Existem soluções de código aberto para modelagem de demanda de viagens?


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Estou procurando ferramentas de código aberto para modelagem de demanda de viagens (por exemplo, o UTMS de quatro etapas). De preferência em um ambiente GIS. Isso funciona bem com Qgis, Grass e Postgis.

Minha pergunta não está relacionada a um caso de uso específico, mais à pesquisa.
Minha pesquisa inicial ficou em branco, então eu queria confirmação.


Bem, novatoGIS, você conseguiu desenvolver o modelo de demanda? Enquanto estou tentando criar um código, acho que poderíamos nos ajudar. Encontrei algumas ferramentas: SUMO MATSim Vou experimentá-las e comparar ou encontrar outras: ITSUMO por exemplo
Clément

Respostas:


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A resposta curta é que não existe uma, especialmente se você estiver procurando por uma alternativa TransCAD ou Emme / 2, pois não há um pacote de código aberto que se aproxime disso.

O mais próximo que você pode chegar são de algumas soluções de micro modelagem, como Transims ou matsim, que considero carentes de muitos dados, metodologias, ferramentas ou manipulação de rede necessários que estão disponíveis em software comercial.

O UrbanSim é uma solução de modelagem baseada em agente de código aberto, mas pelo que me lembro, não lida com redes de transporte.

Por outro lado, desenvolvi 3 ou 4 modelos de demanda de viagens baseados no QGIS. Embora eu não possa compartilhar o código com você, posso lhe dizer o que fiz:

  1. Crie um plugin de roteamento QGIS ou use osm2po ou postgis / pgrouting diretamente. Esse plug-in também deve ser capaz de criar seus centróides e conectá-los aos links existentes por meio dos seus IDs da zona de análise de tráfego (TAZ). A TI também deve ser capaz de criar e gerar tabelas de origem / destino. É melhor que você possa tê-los como dados baseados em eventos sobre a camada GIS existente
  2. Crie um plug-in do QGIS Highway Capacity Manual que analise os níveis de serviços na rodovia para determinar Capacity- ou - usar as melhores práticas aceitáveis ​​para a jurisdição que você está modelando.
  3. Crie um plug-in QGIS ITE para determinar as taxas de produção e geração de viagens rodoviárias - ou - crie seus próprios dados de geração de viagens. O objetivo aqui é poder desenvolver uma tabela do seguinte tipo: TAZ_001_HBW, HBNW, HBS, NHB, etc., para atrações e produções para cada zona
  4. Crie um modelo R ou MS Excel que lide com todas as suas previsões socioeconômicas. isso está no topo da etapa 3 para lidar com todas as previsões e backcasts de suas necessidades estatísticas
  5. Nas etapas de 1 a 4, você pode gerar produção de viagens, atração, seu equilíbrio e distribuição de viagens.
  6. Para a opção de modo, depende do algoritmo que você está usando. Se você estiver usando modelagem de logit ou Bayes, poderá fazer algo com o R ou o WinBugs.
  7. Crie um plug-in QGIS para atribuição de viagem, baseado em pelo menos Estocástico, tudo ou nada e equilíbrio
  8. Para transformar restrições e comportamento de deslocamento em links e nós específicos, incorpore-os como campos na camada GIS, eis o que você precisará por linha de link:
    1. link ID, link name, speed, length, number of lanes, capacity per lane, total capacity, and directionality
    2. para nós, você precisará U_turns allowed?, left_penalty, right penalty, average_Delay, accepted delay, green_cycle_time_per_leg
  9. Use a calibração e validação a cada passo do caminho

Comparei meu modelo Hodgepodge com o TransCAD e foi bem próximo; no entanto, o meu era 10 vezes mais lento devido a eu fazer tudo em python e não de maneira organizada.

Deixe-me saber se você tiver mais perguntas, pois passo muito tempo trabalhando neste tópico.

Além disso, ajudaria a saber onde você está e qual é a escala que você está procurando, municipal, versus estadual ou nacional.


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Também existe uma nova opção, que é o AequilibraE , que funciona como um plug-in para o QGIS (preciso divulgar que sou o desenvolvedor do mesmo). É muito menos poderoso que o TRANUS, mas é completamente escrito em python e cython.


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Eu também recomendo o TRANUS. É um modelo completo de uso da terra e um modelo detalhado de transporte, no qual a divisão modal e a atribuição estão em um processo integrado baseado no logit. Pode ser aplicado em cidades ou regiões, combinando passageiros e frete. Faça o download de programas e documentação extensa em www.tranus.com.

Existem maneiras de comunicar o TRANUS com o SIG. Atualmente, estamos desenvolvendo um plugin TRANUS para o QGIS, e esperamos tê-lo funcionando até meados de 2015.


Gostaria de saber sobre o seu progresso na integração do TRANUS QGIS. No momento, estamos trabalhando nisso.
Tomás de la Barra

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Não tenho certeza qual é a sua necessidade específica ... Mas tenho um monte de coisas que escrevi em python que posso compartilhar se souber o objetivo do seu trabalho. Eu tenho o seguinte:

  1. Distribuição de viagens - modelo de gravidade
  2. Distribuição de muitas para uma viagem - várias produções balanceadas para um único vetor de atração
  3. Distribuição de viagens baseada em turnês com faixas de borracha
  4. Escolha do modo de logit aninhado
  5. capacidade de escolha restrita do logit park and ride
  6. estimativa de matriz OD de classe única
  7. Balanceamento de geração de viagem (um para um e muitos para um) Tudo isso é executado mais rápido ou mais rápido que a maioria dos pacotes de software comerciais.

Para a atribuição de tráfego, considere usar o DTAlite ou o DynusT, ambos são de código aberto, para que você possa E / S na rede do QGis e use o mecanismo de cálculo de uma dessas ferramentas, então basicamente você estará substituindo o NEXTa pelo QGis ...


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você pode usar Tranus , é de código aberto E fornece aos módulos de demanda de viagens em quatro etapas uma combinação de distribuição de viagens e escolha de modo. Possui modelo de uso da terra e modelo de demanda de viagens. Mas o modelo de viagem pode ser executado de forma independente. Está escrito em fortran, portanto o desempenho é bom.


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As respostas do link apenas são desencorajadas. Adicione algumas informações básicas sobre por que a resposta é uma boa solução.
Brad Nesom
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