交通规划仿真软件：TransCAD_（6）.交通仿真模型的建立与校准

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交通仿真模型的构建与校准方法

在交通规划领域，仿真软件的应用日益广泛，其中模型的构建与校准是决定结果可信度的核心环节。本部分内容将围绕TransCAD平台，系统阐述交通仿真模型的搭建流程及后续的校准策略，确保模拟输出能够真实还原现实交通状况。

1. 交通仿真模型的构建流程

建立一个可靠的交通仿真模型需经历多个关键阶段，主要包括基础数据准备、路网结构设计、出行需求设定以及仿真参数配置等步骤。以下对各环节进行具体说明。

1.1 基础数据采集与处理

高质量的数据是模型构建的前提条件。在TransCAD环境中，主要依赖四类核心数据：道路网络信息、交通出行需求、实测交通流量以及信号灯控制方案。这些资料通常来源于地理信息系统（GIS）、实地交通调查或历史数据库。

1.1.1 道路网络信息整合

道路网络数据用于刻画交通系统的空间结构，涵盖节点位置、路段连接关系、交叉口布局、道路等级、车道数量和限速规定等要素。此类数据可通过导入GIS格式文件或在软件内手动绘制完成。

# 连接至TransCAD数据库
import transcad as tc
connection = tc.connect('transcad_database')

# 导入外部GIS文件构建网络
connection.import_network('path_to_gis_file.shp')

# 手动创建网络示例
network = connection.create_network()
node1 = network.add_node(1, (34.0522, -118.2437))  # 定义节点1，坐标为(34.0522, -118.2437)
node2 = network.add_node(2, (34.0522, -118.2438))
link1 = network.add_link(node1, node2, 100, 2, 30)  # 创建链路，长100米，双车道，限速30km/h

1.1.2 出行需求数据输入

出行需求反映了区域内各区域之间的车辆流动规律，通常基于居民出行调查或OD矩阵统计获得，并通过CSV等格式导入系统，也可直接在程序中定义。

# 导入出行需求文件
demand = connection.import_demand('path_to_demand_file.csv')

# 手动设定OD需求矩阵
demand_matrix = {
    (1, 2): 100,  # 节点1至节点2的日均出行量为100辆
    (2, 1): 50,
    (1, 3): 75,
    (3, 1): 60
}
connection.set_demand_matrix(demand_matrix)

1.1.3 实测交通流量数据录入

实际观测到的交通流数据用于后期模型验证，以判断模拟精度是否达标。该类数据多来自检测器记录或人工调查，支持批量导入或逐项设置。

# 加载实测流量数据
flow_data = connection.import_flow_data('path_to_flow_file.csv')

# 手动配置流量对照表
flow_matrix = {
    (1, 2): 120,  # 实际观测从节点1到节点2车流量为120辆
    (2, 1): 55,
    (1, 3): 80,
    (3, 1): 65
}
connection.set_flow_matrix(flow_matrix)

1.1.4 信号控制参数设定

为准确模拟交叉口运行状态，需配置信号配时方案，包括周期长度、相位顺序、绿灯持续时间等关键参数。

# 导入信号控制数据
signal_data = connection.import_signal_data('path_to_signal_file.csv')

# 手动设置信号逻辑
intersection = network.get_intersection(1)  # 获取编号为1的交叉口
signal_cycle = 60  # 设定信号周期为60秒
phases = [
    {'phase': 1, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10},  # 第一相位
    {'phase': 2, 'green_time': 25, 'red_time': 25, 'yellow_time': 10}   # 第二相位
]
intersection.set_signal_cycle(signal_cycle)
intersection.set_phases(phases)

1.2 路网结构构建与优化

完成原始数据导入后，需进一步对交通网络进行拓扑检查与结构优化，确保节点与路段间的连接关系无误，提升模型稳定性与计算效率。

1.2.1 网络数据导入与拓扑检验

在完成数据加载后，必须执行网络连通性分析，识别并修正潜在的断点、重复链接或方向错误等问题。

# 执行网络拓扑检查
network.check_topology()

1.2.2 网络优化处理

根据初步检查结果，可对网络实施简化、合并冗余节点、调整转弯限制等操作，使模型更贴近实际运行环境，同时提高仿真运算速度。

为了提升交通仿真模型的准确性与运行效率，通常需要对网络结构进行一系列优化操作，包括去除冗余节点、链路合并以及调整节点和链路的相关属性。这些处理有助于简化网络复杂度，同时增强模型的表现力。

# 删除网络中的冗余节点
network.remove_redundant_nodes()
# 合并相似或相邻的链路
network.merge_links()
# 调整特定节点与链路的属性参数
node1.set_attribute('priority', 3) # 将节点1的优先级设定为3
link1.set_attribute('lanes', 3)   # 设置链路1的车道数量为3

1.3 交通需求预测

交通需求预测旨在基于历史出行数据，估算未来某一时间段内的交通流量分布。TransCAD平台支持多种预测方法，例如重力模型和增长因子法，可用于不同场景下的需求推演。

1.3.1 重力模型

重力模型是交通规划中广泛应用的一种预测技术，其原理类似于万有引力定律，通过节点间的吸引力来估计出行量。

# 使用TransCAD中的重力模型进行预测
from transcad.models import GravityModel
# 初始化模型实例
gravity_model = GravityModel(network, demand_matrix)
# 配置模型关键参数
gravity_model.set_parameter('alpha', 0.5)
gravity_model.set_parameter('beta', 1.2)
# 执行预测过程
predicted_demand = gravity_model.predict()

1.3.2 增长因子法

该方法依赖于历史交通数据的变化趋势，利用预设的增长比例对未来交通需求进行外推。

# 应用增长因子法进行需求预测
from transcad.models import GrowthFactorModel
# 创建增长因子模型对象
growth_factor_model = GrowthFactorModel(network, demand_matrix)
# 设定年均增长系数为1.1（即10%增长）
growth_factor_model.set_growth_factor(1.1)
# 开始预测
predicted_demand = growth_factor_model.predict()

1.4 仿真参数配置

为确保仿真结果贴近真实交通状况，需根据实际条件合理设置各类仿真参数。主要包括基本运行参数、车辆特性及交通信号控制策略等。

1.4.1 基础参数设定

基础参数决定了仿真的时间范围和计算精度，如仿真总时长、时间步长及参与仿真车辆类型等。

# 构建仿真对象
simulation = connection.create_simulation(network, predicted_demand)
simulation.set_time_step(1)   # 时间步长设为1秒
simulation.set_simulation_time(3600)   # 总仿真时长为3600秒，即1小时

1.4.2 车辆属性设置

不同类型车辆在速度、加减速能力等方面存在差异，需分别定义其动力学特征。

# 定义车辆类型及其性能参数
vehicle_types = {
  'car': {'max_speed': 60, 'acceleration': 2.5, 'deceleration': 3.5},
  'truck': {'max_speed': 40, 'acceleration': 1.5, 'deceleration': 2.0}
}
# 将车辆类型注册到仿真系统中
simulation.set_vehicle_types(vehicle_types)

1.4.3 交通信号控制参数

交叉口的信号灯周期、相位顺序及各相位绿灯持续时间直接影响交通流的通行效率。

# 设置信号灯周期
signal_cycle = 60   # 周期长度为60秒
# 定义各个相位的时间分配
phases = [
  {'phase': 1, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10}, # 第一相位
  {'phase': 2, 'green_time': 25, 'red_time': 25, 'yellow_time': 10} # 第二相位
]
intersection.set_signal_cycle(signal_cycle)
intersection.set_phases(phases)

2. 交通仿真模型的校准

模型校准是通过反复调整内部参数，使仿真输出尽可能匹配实地观测数据的过程。良好的校准能够显著提高模型的可信度和实用性。

2.1 校准的基本原则

在开展模型校准时，应遵循以下核心原则：

• 数据一致性：确保输入模型的基础数据（如流量、速度、路径选择等）与实际采集数据保持一致。
• 参数敏感性分析：识别对输出结果影响较大的关键参数，优先对其进行精细调节。
• 多目标优化：综合考虑多个评价指标，如路段流量、平均车速、排队长度等，实现整体性能最优。

2.2 校准方法

2.2.1 手动校准

手动校准是最基础也是最直观的方法，依赖经验丰富的技术人员逐步修改参数，并观察仿真结果变化，直至达到满意匹配程度。

# 示例：启动手动校准流程
import transcad as tc
# 连接至TransCAD数据库
connection = tc.connect('transcad_database')
# 获取当前仿真模型实例以便后续调整

simulation = connection.get_simulation('my_simulation')

# 调整仿真步长参数 simulation.set_time_step(0.5)

2.3 校准指标

校准指标用于衡量仿真输出与实测数据之间的吻合程度。常用的评估标准包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。

2.3.1 均方根误差（RMSE）

均方根误差是一种广泛使用的精度评价方法，反映预测值与真实值之间的偏差大小。

# 计算 RMSE

import numpy as np
def calculate_rmse(predicted, actual):
    return np.sqrt(np.mean((predicted - actual) ** 2))

# 获取仿真交通流矩阵 simulated_flow = simulation.get_flow_matrix()

# 执行 RMSE 计算 rmse = calculate_rmse(simulated_flow, flow_data)
print(f'RMSE: {rmse}')

2.3.2 平均绝对误差（MAE）

平均绝对误差表示预测值与实际观测值之间绝对差值的平均值，具有良好的可解释性。

# MAE 计算函数定义

def calculate_mae(predicted, actual):
    return np.mean(np.abs(predicted - actual))

# 再次获取仿真结果用于评估 simulated_flow = simulation.get_flow_matrix()

# 计算 MAE 指标 mae = calculate_mae(simulated_flow, flow_data)
print(f'MAE: {mae}')

2.4 校准流程

模型校准一般包含以下关键阶段：

• 初始参数设置：基于已有经验或历史数据设定起始参数。
• 运行仿真：执行模型以生成初步输出结果。
• 结果评估：利用校准指标分析仿真结果与真实数据的匹配度。
• 参数调整：根据评估反馈对模型参数进行优化修改。
• 重复迭代：循环上述过程直至达到理想的拟合效果。

2.4.1 初始参数配置

合理的初始参数有助于提升校准效率并缩短收敛时间。

# 定义初始参数字典

initial_params = {
    'time_step': 1,
    'max_speed': 60,
    'acceleration': 2.5,
    'deceleration': 3.5,
    'signal_cycle': 60,
    'phases': [
        {'phase': 1, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10},
        {'phase': 2, 'green_time': 25, 'red_time': 25, 'yellow_time': 10}
    ]
}
simulation.set_parameters(initial_params)

2.4.2 执行仿真

启动仿真引擎运行模型。

# 开始仿真过程
simulation.run()

2.4.3 结果评估

使用预定义的误差指标对仿真输出进行量化评估。

# 提取仿真流量数据 simulated_flow = simulation.get_flow_matrix()

# 同时计算 RMSE 和 MAE rmse = calculate_rmse(simulated_flow, flow_data)
mae = calculate_mae(simulated_flow, flow_data)

# 输出各项指标结果 print(f'RMSE: {rmse}')
print(f'MAE: {mae}')

2.4.4 参数优化调整

依据评估结果动态调节模型参数，提高仿真精度。

# 判断是否需要调整参数 if rmse > 10:
    simulation.set_time_step(0.5)
    simulation.set_parameter('max_speed', 55)
    simulation.set_parameter('acceleration', 2.0)

2.2.2 自动校准机制

自动校准通过集成优化算法实现模型参数的智能调整，从而获得最优仿真表现。TransCAD 支持多种高级优化策略，例如遗传算法、粒子群优化等。

# 引入遗传算法模块进行自动校准 from transcad.optimizers import GeneticAlgorithm

# 初始化遗传算法实例，关联仿真模型与实测流量数据 ga = GeneticAlgorithm(simulation, flow_data)

# 配置遗传算法参数 ga.set_population_size(100) # 种群规模
ga.set_generations(1000) # 进化代数
ga.set_mutation_rate(0.01) # 变异概率

# 启动优化流程 best_params = ga.optimize()

# 将最优参数应用至仿真模型 simulation.set_parameters(best_params)

# 仿真参数初始化配置
vehicle_types = {
    'car': {'max_speed': 60, 'acceleration': 2.5, 'deceleration': 3.5}
}

simulation = connection.create_simulation(network, predicted_demand)
simulation.set_time_step(1)
simulation.set_simulation_time(3600)

# 设定车辆动力学属性
for v_type, params in vehicle_types.items():
    simulation.set_parameter(f'{v_type}_max_speed', params['max_speed'])
    simulation.set_parameter(f'{v_type}_acceleration', params['acceleration'])
    simulation.set_parameter(f'{v_type}_deceleration', params['deceleration'])

# 设置信号灯周期与相位方案
simulation.set_signal_cycle(70)
simulation.set_phases([
    {'phase': 1, 'green_time': 35, 'red_time': 15, 'yellow_time': 10},
    {'phase': 2, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10}
])



3. 案例研究

本节将结合具体实例，深入探讨交通仿真模型的构建与校准过程，以增强对实际应用的理解。

3.1 研究背景设定

考虑某城市区域内的综合交通系统，其路网结构涵盖主干道、次干道及支路等多个层级。交通需求信息来源于居民出行调查数据，而路段流量观测值则通过实地交通调查获取。目标是建立一个能够准确反映实际交通运行状态的微观仿真模型，并完成关键参数的校准。

3.2 数据收集与预处理

在建模前，需整合三类核心数据：路网拓扑、出行需求分布以及实测交通流。

# 加载路网数据（如Shapefile格式）
connection.import_network('path_to_city_network.shp')

# 导入OD需求矩阵
demand = connection.import_demand('path_to_city_demand.csv')

# 引入实测流量用于后续比对
flow_data = connection.import_flow_data('path_to_city_flow.csv')

[此处为图片2]

3.3 路网结构构建与优化

导入原始网络后，进行拓扑检查与几何简化，确保模型逻辑一致性。

# 执行网络连通性验证
network.check_topology()

# 清理冗余节点并合并连续路段
network.remove_redundant_nodes()
network.merge_links()

# 统一设置节点与链路属性
for node in network.nodes:
    node.set_attribute('priority', 3)

for link in network.links:
    link.set_attribute('lanes', 2)

3.4 出行需求建模

采用重力模型对交通生成与分布进行预测，体现空间交互关系。

# 初始化重力模型实例
gravity_model = GravityModel(network, demand)

# 配置阻抗函数参数
gravity_model.set_parameter('alpha', 0.5)
gravity_model.set_parameter('beta', 1.2)

# 执行需求预测流程
predicted_demand = gravity_model.predict()

[此处为图片3]

2.4.5 多轮迭代校准流程

为提升仿真输出与实测数据的一致性，实施多阶段参数调整机制，直至满足预设精度标准。

# 开启最多10次循环校准
for _ in range(10):
    # 运行当前参数下的仿真
    simulation.run()
    
    # 提取模拟流量矩阵
    simulated_flow = simulation.get_flow_matrix()
    
    # 计算误差指标
    rmse = calculate_rmse(simulated_flow, flow_data)
    mae = calculate_mae(simulated_flow, flow_data)
    
    print(f'RMSE: {rmse}, MAE: {mae}')
    
    # 判断是否达到收敛条件
    if rmse <= 5 and mae <= 5:
        break  # 满足精度要求，终止校准
    
    else:
        # 若未达标，则精细化调整仿真设置
        simulation.set_time_step(0.5)
        simulation.set_parameter('max_speed', 55)
        simulation.set_parameter('acceleration', 2.0)
        simulation.set_parameter('deceleration', 4.0)
        
        simulation.set_signal_cycle(70)
        simulation.set_phases([
            {'phase': 1, 'green_time': 35, 'red_time': 15, 'yellow_time': 10},
            {'phase': 2, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10}
        ])

# 定义车辆类型参数
vehicle_types = {
    'car': {'max_speed': 60, 'acceleration': 3.0, 'deceleration': 4.5},
    'bus': {'max_speed': 50, 'acceleration': 2.0, 'deceleration': 2.5},
    'truck': {'max_speed': 40, 'acceleration': 1.5, 'deceleration': 2.0}
}

# 将车辆类型配置应用到模拟系统中
simulation.set_vehicle_types(vehicle_types)

# 配置交通信号灯周期
for intersection in network.intersections:
    intersection.set_signal_cycle(60)
    intersection.set_phases([
        {'phase': 1, 'green_time': 30, 'red_time': 20, 'yellow_time': 10},
        {'phase': 2, 'green_time': 25, 'red_time': 25, 'yellow_time': 10}
    ])

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关键词：Trans 交通规划 SCAD 仿真软件 仿真模型