Edição do Conjunto de Dados Reais¶

O Aimsun Next pode ler dados externos de detecção como uma série temporal que pode ser usada para comparação com os resultados do modelo para validação e calibração, para fornecer os dados necessários para ajustar um matriz OD, ou para apresentar as condições atuais de tráfego na rede 2D.

Esta seção descreve como importar os dados. Seu uso é abordado em outras seções (Calibração e Validação, por exemplo).

Um conjunto de dados reais (RDS) é uma coleção de uma ou mais fontes externas de informação que contêm dados para detectores, estações de detectores, seções, movimentos de conversão e paradas de transporte público. Normalmente, essa fonte será um único arquivo, mas também pode ser um conjunto de arquivos ou um banco de dados.

Um 'leitor de arquivo' (ou 'recuperador') é atribuído a cada fonte de dados reais. Esse leitor pode alocar dados a uma ou várias séries temporais.

Se os dados observados se referirem a objetos detectores, o Localização do Detector ferramenta pode ser usada para orientar sobre a melhor localização para instalar detectores viários a fim de obter a cobertura máxima de viagens na rede e, assim, otimizar a coleta de dados.

Criação e Edição de um Novo Conjunto de Dados Reais¶

Crie um novo conjunto de dados reais usando o Projeto menu ou a partir do Análise de Dados pasta na Projeto janela. O novo objeto RDS aparecerá no Projeto janela.

Clique duas vezes nele e adicione quantos retrievers (leitores de arquivos) forem necessários.

Os tipos de leitor que podem ser especificados são:

• Leitor Simples de Arquivo: Este leitor abre e lê arquivos baseados em texto, normalmente arquivos CSV.

• Leitor de arquivos GPX: Este leitor recebe entradas de dados posicionais mantidos em um formato padrão baseado em GPS.

Na captura de tela abaixo, um leitor de arquivo simples foi selecionado.

Ao usar o Real Data Simple File Reader, é necessário um leitor para cada arquivo que precisa ser importado.

Filtros de Conjunto de Dados Reais¶

Um conjunto de dados reais pode conter uma enorme quantidade de dados; portanto, ele pode ser filtrado por sub-rede, por tempo ou por agrupamento. Para isso, marque uma ou mais das três opções de filtragem:

• Por Subnetwork: selecione uma sub-rede disponível na lista suspensa
• Por Tempo: defina Hora inicial e Tempo final
• By Grouping: selecione um agrupamento cujos dados você deseja ler em Ler dados para objetos em; selecione um agrupamento cujos dados você deseja ignorar em Ignorar dados para objetos em.

Ao filtrar por sub-rede, somente os dados desses objetos dentro da sub-rede serão considerados; o restante dos dados será descartado.

Ao filtrar por tempo, somente os dados que recaem no intervalo de tempo especificado serão considerados.

Ao filtrar por agrupamento, os agrupamentos de objetos especificados serão lidos ou ignorados conforme escolhido. Você não pode escolher o mesmo agrupamento para Read e Ignore ao mesmo tempo.

Leitor Simples de Arquivo¶

O leitor deve ser configurado antes de importar os dados para especificar o arquivo a ser usado (o campo File), como associar os dados do arquivo aos objetos na rede (caixa de grupo ID Settings), o contexto temporal (caixa de grupo Date and Time Settings) e as colunas a importar (caixa de grupo Columns).

Nota: A codificação do texto deve ser UTF-8 ao ler arquivos baseados em texto.

Configurações de ID¶

Os objetos no Aimsun Next podem ser identificados pelo seu identificador (único, atribuído automaticamente a um objeto quando ele é criado), pelo seu nome ou pelo seu identificador externo. Tanto o nome quanto o identificador externo podem ser especificados para o objeto; recomenda-se editar o identificador externo no Aimsun Next e nomeá-lo como o objeto real (o detector físico).

Como nem os identificadores externos nem os nomes têm restrição de unicidade, o campo Tipo de Objeto pode ser usado para evitar confusão entre objetos de tipos diferentes com o mesmo nome.

Normalmente, o ID do detector ou da estação de detectores está em uma das colunas do arquivo a ser recuperado, mas ele pode estar codificado no nome do arquivo. Neste caso, o Usar Nome do Arquivo como ID deve estar ativada e a tabela Columns não deve incluir um ID ao definir conteúdos.

Configurações de Data e Hora¶

O arquivo de dados de detecção (RDS) deve conter todos os horários em que os dados foram originalmente coletados. Esses horários podem ser absolutos ou relativos e podem conter o dia, o mês e o ano. -O formato pode ser selecionado no campo *Format* no Real Data Simple File Reader Editor O horário dos dados coletados em um conjunto de dados reais corresponde ao horário final de seu intervalo: por exemplo, se um conjunto de dados reais começa às 08:00:00 e 100 veículos são contados às 08:30:00, o intervalo para esses dados é de 30 minutos (de 08:00:00 a 08:30:00).

O Aimsun Next precisa dessas informações de hora e data para criar a série temporal que armazenará os valores coletados (contados). O Real Data Simple File Reader Editor usa os parâmetros Initial Date e Initial Time para registrar o momento em que a coleta de dados começou e calcular o intervalo entre medições. Em nosso exemplo, o Aimsun Next verificará a hora de início e os horários de coleta de dados e deduzirá que o tempo de intervalo é de 30 minutos.

Mesmo quando há apenas uma medição por objeto, o Aimsun Next requer a Data Inicial e a Hora Inicial para calcular a duração do intervalo.

O Formato o campo contém uma lista suspensa de formatos permitidos de data e hora. Selecione a opção que corresponde ao formato no arquivo RDS.

Se preferir, você pode optar por agregar os dados de acordo com um intervalo diferente. Por exemplo, talvez seja necessário agregar os dados em intervalos de uma hora em vez dos 30 minutos originais. Para fazer isso, insira 01:00:00 no Agregar Dados a Cada campo. Qualquer período inserido aqui deve ser um múltiplo do intervalo no RDS.

Configurações de leitura¶

Os dados a serem lidos nos arquivos de dados de detecção não precisam começar no início do arquivo. Uma preferência para ignorar várias linhas que possam conter cabeçalhos ou descrições, etc. pode ser especificada no Linhas a Ignorar campo.

Colunas¶

Os dados no arquivo são mantidos nas colunas. A Separador de colunas no arquivo pode ser um espaço, uma tabulação, uma vírgula ou um ponto e vírgula. O Separador decimal pode ser o automático do sistema, um ponto ou uma vírgula. O número de colunas é ajustado adicionando ou removendo linhas nesta caixa de diálogo.

O conteúdo o tipo para cada coluna do arquivo de entrada deve ser especificado na coluna Type. As opções são:

• ID,
• Tempo,
• Contagem,
• Contagem em PCUs,
• Fluxo,
• Confiabilidade,
• Velocidade,
• Tempo de Viagem,
• Veículo,
• Não usado,
• Desembarque,
• Embarque,
• Coluna,
• Congestionado,
• Tempo de atraso,
• Densidade,
• Fila máx.,
• Fila média,
• Número de Passageiros,
• Ocupação,
• Percentual Atribuído Estático,
• Tempo de parada,
• Linha de Transporte Público,
• Carga do Transporte Público,
• Desv. Cont., Máx. e Mín.,
• Desv. de fluxo, máx. e mín.,
• Desv. de Ocupação, Máx. e Mín.,
• Desv. Veloc., Máx. e Mín. e
• Desv. do Tempo de Viagem, Máx. e Mín.

O tipo "Congested" é usado em Ajuste Dinâmico de OD e é um Boolean que marca se uma seção, movimento de conversão ou detector pode tê-lo quando congestionado.

O Tipo de Veículo deve ser preenchido pelo name e a Linha de Transporte Público pode ser preenchida pelo ID ou name. A coluna Vehicle Type pode ser usada quando dados de tipos de veículo específicos são atribuídos a colunas específicas no mesmo arquivo.

Por exemplo, se os dados fossem para um único detector e o formato do arquivo de entrada fosse:

a caixa de diálogo de colunas seria preenchida da seguinte forma:

Ou, por exemplo, se os dados estivessem em várias colunas para múltiplos detectores, como a seguir:

então as colunas seriam especificadas conforme abaixo:

Exemplo: Lendo Dados de Movimentos de Conversão¶

Os dados de movimentos de conversão podem ser lidos usando os identificadores dos movimentos de conversão e também usando os IDs da seção da qual o movimento de conversão se origina e da seção na qual o movimento de conversão termina. Um exemplo de arquivo de texto contendo dados de contagem para movimentos de conversão usando a segunda opção é mostrado abaixo:

A primeira coluna contém o Section_From, a segunda coluna é o Section_To, o terceiro contém os dados de contagem e o quarto é o horário em que a contagem foi coletada.

É obrigatório que o arquivo de texto liste os Section_From e o Section_To nesta ordem (algumas colunas podem ser colocadas entre elas, mas a Section_To a coluna não pode aparecer antes da Section_From coluna).

O Real Data Simple File Reader Editor deve ser preenchido conforme mostrado na próxima imagem (o Object Type deve ser definido como Movimento de conversão):

Nota: a escolha do formato ISO sempre toma UTC como horário de referência, embora "Z" não seja exigido no formato de hora, como YYYY-MM-DDTHH:mm:ss.sssZ. Caso o formato não considere UTC, o usuário sempre pode selecionar Local time como formato ou forçar o intervalo de tempo com a escolha de "Aggregate Data Every".

Leitor de arquivos GPX ¶

GPX (GPS Exchange Format) é um formato comum de dados baseado em XML para dados baseados em posição. Normalmente armazena trajetos ou pontos de passagem e dados associados a eles. Usa o sistema de coordenadas WGS84.

Recuperação de Dados Reais¶

Os dados reais não são armazenados no documento do Aimsun Next. Para recuperar dados reais de arquivos depois que o leitor tiver sido configurado, ou após uma rede ter sido carregada na qual conjuntos de dados reais tenham sido previamente especificados, clique com o botão direito no conjunto de dados reais na janela Project para abrir seu menu de contexto e selecione Recuperar. O editor Real Data Set também oferece um Recuperar botão para carregar os dados de arquivos.

Verificação de dados reais¶

Quando a ação de recuperação é concluída, a seguinte caixa de diálogo Check Real Data Set é exibida.

O Resultados a aba resume informações de validação de dados, avisos e erros. Em relação aos valores dos dados: NaN e -1 os valores são inválidos. Eles são mostrados como um valor vazio na Time Series. Valores negativos são válidos em alguns atributos devido à possibilidade de incluir dados como desvio negativo. Também são verificados valores de tempo, objeto e tipo de veículo em cada registro examinado.

A aba mostrará mensagens gerais de leitura para:

• Tempo Inicial e Intervalo encontrados.
• Se o arquivo do conjunto de dados reais não puder ser encontrado.
• Se o arquivo do conjunto de dados reais não puder ser encontrado em seu local original, mas outro arquivo com o mesmo nome tiver sido encontrado na pasta ANG e recuperado em seu lugar.
• Se nenhuma coluna Time foi encontrada - os dados não podem ser carregados, pois não podem ser atribuídos a um intervalo de tempo de coleta.
• Datas anteriores a 1970 não são permitidas.
• Os intervalos de coleta são diferentes para objetos diferentes.

E lendo mensagens para o conteúdo do arquivo:

• Valores de dados que estão ausentes.
• Valores de dados que são inválidos.
• Valores de dados negativos.
• valores de dados NaN.
• Objeto não encontrado.
• Movimento de conversão não encontrado.
• Dados de Detector Station e Detector não consistentes (integridade / dados duplicados).
• Trajetória não encontrada.
• Um ID para o qual mais de um objeto foi encontrado. (Os IDs podem ser internos, External ID ou Name).
• Nenhum Vehicle Type corresponde a este nome.
• Nenhuma Linha de Transporte Público corresponde a este nome/ID.
• O objeto fornecido como Tipo de Veículo/Linha de Transporte Público corresponde a outro tipo de objeto.
• Data/Hora inválida.

Além disso, além das mensagens incluídas nesta caixa de diálogo, a janela Log mostra uma mensagem de sucesso/falha do processo de recuperação.

Verificando a Consistência dos Dados Reais¶

No Parâmetros de Consistência guia da mesma caixa de diálogo, o usuário pode modificar os critérios para verificações de consistência dos dados. Essas informações também são acessíveis a partir do menu de contexto do Conjunto de Dados Reais clicando no "Recuperar e verificar" opção. Depois que a caixa de diálogo estiver aberta, clicar no Verificar botão gerará e mostrará a lista de inconsistências na Resultados aba.

Os valores especificados no Parâmetros de Consistência aba determinam quais linhas lidas dos arquivos RDS produzirão mensagens de consistência no Resultados aba.

Por exemplo, ao ler um valor de um arquivo RDS para um detector que detecta, em um determinado intervalo, uma velocidade de 94 km/h em uma seção com limite de velocidade de 60 km/h, como o excesso entre ambos é superior a 20%, conforme especificado nos parâmetros na imagem acima, uma mensagem apareceria no Resultados tabela mostrando a linha do arquivo em que este registro foi encontrado, um sinal de aviso, o tipo de verificação (Consistency type), o detector, o horário do registro e a mensagem explicando o problema detectado.

Há vários critérios de consistência disponíveis.

Consistência individual:

• Min Excess of Measured Speed vs Speed Limit: quando a velocidade detectada comparada ao limite de velocidade excede a porcentagem especificada.
• Excesso Mínimo de Fluxo Medido vs Capacidade: quando o fluxo detectado comparado à capacidade excede a porcentagem especificada.

Consistência do congestionamento:

• Min Occupancy to Identify Congestion: quando a ocupação está acima da porcentagem especificada.
• Fluxo Máx. para Identificar Congestionamento: quando o fluxo está abaixo do fluxo especificado.

Uma mensagem de consistência de congestionamento aparecerá quando estes dois critérios forem atendidos simultaneamente.

Consistência espacial:

• Min Flow Value to Check Consistency: para determinar quais registros verificar.
• Max Distance to Check Consistency: para determinar quais objetos incluir, de acordo com a distância até o registro que está sendo verificado.
• Diferença Mínima de Fluxo para Reportar Inconsistência: quando a diferença entre dois pontos de medição que não têm interferência entre si (sem convergência/divergência nem conexões de centroides) ou quando a diferença entre o fluxo de entrada e de saída no nó é maior que a porcentagem especificada.

As mensagens de consistência espacial aplicam-se a registros de contagem ou fluxo. A contagem ou o fluxo de um registro no RDS será considerado desde que seja maior que o Valor Mínimo de Fluxo para Verificar Consistência. Ele compara o valor do registro com todos os registros do mesmo intervalo dentro do Distância Máxima para Verificar a Consistência. Quando o registro corresponde a um valor parcial (não cobrindo todas as faixas da seção), os dados das faixas ausentes serão procurados em um raio de 50m. Quando não encontrados, este registro não será verificado quanto à consistência espacial.

Apenas para alcançar mais verificações espaciais e desde que um nó não seja afetado por conexões de centroides e inclua dados para todas as entradas e saídas, exceto uma, o verificador calculará e atribuirá o valor de balanço para a seção sem dados para o intervalo e o tipo de veículo que incluem as demais entradas e saídas. Esses novos dados serão tratados como as outras entidades de dados e serão incluídos apenas no processo de verificação.

A contagem ou o fluxo que está sendo verificado é propagado até o próximo ponto de medição e comparado diretamente se não houver interferências geométricas (apenas junções de seções são encontradas). Além disso, a possível diferença de fluxo devido à distância entre os pontos de medição é considerada, calculando-se uma aproximação da capacidade de armazenamento caso todos os veículos estivessem parados entre esses dois pontos e assumindo uma densidade de um veículo a cada 5m. Assim, para este caso, um relatório de aviso é gerado quando a diferença de contagem ou fluxo é maior que o especificado Diferença Mínima de Fluxo para Relatar Inconsistência. Se a diferença de valor menos a capacidade de armazenamento entre ambos os pontos, comparada ao valor mais alto, for maior que o especificado Diferença Mínima de Fluxo para Relatar Inconsistência então, em vez do aviso, será emitido um erro.

Outra verificação espacial de consistência de contagens ou fluxos também é feita para nós: ao chegar a um nó onde há mais opções, se houver dados disponíveis em todas as entradas e saídas, o valor total de entrada versus saída é então comparado. Se entrada versus saída exceder a porcentagem especificada em valor absoluto, isso será reportado.