宏观交通流仿真软件：Cube_（7）.Cube软件中的交通分析模块
交通分析模块
在宏观交通流仿真软件Cube中，交通分析模块是核心功能之一，用于评估交通网络的性能、拥堵情况、交通流量分布等关键指标。本节将详细介绍交通分析模块的原理和内容，并提供具体的开发示例。
1. 交通分析模块概述
交通分析模块主要包括以下几个部分：
-
交通网络建模：定义交通网络的拓扑结构和属性。
-
交通需求建模：分析和预测交通需求。
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交通分配：将交通需求分配到网络上的各个路径。
-
交通性能评估：评估交通网络的性能指标，如旅行时间、拥堵程度、服务水平等。
-
交通策略评估：评估不同的交通策略对网络性能的影响。
2. 交通网络建模
交通网络建模是交通分析的基础，涉及到定义道路网络的节点、链路、转向等拓扑结构，以及道路的属性，如长度、车道数、速度限制等。
2.1 节点和链路定义
在Cube中，节点和链路是交通网络的基本构成元素。节点表示交通网络的交点，链路表示节点之间的连接。
节点定义：
# 定义节点
node = {
"id": 1, # 节点ID
"x": 100, # 节点的X坐标
"y": 200, # 节点的Y坐标
"type": "intersection" # 节点类型，如intersection（交叉口）、centroid（区域中心点）
}
链路定义：
# 定义链路
link = {
"id": 101, # 链路ID
"from_node": 1, # 起始节点ID
"to_node": 2, # 终止节点ID
"length": 500, # 链路长度（米）
"lanes": 2, # 车道数
"speed": 60, # 速度限制（公里/小时）
"capacity": 1000, # 通行能力（车辆/小时）
"type": "road" # 链路类型，如road（道路）、freeway（高速公路）
}
2.2 转向定义
转向定义描述了车辆在节点处从一条链路转向另一条链路的行为。
转向定义：
# 定义转向
turn = {
"id": 1001, # 转向ID
"from_link": 101, # 起始链路ID
"to_link": 102, # 终止链路ID
"probability": 0.3 # 转向概率
}
3. 交通需求建模
交通需求建模是预测和分析交通流量的关键步骤。Cube支持多种需求建模方法，包括OD矩阵、出行生成模型等。
3.1 OD矩阵
OD矩阵（Origin-Destination Matrix）表示从各个起始点到各个目的地的交通流量。
OD矩阵示例：
# OD矩阵
od_matrix = [
[0, 100, 150, 200], # 从区域1到其他区域的流量
[100, 0, 50, 75], # 从区域2到其他区域的流量
[150, 50, 0, 100], # 从区域3到其他区域的流量
[200, 75, 100, 0] # 从区域4到其他区域的流量
]
3.2 出行生成模型
出行生成模型用于预测交通需求的生成和吸引量。
出行生成模型示例：
# 出行生成模型
generation_model = {
"zone": [1, 2, 3, 4], # 区域ID
"trips_generated": [500, 600, 700, 800], # 生成的出行量
"trips_attracted": [400, 500, 600, 700] # 吸引的出行量
}
4. 交通分配
交通分配是将交通需求分配到网络上的各个路径，以生成交通流量分布。
4.1 最短路径分配
最短路径分配是最常见的交通分配方法，通过寻找网络中从起始点到目的地的最短路径来分配流量。
最短路径分配示例：
# 最短路径分配
def shortest_path_allocation(network, od_matrix):
"""
根据最短路径分配交通需求
:param network: 交通网络
:param od_matrix: OD矩阵
:return: 分配后的链路流量
"""
link_flows = {link['id']: 0 for link in network['links']} # 初始化链路流量
for origin in range(len(od_matrix)):
for destination in range(len(od_matrix[origin])):
if origin != destination:
flow = od_matrix[origin][destination]
path = find_shortest_path(network, origin, destination) # 寻找最短路径
for link_id in path:
link_flows[link_id] += flow
return link_flows
# 寻找最短路径的示例函数
def find_shortest_path(network, origin, destination):
"""
寻找从起始点到目的地的最短路径
:param network: 交通网络
:param origin: 起始点
:param destination: 目的地
:return: 最短路径上的链路ID列表
"""
# 假设使用Dijkstra算法
# 这里省略具体实现
return [101, 102, 103] # 返回示例路径
4.2 用户均衡分配
用户均衡分配（User Equilibrium Assignment）假设每个出行者选择的路径是最短的，且所有出行者的选择达到均衡状态。
用户均衡分配示例：
# 用户均衡分配
def user_equilibrium_allocation(network, od_matrix):
"""
根据用户均衡分配交通需求
:param network: 交通网络
:param od_matrix: OD矩阵
:return: 分配后的链路流量
"""
link_flows = {link['id']: 0 for link in network['links']} # 初始化链路流量
# 迭代求解用户均衡
for iteration in range(100): # 迭代次数
for origin in range(len(od_matrix)):
for destination in range(len(od_matrix[origin])):
if origin != destination:
flow = od_matrix[origin][destination]
path = find_user_equilibrium_path(network, origin, destination, link_flows) # 寻找用户均衡路径
for link_id in path:
link_flows[link_id] += flow
return link_flows
# 寻找用户均衡路径的示例函数
def find_user_equilibrium_path(network, origin, destination, link_flows):
"""
寻找从起始点到目的地的用户均衡路径
:param network: 交通网络
:param origin: 起始点
:param destination: 目的地
:param link_flows: 当前链路流量
:return: 用户均衡路径上的链路ID列表
"""
# 假设使用Frank-Wolfe算法
# 这里省略具体实现
return [101, 102, 103] # 返回示例路径
5. 交通性能评估
交通性能评估用于评估交通网络的性能指标，如旅行时间、拥堵程度、服务水平等。
5.1 旅行时间计算
旅行时间是评估交通网络性能的重要指标之一。Cube提供了多种方法计算旅行时间，包括基于链路的旅行时间和基于路径的旅行时间。
旅行时间计算示例：
# 旅行时间计算
def calculate_travel_time(link, flow):
"""
计算链路的旅行时间
:param link: 链路属性
:param flow: 链路流量
:return: 旅行时间（秒）
"""
base_time = link['length'] / link['speed'] * 3.6 # 基本旅行时间
congestion_factor = 1 + 0.15 * (flow / link['capacity']) ** 4 # 拥堵因子
travel_time = base_time * congestion_factor # 旅行时间
return travel_time
# 示例链路
link = {
"id": 101,
"length": 500,
"speed": 60,
"capacity": 1000
}
# 示例流量
flow = 800
# 计算旅行时间
travel_time = calculate_travel_time(link, flow)
print(f"链路{link['id']}的旅行时间: {travel_time}秒")
5.2 拥堵程度评估
拥堵程度评估用于衡量交通网络的拥堵情况。Cube提供了多种指标，如链路的流量/容量比、区域的平均旅行时间等。
拥堵程度评估示例：
# 拥堵程度评估
def calculate_congestion_ratio(link, flow):
"""
计算链路的流量/容量比
:param link: 链路属性
:param flow: 链路流量
:return: 流量/容量比
"""
congestion_ratio = flow / link['capacity']
return congestion_ratio
# 示例链路
link = {
"id": 101,
"length": 500,
"speed": 60,
"capacity": 1000
}
# 示例流量
flow = 800
# 计算拥堵程度
congestion_ratio = calculate_congestion_ratio(link, flow)
print(f"链路{link['id']}的流量/容量比: {congestion_ratio}")
6. 交通策略评估
交通策略评估用于评估不同的交通策略对网络性能的影响。常见的交通策略包括交通信号优化、道路扩建、公共交通改善等。
6.1 交通信号优化
交通信号优化是通过调整信号灯的配时方案来减少交通拥堵。
交通信号优化示例：
# 交通信号优化
def optimize_traffic_signals(network, link_flows):
"""
优化交通信号配时方案
:param network: 交通网络
:param link_flows: 链路流量
:return: 优化后的信号配时方案
"""
optimized_signals = {}
for node in network['nodes']:
if node['type'] == 'intersection':
incoming_links = [link for link in network['links'] if link['to_node'] == node['id']]
total_flow = sum([link_flows[link['id']] for link in incoming_links])
optimized_signals[node['id']] = {'total_flow': total_flow, 'green_time': 0}
# 假设使用简单的比例分配方法
for node in network['nodes']:
if node['type'] == 'intersection':
incoming_links = [link for link in network['links'] if link['to_node'] == node['id']]
total_flow = optimized_signals[node['id']]['total_flow']
for link in incoming_links:
flow = link_flows[link['id']]
green_time = (flow / total_flow) * 60 # 假设信号周期为60秒
optimized_signals[node['id']]['green_time'] += green_time
return optimized_signals
# 示例网络
network = {
"nodes": [
{"id": 1, "x": 100, "y": 200, "type": "intersection"},
{"id": 2, "x": 200, "y": 300, "type": "intersection"},
{"id": 3, "x": 300, "y": 400, "type": "intersection"}
],
"links": [
{"id": 101, "from_node": 1, "to_node": 2, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000},
{"id": 102, "from_node": 2, "to_node": 3, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000},
{"id": 103, "from_node": 3, "to_node": 1, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000}
]
}
# 示例链路流量
link_flows = {
101: 800,
102: 700,
103: 900
}
# 优化交通信号配时方案
optimized_signals = optimize_traffic_signals(network, link_flows)
print("优化后的信号配时方案:", optimized_signals)
6.2 道路扩建
道路扩建是通过增加道路的车道数或提高道路的通行能力来减少交通拥堵。
道路扩建示例：
# 道路扩建
def expand_road(link, expansion_factor):
"""
扩建道路
:param link: 链路属性
:param expansion_factor: 扩建因子（大于1）
:return: 扩建后的链路属性
"""
expanded_link = link.copy()
expanded_link['lanes'] = int(link['lanes'] * expansion_factor)
expanded_link['capacity'] = int(link['capacity'] * expansion_factor)
return expanded_link
# 示例链路
link = {
"id": 101,
"length": 500,
"lanes": 2,
"speed": 60,
"capacity": 1000
}
# 扩建因子
expansion_factor = 1.5
# 扩建道路
expanded_link = expand_road(link, expansion_factor)
print("扩建后的链路属性:", expanded_link)
6.3 公共交通改善
公共交通改善是通过增加公交线路、提高公交车辆的频率等手段来提高公共交通的吸引力，从而减少私人车辆的使用。
公共交通改善示例：
# 公共交通改善
def improve_public_transport(network, bus_lines, improvement_factor):
"""
改善公共交通
:param network: 交通网络
:param bus_lines: 公交线路
:param improvement_factor: 改善因子（大于1）
:return: 改善后的公交线路
"""
improved_bus_lines = []
for line in bus_lines:
improved_line = line.copy()
improved_line['frequency'] = line['frequency'] * improvement_factor
improved_bus_lines.append(improved_line)
return improved_bus_lines
# 示例网络
network = {
"nodes": [
{"id": 1, "x": 100, "y": 200, "type": "intersection"},
{"id": 2, "x": 200, "y": 300, "type": "intersection"},
{"id": 3, "x": 300, "y": 400, "type": "intersection"}
],
"links": [
{"id": 101, "from_node": 1, "to_node": 2, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000},
{"id": 102, "from_node": 2, "to_node": 3, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000},
{"id": 103, "from_node": 3, "to_node": 1, "length": 500, "lanes": 2, "speed": 60, "capacity": 1000}
]
}
# 示例公交线路
bus_lines = [
{"id": 1, "from_node": 1, "to_node": 3, "frequency": 10}, # 每10分钟一班车
{"id": 2, "from_node": 2, "to_node": 1, "frequency": 15} # 每15分钟一班车
]
# 改善因子
improvement_factor = 1.5
# 改善公共交通
improved_bus_lines = improve_public_transport(network, bus_lines, improvement_factor)
print("改善后的公交线路:", improved_bus_lines)
