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[Python知识库]VISSIM二次开发(Python)&大作业总结2 |
VISSIM二次开发(Python)&大作业总结2写在前面前一小节已经概括了基本所有这次使用的二次开发的知识,在这一小节,我们主要介绍本文对.att文件的读取和绘图以及分析的工作。 在这一部分我们将展开对这一部分的介绍,由于这部分的内容专门性比较强,所以就与前面的二次开发部分分开撰写,供有需要的同学们参考。 .att文件示例其中表头会介绍数据字节含义,这里需要点出第一列就是仿真运行次数。 需求1:依据仿真结果绘制contour图
coutour图是指等高线图,直接上代码
其中控制绘图效果的主要就是 contourf的colorbar如何设置显示范围_solmn的博客-CSDN博客_colorbar设置想要的范围 【Python】绘制热力图seaborn.heatmap,cmap设置颜色的参数_小白兔de窝-CSDN博客_cmap 部分同学可能也有绘制真实场景的contour的需求,因为方法一致这里也不进行探讨了,主要就是构建这个绘图速度时空矩阵C,大家可以自己尝试,这部分中间的 最终绘制的效果如下~是不是还可以 需求2:依据结果进行分析结果分析主要是参考这两篇文献来做的 Bottleneck Identification and Calibration for Corridor Management Planning Calibration of a micro-traffic simulation model with respect to the spatial-temporal evolution of expressway on-ramp bottlenecks
也简单罗列一下公式,其中C1和Devs还有一些其他的形式不过差别不大,具体怎么算可以参考前面推荐的文献~ G H = ( E ? v ) 2 ( E + v ) / 2 \sqrt { G H } = \sqrt { \frac { ( E - v ) ^ { 2 } } { ( E + v ) / 2 } } GH?=(E+v)/2(E?v)2?? C 1 = ∑ i = 1 N { ( ∑ t = 1 T [ B S s ( i , t ) A B S r ( i , t ) ] ) ? ( x i + 1 ? x i ) } ∑ i = 1 N ( ∑ t = 1 T [ B S s ( i , t ) V B S r ( i , t ) ] ) ? ( x i + 1 ? x i ) } \\C_1=\frac{\sum _ { i = 1 } ^ { N } \{ ( \sum _ { t = 1 } ^ { T } [ B S _ { s } ( i , t ) A B S _ { r } ( i , t ) ] ) \cdot ( x _ { i } + 1 - x _ { i } ) \}}{\sum _ { i = 1 } ^ { N } ( \sum _ { t = 1 } ^ { T } [ B S _ { s } ( i , t ) V B S _ { r } ( i , t ) ] ) \cdot ( x _ { i } + 1 - x _ { i } ) \}} C1?=∑i=1N?(∑t=1T?[BSs?(i,t)VBSr?(i,t)])?(xi?+1?xi?)}∑i=1N?{(∑t=1T?[BSs?(i,t)ABSr?(i,t)])?(xi?+1?xi?)}? C 2 = 2 ∑ i = 1 N ∑ i = 1 T { [ B S s ( i , t ) V B S r ( i , t ) ] ? ∣ S s ( i , t ) ? S r ( i , t ) ∣ ) ? ( x i + 1 ? x i ) } ∑ i = 1 N ∑ t = 1 T { [ B S s ( i , t ) V B S r ( i , t ) ] ? ( S s ( i , t ) + S r ( i , t ) ) ) ? ( x i + 1 ? x i ) } \\C_2=\frac{2 \sum _ { i = 1 } ^ { N } \sum _ { i = 1 } ^ { T } \{[ B S _ { s } ( i , t ) V B S _ { r } ( i , t ) ] \cdot| S _ { s } ( i , t ) - S _ { r } ( i , t ) | ) \cdot ( x _ { i } + 1 - x _ { i } ) \}}{\sum _ { i = 1 } ^ { N } \sum _ { t = 1 } ^ { T } \{ [ B S _ { s } ( i , t ) V B S _ { r } ( i , t ) ] \cdot ( S _ { s } ( i , t ) + S _ { r } ( i , t ) ) ) \cdot ( x _ { i } + 1 - x _ { i } ) \}} C2?=∑i=1N?∑t=1T?{[BSs?(i,t)VBSr?(i,t)]?(Ss?(i,t)+Sr?(i,t)))?(xi?+1?xi?)}2∑i=1N?∑i=1T?{[BSs?(i,t)VBSr?(i,t)]?∣Ss?(i,t)?Sr?(i,t)∣)?(xi?+1?xi?)}? 这部分代码为好兄弟xjt今天看论文了嘛的博客_CSDN博客 提供
通过计算这些指标再结合这个专栏的第一篇就能进行校正参数的标定~ 当然,这些工作都是建立在经过前置的细致的检查之后的,比如软件检查-建模检查-动画检查,经过定性分析之后再进行这里介绍的方法进行定量分析。从而得到最佳的参数组合,完成模型的标定工作,对交通现象和微观行为有更深入的认知 。 本系列第一篇:VISSIM二次开发(Python)&大作业总结1_tu_qing的博客-CSDN博客欢迎大家关注 |
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