AutoGLM-Phone-9B极简部署法：抛弃复杂配置，云端5分钟跑通
2026/1/15 7:08:28
交通网络建模
交通网络建模是交通仿真软件中的一个核心模块，它负责将现实世界中的交通网络系统抽象化并数字化，以便在仿真环境中进行分析和优化。在这一节中，我们将详细介绍如何使用交通仿真软件进行交通网络建模，包括网络的创建、编辑、优化以及与仿真模型的集成。
1. 网络创建
1.1 基本概念
交通网络通常由节点（Nodes）和链路（Links）组成。节点表示交通网络中的交叉口、出入口等关键点，链路则表示连接这些节点的道路、桥梁等路径。在交通仿真软件中，网络创建的第一步是定义这些节点和链路。
1.2 节点创建
节点是交通网络中的基本元素，用于表示道路的交叉点、出入口等。节点的创建可以通过手动输入坐标或从现有数据导入。
1.2.1 手动创建节点
# 导入TransModeler库importtransmodelerastm# 创建一个新的节点node=tm.Node(x=100,y=200,z=0,id="N1")# 设置节点的属性node.set_attribute("type","intersection")# 交叉口类型node.set_attribute("name","Main Street and 1st Avenue")# 节点名称# 将节点添加到网络中network.add_node(node)1.2.2 从数据导入节点
假设我们有一个包含节点信息的CSV文件，文件内容如下：
id,x,y,z,type,name N1,100,200,0,intersection,Main Street and 1st Avenue N2,150,250,0,intersection,1st Avenue and 2nd Street N3,200,300,0,entry,2nd Street Entry可以使用以下代码从CSV文件中导入节点：
importcsvimporttransmodelerastm# 读取CSV文件withopen('nodes.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:# 创建节点node=tm.Node(x=float(row['x']),y=float(row['y']),z=float(row['z']),id=row['id'])# 设置节点属性node.set_attribute("type",row['type'])node.set_attribute("name",row['name'])# 将节点添加到网络中network.add_node(node)1.3 链路创建
链路是连接节点的道路或路径，定义了交通流量的流动方向。链路的创建可以手动输入参数，也可以从现有数据导入。
1.3.1 手动创建链路
# 导入TransModeler库importtransmodelerastm# 定义链路的起始节点和终止节点start_node=network.get_node_by_id("N1")end_node=network.get_node_by_id("N2")# 创建链路link=tm.Link(start_node=start_node,end_node=end_node,id="L1")# 设置链路属性link.set_attribute("length",500)# 链路长度（米）link.set_attribute("lanes",2)# 链路车道数link.set_attribute("speed_limit",50)# 速度限制（千米/小时）link.set_attribute("capacity",1000)# 通行能力（辆/小时）# 将链路添加到网络中network.add_link(link)1.3.2 从数据导入链路
假设我们有一个包含链路信息的CSV文件，文件内容如下：
id,start_node,end_node,length,lanes,speed_limit,capacity L1,N1,N2,500,2,50,1000 L2,N2,N3,300,1,30,500可以使用以下代码从CSV文件中导入链路：
importcsvimporttransmodelerastm# 读取CSV文件withopen('links.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:# 获取起始节点和终止节点start_node=network.get_node_by_id(row['start_node'])end_node=network.get_node_by_id(row['end_node'])# 创建链路link=tm.Link(start_node=start_node,end_node=end_node,id=row['id'])# 设置链路属性link.set_attribute("length",float(row['length']))link.set_attribute("lanes",int(row['lanes']))link.set_attribute("speed_limit",int(row['speed_limit']))link.set_attribute("capacity",int(row['capacity']))# 将链路添加到网络中network.add_link(link)1.4 网络编辑
网络编辑包括对节点和链路的属性进行修改，以及对网络结构的调整。这些编辑可以手动进行，也可以通过编写脚本来自动化。
1.4.1 修改节点属性
假设我们需要将节点N1的类型从“intersection”更改为“roundabout”：
# 获取节点N1node=network.get_node_by_id("N1")# 修改节点属性node.set_attribute("type","roundabout")1.4.2 修改链路属性
假设我们需要将链路L1的速度限制从50千米/小时更改为60千米/小时：
# 获取链路L1link=network.get_link_by_id("L1")# 修改链路属性link.set_attribute("speed_limit",60)1.4.3 调整网络结构
假设我们需要在节点N1和N3之间添加一个新的链路：
# 获取节点N1和N3start_node=network.get_node_by_id("N1")end_node=network.get_node_by_id("N3")# 创建新的链路new_link=tm.Link(start_node=start_node,end_node=end_node,id="L3")# 设置新链路的属性new_link.set_attribute("length",800)new_link.set_attribute("lanes",1)new_link.set_attribute("speed_limit",40)new_link.set_attribute("capacity",700)# 将新链路添加到网络中network.add_link(new_link)1.5 网络优化
网络优化是通过对网络结构和参数的调整，以提高交通网络的效率和性能。常见的网络优化方法包括路径优化、信号优化等。
1.5.1 路径优化
路径优化通常涉及寻找最短路径或最优路径。TransModeler提供了多种路径优化算法，包括Dijkstra算法和A*算法。
# 导入路径优化库importtransmodeler.optimizationasopt# 定义起点和终点start_node=network.get_node_by_id("N1")end_node=network.get_node_by_id("N3")# 使用Dijkstra算法寻找最短路径shortest_path=opt.dijkstra_shortest_path(network,start_node,end_node)# 打印最短路径print("Shortest Path:",shortest_path)1.5.2 信号优化
信号优化涉及对交通信号灯的配时进行调整，以减少交通拥堵和提高通行效率。TransModeler提供了信号优化工具，可以帮助用户自动或手动调整信号配时。
# 导入信号优化库importtransmodeler.signalsassig# 定义信号灯signal=sig.Signal(id="S1",location=network.get_node_by_id("N1"))# 设置信号灯的初始配时signal.add_phase(green=30,yellow=3,red=20)# 运行信号优化算法optimized_signal=sig.optimize_signal(signal,network,traffic_flow_data)# 打印优化后的信号配时print("Optimized Signal Phases:",optimized_signal.phases)1.6 网络与仿真模型的集成
在创建和编辑好交通网络后，需要将其与仿真模型集成，以便进行仿真分析。TransModeler提供了多种方法来实现这一目标，包括直接集成和通过API进行集成。
1.6.1 直接集成
直接集成是指在TransModeler的图形用户界面中手动将网络与仿真模型关联。这种方法适用于小型项目或初学者。
打开TransModeler软件。
导入创建好的网络文件。
在仿真模型中选择“网络”选项卡。
选择导入的网络文件并应用。
1.6.2 通过API集成
通过API集成适用于大型项目或需要自动化处理的情况。TransModeler提供了丰富的API，可以帮助用户自动化地将网络与仿真模型集成。
# 导入TransModeler仿真模型库importtransmodeler.simulationassim# 创建仿真模型model=sim.SimulationModel()# 将网络添加到仿真模型中model.add_network(network)# 设置仿真模型的参数model.set_attribute("simulation_duration",3600)# 仿真时长（秒）model.set_attribute("time_step",1)# 时间步长（秒）model.set_attribute("output_interval",60)# 输出间隔（秒）# 启动仿真model.run_simulation()1.7 实例分析
为了更好地理解交通网络建模的过程，我们通过一个具体的实例来进行分析。假设我们需要模拟一个城市中心区的交通网络，包括多个交叉口和道路。
1.7.1 数据准备
首先，我们需要准备节点和链路的数据。假设我们有一个包含节点和链路信息的CSV文件：
nodes.csv
id,x,y,z,type,name N1,100,200,0,intersection,Main Street and 1st Avenue N2,150,250,0,intersection,1st Avenue and 2nd Street N3,200,300,0,entry,2nd Street Entry N4,250,350,0,exit,2nd Street Exitlinks.csv
id,start_node,end_node,length,lanes,speed_limit,capacity L1,N1,N2,500,2,50,1000 L2,N2,N3,300,1,30,500 L3,N3,N4,600,2,45,8001.7.2 网络创建和编辑
接下来，我们使用Python脚本从CSV文件中导入节点和链路，并创建交通网络。
importcsvimporttransmodelerastm# 创建网络对象network=tm.Network()# 读取节点数据并创建节点withopen('nodes.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:node=tm.Node(x=float(row['x']),y=float(row['y']),z=float(row['z']),id=row['id'])node.set_attribute("type",row['type'])node.set_attribute("name",row['name'])network.add_node(node)# 读取链路数据并创建链路withopen('links.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:start_node=network.get_node_by_id(row['start_node'])end_node=network.get_node_by_id(row['end_node'])link=tm.Link(start_node=start_node,end_node=end_node,id=row['id'])link.set_attribute("length",float(row['length']))link.set_attribute("lanes",int(row['lanes']))link.set_attribute("speed_limit",int(row['speed_limit']))link.set_attribute("capacity",int(row['capacity']))network.add_link(link)1.7.3 网络优化
假设我们有一组交通流量数据，需要对信号灯进行优化。
traffic_flow.csv
link_id,flow L1,500 L2,300 L3,400# 导入信号优化库importtransmodeler.signalsassig# 读取交通流量数据traffic_flow_data={}withopen('traffic_flow.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:traffic_flow_data[row['link_id']]=int(row['flow'])# 定义信号灯signal=sig.Signal(id="S1",location=network.get_node_by_id("N1"))# 设置信号灯的初始配时signal.add_phase(green=30,yellow=3,red=20)# 运行信号优化算法optimized_signal=sig.optimize_signal(signal,network,traffic_flow_data)# 打印优化后的信号配时print("Optimized Signal Phases:",optimized_signal.phases)1.7.4 仿真模型集成
最后，我们将创建的网络和优化后的信号灯集成到仿真模型中，并运行仿真。
# 导入TransModeler仿真模型库importtransmodeler.simulationassim# 创建仿真模型model=sim.SimulationModel()# 将网络添加到仿真模型中model.add_network(network)# 将信号灯添加到仿真模型中model.add_signal(optimized_signal)# 设置仿真模型的参数model.set_attribute("simulation_duration",3600)# 仿真时长（秒）model.set_attribute("time_step",1)# 时间步长（秒）model.set_attribute("output_interval",60)# 输出间隔（秒）# 启动仿真model.run_simulation()1.8 进阶技巧
1.8.1 动态网络调整
在仿真过程中，有时需要根据交通流量的变化动态调整网络参数。TransModeler提供了动态调整的API，可以实现这一功能。
# 导入TransModeler仿真模型库importtransmodeler.simulationassim# 创建仿真模型model=sim.SimulationModel()# 将网络添加到仿真模型中model.add_network(network)# 设置仿真模型的参数model.set_attribute("simulation_duration",3600)# 仿真时长（秒）model.set_attribute("time_step",1)# 时间步长（秒）model.set_attribute("output_interval",60)# 输出间隔（秒）# 定义动态调整函数defdynamic_adjustment(simulation,time):iftime>1800:# 在1800秒后调整链路L1的速度限制link=simulation.get_link_by_id("L1")link.set_attribute("speed_limit",60)# 注册动态调整函数model.register_dynamic_adjustment(dynamic_adjustment)# 启动仿真model.run_simulation()1.8.2 多层网络建模
在复杂的城市交通网络中，有时需要建模多层网络，例如高架桥、地下隧道等。TransModeler支持多层网络建模，可以通过设置节点和链路的Z坐标来实现。
# 导入TransModeler库importtransmodelerastm# 创建网络对象network=tm.Network()# 创建地面层节点node1=tm.Node(x=100,y=200,z=0,id="N1")node2=tm.Node(x=150,y=250,z=0,id="N2")# 创建地下层节点node3=tm.Node(x=200,y=300,z=-10,id="N3")node4=tm.Node(x=250,y=350,z=-10,id="N4")# 设置节点属性node1.set_attribute("type","intersection")node1.set_attribute("name","Main Street and 1st Avenue")node2.set_attribute("type","intersection")node2.set_attribute("name","1st Avenue and 2nd Street")node3.set_attribute("type","entry")node3.set_attribute("name","2nd Street Entry")node4.set_attribute("type","exit")node4.set_attribute("name","2nd Street Exit")# 将节点添加到网络中network.add_node(node1)network.add_node(node2)network.add_node(node3)network.add_node(node4)# 创建地面层链路link1=tm.Link(start_node=node1,end_node=node2,id="L1")link1.set_attribute("length",500)link1.set_attribute("lanes",2)link1.set_attribute("speed_limit",50)link1.set_attribute("capacity",1000)# 创建地下层链路link2=tm.Link(start_node=node3,end_node=node4,id="L2")link2.set_attribute("length",600)link2.set_attribute("lanes",2)link2.set_attribute("speed_limit",45)link2.set_attribute("capacity",800)# 将链路添加到网络中network.add_link(link1)network.add_link(link2)1.9 常见问题及解决方案
1.9.1 网络导入失败
如果网络导入失败，可能是由于数据格式不正确或文件路径错误。可以通过以下步骤进行排查：
检查CSV文件的格式是否正确，确保每一行的数据都符合预期。
检查文件路径是否正确，确保文件存在于指定路径中。
# 检查CSV文件格式withopen('nodes.csv',mode='r')asfile:reader=csv.DictReader(file)forrowinreader:if'id'notinrowor'x'notinrowor'y'notinrowor'z'notinrow:print("Data format error in nodes.csv")break# 检查文件路径try:withopen('nodes.csv',mode='r')asfile:passexceptFileNotFoundError:print("File not found: nodes.csv")