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城市交通仿真模型与智慧交通系统设计随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，给人们生活带来了很大的不便。
为了解决这一问题，城市交通仿真模型和智慧交通系统设计应运而生。
城市交通仿真模型是通过对城市交通系统的各个组成部分进行建模和仿真，以模拟城市交通流动情况的工具。
它可以提供城市交通管理者以及决策者们了解交通问题、制定交通政策和进行规划的有效手段。
城市交通仿真模型有助于我们识别交通瓶颈、优化道路布局、改善交通流程、减少交通事故等。
在城市交通仿真模型的设计中，首先需要考虑的是道路网络的建模。
道路网络是城市交通系统的骨架，其布局合理与否直接影响交通流动的效率。
通过将城市道路划分为不同的区域以及道路交叉口的连接，可以建立起一个结构完备的道路网络模型。
其次是车辆模型的建模。
城市交通仿真模型需要考虑不同类型的车辆，包括小汽车、公交车、货车等。
车辆模型应该具有合理的行驶规则和车辆之间的相互作用，以便准确模拟城市道路上的交通流动。
还需要考虑交通信号灯的建模。
交通信号灯直接影响交通流动的顺畅程度，通过合理的信号灯布置和信号灯配时，可以优化交通流动，减少交通拥堵。
因此，在城市交通仿真模型中，必须准确模拟交通信号灯的工作原理和调度策略。
最后是旅行者的行为建模。
人们在出行过程中有不同的行为特征，比如选择不同的出行方式、选择不同的路径、不同的出行时间等。
通过对旅行者行为进行建模，可以更好地理解城市交通系统的运行机制，并提供精准的仿真结果。
设计智慧交通系统是基于城市交通仿真模型的基础上进行的，旨在通过大数据、人工智能等先进技术，实现对城市交通的智能化管理和调度。
智慧交通系统利用传感器、摄像头和无线通信技术等手段，实时监测交通流量和道路状况，通过智能算法进行数据分析和预测，从而实现对交通流动的主动调控。
智慧交通系统可以实现交通信号灯的自适应调控。
通过根据实时的交通流量情况，自动调整信号灯的配时，使得交通信号灯能够根据流量分配合理的绿灯时间，以提高交通流量的通行效率。
城市交通仿真模型及算法研究随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益凸显。
为了解决交通拥堵、提高交通效率，交通仿真模型和算法成为近年来城市交通研究的热点。
本文旨在探讨城市交通仿真模型和算法的研究现状和发展趋势。
一、城市交通仿真模型城市交通仿真模型是对城市交通系统进行建模和模拟，以研究城市交通流动特征、交通拥堵原因等问题。
目前常用的城市交通仿真模型主要包括微观仿真模型和宏观仿真模型。
微观仿真模型适用于对单车辆行为的研究和分析。
在微观仿真模型中，每辆车被建模成一个独立的实体，以车辆为基本单位进行模拟。
微观仿真模型通常使用离散事件模型或连续模型进行建模和模拟。
宏观仿真模型适用于对交通流量和交通网络的整体行为进行研究和分析。
宏观仿真模型将整个交通系统看作一个整体，并建立基于流量和速度的模型来模拟交通流动情况。
宏观仿真模型通常使用流体动力学模型或流量密度模型进行建模和模拟。
二、城市交通仿真算法城市交通仿真算法是对交通模型进行求解和优化的方法和策略。
常见的城市交通仿真算法包括交通信号优化算法、路径选择算法和网络分配算法等。
交通信号优化算法旨在通过优化信号灯周期和相位配时，提高交通系统的运行效率。
常用的信号优化算法包括遗传算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法等。
这些算法可以根据交通流量和交通需求，动态调整交通信号灯的时间，以实现最优的信号配时方案。
路径选择算法是指用户在网络中选择最佳路径的算法。
常见的路径选择算法包括迪杰斯特拉算法、贝尔曼-福特算法和A*算法等。
这些算法可以通过评估路径的成本和效益，为用户提供最佳的路径选择。
网络分配算法是指将车流量在交通网络中进行分配的算法。
常见的网络分配算法包括交通分配模型和最小时间路径流算法等。
这些算法可以通过沿路径分配车流量，优化交通网络的使用效率。
三、城市交通仿真模型和算法的发展趋势城市交通仿真模型和算法的研究在大数据和人工智能的推动下，呈现出以下发展趋势：1. 数据驱动：随着城市交通数据的不断增加，基于数据驱动的仿真模型和算法将成为主流。
智能交通系统中的交通模型建立与仿真智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是指应用先进的信息、通信和传感技术，通过对交通运输系统的监测、控制和管理，提高交通运输效率、安全性和环境可持续性的一种综合技术系统。
在智能交通系统中，交通模型的建立和仿真是确保系统有效性和可靠性的重要环节。
交通模型是对现实交通系统的抽象和简化表示，通过模拟和仿真交通流动，预测和评估交通系统的性能指标。
智能交通系统的交通模型主要包括微观交通流模型和宏观交通流模型。
微观交通流模型用来描述交通系统中个体车辆的行驶行为和车辆之间的相互作用关系。
微观交通模型通常基于车辆行驶的物理特性和驾驶行为的基础上，研究车辆的加速度、减速度、转弯等行为，模拟车辆在道路上的运动轨迹。
根据车辆间的相互作用，可以使用蓝色牛顿运动定律、交通流力学模型或者机器学习方法等进行微观交通流仿真建模。
通过微观交通流模型，可以研究交通堵塞、拥堵解决方案、交通信号优化等交通系统的细节问题。
宏观交通流模型用来描述交通系统的整体行为和交通流的分布情况。
宏观交通模型通常以一定的时间间隔为单位，考虑整个交通网络中车辆的数量、速度和密度等宏观指标，研究交通流在路网中的分布和传播规律。
常用的宏观交通流模型有流量-密度模型、流量-速度模型和流量-等级模型等。
宏观交通流模型能够为交通规划、交通控制和交通管理等决策提供重要支持。
在智能交通系统中，交通模型的建立和仿真是优化和改进交通系统的重要手段。
通过交通模型建立和仿真，可以对交通系统中的瓶颈道路、交叉口、车辆行为等进行分析和模拟，更好地理解交通流的动态演变和交通规律的内在机制。
通过模拟不同的交通管理策略，可以评估和比较不同策略对交通系统性能的影响，为交通决策提供科学依据。
交通模型建立与仿真领域的技术不断发展和创新，主要包括以下几方面的内容：1. 数据采集和处理：交通模型建立的首要步骤是获取真实的交通数据。
基于多智能体模型的城市交通仿真模拟引言城市交通是现代社会中一个重要的组成部分，对于城市的发展和居民的生活质量有着重要的影响。
为了更好地理解和优化城市交通系统，研究人员采用了多智能体模型的城市交通仿真模拟方法。
本文将探讨基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的原理、应用和挑战。
一、多智能体模型的基本原理多智能体模型是一种模拟和研究复杂系统的方法，它通过将系统分解为多个智能体，并模拟它们之间的相互作用，来研究整体系统的行为。
在城市交通仿真模拟中，每个智能体可以是一个车辆、一个行人或一个交通信号灯等。
这些智能体可以通过感知、决策和行动来模拟真实世界中的行为。
二、基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的应用1. 交通规划基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助交通规划者评估不同规划方案的效果。
通过模拟城市交通系统中的各个智能体的行为，可以预测不同规划方案对交通流量、拥堵程度和行程时间的影响。
这样，交通规划者可以根据模拟结果做出更科学合理的决策，以改善城市交通系统的效率和可持续性。
2. 交通管理基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助交通管理者制定更有效的交通管理策略。
通过模拟交通信号灯、交通警察和交通指示牌等智能体的行为，可以评估不同交通管理策略对交通流量、交通事故率和交通拥堵的影响。
这样，交通管理者可以根据模拟结果优化交通信号配时、调整交通警力分配等策略，以提高交通系统的安全性和效率。
3. 自动驾驶技术基于多智能体模型的城市交通仿真模拟可以帮助研究自动驾驶技术在城市交通中的应用。
通过模拟自动驾驶车辆与其他交通参与者的交互行为，可以评估自动驾驶技术的安全性和效率。
这样，研究人员可以根据模拟结果改进自动驾驶算法和交通规则，以促进自动驾驶技术的发展和应用。
三、基于多智能体模型的城市交通仿真模拟的挑战1. 数据获取基于多智能体模型的城市交通仿真模拟需要大量的实时交通数据来支持模型的构建和验证。
然而，获取准确和实时的交通数据是一项挑战。
城市交通流仿真与建模城市交通是城市运行的重要组成部分，也是城市规划和管理的重要内容之一。
随着城市人口的增加和交通工具的增多，城市交通问题变得越来越严重。
为了解决这些问题，城市交通流仿真与建模成为了一种常用的研究方法。
城市交通流仿真与建模是通过使用计算机模型来模拟和预测城市交通流量、拥堵情况以及其他与城市交通有关的因素。
它可以提供关于不同交通策略和控制措施的评估结果，为城市交通规划和管理提供科学依据。
城市交通流仿真与建模的基本框架包括数据收集、模型建立、模型校验以及结果分析。
在数据收集阶段，需要收集城市交通流量、道路状况、交通信号以及其它相关数据。
这些数据可以通过交通监测设备、人口调查以及其他方式获取。
模型建立阶段是设计和构建交通流模型的过程，这些模型可以使用不同的方法和技术，例如微观模型、宏观模型以及混合模型。
模型校验阶段是验证模型的准确性和可靠性，通常需要通过与实际数据进行比对和对模型参数进行优化来完成。
结果分析阶段可以根据模拟结果对不同交通策略和控制措施进行评估和比较，从而提供决策依据。
城市交通流仿真与建模的应用范围广泛，可以用于城市交通规划、交通信号优化、交通拥堵预测和路网设计等方面。
在城市交通规划中，交通流模型可以用来模拟不同的发展情景，评估不同规划方案对交通流量的影响。
在交通信号优化中，交通流模型可以用来评估不同信号方案对交通拥堵的影响，并进行优化。
在交通拥堵预测中，交通流模型可以根据历史数据和实时数据，对未来的交通拥堵情况进行预测。
在路网设计中，交通流模型可以用来评估不同路网布局对交通流量的影响，并进行优化。
城市交通流仿真与建模的发展离不开计算机技术的支持。
随着计算机性能的不断提升和仿真软件的不断发展，城市交通流仿真与建模的应用正变得越来越普遍和广泛。
它可以帮助城市规划者和管理者更好地了解和应对城市交通问题，提高城市交通效率，改善人民的出行体验。
总结起来，城市交通流仿真与建模是一种重要的研究方法，可以用于解决城市交通问题。
智能交通系统的建模与仿真随着城市化进程的加速和交通问题的日益突显，智能交通系统作为一种解决城市交通问题的有效手段受到了广泛关注。
智能交通系统可以通过集成各种先进的技术手段，实现交通流的优化调度，提高交通效率，减少交通拥堵，降低交通事故率等目标。
因此，建立智能交通系统的模型并进行仿真分析，对于研究智能交通系统的运行规律，预测系统的未来运行状态，制定有效的技术措施具有重要的意义。
一、智能交通系统的建模智能交通系统可分为四个层次：道路层、车辆层、用户层和管理层。
在系统的建模过程中，需要将这些层次进行统一的描述，从而使系统具有可设计性、可测试性、可优化性和可实现性等特点。
1. 道路层的建模道路层是智能交通系统的基础，道路的质量、长度、宽度、车行道标识和交通信号系统等都会对整个系统的运行和流量产生影响。
因为道路的数目较大，所以在建模过程中需要对道路进行分类和概括。
道路层建模的主要原则是将道路分为大中小三类，然后根据道路类型（高速公路、城市道路、乡村公路）覆盖率进行划分。
根据统计数据，城市交通拥堵问题最突出，因此需要对城市道路系统进行详细的模型建立。
2. 车辆层的建模车辆层是智能交通系统中的重要组成部分，是道路层的运行实体。
因此，对车辆层的建模是模拟系统运行的基础，其主要任务是准确描述车辆行为和仿真车辆运动。
车辆层的建模需要考虑车辆类型、数量、行驶速度、行驶方向和可行驶面积。
车辆类型的描述和建模需要考虑车辆的长度、车宽、类型、马力、燃料类型等属性，并且需对车辆进行分类。
对车辆数量的建模需要考虑车辆周期性发生的变化规律和计算途中引起的变化、流量变化等。
车辆速度的建模需要考虑车辆流量、流速、加速减速等因素。
3. 用户层的建模用户层是指交通系统的利用者，其通过车辆执行交通活动。
对用户层的建模，需要考虑人员流量和时间分配，以及对交通系统的相关行为进行描述。
用户层的建模是一个特别复杂的问题，包括了人群规模大小、上下班高峰时段、出行路线和行为规则的统计等多方面的细节和随机性因素。
第35卷第3期2019年5月森林工程F O R E S T E NG IN E E R IN GV ol. 35 No. 3M a y,2019城市公共交通系统结构巢式建模与演化仿真宋成举1，王榕菁2，孙雨晴3(1.黑龙江工程学院汽车与交通工程学院，哈尔滨150050;.北京城建设计发展集团股份有限公司，北京100037;3.中国石油运输有限公司黑龙江分公司，哈尔滨150010)摘要：为了解不同出行条件对于城市公共交通系统结构的影响，分析城市公共交通系统结构在不同出行需求下的演化 特征。
从城市公共交通系统结构影响因素入手，划分不同巢式层次方案,依照筛选原则确定最优方案，从成本支出、个性偏好 及主观感受三个方面构建不同巢的效用函数，其中成本支出包括货币成本和时间成本两部分，引入个性偏好修正系数，建立疲劳度系数模型，结合北京市公共交通系统结构运营数据标定模型参数，仿真分析城市公共交通系统结构演化趋势。
结果表 明：高收入群体选择常规公交出行的比例相对较低,更倾向于选择城市轨道交通，且随着出行距离的增长，出租车分担率呈上 升趋势；随着单位时间价值量的增加，常规公交分担率在中距离出行条件下略有增加，而在长距离出行条件下，呈现先增加后 降低的趋势；当成本偏好系数较大时，常规公交分担率随着出行距离的增大而呈现阶梯型降低。
关键词：交通工程;城市公共交通系统结构；巢式Logit;单位时间价值量;分担率；个性偏好中图分类号：U491 文献标识码：A文章编号：1006 -8023(2019)03 -0107 -07Nest Modeling and Evolution Simulation on Urban PublicTransport System StructureS O N G C h e n g j u1, W A N G R o n g i n g2 , S U N Y u q i n g3(1.Sch o o l of A u to m o tive an d T ran sp o rtatio n Engineering,H eilon gjian g In stitu te of Technology,H arb in150050；2.Beijing U rb an C o n stru ctio n D esign& D evelo p m en t G ro u p C o. Lim ited,Beijing100037 ；3.H eilon gjian g B ran ch C N P C T ran sp o rtatio n C o m p an y Lim ited,H arb in150010)A b stract：T o an alyze th e in fluen ce of d ifferen t travel co n d itio n s o n th e u rb an public tran sp o rt system structure,th e evo lu tio n ary characteristics o n th e u rb an public tran sp o rt system stru ctu re u n d er d ifferen t travel d em an d w ere stu died facto rs o n u rb an public tran sp o rt system stru ctu re,d ivided in to d ifferen t n est p ro g ram,acco rd in g to th e selection principles,th e o p tim a l sch em e w as d eterm in ed,an d t h e u tility fu n ctio n for th e d ifferen t n est fro m th e co st exp en d itu re,th e person ality preferen ce an d th e su bjective feeling w ere c o n stru cted.T h e co st exp en d itu re in clu d ed th e m o n ey co st an d th e tim e cost.P erson ality preferen ce co rrectio n coefficient w as in tro d u ced an d th e fatigu e coefficien t m o d el w as established.C o m b in ed w ith th e Beijing o p eratio n al d ata to calibrate m o d el p aram eters,th e evo lu tio n ary characteristics of u rb an public ted.T h e resu lts sh o w ed th a t：t h e p ro p o rtio n of th e h ig h- in co m e g ro u p s selected b u s w as relatively lo w,preferrin g to ch o o se u rb an rail transit,an d w ith th e increase of th e travel distance,th e taxi sh arin g rate w as increas b u s sh arin g ra te in creased sligh tly u n d er th e co n d itio n of m id d le travel d istan ce,w h ile it appeared in creasing first an in lo n g travel distance.W h en th e co st p referen ce coefficient w as in creasing,th e b u s sh are rate sh o w ed step p in g d o w n w ith th e traveld istan ce increasing.K ey w ords ：T ra ffic en gn eerin g；urba p u b lic tra n sp o rt sy ste m stru c tu re；n e ste d lo git；vaue o f tim e；sh a rin g rate；perso n aity p re fe re n c e〇引言城市公共交通系统是一个涵盖多主体的复杂收稿日期:2018 -12-07基金项目：黑龙江省青年科学基金(Q C2014C060);黑龙江省普通高等学校青年创新人才培养计划（U N P Y S C T- 2018090)哈尔滨市科技创新青年后备人才计划(2015R A Q X J039);黑龙江省省属本科高校基本科研业务费科研项目（2018C X08);黑龙江工程学院博士基金(2015B J03)第一作者简介:宋成举，博士，副教授。
研究方向：交通结构优化。
E- m a il：so n g c h e n g u@ s o h u.c o m引文格式:宋成举，王榕菁，孙雨晴.城市公共交通系统结构巢式建模与演化仿真[J].森林工程,2019,35(3) ：07-113.巨系统，主要有服务设施、出行者、管理系统、载运 工具和运行环境等部分，城市公共交通系统结构是 指从城市运输角度来考察城市中某一时期各种公 共交通方式中交通工具的比例或者完成城市客运 量的份额比重。
一般来说，城市公共交通方式主要包括城市轨 道交通、常规公交、出租车、索道和渡轮等。
这些交 通方式具有不同的运行特点和优势出行范围，交通 方式间按照功能组合、优势互补、技术先进、合理竞 争和资源节约的原则进行网络化整体布局发展，从 而形成能够有效满足社会经济发展需要、一体化紧108森林工程第35卷密衔接和运行高效的城市公共交通运输的有机整体。
大约在上个世纪50年代末期，芝加哥最早诞生 了“交通方式分担比例”的观点，这被视为关于交通 结构优化理论的起源。
Fielbaum A根据城市中心系 统的层次结构，提出4种战略公交线路结构的应用 方法，研究发现在特定条件下，每个结构都能占主 导地位，影响因素主要是线网结构、换乘成本和赞 助者[1]。
国内对于综合客运交通系统客运结构的研究 在20世纪90年代就已经开始了。
最早国内学者通 过对比我国主要城市与西方发达国家城市间的差 距以获得发展公共交通系统切实可行的方法与手 段[2]，但事实证明，中国的城市交通特征决定了其 特殊性，也决定了我国公共交通系统的发展之路必 然会是中国特色的公共交通发展之路;王健根据客 运交通结构影响因素的性质，建立模糊解释结构模 型，并确定了优化客运交通结构的关键性因素，从 交通政策、土地利用和出行方式效用等方面提出了 优化城市客运交通结构的建议[3];王秋平从系统角 度出发建立较全面目标考量的交通方式结构优化 模型，并结合实际条件建立了在出行总量、资源环 境和理想出行时耗等约束下的多目标结构优化模 型[4];包婷婷从城市交通结构演化的角度出发，提 出城市交通结构动态演化模型，指出降低运输竞争 和提高公共交通竞争力是优化城市交通结构的有 效途径[]。
而相关数学模型的建立与评价则呈现 多样化发展，主要的理论方法有层次分析法与灰色 关联度法对客运交通结构进行综合评价[]，从科学 发展的角度建立能够实现循环经济发展的城市客 运交通结构发展优化模型[7]。
近年来，年轻学者的 不断成熟更是将公共交通系统结构发展的理论研 究推向了新的高度[8]，而突变理论[9]和系统动力学 理论[0]等方法的应用更是丰富了公共交通系统结构研究的理论 系。
综上所述，城市公共交通系统结构的研究方法 日趋多样化，但成果中对于影响因素的确定一般基 于定性分析和统计回归两种方式，而多种公共交通 方式往往具有不同的出行特征和适应性。
因此，还 需要结合方式特征差别化对待不同出行方式，普遍 适应性的效用函数往往缺乏说服力。
1城市公共交通系统结构影响因素分析城市公共交通系统结构反映了多种客运方式在居民出行方面的比例构成，也是城市客运交通发 展的重要组成部分。
