城市模型实验室

了解人们如何以及为何在城市中穿行对于成功的交通规划至关重要。决策者需要制定政策、预测出行网络的需求并确定正确的投资。

奥雅纳的城市建模实验室汇集了我们在交通、能源、气候变化和经济学领域的专家以及数据科学家、软件工程师和设计师，共同应对这些挑战。我们在城市、地区和国家层面建立模型，为决策者提供所需的洞察力。

在建立未来需求模型时，我们会进行多次模拟，以产生一系列可能的情景，从而捕捉不确定性并突出敏感性所在。我们的模型非常严谨，使政府部门能够以新的信心和清晰度来规划未来的政策和投资。我们利用开源数据建立了城市建模实验室，借鉴了社区的技术专长，并发布了我们开发的开源软件工具。这使得公共机构能够保持透明度和问责制。

我们如何提供帮助

基于代理的建模

传统建模无法反映生活的复杂性和瞬息万变的交通领域。在过去十年中，随着选择的数量和复杂性不断增加，对人们如何移动和行为的假设也越来越不准确。

我们城市建模实验室的目标很简单。比以前更准确、更快速地模拟每个人的一天。我们通过使用基于代理的建模（ABM）来捕捉个性。我们为每个人建立模型，每个人都有自己的计划，每个人都会决定去哪里旅行、何时离开以及使用哪种交通方式。每个人都会受到模型中其他个体的选择和不断变化的选择的影响。

与传统模拟不同，我们不仅模拟 "是什么"，还模拟 "为什么"，从而深入了解复杂的行为。这使我们能够更好地理解出行行为的变化，对政策决策、城市规划和新交通计划的影响建立更真实的视角，从而为我们社会的未来做出更加公平、公正和可持续的决策和投资。

模拟城市生活

云计算释放了大规模模拟复杂城市生活的能力。作为伦敦交通局的 ABM 研究合作伙伴，我们的城市模型使用了超过 1,000,000 个代理，每个代理在一天中要做出 750 个决策。现在，计算能力的提升使这些高保真模型的运行时间与不太精细的集合模型相同。这也为交通规划的公平性开辟了道路，反映了更多人的需求。

我们利用旅行日记和人口普查的详细资料，从头开始建立我们的模型，将个人情况填充到网络中。更快的计算速度还能让我们添加更多的数据集，提高准确性。我们正在探索如何叠加手机和信用卡数据，以创建更丰富的个人资料，在微观层面模拟个人行为。