１ ］高， 因此适用于大中型路网的交通仿真 ［ 。
目前我国对宏观、 微观交通仿真模型的研究较多， 而对中观仿真模型的研究还处于起步阶段。由于中观 交通仿真模型解决了以往宏观交通仿真模型不能描述排队长度和延误等详细交通状态指标， 以及微观交通 仿真模型不能描述 Ｏ Ｄ对交通系统产生的影响等问题， 所以中观仿真模型在交通领域有着其独特的优势， 目 前， 绝大多数先进的用于离线或在线交通预测的系统均采用中观模型作为供给仿真器。
图１ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ基本原理
用现场检测数据标定系统中的大量模型参数。“ 供给仿真器” 又称作“ 中观交通仿真器” ， 用于模拟车辆在路 网中的实际运行过程。该仿真器将若干单个的车辆加载到网络中， 由宏观的速度 － 密度（ ｋ ｖ ） 模型计算路段 上车辆走行阶段的速度， 用队列、 容量模型描述车流在交叉口附近的排队消散行为； 其中， 信号控制、 交通事 件等对路网供给能力的影响建模为交叉口进口道或路段下游末端的容量约束。相对于微观交通仿真系统， 中观交通仿真器有较高的计算效率， 能够满足系统在线运行的需要， 且建立路网和标定模型参数更为容易；
第 ３期
许兆霞， 等： 中观交通仿真模型 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ及其案例应用
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但其运算速度及内存需求会随着车辆数的增加而增加， 因此一般适用于中小型路网的交通仿真研究。中观 仿真模型以车辆群体为研究对象， 与宏观模型相比， 它可以较为细致地描述交通流特性。除此之外， 中观仿 真模型还可以描述车辆之间的相互作用， 虽然在这方面它不如微观仿真模型细致， 但是运算速度较微观模型
中观交通仿真模型 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ及其案例应用
， ２ ， ３ 许兆霞１， 林勇１ ， 李树彬１ ， 王磊１
（ １ ． 山东省科学院自动化研究所， 山东 济南 ２ ５ ０ ０ １ ４ ； ２ ． 中山大学智能交通研究中心， 广东 广州 ５ １ ０ ２ ７ ５ ； ３ ． 北京交通大学交通运输学院， 北京 １ ０ ０ ０ ４ ４ ） 摘要： 交通仿真模型可以分为宏观、 中观、 微观三类，中观交通仿真模型是一种能够兼顾宏观与微观模型优点 的交通流动态仿真模型。国内对宏观、 微观交通仿真模型已有很多研究，但是对于中观交通仿真模型的研究 还很少。根据中观交通仿真模型 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的基本原理及功能特点，将其应用于智能交通中，并结合实例 加以分析。针对实际路网的测试表明， 该模型可有效缩短车辆在路网中的平均旅行延误， 并可推广应用于更 复杂的区域路网。 关键词： 中观； 交通仿真模型； ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ 中图分类号： Ｕ ４ ９ １ 文献标识码： Ａ
１ ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型基本原理及模块构成
１ ． １ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的基本原理 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ（ “ 动态中国” ）是山东科学院自动化研究所林勇博士自主研发的动态网络交通流分析与实 时路况预测系统。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ测试版本已于 ２ ０ ０ ８年 ８月发布。目前已完成实验室测试， 正在部分城市路网 和高速公路上进行现场测试。该系统最大的特点是采用了多精度中观交通模型及算法， 即混合交通模型、 混 合仿真方法、 混合优化技术， 最终输出综合交通信息。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的核心理论是动态交通需求分析技术、 动 态交通分配技术和离散选择模型， 其基本原理是： ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型中微观层次的参数根据模型中宏观层次 的交通参数而确定，即车辆的移动速度由该节段上的车流密度决定， 并且模型能够从车道级别上模拟队列 在节段和节点处的形成、 消散和传播特征。此外，该模型另外一个重要特点是基于动态 Ｏ Ｄ流量（ 矩阵） 和 交通分配技术来估计和预测路况， 动态 Ｏ Ｄ需求相比实际的路况， 受干扰而严重波动的程度要小得多。这一
（ １ ． Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＩ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇＡ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，Ｊ ｉ ｎ ａ ｎ２ ５ ０ ０ １ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＲ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈＣ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ，Ｓ Ｕ ＮＹ ａ ｔ Ｓ ｅ ｎＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ５ １ ０ ２ ７ ５ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ３ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ＆Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇＪ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ１ ０ ０ ０ ４ ４ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｃ ａ ｎｂ ｅｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄｉ ｎ ｔ ｏｔ ｈ ｒ ｅ ｅｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃ ，ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃａ ｎ ｄ ｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ．Ａ ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｈ ａ ｓｂ ｏ ｔ ｈｔ ｈ ｅｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓｏ ｆ ａ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃａ ｎ ｄａｍ ｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ． Ｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ｄ ｏ ｍ ｅ ｓ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈｏ ｎａｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓｓ ｔ ｉ ｌ ｌ ｑ ｕ ｉ ｔ ｅｒ ａ ｒ ｅ ． Ｗｅａ ｐ ｐ ｌ ｙａｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ，Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ ，ｔ ｏｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｂ ａ ｓ ｅ ｄｏ ｎｉ ｔ ｓ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅａ ｎ ｄｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｏ ｍ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｃ ａ ｓ ｅ ｓ ． Ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ａ ｎｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅｔ ｈ ｅａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｄ ｅ ｌ ａ ｙｏ ｆ ａｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅｉ ｎａｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋａ ｎ ｄｃ ａ ｎｂ ｅ ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｄ ｅ ｄｔ ｏａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎｍ ｏ ｒ ｅｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘｒ ｏ ａ ｄｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ｍ ｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ； ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ；Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ 交通仿真是一种运用现代计算机技术再现交通流时间和空间变化的模拟技术。根据交通仿真模型对交 通系统描述的细节程度的不同， 可分为宏观、 中观和微观三种交通仿真模型。其中， 宏观交通仿真模型主要 用于城市整体规划， 它以车辆整体流动为研究对象， 能够分析和重现交通流的宏观特性， 但模型的灵活性和 描述能力却较为有限， 且缺乏对道路横纵断面和交通控制与管理特点变化的考虑。微观交通仿真模型以个 体车辆行为为研究对象， 能够非常细致地描述交通系统中每一时刻每一辆车的驾驶行为及其相互作用关系，
第２ ３卷 第 ３期 ２ ０ １ ０年 ６月 文章编号： １ ０ ０ ２ ４ ０ ２ ６ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ３ ０ ０ ６ ２ ０ ５
山 东 科 学 Ｓ Ｈ Ａ Ｎ Ｄ Ｏ Ｎ ＧＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ
Ｖ ｏ ｌ ． ２ ３ Ｎ ｏ ． ３ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ０
ＡＭｅ ｓ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｉ ｃＴ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃＳ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＭｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄＩ ｔ ｓ Ｃ ａ ｓ ｅＡ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
１ １ ， ２ １ ， ３ １ Ｘ ＵＺ ｈ ａ ｏ ｘ ｉ ａ ，Ｌ Ｉ ＮＹ ｏ ｎ ｇ ，Ｌ Ｉ Ｓ ｈ ｕ ｂ ｉ ｎ ， ＷＡ Ｎ ＧＬ ｅ ｉ
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山 东 科 学 ２ ０ １ ０年
而与宏观交通仿真模型比较， 中观交通仿真由于跟踪网络中每辆车的运行过程， 便于描述具有不同属性（ 社 会经济属性、 时间价值观念等） 的出行者对多样化的出行诱导信息的响应， 更准确地模拟实际的交通行为。 以上述“ 状态估计” 结果为起点， “ 需求仿真器” 采用自回归模型描述动态 Ｏ Ｄ流量偏差（ 如不同星期的 同一天的动态 Ｏ Ｄ流量间的偏差） 的变化模式， 可预测未来若干时间段（ 如未来 ３ ０～ ６ ０分钟） 的动态 Ｏ Ｄ流 量， 通过将这些预测的动态 Ｏ Ｄ流量加载到中观供给仿真器上模拟车流沿路网传播的过程， 可以获得未来一 段时间的覆盖全路网的动态路况预测。此时， 将预测出来的路况发布给中观交通仿真器中“ 虚拟” 的用户使 用， 利用信息响应行为模型分析这些“ 虚拟” 的用户对预测路况作何反应， 并评估这种基于预测路况的交通 诱导能否缩短每个用户的平均出行时间， 即每次迭代过程均重复“ 修正路况预测 → 模拟用户对预测信息的 反应→评估预测信息是否改善交通状况” ， 直至达到迭代次数上限或者对路况的改善程度达到要求。此时， 预测的路况信息才最终发布给路网中的实际用户使用。 通过上述复杂的仿真迭代过程， 目的是产生真正有效的交通预测信息； 或者说， 交通预测是有“ 先见之 明” 的， 是在考虑用户对这些预测有何不同反应的基础上来制定的， 这样可以避免预测路况实际发布后可能 导致的“ 过度反应” 现象， 即如果相当一部分驾驶员知道未来一段时间某些路段会拥堵， 则可能会转移到预 测的较畅通的替代路径上， 从而导致原先预测的拥堵路段变得畅通， 而预测的畅通路段却被转移车流堵塞 了。