Ｎ Ｄ Ｏ Ｎ ＧＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ
Ｖ ｏ ｌ ． ２ ３ Ｎ ｏ ． ３ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ０
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１ １ ， ２ １ ， ３ １ Ｘ ＵＺ ｈ ａ ｏ ｘ ｉ ａ ，Ｌ Ｉ ＮＹ ｏ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｓ ｈ ｕ ｂ ｉ ｎ ， ＷＡ Ｎ ＧＬ ｅ ｉ
６ ４
山 东 科 学 ２ ０ １ ０年
而与宏观交通仿真模型比较， 中观交通仿真由于跟踪网络中每辆车的运行过程， 便于描述具有不同属性（ 社 会经济属性、 时间价值观念等） 的出行者对多样化的出行诱导信息的响应， 更准确地模拟实际的交通行为。 以上述“ 状态估计” 结果为起点， “ 需求仿真器” 采用自回归模型描述动态 Ｏ Ｄ流量偏差（ 如不同星期的 同一天的动态 Ｏ Ｄ流量间的偏差） 的变化模式， 可预测未来若干时间段（ 如未来 ３ ０～ ６ ０分钟） 的动态 Ｏ Ｄ流 量， 通过将这些预测的动态 Ｏ Ｄ流量加载到中观供给仿真器上模拟车流沿路网传播的过程， 可以获得未来一 段时间的覆盖全路网的动态路况预测。此时， 将预测出来的路况发布给中观交通仿真器中“ 虚拟” 的用户使 用， 利用信息响应行为模型分析这些“ 虚拟” 的用户对预测路况作何反应， 并评估这种基于预测路况的交通 诱导能否缩短每个用户的平均出行时间， 即每次迭代过程均重复“ 修正路况预测 → 模拟用户对预测信息的 反应→评估预测信息是否改善交通状况” ， 直至达到迭代次数上限或者对路况的改善程度达到要求。此时， 预测的路况信息才最终发布给路网中的实际用户使用。 通过上述复杂的仿真迭代过程， 目的是产生真正有效的交通预测信息； 或者说， 交通预测是有“ 先见之 明” 的， 是在考虑用户对这些预测有何不同反应的基础上来制定的， 这样可以避免预测路况实际发布后可能 导致的“ 过度反应” 现象， 即如果相当一部分驾驶员知道未来一段时间某些路段会拥堵， 则可能会转移到预 测的较畅通的替代路径上， 从而导致原先预测的拥堵路段变得畅通， 而预测的畅通路段却被转移车流堵塞 了。