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2026/1/17 19:36:00 网站建设 项目流程

交通仿真数据处理与分析

在交通仿真软件VISSIM中，数据处理与分析是确保仿真结果准确性和有效性的关键步骤。本节将详细探讨如何在VISSIM中进行数据处理与分析，包括数据的导入、预处理、仿真结果的导出以及如何使用外部工具进行进一步分析。

数据导入

1. 交通流量数据导入

交通流量数据是交通仿真中最基础的数据之一。VISSIM支持多种格式的流量数据导入，包括CSV、Excel和OD矩阵等。以下是将CSV格式的交通流量数据导入VISSIM的步骤：

  1. 准备CSV文件：

    • CSV文件应包含以下列：时间、入口ID、流量（辆/小时）。

    • 例如，创建一个名为traffic_flow.csv的文件，内容如下：

      Time,EntryID,Flow 0,1,500 300,1,600 600,1,700 900,1,800 1200,1,900

  2. 导入CSV文件：

    • 打开VISSIM，进入Network模块。

    • 选择Input->Vehicular Inputs->Vehicular Input Definition。

    • 右键点击Vehicular Input Definition，选择New->Vehicular Input Definition。

    • 在弹出的对话框中，选择Import from file，选择traffic_flow.csv文件。

    • 确认文件格式和列名，点击OK完成导入。

2. 交通信号控制数据导入

交通信号控制数据对于仿真城市交通网络至关重要。VISSIM支持从多种格式导入信号控制数据，例如CSV、Excel和信号控制文件（如ATCS、SCATS）。

  1. 准备信号控制数据文件：

    • CSV文件应包含以下列：时间、信号组ID、相位、绿灯时间、黄灯时间、红灯时间。

    • 例如，创建一个名为signal_control.csv的文件，内容如下：

      Time,SignalGroupID,Phase,GreenTime,YellowTime,RedTime 0,1,1,30,3,30 300,1,2,30,3,30 600,1,1,30,3,30 900,1,2,30,3,30 1200,1,1,30,3,30

  2. 导入信号控制数据：

    • 打开VISSIM，进入Network模块。

    • 选择Signal Control->Signal System->Signal System Definition。

    • 右键点击Signal System Definition，选择New->Signal System Definition。

    • 在弹出的对话框中，选择Import from file，选择signal_control.csv文件。

    • 确认文件格式和列名，点击OK完成导入。

数据预处理

1. 数据清洗

数据清洗是数据预处理的重要步骤，用于去除不一致、错误或缺失的数据。在VISSIM中，可以使用外部脚本（如Python）进行数据清洗。

  1. 使用Python进行数据清洗：

    • 安装Python和Pandas库。

    • 编写Python脚本清洗CSV文件：

      importpandasaspd# 读取CSV文件df=pd.read_csv('traffic_flow.csv')# 检查并去除缺失值df.dropna(inplace=True)# 检查并去除异常值df=df[(df['Flow']>=0)&(df['Flow']<=1500)]# 保存清洗后的数据df.to_csv('clean_traffic_flow.csv',index=False)

  2. 将清洗后的数据导入VISSIM：

    • 按照之前的方法，将清洗后的clean_traffic_flow.csv文件导入VISSIM。

2. 数据转换

数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以便更好地适应VISSIM的输入要求。例如，将OD矩阵转换为VISSIM的流量数据。

  1. 使用Python进行OD矩阵转换：

    • 编写Python脚本将OD矩阵转换为流量数据：

      importpandasaspd# 读取OD矩阵od_matrix=pd.read_csv('od_matrix.csv')# 定义时间间隔（例如每300秒）time_intervals=[0,300,600,900,1200]# 初始化流量数据列表flow_data=[]# 遍历时间间隔forstart_timeintime_intervals:end_time=start_time+300# 计算每个入口的流量forentry_idinod_matrix['EntryID'].unique():flow=od_matrix[(od_matrix['EntryID']==entry_id)&(od_matrix['Time']>=start_time)&(od_matrix['Time']<end_time)]['Trips'].sum()flow_data.append([start_time,entry_id,flow])# 创建DataFrameflow_df=pd.DataFrame(flow_data,columns=['Time','EntryID','Flow'])# 保存转换后的流量数据flow_df.to_csv('converted_flow.csv',index=False)

  2. 将转换后的数据导入VISSIM：

    • 按照之前的方法，将converted_flow.csv文件导入VISSIM。

仿真结果导出

1. 交通流量结果导出

仿真结束后，可以导出交通流量结果以进行进一步分析。VISSIM支持将结果导出为CSV、Excel和文本文件等格式。

  1. 导出交通流量结果：

    • 打开VISSIM，进入Evaluation模块。

    • 选择Output->Vehicular Output->Vehicular Output Definition。

    • 右键点击Vehicular Output Definition，选择New->Vehicular Output Definition。

    • 在弹出的对话框中，选择所需的输出参数，例如Vehicular Flow。

    • 设置输出文件格式为CSV，输入文件名traffic_flow_output.csv。

    • 点击OK完成设置，运行仿真后结果将自动保存到指定文件。

2. 交通信号控制结果导出

交通信号控制结果对于评估信号控制策略的有效性至关重要。VISSIM支持将信号控制结果导出为CSV、Excel和文本文件等格式。

  1. 导出信号控制结果：

    • 打开VISSIM，进入Evaluation模块。

    • 选择Output->Signal Control Output->Signal Control Output Definition。

    • 右键点击Signal Control Output Definition，选择New->Signal Control Output Definition。

    • 在弹出的对话框中，选择所需的输出参数，例如Cycle Time、Green Time、Red Time。

    • 设置输出文件格式为CSV，输入文件名signal_control_output.csv。

    • 点击OK完成设置，运行仿真后结果将自动保存到指定文件。

使用外部工具进行数据分析

1. 使用Python进行数据分析

Python是一种强大的数据处理和分析工具，可以用于对VISSIM导出的数据进行进一步分析。

  1. 读取并分析交通流量结果：

    • 编写Python脚本读取并分析交通流量结果：

      importpandasaspd# 读取交通流量结果文件flow_df=pd.read_csv('traffic_flow_output.csv')# 计算平均流量average_flow=flow_df['Vehicular Flow'].mean()print(f'Average Vehicular Flow:{average_flow}vehicles/hour')# 计算流量的标准差std_flow=flow_df['Vehicular Flow'].std()print(f'Standard Deviation of Vehicular Flow:{std_flow}vehicles/hour')# 计算各入口的流量分布flow_distribution=flow_df.groupby('EntryID')['Vehicular Flow'].mean()print('Flow Distribution by EntryID:')print(flow_distribution)

  2. 读取并分析信号控制结果：

    • 编写Python脚本读取并分析信号控制结果：

      importpandasaspd# 读取信号控制结果文件signal_df=pd.read_csv('signal_control_output.csv')# 计算平均绿灯时间average_green_time=signal_df['Green Time'].mean()print(f'Average Green Time:{average_green_time}seconds')# 计算平均红灯时间average_red_time=signal_df['Red Time'].mean()print(f'Average Red Time:{average_red_time}seconds')# 计算各信号组的周期时间分布cycle_time_distribution=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Cycle Time'].mean()print('Cycle Time Distribution by SignalGroupID:')print(cycle_time_distribution)

2. 使用R进行数据分析

R语言也是一种广泛用于数据处理和分析的工具，可以用于对VISSIM导出的数据进行进一步分析。

  1. 读取并分析交通流量结果：

    • 编写R脚本读取并分析交通流量结果：

      # 读取交通流量结果文件 flow_df <- read.csv('traffic_flow_output.csv') # 计算平均流量 average_flow <- mean(flow_df$Vehicular.Flow) print(paste('Average Vehicular Flow:', average_flow, 'vehicles/hour')) # 计算流量的标准差 std_flow <- sd(flow_df$Vehicular.Flow) print(paste('Standard Deviation of Vehicular Flow:', std_flow, 'vehicles/hour')) # 计算各入口的流量分布 flow_distribution <- tapply(flow_df$Vehicular.Flow, flow_df$EntryID, mean) print('Flow Distribution by EntryID:') print(flow_distribution)

  2. 读取并分析信号控制结果：

    • 编写R脚本读取并分析信号控制结果：

      # 读取信号控制结果文件 signal_df <- read.csv('signal_control_output.csv') # 计算平均绿灯时间 average_green_time <- mean(signal_df$Green.Time) print(paste('Average Green Time:', average_green_time, 'seconds')) # 计算平均红灯时间 average_red_time <- mean(signal_df$Red.Time) print(paste('Average Red Time:', average_red_time, 'seconds')) # 计算各信号组的周期时间分布 cycle_time_distribution <- tapply(signal_df$Cycle.Time, signal_df$SignalGroupID, mean) print('Cycle Time Distribution by SignalGroupID:') print(cycle_time_distribution)

数据可视化

1. 使用Matplotlib进行数据可视化

Matplotlib是Python中一个常用的绘图库，可以用于对交通流量和信号控制结果进行可视化。

  1. 绘制交通流量结果：

    • 编写Python脚本使用Matplotlib绘制交通流量结果：

      importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取交通流量结果文件flow_df=pd.read_csv('traffic_flow_output.csv')# 按时间排序flow_df.sort_values(by='Time',inplace=True)# 绘制流量随时间变化的图plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(flow_df['Time'],flow_df['Vehicular Flow'],marker='o')plt.xlabel('Time (seconds)')plt.ylabel('Vehicular Flow (vehicles/hour)')plt.title('Traffic Flow over Time')plt.grid(True)plt.show()

  2. 绘制信号控制结果：

    • 编写Python脚本使用Matplotlib绘制信号控制结果：

      importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取信号控制结果文件signal_df=pd.read_csv('signal_control_output.csv')# 按时间排序signal_df.sort_values(by='Time',inplace=True)# 绘制绿灯时间随时间变化的图plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(signal_df['Time'],signal_df['Green Time'],marker='o',label='Green Time')plt.plot(signal_df['Time'],signal_df['Red Time'],marker='x',label='Red Time')plt.xlabel('Time (seconds)')plt.ylabel('Time (seconds)')plt.title('Signal Control Times over Time')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

2. 使用ggplot2进行数据可视化

ggplot2是R语言中一个强大的绘图库，可以用于对交通流量和信号控制结果进行可视化。

  1. 绘制交通流量结果：

    • 编写R脚本使用ggplot2绘制交通流量结果：

      library(ggplot2) # 读取交通流量结果文件 flow_df <- read.csv('traffic_flow_output.csv') # 按时间排序 flow_df <- flow_df[order(flow_df$Time), ] # 绘制流量随时间变化的图 ggplot(flow_df, aes(x = Time, y = Vehicular.Flow)) + geom_line(aes(group = 1), color = 'blue') + geom_point(color = 'blue') + xlab('Time (seconds)') + ylab('Vehicular Flow (vehicles/hour)') + ggtitle('Traffic Flow over Time') + theme_minimal()

  2. 绘制信号控制结果：

    • 编写R脚本使用ggplot2绘制信号控制结果：

      library(ggplot2) # 读取信号控制结果文件 signal_df <- read.csv('signal_control_output.csv') # 按时间排序 signal_df <- signal_df[order(signal_df$Time), ] # 绘制绿灯时间和红灯时间随时间变化的图 ggplot(signal_df, aes(x = Time)) + geom_line(aes(y = Green.Time, color = 'Green Time')) + geom_point(aes(y = Green.Time, color = 'Green Time')) + geom_line(aes(y = Red.Time, color = 'Red Time')) + geom_point(aes(y = Red.Time, color = 'Red Time')) + xlab('Time (seconds)') + ylab('Time (seconds)') + ggtitle('Signal Control Times over Time') + theme_minimal() + scale_color_manual(values = c('Green Time' = 'green', 'Red Time' = 'red'))

数据分析与报告生成

1. 使用Pandas进行数据分析

Pandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析。可以使用Pandas进行更复杂的分析，例如流量趋势分析、信号控制策略评估等。

  1. 流量趋势分析：

    • 编写Python脚本使用Pandas进行流量趋势分析：

      importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取交通流量结果文件flow_df=pd.read_csv('traffic_flow_output.csv')# 按入口ID分组，计算每小时的流量hourly_flow=flow_df.groupby(['EntryID',pd.Grouper(key='Time',freq='300S')])['Vehicular Flow'].sum().reset_index()# 绘制每小时流量图plt.figure(figsize=(12,8))forentry_idinhourly_flow['EntryID'].unique():entry_flow=hourly_flow[hourly_flow['EntryID']==entry_id]plt.plot(entry_flow['Time'],entry_flow['Vehicular Flow'],marker='o',label=f'Entry{entry_id}')plt.xlabel('Time (seconds)')plt.ylabel('Vehicular Flow (vehicles/hour)')plt.title('Hourly Traffic Flow by EntryID')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

  2. 信号控制策略评估：

    • 编写Python脚本使用Pandas进行信号控制策略评估：

      importpandasaspd# 读取信号控制结果文件signal_df=pd.read_csv('signal_control_output.csv')# 按信号组ID分组，计算平均周期时间average_cycle_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Cycle Time'].mean()# 按信号组ID分组，计算平均绿灯时间average_green_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Green Time'].mean()# 按信号组ID分组，计算平均红灯时间average_red_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Red Time'].mean()# 创建评估报告report=pd.DataFrame({'Average Cycle Time':average_cycle_time,'Average Green Time':average_green_time,'Average Red Time':average_red_time}).reset_index()# 保存评估报告report.to_csv('signal_control_evaluation.csv',index=False)

2. 使用R Markdown生成报告

R Markdown是一种用于生成动态报告的工具，可以将数据分析结果和可视化图嵌入到报告中。以下是创建R Markdown文件的详细步骤和示例代码。

  1. 创建R Markdown文件：

    • 打开R Studio，创建一个新的R Markdown文件。

    • 编写R Markdown代码，包括数据分析和可视化：

      --- title: "Traffic Flow and Signal Control Analysis" author: "Your Name" date: "2023-10-01" output: html_document --- # 交通流量分析 在这一部分，我们将使用R语言读取并分析VISSIM导出的交通流量结果。我们将计算平均流量、流量的标准差，并绘制流量随时间变化的图。 ```{r, message=FALSE, warning=FALSE} library(ggplot2) # 读取交通流量结果文件 flow_df <- read.csv('traffic_flow_output.csv') # 按时间排序 flow_df <- flow_df[order(flow_df$Time), ] # 计算平均流量 average_flow <- mean(flow_df$Vehicular.Flow) print(paste('Average Vehicular Flow:', average_flow, 'vehicles/hour')) # 计算流量的标准差 std_flow <- sd(flow_df$Vehicular.Flow) print(paste('Standard Deviation of Vehicular Flow:', std_flow, 'vehicles/hour')) # 计算各入口的流量分布 flow_distribution <- tapply(flow_df$Vehicular.Flow, flow_df$EntryID, mean) print('Flow Distribution by EntryID:') print(flow_distribution) # 绘制流量随时间变化的图 ggplot(flow_df, aes(x = Time, y = Vehicular.Flow)) + geom_line(aes(group = 1), color = 'blue') + geom_point(color = 'blue') + xlab('Time (seconds)') + ylab('Vehicular Flow (vehicles/hour)') + ggtitle('Traffic Flow over Time') + theme_minimal()

      交通信号控制分析

      在这一部分，我们将使用R语言读取并分析VISSIM导出的交通信号控制结果。我们将计算平均绿灯时间、平均红灯时间，并绘制绿灯时间和红灯时间随时间变化的图。

      # 读取信号控制结果文件 signal_df <- read.csv('signal_control_output.csv') # 按时间排序 signal_df <- signal_df[order(signal_df$Time), ] # 计算平均绿灯时间 average_green_time <- mean(signal_df$Green.Time) print(paste('Average Green Time:', average_green_time, 'seconds')) # 计算平均红灯时间 average_red_time <- mean(signal_df$Red.Time) print(paste('Average Red Time:', average_red_time, 'seconds')) # 计算各信号组的周期时间分布 cycle_time_distribution <- tapply(signal_df$Cycle.Time, signal_df$SignalGroupID, mean) print('Cycle Time Distribution by SignalGroupID:') print(cycle_time_distribution) # 绘制绿灯时间和红灯时间随时间变化的图 ggplot(signal_df, aes(x = Time)) + geom_line(aes(y = Green.Time, color = 'Green Time')) + geom_point(aes(y = Green.Time, color = 'Green Time')) + geom_line(aes(y = Red.Time, color = 'Red Time')) + geom_point(aes(y = Red.Time, color = 'Red Time')) + xlab('Time (seconds)') + ylab('Time (seconds)') + ggtitle('Signal Control Times over Time') + theme_minimal() + scale_color_manual(values = c('Green Time' = 'green', 'Red Time' = 'red'))

      总结

      在本报告中，我们使用R语言对VISSIM导出的交通流量和信号控制结果进行了详细的分析和可视化。通过这些分析，我们可以更好地理解交通网络的运行情况，评估不同交通策略的效果，从而为交通规划和管理提供科学依据。

      • 交通流量分析：

        • 平均流量：r average_flow辆/小时

        • 流量标准差：r std_flow辆/小时

        • 各入口的流量分布：

          print(flow_distribution)

      • 交通信号控制分析：

        • 平均绿灯时间：r average_green_time秒

        • 平均红灯时间：r average_red_time秒

        • 各信号组的周期时间分布：

          print(cycle_time_distribution)

      附录

      • 数据文件：

        • 交通流量结果文件：traffic_flow_output.csv

        • 信号控制结果文件：signal_control_output.csv

  2. 生成报告：
    • 在R Studio中，点击“Knit”按钮，选择生成HTML文档。
    • 打开生成的HTML文件，查看分析结果和可视化图。
进一步的数据分析
1. 使用Pandas进行流量趋势分析
Pandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析。可以使用Pandas进行更复杂的分析，例如流量趋势分析、信号控制策略评估等。
  1. 流量趋势分析：
    • 编写Python脚本使用Pandas进行流量趋势分析：
      importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取交通流量结果文件flow_df=pd.read_csv('traffic_flow_output.csv')# 将时间列转换为时间戳flow_df['Time']=pd.to_datetime(flow_df['Time'],unit='s')# 按入口ID分组，计算每小时的流量hourly_flow=flow_df.groupby(['EntryID',pd.Grouper(key='Time',freq='H')])['Vehicular Flow'].sum().reset_index()# 绘制每小时流量图plt.figure(figsize=(12,8))forentry_idinhourly_flow['EntryID'].unique():entry_flow=hourly_flow[hourly_flow['EntryID']==entry_id]plt.plot(entry_flow['Time'],entry_flow['Vehicular Flow'],marker='o',label=f'Entry{entry_id}')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Vehicular Flow (vehicles/hour)')plt.title('Hourly Traffic Flow by EntryID')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
2. 使用Pandas进行信号控制策略评估
  1. 信号控制策略评估：
    • 编写Python脚本使用Pandas进行信号控制策略评估：
      importpandasaspd# 读取信号控制结果文件signal_df=pd.read_csv('signal_control_output.csv')# 按信号组ID分组，计算平均周期时间average_cycle_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Cycle Time'].mean()# 按信号组ID分组，计算平均绿灯时间average_green_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Green Time'].mean()# 按信号组ID分组，计算平均红灯时间average_red_time=signal_df.groupby('SignalGroupID')['Red Time'].mean()# 创建评估报告report=pd.DataFrame({'Average Cycle Time':average_cycle_time,'Average Green Time':average_green_time,'Average Red Time':average_red_time}).reset_index()# 保存评估报告report.to_csv('signal_control_evaluation.csv',index=False)
结论
通过上述步骤，我们详细介绍了如何在VISSIM中进行数据处理与分析。从数据的导入和预处理，到仿真结果的导出，再到使用外部工具（如Python和R）进行进一步的数据分析和可视化，每一步都至关重要。通过这些方法，我们可以更好地理解交通网络的运行情况，评估不同交通策略的效果，从而为交通规划和管理提供科学依据。希望本文对您的交通仿真工作有所帮助。





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