实施需求响应型交通的成本效益分析

一般来说，运输模型由两部分组成：运输供给和运输需求。交通供应由交通网络和交通基础设施（如公共交通线路）代表。交通需求由移动数据或代理活动计划表示。OpenStuteTMAP（OSM）数据为Gott亭n，Rosdorfand Bovenden的道路网络制图奠定了基础。这些数据通过JOSM-Java OpenStreetMap Editor程序补充了道路网络的本地知识。为了使OSM数据适合MATSim的路由，必须将其转换为xml数据格式。MATSim为此提供了Java类OsmNetworkReader。该读卡器获取OSM数据，并根据预先定义的设置生成MATSim网络。此外，模拟软件使用网络清洁器和网络简化器，使网络可用于模拟，并减少计算工作量。在创建MATSim路网时，使用了Gauss-Krüger坐标系，因为MATSim社区建议使用区域坐标系，而Gauss-Krüger主要用于德国（Horni et al.2016）。经过此转换后，该网络包含7863条道路连接线和3680个节点。图2给出了网络的一个表示。为了绘制公共交通地图，GTFSdata是必要的。这些数据由戈廷根交通局的一个分包商提供。收集的数据由MATSim软件包PT2MATSim使用。第3.2节对该过程进行了详细说明。从长远来看，交通需求数据将基于格廷根市于2015/2016年开展的格廷根流动行为住户调查，该调查可用于该项目。

然而，由于本项目只模拟了一条示例路线，交通需求是随机生成的，因此人口模型最初只是近似的。因此，不需要完整性或代表性。第3.2节对运输需求建模进行了更详细的讨论。通用公交提要规范是一种广泛用于公共交通时间表和地理信息的格式。图2：哥廷根网络的可视化3。2基线情况评估交通项目效益和成本的关键步骤是确定基线情况。从长远来看，目前的交易情况将代表基线情况。然而，在本文中，基本情况是从市中心到Fassberg的通勤场景，其中只允许汽车和公共交通。如第2.1节所述，MATSim有一些基本的输入数据：街道绘制初始交通需求图。上一节已经解释了如何配置道路网络进行模拟。该传输网络数据包含有关容量、最大速度、链路长度和各个路线上允许的传输方式的信息。为了正确绘制哥廷根道路交通的基本情况，有必要创建一个公共交通也可以运行的多式联运道路网络。除了多式联运道路网，还需要一些基本输入数据之外的其他输入数据来模拟MATSim的公共交通。基本上，有两个相关的输入文件。第一个是公交时刻表，包含所有公共交通线路、路线、站点和出发点。它描述了系统中公共交通车辆的所有计划行程。因此，在气流模拟中分别模拟每辆车。

过境车辆可能会出现时间延迟，实际出发时间可能与计划时间表不同，具体取决于车辆类型和乘客上下车的人数。第二个文件是TransitVehicles，包含所有车型和所有实际使用的车辆。如上所述，Poletti（2016）开发的PT2MATSimpackage用于生成公共交通所需的输入数据。它基于一种算法，可以在交通模拟中看到公交车和机动车辆相互作用的影响。该实现提供了将GTFS数据转换为MATSim运输计划的工具，以及使用OSM创建多模式MATSim网络的工具。因此，作为第一步，使用GTFSconverter。转换器的主要工作是将GTFS行程转换为MATSimtransit路线。为此，从GTFSdata中提取停止点的坐标。Java主方法Gtfs2TransitSchedule调用转换器，然后是GTFS文件所在的文件夹。之后，指定提取路线的日期。然后指定输出坐标系，最后指定公交计划和公交车辆的输出文件。GTFS转换器的实现代码如清单1.1 j a v a所示-cp pt2matsim-十九点二- 沙德·艾德。j是一个r2组织。马西姆。pt2matsim。跑G t f s 2 t r a n s i t s h e d u l e3“GTFS数据路径”4“数据”EPSG:code“5”path t o u t u t P u t r a n s i t s h e d u l e“6”path t o u t u t u t u t u t u t h i c l s”清单1:GTFS2传输计划本文只更改了G"ottingen的21、22和23号公交线路的计划，因为只有这些连接了市中心和法斯伯格，因此与示范路线相关。

然而，在使用GTFS转换器后，这些TransitSchedule是“未映射”的，这意味着时间表不包含有关车辆使用的链路的信息。它们只包括过境路线的停车命令。创建这些链路（即网络中车辆的路线）被称为“映射”，这是一个由PublicTransitMapper执行的过程。它实现了一种算法，通过从站点坐标中选择最近的n个链接，为每个站点编译一系列候选链接。根据这些，算法计算出从公交线路的第一站到最后一站的最低成本路径。如果在预定距离内找不到候选链路，则会创建一个人工环路连接，因为所有站点都需要引用一个链路，以便模拟工作（Poletti 2016）。这种情况发生在本项目的基本案例中，因为哥廷根市中心的OSM数据不完整。这可能是因为市中心基本上没有汽车。然而，由此产生的艺术联系很好地代表了该中心的道路网络。其原因是，该地区的停车场密度相当高，且停车场之间相对较近。要将运输计划映射到MATSim网络，需要一个包含所有输入参数的配置文件。创建adefault配置文件的代码如清单2.1 j a v a所示-cp pt2matsim-19.2-遮住的。j a r2或g。马西姆。pt2matsim。鲁恩。C r e e e e f a u r a o n f i e e e f a u r a o n f i e e e f a u r a o n f i e e a o n f i e e e f a u r a o n f i e e e f f i e e f a o n f i e e f f i e e f a o o n f i e e f i f i i e e e f i o o o e e e e e e f f i f i f f i f i f i f i f i f i f f i f i f i e e e e。EPSG码是一种广泛使用的方法，可以清楚地表示地理数据的空间参考。

EPSG:31467是Gauss-Krüger坐标的代码。最小成本路径由路径旅行成本加上路径连接的两个候选链路的一半旅行成本计算得出。然后，候选人之间的差旅成本（即链接上的差旅成本）乘以四。这样做是为了避免相同的链接指向两个站点。网络链路上的旅行成本通常是长度或旅行时间（Poletti 2016）。在此配置文件中，转换器创建的TransitSchedule文件以及网络文件必须集成为输入文件。还需要指定输出文件。之后，可以使用PublicTransitMapper将计划映射到网络。这是通过执行清单3.1中的代码实现的-cp pt2matsim-19.2-遮住的。j a r2或g。马西姆。pt2matsim。鲁恩。Pu b li c T r a n s i T M a p p e r3“通向数据传输的路径”清单3:PublicTransitMapper成功执行此过程后，创建了模拟公共交通所需的所有数据。PT2MATSim软件包还可以检查运输路线中的不真实性。因此，检查路线是否循环，以及运输计划中规定的行程时间是否可以在路线映射的网络上实现。时间表的合理性检查可以由清单4中指定的代码执行。合理性检查由Java主方法CheckMappedScheduleArchibility调用。随后，确定时间表和网络文件。然后指定坐标系和最终的输出文件夹。1 j a v a-cp pt2matsim-19.2-遮住的。j a r2或g。马西姆。pt2matsim。鲁恩。

C h e C k M a p e d d u l a u S i b i t y3“到网络的路径”4“到网络的路径”EPSG:code“5”到Out p u f o l d r的路径”清单4：时间表合理性检查最后，运输需求的建模是必要的。人口数据集可能包括广泛的社会经济特征，如居住地、收入、工作地点等。根据数据的可用性和分辨率，该模块在不同的场景中有显著差异（Kickh"ofer 2009）。如前所述，只模拟了一小部分人口。除了居住和工作地点之外，社会经济特征最初被省略，因为这些只是使模型更现实的附加细节，但与技术实现无关。由于大约1200名员工在法斯伯格的马克斯·普朗克研究所工作，14.1%的人口居住在哥廷根市中心，因此模拟了169名从市中心通勤到法斯伯格的伪特工。在基线情况下，这些代理人要么开车，要么乘坐公共交通工具上班。其他活动，例如购物，没有针对示范路线进行模拟。然而，一般来说，使用MATSim实现行程链是可能的。因此，Fassberg通勤场景的人口数据相当简单，但足以实现本文的目标。人口文件的一个子集如清单5所示。

与网络文件一样，人口文件需要有xml数据格式才能与MATSim兼容。3<a c t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t e=“h”h“x=“x=“x=“=“35650 0 0 0.0 0 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0”4=“57<<<0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0“>12“7.1 1 985.0“>14</a c t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 3567092.2910817387“26 y=“5 7 14427.2 2 7577877”end_time=“17:2 4:0 5”>27</a c t i v i t y>28</l e g mode=“p t”>29</l e g>30<a c t i v i t y y=“h”x=“3565219.0”y=“5 7 1 1 797.0”>31。如果需求或模式分割根据经济学理论发生变化，则可以得出结论，基线情况是合理的。在配置文件中，MATSim提供了几种调整不同交通方式评分的可能性。例如，这些指标包括旅行的边际效用、距离的边际效用和货币距离率。由于货币距离率描述了每段距离的货币成本，因此反映了运输方式价格的变化，因此对基准情景进行了测试。

结果将在第4.3.3节DRT场景中讨论。上述基线情况将与戈廷根地区存在额外DRT影响的场景进行比较。这一比较旨在为进行成本分析和评估交通工具的选择及其对旅行时间、内部和外部成本（如拥堵）的影响打下基础，根据经济学理论，当价格降低时，正常商品的需求增加。此外，大多数欧洲人同意，改善城市交通的最佳方式是降低公共交通的价格（TNS意见和DG MOVE 2013）。噪音和空气污染。然后将调查是否可以通过DRT服务作为一种有效措施来减少负面外部影响。实现这些长期目标需要为MATSim软件中DRT系统的实施奠定技术基础。MATSim对动态车辆路径问题（DVRP）的扩展为动态交通模式（如ETAxis或DRT）的模拟建模，该扩展支持按需移动的模拟。这允许在模拟过程中动态显示车辆流量，以响应使用可插拔算法的传入请求和其他目标和约束不同的事件（Bischo ff et al.2017）。潜在的限制包括，例如，最大等待时间或最大行程时间。目前，有两种模式可用于模拟DRT服务。门到门服务或基于站点的服务。要在MATSim中实现DVRP扩展，必须向项目对象模型添加一些依赖项。这些依赖关系如清单6.1<de pendency>2<gr ou p id>或g所示。马西姆。

c o t r i b</gr o u p i d>3<a r t i f a c t i d>o t f v i s</a r t i f a c t i d>4<v e r s i>0.11.0-2018年w44</v e r s i o n>5</dependen c y>7<d e pendency>8<gr ou p i d>或g。马西姆。c o t r i b</gr o u p i d>9<a r t i f a c t i d>t a x i</a r t i f a c t i d>10<v e r s i>0.11.0-2018年w44</v e r s i o n>11</dependen c y>13<d e pendency>14<gr ou p i d>或g。马西姆。c o t r i b</gr o u p i d>15<a r t i f a c t i d>av</a r t i f a c t i d>16<v e r s i d>0.11.0-2018年w44</v e r s i o n>17</dependen c y>18<d e pendency>19<gr ou p i d>或g。马西姆。c o t r i b</gr o u p i d>20<a r t i f a c t i d>d r t</a r t i f a c t i d>21<v e r s i>0.11.0-2018年w44</v e r s i o n>22</dependen c y>24<d e pendency>25<gr ou p i d>或g。马西姆。c o t r i b</gr o u p i d>26<a r t i f a c t i d>dv r p</a r t i f a c t i d>27<v e r s i>0.11.0-2018年w44</v e r s i o n>28</dependen c y>清单6：DRT实施的依赖性实施后，必须对配置文件进行一些调整，然后代理商可以将DRT作为一种额外的运输模式。这些调整可以在清单7中看到。名为pom的项目对象模型。MATSim中的xml存储了Maven支持的软件项目的信息。本文件包含软件项目的所有信息。1<module name=“d r t”>2<param name=“o p e r a t i o n a l S c h e m e”v a l u e=“doo r 2do r”/>3<param name=“S t o p d u r a t i on”v a l u e=“6 0.0”/>4<param name=“v e h i c l e”v a l u e=“a th to the v e h i c l e e e e e e e F i e e e e F i e e e e e e e e e F l e e e”清单7：配置中的DRT调整从代码中变得显而易见，DRT服务的实施还需要描述车辆流量的车辆文件。

在本文件中，定义了车辆的出发地点、运行时间和容量。在该项目工作的框架内，从大学、主站和新市政厅出发，实施了5辆8座DRT车辆，提供门到门服务。已部署的DRTvehicle文件也需要xml数据格式，如清单8.1所示-24004-24005-24006-24007-34944-31821-31822-3182“t_0=“0。0“3 t_1=“8 6 4 00.0”c a p a c i t y=“8”/>5-23646-23647-23648“t_0=“0。0“6 t_1=“8 6 4 00.0”c a p a c i t y=“8”/>8-35052-35100“t_0=“0。0“9 t_1=“8 6 4 00.0”c a p a c i t y=“8”/>11-35045-35046-34990-34991-34992-34993-34994-3499“t_0=“0。0“12 t_1=“8 6 4 00.0”c a p a c i t y=“8”/>14-14901-14903-5087-5089“t_0=“0。0“15 t_1=“8 6 4 00.0”c a p a c i t y=“8“/>16清单8:drtvehicle.xml除了实施DRT服务外，DRT场景的要求与基线情况相同。然而，该场景生成了不同的需求，以比较不同市场份额下的DRT使用情况。新服务发布的模拟与DRR模式拆分的情况进行了比较T的使用率已经达到了30%。因此，将根据引入DRT服务时代理切换的传输方式，以及代理是否在已经存在DRT服务的情况下就传输方式做出其他决定来确定。