Bài giảng dự báo giao thông bằng phần mềm cube citilabs

BÀI GiẢNG DỰ BÁO GIAO THÔNG BẰNG PHẦN MỀM CUBE CITILABS Trường đại học GTVT HCM 06/07/2014 Tổng quan • Phần mềm Cube Citilabs dùng để quy hoạch, dự báo giao thông, xây dụng kịch bản phát triển… • Trong đó bao gồm các module • Voyager: dự báo lưu lượng hành khách. • Ngoài ra còn có các phần khác như Avenue, Cargo, Cluster, Analyst • CUBE được sử dụng tích hợp với các phần mềm khác như Arcgis trong quá trình làm việc. Bài 1: Tạo các TAZ ( Traffic Analysis zone) từ Arcgis THỰC HiỆN • Phân chia ranh giới giữa các zone theo mục đích sử dụng đất, ranh giới phạm vi vùng miền hoặc đường giao thông.. • Đảm bảo thuận tiện trong việc xác định số lượng giao thông phát sinh và thu hút. • Với các khu vực quan trọng thì các Zone có diện tích nhỏ. Các khu vực ngoại ô bên ngoài thì ngược lại. • Ở Tp. HCM sử dụng hệ tọa độ VN 2000-48 độ bắc -> Đơn vị được sử dụng là: m File TAZ được tạo ra có dạng .shp Các thuộc tính cần hiển thị của Zone: • Diện tích, • Dân số, tổng số lao động tại nơi làm việc, tổng số học sinh tại trường, số hộ gia đình trong khu vực, số hộ gia đình gồm 1-4 thành viên.. • Số gia đình sở hữu xe xe máy, xe ô tô, xe thô sơ, • Thuộc tính khu vực như đô thị, nông thôn, khu bảo tồn… • Yêu cầu cần phải có trường dữ liệu có tên gọi TAZ hoặc Z để Cube Citilabs nhận biết là Zone khi sử dụng mô hình Bài 2: Tạo mạng lưới network.net trong Cube Có 3 cách tạo mạng lưới trong Cube • Tạo mạng lưới đường dạng (.shp) từ Arcgis sau đó import vào Cube. •Tạo mạng lưới đường trực tiếp trong Cube. •Tạo mạng lưới đường dạng (.shp) và điểm (.shp) từ Arcgis rồi sử dụng Voyager để đưa vào Cube. Sự khác nhau giữa cách 1 và 3 là mạng lưới đường ở cách 1 chỉ là đoạn thẳng. Ko thể hiện được đoạn cong. Hình bên thể hiện cách tạo mạng lưới bằng cách 1 Tạo mạng lưới đường trực tiếp trong Cube • Từ Cube mở New-> Network file và xác định các thông số chung. • Insert Boundary (file TAZ có dạng .shp) vào. • Vạch các tuyến đường 1 chiều và 2 chiều trong Postlink. Tạo mạng lưới đường trực tiếp trong Cube • Thêm các thuộc tính của đường như Speed, Capacity, Name… • Khi thêm các thuộc tính sẽ xuất hiện thêm .R cho chiều ngược lại. • Các thuộc tính luôn sẵn có trong mô hình cho Link (bị ẩn): _Zone, _Flag, _Centroid, _TrueShape. • Các thuộc tính luôn sẵn có trong mô hình cho Node (bị ẩn): _Zone, _Flag, _Centroid, _Numpenalty,_NumturVol Giới thiệu các thuộc tính trong Network • Post • Link color • Hiệu chỉnh mạng lưới qua Flag unused nodes, Flag dangling links Bài 3: Tạo Centroid và Centroid Connectors -Các Centroid (tâm) của TAZ là các điểm phát sinh và thu hút chuyến đi của vùng. Nó không phải là tâm hình học mà phụ thuộc vào vị trí, đặc điểm của khu vực. -Khi phát sinh Centroid cần kích hoạt vào dữ liệu TAZ. - Cần nhập các giá trị Speed, Capacity cho các đường mới phát sinh tương ứng Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Mô hình của Houstran (2004) không xét đến mục đích chuyến đi. • Phân loại chuyến đi theo mục đích, thời gian trong ngày, hộ gia đình, hình thức sở hữu xe… • Mô hình mới bao gồm HB (home- base trip) và Non-home base trip phân theo mục đích chuyến đi. • HB: nhà là điểm xuất phát hoặc điểm đến của chuyến đi. • NHB: nhà không phải là điểm xuất phát hoặc điểm đến của chuyến đi. • Có nhiều phương pháp xác định số chuyến đi phát sinh. Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Ví dụ Khu công nghiệp[2] Khu giải trí [3] Khu dân cư (1) 8000 2000 6000 2000 • HB trip =8000+6000+2000=16000 • NHB trip=2000 • Total trip = 16000+2000=18 000 • P[1],[2],[3]=8000+6000+2000;2000;0 =16000;2000;0 • A[1],[2],[3]=0;8000+6000;2000+2000 =0;14000;4000 • Total Trip =∑P= ∑A Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Mô hình của MVA (2008) trong dự án Quy hoạch tổng thể và dự báo lưu lượng hành khách tuyến 2 cho ADB Purpose Variable Car Owning Households Multiple M/C Owning Households Single M/C Owning Households Non-motorized Households HBW Workers* 2.035 2.035 1.894 1.894 HBS Students 2.531 2.515 2.406 2.186 HBO Residents 0.372 0.372 0.372 0.335 NHB Workers* 0.160 0.110 0.110 0.030 EB Resident Workers* 0.316 0.107 0.010 0.005 Lựa chọn phân tích hồi quy xác định số chuyến đi phát sinh - Các biến độc lập (X) có mối quan hệ với biến phụ thuộc (Y) - Các biến độc lập không có - mối liên quan ảnh hưởng lẫn nhau. - Biến độc lập có khả năng xác định được….. Sử dụng phân tích hồi quy trong Excel hoặc SPSS để xác định các hệ số của hàm. Từ đó đánh giá hàm hồi quy qua hệ số xác định R2, độ tin cậy F… Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Tạo Application Information trong Cube • Số chuyến đi phát sinh (P) phụ thuộc số hộ gia đình HH1,HH2…, thu nhập và mức độ sở hữu phương tiện… • Số chuyến đi thu hút (A) phụ thuộc diện tích, đặc điểm các khu công sở, buôn bán, dịch vụ và tổng số hộ gia đình…. • Xác định các thành phần của đầu vào(input). Trong trường hợp đơn giản chỉ bao gồm Zona data ( tức file chứa các thuộc tính của TAZ) Input Output Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Theo HOUSTRANS 2004 ;;>>>;; ; Do not change filenames or add or remove FILEI/FILEO statements using an editor. Use Cube/Application Manager. RUN PGM=GENERATION PRNFILE="G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\APGEN00A.PRN" MSG='Theo HOUTRANS' ; Ket qua xuat ra FILEO PAO[1] = "G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\01. Trip Generation\TripGe_HOUTRANS.dbf", LIST=Z,P[1],A[1],DBF=T,NAMES=Z,PRODUCTION,ATTRACTION ; Input dau vao FILEI ZDATI[1] = "G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\TAZ.dbf" ZONES=10 PROCESS PHASE=ILOOP ; This phase performs a zonal loop (I=1,Zones). This phase is used to compute productions (P[#]=) and ; attractions (A[#]=) by zone. Up to 20 P's and 20 A's can be computed in a single run. P[1]=1.404*ZI.1.POPULATION+2.627*ZI.1.WORKERS+2.284*ZI.1.STUDE NTS-1054 A[1]=1.429*ZI.1.POPULATION+2.524*ZI.1.WORKERS+2.333*ZI.1.STUDE NTS-869.5 ENDPROCESS PROCESS PHASE=ADJUST ; This phase is optional and if used is processed only once after the completion of the ILOOP phase. ; This phase is used to adjust and/or balance the final trip productions and attractions. ENDPROCESS ENDRUN • Theo MVA 2008 ;;>>>;; ; Do not change filenames or add or remove FILEI/FILEO statements using an editor. Use Cube/Application Manager. RUN PGM=GENERATION PRNFILE="G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\APGEN00B.PRN" MSG='Theo MVA' FILEO PAO[1] = "G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\01. Trip Generation\TripGe_MVA.dat", LIST=Z,P[1],P[2],P[3],P[4],A[1],A[2],A[3],A[4],DBF=t,NAMES=Z,P_HBW,P_ HBS,P_NHB,P_TOTAL,A_HBW,A_HBS,A_NHB,A_TOTAL FILEI ZDATI[1] = "G:\Works\GTVT-2014\Traffic Forecast\Arcgis\TAZ.dbf" zones=10 PROCESS PHASE=ILOOP ; This phase performs a zonal loop (I=1,Zones). This phase is used to compute productions (P[#]=) and ; attractions (A[#]=) by zone. Up to 20 P's and 20 A's can be computed in a single run. P[1]=2.035*ZI.1.CAR+2.035*ZI.1.MC2+1.894*ZI.1.MC1+1.894*ZI.1.NON_M C ;HBW P[2]=2.531*ZI.1.CAR+2.515*ZI.1.MC2+2.406*ZI.1.MC1+2.186*ZI.1.NON_M C ; HBS P[3]=0.160*ZI.1.CAR+0.110*ZI.1.MC2+0.110*ZI.1.MC1+0.030*ZI.1.NON_M C ; NHB A[1]=0.305*ZI.1.WORKERS ; HBW A[2]=1.119*ZI.1.STUDENTS ; HBS A[3]=0.865*ZI.1.WORKERS ; NHB ENDPROCESS PROCESS PHASE=ADJUST ; This phase is optional and if used is processed only once after the completion of the ILOOP phase. ; This phase is used to adjust and/or balance the final trip productions and attractions. BALANCE A2P=1,2, NHB=3 ;Total trip generation P[4]=P[1]+P[2]+P[3] A[4]=A[1]+A[2]+A[3] ENDPROCESS ENDRUN Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Cân bằng số chuyến đi phát sinh và hấp dẫn. Theo nguyên tắc tổng số chuyến đi bằng tổng số chuyến đến. Tức là ∑P= ∑A. Cube Citilabs đưa ra 3 nguyên tắc cân bằng A2P: tổng số chuyến đi hấp dẫn bằng tổng số chuyến đi phát sinh cho mục đích đó. P2A: Tổng số chuyến đi phát sinh bằng tổng số chuyến đi hấp dẫn cho mục đích đó. NHB: tổng số chuyến đi hấp dẫn bằng tổng số chuyến đi phát sinh cho mục đích đó. Và số chuyến đi phát sinh của từng zone bằng với số chuyến đi hấp dẫn của zone đó. • Thông thường A2P cho các mục đích home based ( HB) •NHB cho mục đích non home based (NHB) Mã cho A2P=1: Phase= Adjust A[1]=P[1][0]*A[1]/A[1][0] Hoặc Phase=Adjust Balance A2P=1 Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Trường hợp trên mới chỉ xét cho chuyến đi nội vùng (là các chuyến đi có điểm bắt đầu và điểm kết thúc là các zone trong khu vực nghiên cứu. Trong thực tế, tổng số chuyến đi bao gồm cả chuyến đi nội vùng, ngoại vùng, ngoại vùng- nội vùng. • Đặc điểm của chuyến đi nội vùng khác biệt so với chuyến đi ngoại vùng. • Số lượng chuyến đi ngoại vùng phụ thuộc vào đặc tính hàng hóa, số chuyến xe khách, lượng người đi lại liên tỉnh… Internal Trip Extenal - InternalTrip Extenal Trip Bài 4: Xác định tổng số chuyến đi ( Trip Generation) • Xác định các zone bên ngoài có số chuyến đi ảnh hưởng đến khu vực nghiên cứu. • Xác định các yếu tố về đặc điểm của chuyến đi. … Bài 5: Xác định ma trận thời gian đi lại và chi phí • Lưu ý: • Trước khi xác định ma trận thời gian đi lại và chi phí cần hoàn thiện các dữ liệu về vận tốc trong mạng lưới network.net • Ma trận thời gian, chi phí và quãng đường có mối liên hệ trực tiếp với nhau. Với trường hợp “tự do” ( xe không bị tắc nghẽn) thì thời gian đi lại t=distance/speed. • Chi phí đi lại =distance.VOC • Trong đó VOC là chi phí vận hành phương tiện tính theo VND/km. • Giả định 1 lít xăng là 26.000 VND và 1 lít xăng đi được 20 km trong thành phố thì VOC=1300 VND/km. • Chi phí vận hành phương tiện bao gồm rất nhiều yếu tố như giá mua xe, bảo hiểm, khẩu hao, chi phí đi lại đơn thuần. Nhưng để đơn giản chỉ xét ảnh hưởng của giá xăng khi tính toán. Bài 5: Xác định ma trận thời gian đi lại và chi phí Kiểm tra kết quả tính toán trên mô hình từ zone 5 đến zone 1 có Time= 1.75 phút Distance=794m Cost= 10326 VND Từ mạng lưới network ta có Distance=73.5+227.3+303.7+97.3+92.5 =794m Time= [(73.5+92.5)/2000+(227.3+303.7+97.3)/ 3000]*60=1.75 phút Cost= 794*13000/1000=10322 VND Distance Bài 5: Xác định ma trận thời gian đi lại và chi phí CostTime Bài 6: Phân bố chuyến đi ( Trip Distribution) Mục đích của bước này nhằm xác định số chuyến đi phân bố giữa các vùng với nhau. Số chuyến đi phân bố giữa các vùng phụ thuộc vào mức độ hấp dẫn của các vùng và chi phí cũng như mức độ thuận tiện của việc đi lại. Mô hình hấp dẫn Gravity Mode Fij có thể có các dạng như sau: Fij = a tij -n Fij = a tij exp(-bt 2+ct+d) Fij = ( a + bt ) -1 Vij số chuyến đi từ vùng i đến vùng j Pi số chuyến đi phát sinh ở vùng i Aj số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j Kij hệ số điều chỉnh xét đến các ảnh hưởng về điều kiện kinh tế xã hội giữa hai vùng i và j Fij hệ số xác định mức trở ngại cho việc đi lại từ vùng i đến vùng j Bài 6: Phân bố chuyến đi ( Trip Distribution) • Theo MVA Bài 6: Phân bố chuyến đi ( Trip Distribution) • PARAMETERS MAXITERS=10, MAXRMSE=1 • SETPA P[1]=ZI.1.P1, A[1]=ZI.1.A1 • LOOKUP NAME=FF, • LOOKUP[1]=1,RESULT=2, • INTERPOLATE=T, • LIST=Y, • R='1 82', • '2 52', • '3 50', • '4 41', • '5 39', • '6 26', • '7 20', • '8 12' • • MW[20]=MI.1.1 • GRAVITY PURPOSE=1,LOS=MW[20],FFACTORS=FF • MAXITER: Số vòng lặp tối đa • MAXRMSE (Root Mean Squared Error): Sai số bình phương trung bình lớn nhất. • RMSE dùng để kiểm tra sai số giữa Aj ban đầu và Aj ‘ sau khi tính lặp trong mô hình • Phương trình hội tụ khi số vòng lặp bằng MAXITER hoặc RMSE nhỏ hơn MAXRMSE Bài 6: Phân bố chuyến đi ( Trip Distribution) Bài 8: Public Transport (GTCC) Phương Thức GTCC (MODE) Mode Tàu điện Xe buýt Đi bộ Trung chuyển Đi xe cá nhân trước Tuyến xe buýt: Stop: Các điểm dừng xe Non-Stop: Các node của tuyến đường mà tuyến xe buýt đi qua. Định nghĩa Mode, Operator, Oneway, Headway tương ứng cho từng tuyến xe buýt Bài 8: Public Transport (GTCC) • Alt+Click: tạo non-stop node. • Click: tạo stop-node • Shift+Click: tạo stop-node ngoài mạng lưới --- Node sau khi được tạo ra cần phải đưa vào mạng lưới. Stop-node Non-Stop node Các loại vé được định nghĩa trong Cube • Free: Đi xe miễn phí • Flat: 1 giá chung cố định cho tuyến • Distance: bao gồm chi phí lên xe+ chi phí cho từng quãng đường. • From/to: Chi phí phụ thuộc vào điểm bắt đầu và kết thúc của zones. • Count: Chi phí dựa trên tổng số zones đã đi qua. • Accumulate: Mỗi zone có 1 vé và sẽ cộng vào chi phí chung • Hilow: Chi phí bị ảnh hưởng bởi số lượng zone cao nhất đi qua Bài 8: Public Transport (GTCC) Bài 8: Public Transport (GTCC) • Thời gian đợi xe buýt dựa vào tần suất chạy xe buýt. • Áp dụng cho 2 trường hợp là đợi lần đầu và đợi lần tiếp theo khi trung chuyển xe. Bài 8: Public Transport (GTCC) Xác định NTlegs • Dùng để kết nối tâm của TAZ với điểm dừng xe hoặc kết nối 2 điểm dừng xe với nhau ( nếu hành khách trung chuyển phương tiện). • Để tiếp cận điểm dừng xe có thể tiếp cận bằng cách đi bộ, đi xe cá nhân đến gửi sau đó đi GTCC hoặc đi bằng phương tiện trung chuyển khác. Bài 8: Public Transport (GTCC) Transit Pathbuliding • Các yếu tố đầu vào bao gồm Fare.FAR và Factor.FAC + Ntlegs • Ouput xuất ra chi phí đi lại giữa các vùng nếu sử dụng GTCC Bài 8: Public Transport (GTCC) Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương tiện đi lại: • Chi phí đi lại • Thời gian đi lại • Mức độ thuận tiện linh hoạt Xây dựng hàm thỏa dụng ( Utility Function) Bài 8: Public Transport (GTCC) • Mô hình trong Cube ( Absolute choice) • Composite cost: Bài 8: Public Transport (GTCC) Lambda=0 xác suất sử dụng xe cá nhân= GTCC=0.5 Khi Lambda càng lớn thì độ nhạy của mô hình càng tăng. Mô hình sẽ tăng cường lựa chọn phương thức có chi phí rẻ hơn. Khi lambda tiến tới vô cùng, tất cả các nhu cầu của mô hình sẽ lựa chọn phương thức rẻ nhất 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 -20 -10 0 10 20 X a c su a t d i G T C C Ccn-Cpt P (pt)0.00 P (pt)0.01 P (pt)0.10 P (pt)0.25 Bài 8: Public Transport (GTCC) Nhu cầu đi lại Xe cá nhân Xe máy Xe ô tô GTCC Giả định • Lambda (HBW)=0.01 • Lambda (HBS)=0.1 • Lambda (NHB)=0.01 • Lambda (EXTERNAL)=0.05 • HBW ( 30% oto,70% xe máy • HBS (20% đi bộ, 80% xe máy • NHB (30% oto,70% xe máy • EXTERNAL(30% oto,70% xe máy Bài 9: Convert P.A Matrix to OD Matrix Ma trận PA: • -Giá trị trong các ô biểu thị các chuyến đi thay đổi giữa vùng I và J, nó không biểu thị cụ thể hướng từ đâu đến đâu. • -Tổng các chuyến đi hấp dẫn bằng tổng các chuyến đi thu hút=tổng các chuyến đi trong vùng. • - Ảnh hưởng bởi đặc điểm chuyến đi ( Theo mục đích đi lại HBW, HBS, NHB…) Ma trận OD • -Giá trị trong các ô biểu thị tương ứng điểm xuất phát và kết thúc của chuyến đi ( biểu thị hướng) • - Không phụ thuộc vào đặc điểm chuyến đi Chỉ cần convert cho các chuyến đi liên quan đến nhà. Còn các chuyến đi NHB không cần convert vì theo định nghĩa hướng P.A của NHB trùng với O.D rồi Bài 9: Convert Daily Matrix to Peak Hour Matrix Bài 9: Convert Daily Matrix to Peak Hour Matrix Bài 10: Hệ số chuyên chở và quy đổi PCU Bài 10: Trip Assignment Đây là giai đoạn cuối cùng sau khi xác định phương thức phân chia, mục đích là phải xác định được tuyến đường nào (cho mỗi phương thức) được sửdụng cho những hành trình từ điểm đi đến điểm đến. Bài 10: Trip Assignment • Phương pháp All or Nothing (Tất cả hoặc không có gì) Phương pháp này đòi hỏi tìm tuyến đi ngắn nhất hoặc tuyến có mức trởngại giao thông tối thiểu giữa hai cặp điểm. Điều này được thực hiện bằng cách xác định các tuyến nối giữa hai vùng có khả năng thay thế nhau, sau đó mức trở ngại giao thông, và chọn tuyến có mức trở ngại thấp nhất. Bài 10: Trip Assignment • Phương pháp năng lực giới hạn Khi lưu lượng tăng tới năng lực thông qua của đường, thì tốc độ trung bình của dòng giao thông sẽ giảm từ tốc độ tự do (tốc độ của xe khi có mình nó trên đường) cho đến tốc độ khi dòng giao thông đạt tối đa. Bài 10: Trip Assignment • Lưu lượng dự báo PCU ( Car +MC) Bài 10: Trip Assignment • V/C (Volume/Capacity) Bài 10: Trip Assignment • Lưu lượng Car Bài 10: Trip Assignment • Lưu lượng xe máy MC Bài 11: Phân tích nút giao thông