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Ajuste de OD de Transporte Público

Ajuste de OD de Transporte Público

A Transit Demand pode ser ajustada com base nas contagens de passageiros do transporte público na rede. As cargas de passageiros podem ser definidas em locais de detectores e também os números de embarque e desembarque em uma parada de transporte público, tanto por linha de transporte público quanto agregados sobre todas linhas de transporte público.

Conjunto de Dados Reais para Transporte Público

As lotações de passageiros são armazenadas em uma Conjunto de Dados Reais. Os valores de carga do transporte público devem ser especificados nos locais dos detectores, conforme mostrado no próximo exemplo. Se a linha de transporte público não for fornecida, assume-se uma carga agregada para todas as linhas.


Contagens de Detectores do Conjunto de Dados Reais de Ajuste OD de Transporte Público


Contagens de Detectores do Conjunto de Dados Reais de Ajuste OD de Transporte Público

Da mesma forma, as contagens de embarque e desembarque nas paradas podem ser especificadas como no exemplo a seguir:


Contagens de Detectores do Conjunto de Dados Reais de Ajuste OD de Transporte Público


Contagens de Detectores do Conjunto de Dados Reais de Ajuste OD de Transporte Público

Cenário de Ajuste de OD de Transporte Público

O Cenário de Ajuste de OD de Transporte Público contém apenas as informações básicas do cenário.

Para criar um novo Transit OD Adjustment Scenario, selecione New > Scenarios > Transit OD Adjustment Scenario no Project Menu. Se você estiver trabalhando em uma sub-rede, o novo cenário pode ser criado a partir do menu de contexto da sub-rede. O requisito mínimo para um Transit OD Adjustment Scenario é uma rede de transporte base e uma demanda de tráfego.

O menu de contexto do Cenário tem opções para Ativar, crie um Novo Experimento, execute um dos disponíveis Scripts, Excluir, Renomear, Duplicar ou abra o Cenário Propriedades editor.

Ao selecionar Ativar a partir de um cenário, o primeiro experimento disponível no cenário é ativado automaticamente.

O editor de cenário é dividido em várias abas que descrevem quais são as entradas do processo, os resultados a serem coletados, as variáveis usadas para modificar o cenário e alguns parâmetros para descrever o cenário.

Um novo Cenário de Ajuste OD de Transporte Público deve ser criado na pasta Project Scenarios. Isto é usado para especificar:


Cenário de Ajuste de OD de Transporte Público

-Comentando pre-AN22. Na aba Centroids and Detection, são especificadas as Grouping Options e o Maximum OD Deviation por classe de usuário.<!---Esta informação foi movida para a caixa de diálogo Experiment > aba Adjustment Constraints. As Grouping Categories são usadas para combinar contagens de centroides e detectores para melhorar a robustez do processo de ajuste. Os agrupamentos em um ajuste de Transit são usados da mesma forma que no [Processo de Ajuste Estático](StaticAdjustment.md#static_adjustment_groupings). A matriz Maximum OD Deviation é usada para especificar uma matriz (com Contents:Max Deviation) por classe de usuário para limitar as alterações na demanda de tráfego em relação à demanda original. Ela é usada da mesma forma que o Adjustment Maximum Deviation na [Seção de Ajuste Estático](StaticAdjustment.md#adjustment_max_deviation).

Experimento de Ajuste de OD de Transporte Público

Um Transit OD Adjustment Experiment é criado para o Transit OD Adjustment Scenario usando o menu de contexto. O experimento pode ser executado usando seu menu de contexto.

O menu de contexto de Experimento tem, entre outras, opções para Ativar, Excluir, Renomear, Duplicar ou abra o Cenário Propriedades editor.

Ao selecionar Ativar a partir de um experimento, ele é ativado na área da barra de ferramentas de tarefas.

O editor de experimento é usado para ajustar os parâmetros do experimento e exibir os resultados.

Aba Principal

Na aba principal, especifica os seguintes parâmetros:

  • Número de Iterações. Em cada iteração do Ajuste, o processo executará uma Alocação de Transporte Público e usará os caminhos que ela produzir. A Alocação de Transporte Público executada em cada iteração será do mesmo tipo que a selecionada no Cenário de Ajuste de Transporte Público mas com a demanda atualizada.
  • Número de Iterações de Descida do Gradiente. Para cada iteração do procedimento de Ajuste, o número de iterações do Método de Gradiente Descendente que será executado sem alterar os resultados da escolha de caminho, ou seja, sem executar uma nova Atribuição de Transporte Público.
  • Elasticidade da Demanda. Um valor entre 0 e 1 para indicar a elasticidade da matriz ajustada em relação à matriz original. Um valor zero significa que nenhuma variação é permitida e 1 significa que nenhuma variação é penalizada. Um valor de 0,5 implica ponderação igual para os objetivos duplos de manter o valor da matriz anterior e corresponder ao valor do detector.
  • Scripts pré-execução e pós-execução: Scripts Python que podem ser usados para preparar as entradas do experimento ou pós-processar as saídas.


Experimento de Ajuste de OD de Transporte Público

Aba Saída

Os resultados do processo de ajuste serão mostrados na aba Saída.

Aba Viagens

Na aba Trips, as matrizes ajustadas podem ser visualizadas e um novo objeto Transit Travel Demand pode ser gerado.


Viagens do Experimento de Ajuste de OD de Transporte Público

Aba Validação

Na aba Validation, a demanda ajustada é comparada com as contagens especificadas no Real Data Set. Os dados podem ser visualizados como uma tabela, como um gráfico de comparação ou como um gráfico de regressão.


Validação do Experimento de Ajuste OD de Transporte Público

Aba Convergência

A convergência do processo de ajuste é mostrada na aba Convergence como uma tabela ou como um gráfico de valores de R^2^.


Convergência do Experimento de Ajuste OD de Transporte Público

Aba Restrições de ajuste

Nesta aba, são especificadas as Opções de Agrupamento e o Desvio OD Máximo por classe de usuário.


As Grouping Categories são usadas para combinar contagens de centroides e detectores para melhorar a robustez do processo de ajuste. Os agrupamentos em um ajuste de Transit são usados da mesma forma que são no Processo de Ajuste Estático.

A matriz Maximum OD Deviation é usada para especificar uma matriz (com Contents: Max Deviation) por classe de usuário para limitar as mudanças na demanda de tráfego em relação à demanda original. Ela é usada da mesma forma que o Adjustment Maximum Deviation no Seção de Ajuste Estático.