Ajuste Dinâmico de OD¶

Um ajuste dinâmico de OD é um procedimento para refinar um conjunto de matrizes anteriores (demanda perfilada) com contagens de tráfego de um conjunto de dados reais. O ajuste dinâmico de OD usa um método de descida do gradiente para ajustar iterativamente a demanda de tráfego em cada intervalo de tempo, usando as saídas de uma simulação dinâmica.

Cada intervalo de tempo é ajustado por sua vez usando um horizonte rolante, em que os intervalos anteriores são ajustados primeiro para garantir que as condições prévias estejam corretamente definidas para o intervalo que está sendo ajustado. A metodologia e os algoritmos de ajuste dinâmico de OD estão documentados no Algoritmos de Ajuste Dinâmico de OD seção. O resultado do ajuste dinâmico de OD é um novo conjunto de matrizes inteiras que formam um perfilado demanda de tráfego.

Para uma explicação teórica mais ampla sobre ajuste de matriz, consulte Estimação de Fluxos de Demanda OD Usando Contagens de Tráfego: Ajuste de Matriz.

O ajuste dinâmico de OD é baseado em uma simulação dinâmica que pode ser implementada como uma microssimulação, uma simulação mesoscópica ou uma simulação híbrida. Isso ocorre porque os caminhos escolhidos pelos veículos são independentes do meio pelo qual eles são deslocados pela rede.

Como o ajuste OD estático, o ajuste dinâmico OD é iterativo e tem dois níveis de cálculos. Primeiro, a camada interna executa uma alocação dinâmica para gerar caminhos e fluxos nos links, alocando à rede o conjunto de matrizes OD da iteração atual. A alocação dinâmica usa o método e os parâmetros especificados no experimento aba Dynamic Traffic Assignment, que são os mesmos de um experimento de simulação padrão.

Segundo, uma etapa de descida de gradiente ajusta a matriz OD usando os caminhos e fluxos obtidos na atribuição estática.

Dados e Pré-condições¶

Matrizes anteriores¶

O demanda de tráfego especificadas no cenário devem dividir as matrizes anteriores por classe de usuário e por intervalo de tempo. A mesma estrutura de matrizes OD será usada nas matrizes ajustadas.

Se a demanda original consistir em uma matriz plana por tipo de veículo, para um único período de tempo, ela deve ser dividida em fatias de tempo menores usando ferramentas de edição de matriz OD. Como alternativa, um ajuste estático de partida OD deve ser aplicado primeiro e um novo objeto de Demanda de Tráfego criado com as matrizes fatiadas.

Conjunto de Dados Reais¶

O conjunto de dados reais usado no ajuste dinâmico OD especificará as contagens de tráfego observadas. Estas podem ser contagens de tráfego para detectores, estações detectoras, seções viárias, movimentos de conversão contidos em nós ou supernós e/ou subcaminhos - ou <a href="NodeEditing.md#supernodes">supernós</a> do mesmo período que o período de demanda a ser ajustado. A duração da fatia de demanda deve ser um múltiplo dos tempos de intervalo das contagens de tráfego do conjunto de dados reais. Caso contrário, o ajuste OD dinâmico não será executado.

Se forem usadas contagens de detector ou de estação de detectores, elas serão convertidas em contagens de seção usando uma extrapolação linear se a seção e o detector tiverem números diferentes de faixas. Por exemplo, um detector que cobre duas das três faixas de sua seção, com uma contagem observada de 500 veículos, será convertido em uma contagem de seção de 3/2 x 500 = 750 veículos. Se as contagens forem expressas por classe de usuário, estas deverão ser as mesmas classes especificadas no matrizes anteriores.

Se contagens de subcaminhos forem usadas, a contagem RDS será considerada de forma consistente como o estatísticas de subcaminho, isto é, para a quantidade de veículos que seguem todas as seções e movimentos de conversão do subcaminho durante sua viagem.

O conjunto de dados reais pode incluir um valor de Reliability para cada valor de detecção. Esse valor é considerado no processo de ajuste como um peso para a diferença entre as contagens observadas e atribuídas (ou seja, quanto maior a Reliability, maior será o esforço do ajuste para corresponder a esse par específico de valores). Se nenhuma confiabilidade for definida, assume-se por padrão que elas são 1.0.

Uma coluna extra chamada Congestionado pode ser incluída no conjunto de dados reais. Essa coluna especifica, para cada contagem, se essa contagem é observada em condições congestionadas (1) ou em condições não congestionadas (0). Se esses dados não forem especificados, considera-se que a contagem foi observada em condições não congestionadas.

Rede Viária¶

No Aba Modelos Dinâmicos de cada seção viária, há um parâmetro denominado Razão do Limite de Velocidade de Congestionamento. Este parâmetro indica abaixo do qual fator de velocidade pelo qual uma seção é considerada congestionada na simulação. Será usado um valor padrão de 0,5 (por exemplo, em uma seção com uma razão padrão do limiar de velocidade de congestionamento de 0,5 e limite de velocidade de 80 km/h, a seção é considerada congestionada para um determinado intervalo estatístico se a velocidade média simulada desse intervalo cair abaixo de 40 km/h).

Efeitos do congestionamento no cálculo de ajuste¶

Um dos objetivos de um ajuste é ser capaz de replicar congestionamento. O congestionamento pode ser detectado no dados observados ou no simulação, produzindo as seguintes situações e ações possíveis.

• Se houver congestionamento nos dados observados, mas não na simulação: o valor simulado atual é alvo de aumento pelo Aumento da Demanda para Alcançar Congestionamento porcentagem.
• Se não houver congestionamento nos dados observados, mas houver congestionamento na simulação: o valor simulado atual é direcionado para ser reduzido pelo Aumento da Demanda para Alcançar Congestionamento porcentagem.
• Se houver congestionamento tanto nos dados observados quanto nos dados de simulação: um aumento na demanda levará a uma redução no fluxo e vice-versa. O valor simulado atual é direcionado para ser aumentado ou reduzido, dependendo da diferença entre o congestionamento simulado e o observado, pelo Aumento da Demanda para Alcançar Congestionamento porcentagem.

Cenário de Ajuste OD Dinâmico ¶

Um cenário de ajuste dinâmico de OD precisa de uma experimento dinâmico de ajuste de OD. O cenário contém os dados de entrada para o ajuste: as matrizes anteriores em uma demanda de tráfego, o plano de controle, o plano de transporte público e quaisquer configurações de geometria. Os parâmetros do cenário são definidos da mesma maneira que para qualquer cenário dinâmico, com a ressalva de que um conjunto de dados reais deve ser especificado, com um formato que inclua o tempo, a localização, a contagem e quaisquer dados adicionais de congestionamento necessários para o experimento de ajuste.

Experimento de Ajuste Dinâmico de OD¶

A caixa de diálogo do Experimento de Ajuste Dinâmico de OD contém todos os parâmetros do algoritmo. Para criar um experimento de ajuste dinâmico de OD, clique com o botão direito no cenário e selecione Novo Experimento de Ajuste Dinâmico de OD. Como em um Experimento de Atribuição Dinâmica, é necessário escolher o método de carregamento da rede (simulação mesoscópica, microscópica, híbrida meso-micro ou híbrida macro-meso) e o método de atribuição de caminhos (escolha estocástica de rotas ou equilíbrio dinâmico do usuário).

Em seguida, configure o experimento de ajuste dinâmico de OD quanto ao comportamento de simulação, tempos de reação, chegadas de tráfego, parâmetros de alocação, políticas de gerenciamento de tráfego e outras variáveis e atributos. Esse processo é o mesmo que para qualquer outro Experimento Dinâmico mas o experimento de ajuste dinâmico de OD tem uma aba extra chamada Parâmetros de Ajuste. Isso permite controlar o processo de ajuste.

Aba Parâmetros de ajuste¶

O Hora inicial é o intervalo no qual o processo começará a ajustar a demanda. Matrizes anteriores a esse horário não serão ajustadas e permanecerão iguais às originais.

O Duração marca o intervalo após o qual o processo deixará de ajustar a demanda. Matrizes posteriores ao tempo definido não serão ajustadas e permanecerão iguais às originais.

Para cada um dos intervalos de tempo, o Número Máximo de Iterações (ou um número menor se o R-alvo² é alcançado) é concluída antes de passar para o próximo intervalo. Em cada iteração, o processo executará uma atribuição dinâmica e usará os caminhos e percentuais de caminho obtidos a partir dela.

O número de Iterações de Descida do Gradiente indica, para cada iteração do ajuste, quantas iterações do método de descida do gradiente serão executadas sem alterar os resultados de escolha de caminhos: isto é, sem executar uma nova atribuição. O número padrão dessas iterações é 1, o que implica que uma atribuição dinâmica de tráfego será executada em cada iteração do ajuste.

Assumindo que as porcentagens dos caminhos não mudem significativamente a cada iteração, você pode reduzir o tempo de computação aumentando o Iterações de Descida do Gradiente e diminuindo o Número Máximo de Iterações.

O Aumento da Demanda para Alcançar Congestionamento o campo especifica o aumento percentual a ser buscado nos diferentes casos de congestionamento já mencionado.

O Limite de Cobertura de Faixas do Detector especifica a porcentagem de faixas que um detector e/ou uma estação de detecção deve cobrir para que seus dados sejam incluídos no processo de ajuste.

Na caixa de grupo Demand Elasticity, o Elasticidade da matriz indica a elasticidade da matriz ajustada, para cada classe de usuário, em relação ao Demanda de referência selecionado acima dele (que, por padrão, é a Scenario Demand). Elasticity pode ter um valor de 0.01–1.0. A comparação de viagens é uma das saídas do ajuste, e a significância dessa comparação é controlada por meio do Elasticidade da matriz parâmetro.

A Elasticidade da matriz valor próximo de 0 significa que os valores na matriz ajustada ficarão quase inalterados em relação à matriz anterior para essa classe de usuário. Um valor de elasticidade de 1,0 significa que nenhuma penalização foi aplicada ao montante pelo qual o valor pode ser ajustado para corresponder às contagens observadas.

O parâmetro Reference Demand permite que o usuário selecione uma demanda de referência diferente daquela que está sendo ajustada. Isso é importante considerar ao realizar um processo em várias etapas como parte do ajuste de matriz. A Reference Demand deve ter a mesma duração das classes de usuário que a demanda de tráfego do cenário. Se a demanda de referência tiver uma divisão de demanda diferente, então a soma das viagens em todos os intervalos para cada par OD e classe de usuário é usada a partir da demanda de referência para as elasticidades.

Na caixa de grupo Interval Demand Bounds, as restrições para o ajuste podem ser especificadas. Na caixa OD bounds, o usuário pode especificar uma Maximum Deviation Matrix para especificar, para cada classe de usuário, o desvio em relação à Reference Demand que é permitido. Ele pode ser especificado como Percentage, Absolute Value ou Factor na lista suspensa rotulada Max Deviation Value Type. Veja Seção de Desvio Máximo do Ajuste para mais detalhes.

Se a demanda de referência tiver o mesmo fatiamento de demanda que a demanda de tráfego do cenário, então os desvios máximos serão usados para cada classe de usuário e intervalo separadamente. Se a demanda de referência tiver um fatiamento temporal diferente da demanda do cenário, então o desvio será considerado iterativamente para cada classe de usuário e intervalo. Se, após ajustar um intervalo, a alteração em um par OD não for restringida pelo desvio, o desvio restante será distribuído novamente de forma proporcional entre os intervalos aguardando ajuste. Esse procedimento iterativo garante que a soma de todos os limites superiores (e inferiores) seja exatamente igual aos limites superiores (e inferiores) totais para cada par OD.

Também é possível especificar restrições e elasticidades por setor usando uma categoria de agrupamento para centroides. Isso torna o ajuste menos sensível à escolha de rota e reduz a probabilidade de preenchimento indiscriminado. O usuário deve especificar uma categoria de agrupamento na caixa Grouping Options usando a lista suspensa Use Centroid Group Type. Ao especificar uma categoria de agrupamento de centroides, os agrupamentos de centroides também são considerados nas elasticidades.

Para especificar um desvio máximo de setor para setor, o usuário deve criar uma matriz de desvio máximo com uma categoria de agrupamento.

Em seguida, em Interval Demand Bounds > Centroid Grouping Bounds, selecione a matriz de máxima variação de setor para setor.

Aba Variáveis¶

A aba Variables permite definir valores que não são definidos na caixa de diálogo do cenário de ajuste dinâmico de OD, ou definir valores diferentes daqueles configurados no cenário. As variáveis especificadas no experimento têm prioridade sobre as mesmas variáveis no cenário.

Para iniciar cada descida de gradiente com a matriz prévia em vez da matriz atual, adicione a variável $FIX_PRIOR_MATRIX ao experimento e defina seu valor como TRUE. Esta abordagem deve ser usada somente ao cumprir as diretrizes do Department for Transport (DfT) do Reino Unido.

Replicação de Ajuste Dinâmico de OD¶

Para executar o ajuste dinâmico de OD, primeiro clique com o botão direito no experimento de ajuste e selecione Nova replicação. Os parâmetros a definir para esta replicação são os mesmos de uma replicação dinâmica (ou, para um resultado, eles são os mesmos que aqueles de um resultado dinâmico).

Para executar a replicação, clique nela com o botão direito e selecione Executar Ajuste Dinâmico de OD. Quando a replicação termina, a caixa de diálogo Dynamic OD Adjustment é exibida. As abas e subabas da caixa de diálogo que contêm resultados são descritas abaixo.

Resumo das saídas¶

A aba Outputs Summary é igual à de um replicação de alocação dinâmica.

Validação¶

A aba Validation é a mesma de um replicação de alocação dinâmica.

Séries Temporais¶

A guia Time Series é a mesma que para um replicação de alocação dinâmica.

Atribuição de Caminhos¶

A aba Path Assignment é a mesma de uma replicação de atribuição dinâmica e é descrita em Ferramenta de análise de trajetórias.

Saída do ajuste¶

A aba Adjustment Output contém quatro subabas: Trips, Vehicles, Convergence e Validation.

Subaba Viagens¶

As matrizes ajustadas do experimento são exibidas na subaba Trips. Elas são apresentadas por User Class (que pode ser alterada para outra User Class ou para All) e incluem Original Demand, Adjusted Demand, Absolute Difference e Relative Difference [%]. Clique nos cabeçalhos das colunas de demanda para ordenar as linhas pela quantidade de demanda e pela diferença.

Uma lista suspensa que permite escolher se a comparação deve ser entre a demanda de tráfego de entrada ou outra demanda de Referência (se outras demandas de tráfego forem selecionadas no Experimento, na aba Parâmetros de Ajuste, em Elasticidade da Demanda e Limites de Demanda por Intervalo) vs. ajustada. Se a referência não tiver a mesma segmentação temporal da entrada, a comparação com a referência é feita agregando todos os períodos de tempo.

Um menu suspenso permite ao usuário selecionar Cell-by-cell ou Trip Ends para comparar o número de viagens geradas e atraídas por centroide ou filtrar por Grouping Category. O número total de linhas é igual ao número de linhas + número de colunas dos centroides no objeto Traffic Demand.

Para plotar as saídas de Viagens como uma linha de regressão, comparando a demanda ajustada e a original, clique no ícone de gráfico .

Para criar a nova demanda de viagens e suas matrizes, clique Criar Demanda e Matrizes. A nova demanda e as matrizes serão armazenadas na pasta do Projeto.

A subaba Trips mostra a demanda ajustada comparada com a demanda de referência para cada Vehicle e Intervalo de tempo.

Para copiar os dados ou salvar uma captura de tela dos dados, clique Ação e selecione Copiar dados da tabela ou Copiar Gráfico (Snapshot). Agora você pode colar os dados ou o gráfico salvos em outros aplicativos para análise ou exibição.

Subaba Veículos¶

A subaba Vehicles exibe a demanda inteira original e ajustada relativa a veículos em uma tabela e/ou série temporal. Ela pode ser filtrada por tipo de veículo e intervalo de tempo. Essa subaba é semelhante à subaba Trips, mas usa os veículos efetivamente gerados.

Os dados podem ser visualizados em forma de tabela ou como uma série temporal clicando nos ícones de tabela e gráfico.

Clique Criar Demanda Inteira e Matrizes para gerar matrizes OD inteiras.

Subaba Convergência¶

A subaba Convergence exibe informações sobre a evolução do R²valor v para cada iteração de cada intervalo.

Subaba Validação¶

A aba de validação exibe a comparação entre as medições usadas pelo processo de ajuste e os valores simulados finais (usando a demanda ajustada) associados a cada uma delas. Para visualizar os dados para diferentes intervalos de tempo, clique Intervalo para selecionar na lista suspensa.

Os dados são apresentados como uma tabela, mas para visualizá-los como um gráfico de linhas, clique em .

Para visualizá-lo como um gráfico de regressão, clique .

Para copiar os dados ou salvar uma captura de tela dos dados, clique Ação e selecione Copiar dados da tabela ou Copiar Gráfico (Snapshot). Agora você pode colar os dados ou o gráfico salvos em outros aplicativos para análise ou exibição.