交通规划模型软件EMME难学吗
EMME2 or Emme3 不是软件本身难不难学的问题。
而是交通模型不是简单的掌握模型,是在交通模型怎么去理解的问题。
根据交通模型的关系,我们可以把交通模型分成供应和需求。
在供应方面,无非就是在模型中建立路网(PrT)和公交路网(PuT)。
PrT方面包括道路通行能力的标定,道路等级等等;PuT部分主要包括公交站,站台,换乘,线路,时刻表等等。
这些都是基础工作。
在需求方面,我们分为几块,也就是我们所谓的四阶段模型。
注意,在做大规模模型的时候,生成,分布,方式划分都是基本上又外部人工搞定,只用在分配的时候是由软件来搞定的。
在这里就介绍一下PrT方面的内容吧。
我们这里做需求的工作,其实就是根据现状来标定参数,三个阶段都有不同的参数生成部分的话:太多了,主要参数就是出行率。
其实最重的目的是根据不同的需要(分人,分家庭,分类别,等等)来做出出行率。
不管是TC,Visum,Emme等的软件都需要作出出行率。
分布部分的话,也就是分布函数,根据现状的分布情况来进行参数标定。
可以简单的理解为,你用什么函数做规划分布,你就标定什么参数。
方式划分上面有多种标定方式,方法其实和分布差不多。
当然,在这里介绍的软件知识只是最最简单的方面。
也只是点皮毛罢了。
希望我的介绍能对你做交通模型有个初步的了解。
至于你说的难不难学的问题,就看你怎么认识了。
就说那么多了。
呵呵。
交通规划软件与交通仿真软件在交通影响评价工作中有哪
交通仿真软件EMME EMME是一个较为全面的出行需求预测系统,面向城市、区域和国家的交通规划。
EMME提供特有的灵活开放的建模思路,允许用户自由利用现有技术或创造新方法以满足当地需要。
目前的最新版本EMME3,通过新一代的工具和功能,如新的网络编辑工具、新的可视化和分析功能、新的GIS集成功能、超过100多个交通主题型地图的可扩展性图书馆功能,使得EMME3具有emme出行需求预测软件的工业标准上的高可信度。
Emme核心模块有4部分组成,私人交通、公共交通、需求模型、分析自动化。
私人交通交通分配,Emme提供3种最佳的交通分配方法,每一种方法,都具有高效率和高可靠性。
?标准交通分配(Standard Traffic Assignment)采用线性相似的用户最佳Frank and Wolfe均衡交通分配方法。
. ?并行标准交通分配(Parallel Standard Traffic Assignment)标准交通分配的并行计算版,可以加速多处理器系统。
?基于路径的交通分配(Path-based Traffic Assignment)一种新用户最优均衡交通分配,具有较好的性能,收敛效果好,在反馈中使用加快迭代速度的热启动方法。
路径分析.每一个Emme交通分析工具都会提供Emme路径分析功能,允许路径选择和转向选择分析、浏览、局部分析等。
Emme路径分析,对汽车冷启动的排放污染、汽车寻找停车位、当地VS区域交通、匝道网络、收费网络以及其他应用进行建模。
通过标准和并行标准交通分配方法,Emme丰富的路径分析关键词和运算符集,可以计算真实距离矩阵(最短路径或平均OD矩阵),成本或通行费矩阵,子区域OD矩阵。
而Emme基于路径的交通分配方法可以保存路径,加以分析,无需再运行分配程序。
公共交通交通分配从规划到运营,Emme提供一系列交通分配方法满足用户的各种需求。
评价相关的交通政策,如发车频率、时刻表、车容量、拥堵、费用表等。
交通运输规划与管理运用什么软件
你能为自己想到这点非常厉害了。
我在本科的时候就没有你的远见了。
不说这个了。
我觉得,首先要区分交通工程和道路工程。
如果是道路工程,我想你可以看看同济大学出的《道路工程》这本书,从这上面首先了解一下基础知识,然后完全可以脱离书本方面的内容。
去掌握两个方面的技能,1.充分掌握AutoCAD软件,这是搞设计的最基本的软件。
2.直接去网上找一下道路设计方面的规范。
你在百度上查找“道路设计规划”就能找到相关的内容。
如果是交通规划的话,可以分为两个方面来讲,第一个是你所说的交通规划,这需要做项目,或者看被人的报告来学习,还有就是掌握基础知识,也可以从交通规划的规范开始。
还有一个是交通规划方面的软件技术,里面还要分宏观和微观两个方面。
现在一般的宏观软件有:transcad这个你可以网上下载,其他的可能需要密钥包括emme/3,visum,cube等等。
微观方面包括了车辆和行人仿真软件,vissim网上可以下载,Synchro可下载,legion,等等。
如果是交通工程的话,这个就很难说了,我也说不好。
什么是交通工程。
我总不能向学校老师一样糊弄你,说是多学科交叉,5E科学。
太骗人了。
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展开全部 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...