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陈先龙:交通模型的“信”与“像”

2022-05-26

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编者按:近日,在赛文交通网和中国仿真学会交通建模与仿真专业委员会联合主办的“道路交通仿真技术在交通领域的实践应用探索”线上研讨会中,广州市交通规划研究院有限公司信息模型所副所长陈先龙做了基于应用的思考与实践的交通模型的“信”与“像”报告。

该报告分析了基于应用结果导向视角的三个层次,解读了交通模型开发和应用的“信”与“像”。基于对最优化模型特征的解读以及新时期交通模型数据基础的变化,建立了多源数据支持下的城市发展时空推演交通模型系统结构。最后,探讨了未来交通规划模型发展思考和建议。

一、交通模型的“信”与“像”

基于模型结果导向视角将交通模型分为三个应用层次,分别对应战略模型、需求模型、运营模型。

第一,战略模型:目标设定(愿景),针愿景发展目标的未来研判

第二,需求模型:方案支持(场景),以情景规划为支持的方案论证

第三,运营模型:实际效果(实景),以实际效果为检验的运行管理决策

长期以来,交通预测模型主要以战略模型和需求模型为主,且过去40年中国经济的超常规发展也使得预测精度普遍不高,进而产生了普遍认为交通预测不可信的观点。当前,国内城市已经进入存量发展阶段,日趋稳定,且模型工作数据基础和质量也越来越好,开发高精度运行模型将成为交通模型“自证”的重要手段。

关于交通模型的应用有三种境界,从低到高分别为:

第一,模型和方案相互独立。

第二,模型适应方案。

第三,模型和方案交互反馈。通过模型对方案进行评估,对方案提出改善建议,并通过方案的运行检验模型的合理性,实现共同提升。

什么是交通模型的“信”和“像”?

第一,“吾”信:利用前提条件,分析得到自己认为正确的观点和结论;“他”信:通过情境规划,开展合理假设,分析和推断可能产生的结果,对假设和结果进行解释,让受众理解和认可分析结论。

第二,交通模型的“像”或“不像”对应的是旁观者所谓的“真”或“假”。围绕模型的正确与否、模型选择、模型表达方式和抽象基本概念认知四个方面展开。

二、基于时空推演的交通预测模型结构

无论是集计四阶段模型(FSM)、出行链模型(Tour-based model)、活动模型(Activity-based model)或智能体模型(Agent-based model)对出行活动的解释是基本一致的,都是去做什么,去哪里做,怎么去,什么时候去(时间选择),走那条路,且根本理论逻辑是一致的,都是基于统计特征的最优化方法来还原总体的过程。活动模型的进步在于引入了更多的出行主体的社会属性,如居住地和工作地等,但可以肯定的是基于居住地选择模型和就业选择模型所得的结果一定不同于现实。因此,不要过于盲从于“四阶段模型无用论”和“活动模型万能论”。实践是检验真理的唯一标准,模型怎么样?谁用谁知道。

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新时期交通模型开发基于大数据和居民出行调查对城市出行活动的解释,主要考虑:

第一,大数据对出行主体属性挖掘,包括居住地、工作地、活动分类、活动空间位置与联系。

第二,城市是惰性渐变系统,出行者活动具有稳定性,市民不会每天搬家,也不会每天换工作,且日常活动具有稳定性,固定的目的地、稳定的交通方式,甚至相对固定的出发时间,且这些惰性属性决定了出行主体和城市活动的时空特征。

第三,大数据和居民出行调查的互补,大数据减少居民出行调查样本量小的影响,居民出行调查完善大数据信息准确性。

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城市发展时空推演与出行链预测模型系统结构的优势有以下几点:

第一,人口发展模型和移动模型,以时空推演模式实现了未来对现状的链接和继承,更好的体现了对城市现状的尊重。

第二,居住地、工作地、生活驻点等稳定特征属性作为模型的输入,更加准确的响应了交通需求的空间分布特征。

第三,基于统计规律的出行行为解析模型减少了最优化模型所必选的超大规模计算。

第四,把规划开发规模当作容量而不是约束指标,能够满足“规划理想和现实理性”双重约束下的城市发展要求。

总体来说,基于时空推演的交通预测模型结构是一个“半集计+半活动”模型系统。由于模型开发采用了较多的城市现状出行活动特征,对城市现状和近期的解析会有明显优势,但也不可避免可能存在对未来解释不足的问题,同时现状特征指标的可靠性也会成为制约模型精度的条件。模型系统的生命力来自更新和维护,在保证年度更新的前提下我们有信心模型的可靠性会越来越好。

陈所长特别强调了对未来城市人口发展预测的思考和尝试,认为当前低生育率前提下人口发展问题已经成为城市的根本性战略问题,也将从根本上影响城市发展决策的科学性和合理性等,有必要在交通规划模型中对相关的指标进行验证和反馈。

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三、对未来交通模型发展的思考

陈所长对未来交通模型发展表达了自己的思考,主要有以下几点:

第一,交通模型能做什么?

一个好的模型需要拥有与需求对应的功能设计、与功能对应的理论依据、与理论适应的工具方法。特定的分析场景需要特定的交通模型来支持,不存在包治百病的交通模型。其次,好的模型不等于交通问题的解决,模型和方案同等重要,当然也有些交通问题无解。再次,只有自己能驾驭的模型才是最好的模型。

第二,关于机器学习与人工智能。

科技是模型发展的核心助力,也是模型技术进步的重要基础。从机器学习与人工智能来说,功能上,能够在某些方面提供前所未有的帮助;数据上,对数据可靠性的要求更高;可替代性上,是部分交通建模问题的一种新路径。

第三,当前交通模型发展的形势判断和对同行的建议。

当前交通模型发展中核心问题之一是信任缺失,迫切需要自证,运营模型是一个契机。且随着城市发展的日趋稳定,工程建设对城市交通改善效果边际效用越来越小,基础数据日趋完善,也为更高精度交通运行模型开发提供了条件。当然,也需要理性看待规划或工程的预期实施效果。需要注意的是酷炫的动画不等于仿真,仿真是为了发现问题,仅仅是看着热闹没有意义。希望同行尊重自身的专业,理论不盲从、技术不跟风、心中有信仰,未来会更好。

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