Một cuộc trao đổi với các nhà mô hình hóa: Đơn giản hóa mô hình hóa nhu cầu đi lại với hiệu chuẩn tự động

Mô hình hóa nhu cầu đi lại là phương pháp không thể thiếu đối với kỹ sư, nhà quy hoạch giao thông khi dự đoán và quản lý lưu lượng di chuyển hiện tại lẫn tương lai của một khu vực. Tuy nhiên, việc tạo lập một mô hình dự báo nhu cầu này thường rất phức tạp và tốn thời gian. Để giúp ngành hạ tầng giải quyết vấn đề này, các chuyên gia từ WSP, Jacobs và thành phố Edmonton đã chia sẻ về việc sử dụng hiệu chuẩn tự động trong quá trình xây dựng mô hình, mang lại sự đơn giản và hiệu quả vượt trội.

Hiệu chuẩn tự động là gì?

Trước kia, việc hiệu chỉnh mô hình nhu cầu đi lại phải thực hiện thủ công, liên tục điều chỉnh các tham số như xác suất chọn phương tiện, thời gian đi lại… để mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế (ví dụ dữ liệu đếm xe, số lượt sử dụng phương tiện công cộng). Quy trình này đòi hỏi nhiều tháng làm việc kiên nhẫn và chuyên môn sâu.

Với hiệu chuẩn tự động – chẳng hạn trên phần mềm OpenPaths – mọi thao tác thủ công này được tự động hóa nhờ các đặc trưng:

• Đồng thời điều chỉnh nhiều hệ số trong toàn hệ thống.
• Dùng thuật toán tối ưu hóa để thu nhỏ sai lệch giữa kết quả mô hình và dữ liệu thực tế.
• Tích hợp nhiều loại dữ liệu như ma trận gốc–đích, đếm lưu lượng, khảo sát hộ gia đình, dữ liệu lớn (GPS, điện thoại di động).

Kết quả là tính chính xác và tốc độ hiệu chỉnh được cải thiện đáng kể, mở rộng năng lực cho các kỹ sư – nhà quy hoạch trong ngành giao thông.

Hiệu chuẩn tự động được áp dụng như thế nào?

Các đại diện từ đơn vị WSP, Jacobs và thành phố Edmonton đã thử nghiệm hiệu chuẩn tự động trên các mô hình dự báo nhu cầu được xây dựng hoặc chuyển đổi sang OpenPaths. Dưới đây là tổng kết kinh nghiệm thực tế của họ.

Nét nổi bật rút ra từ trải nghiệm thực tế

Cách mạng hóa mô hình nhu cầu đi lại:
Hiệu chuẩn tự động trong OpenPaths AGENT chuyển hóa hoàn toàn cách tiếp cận mô hình hóa bằng sự nhanh chóng, chính xác và thân thiện hơn. Kỹ sư có thể chủ động rà soát, cập nhật mô hình điều hướng sát hơn thực tiễn, tự tin dự báo và hoạch định giao thông hiệu quả hơn.

Tối ưu hóa về thời gian và độ chính xác:
Hiệu chuẩn tự động giúp phát hiện, xử lý nhanh vấn đề cũng như cho phép cập nhật mô hình thường xuyên hơn – yếu tố sống còn khi điều kiện giao thông thay đổi.

Giao diện thân thiện cho người dùng hạ tầng:
OpenPaths thiết kế giao diện minh bạch, trực quan giúp người dùng hiểu rõ từng bước trong quá trình hiệu chỉnh, không còn “bí ẩn” như nhiều phần mềm trước đây.

Hiệu chuẩn tự động hỗ trợ loại mô hình nào?

WSP: “Chúng tôi áp dụng hiệu chuẩn tự động mở rộng trong hai mô hình dự báo dựa trên hoạt động (ABM) cho các vùng đại đô thị. Cấu trúc mô hình lấy cảm hứng từ CT-RAMP nổi tiếng, một mô hình cấu hình áp dụng tại Atlanta cũng như một phiên bản tối giản hơn cho các nghiên cứu không có nhu cầu đi chung.”

Jacobs: “Tại Anh quốc, chúng tôi ứng dụng hiệu chuẩn tự động cho hai mô hình – một là dự báo chuyến đi tổng hợp nhiều loại hình vận tải của một thành phố cỡ trung, hai là kết hợp nhiều vùng với nhau, thống nhất phương thức hiệu chỉnh qua nhiều dữ liệu nền và thành phần.”

Thành phố Edmonton: “Chúng tôi có ba thành phần: mô hình cá nhân, xe thương mại và giao thông ngoại vi. Quy trình hiệu chuẩn tự động được dùng để cập nhật phần cá nhân vốn rất phân khúc, dựa trên khảo sát du lịch hộ gia đình 2015. Nhờ nguồn dữ liệu sau COVID, chúng tôi kiểm nghiệm lại các đặc điểm di chuyển vừa thay đổi.”

Ian Siviter, Jacobs: “Chúng tôi rất ấn tượng, mong muốn ứng dụng cho nhiều dự án khác. Hiệu chuẩn tự động đơn giản hóa việc khớp mục tiêu hiệu chỉnh, giảm thiểu thao tác thủ công, cũng như là công cụ chuẩn đoán lỗi rất hiệu quả.”

Bạn đã sử dụng loại dữ liệu nào và quy trình ra sao?

WSP: “Chúng tôi sử dụng dữ liệu khảo sát hộ gia đình gồm tỷ lệ sở hữu ô tô, chọn loại hình di chuyển, phân bố độ dài chuyến đi và tần suất đi lại. Nhờ quy trình hiệu chuẩn tự động, mỗi khi thêm thành phần hệ thống, chúng tôi hiệu chỉnh lại toàn bộ từ đầu. Quy trình này tạo điều kiện kiểm soát và phát hiện sớm sai sót – đặc biệt với những yếu tố dài hạn như sở hữu ô tô.”

Jacobs: “Chúng tôi đối sánh mục tiêu tỷ lệ phương tiện theo khu vực và nhu cầu đỗ xe công cộng, dựa vào khảo sát thực tế. Thậm chí thử nghiệm dự báo các kịch bản trong tương lai dựa trên biến động giá nhiên liệu, giá vé vận tải công cộng. Các lần chạy hiệu chỉnh chỉ mất từ 5–10 vòng lặp.”

Thành phố Edmonton: “Chúng tôi tổng hợp dữ liệu đếm xe, số lượt đi lại trên phương tiện công cộng và khảo sát hộ gia đình. Hiệu chuẩn tự động giúp mô hình kịp thời phản ánh hành vi đi lại sau COVID, tỷ lệ làm việc tại nhà, giảm phụ thuộc vào phương tiện công cộng… Chúng tôi còn nhanh chóng cập nhật lại khi có sự thay đổi về phân bổ dân số, việc làm.”

Brian Cheung, WSP Canada: “Điểm mạnh lớn của hiệu chuẩn tự động là vai trò chuẩn đoán. Chúng tôi nhận diện lỗi rất nhanh, không phải tự tách và xử lý dữ liệu thủ công nữa. Các mục tiêu hiệu chỉnh đã làm thay phần lớn công việc đó.”

Hiệu chuẩn tự động thay đổi cách nhìn nhận hiệu chỉnh mô hình ra sao?

WSP: “Chúng tôi nhận ra phát hiện lỗi trong mô hình sớm dễ dàng hơn – nếu có sai sót vẫn có thể sửa qua hiệu chỉnh lại, giảm hẳn rủi ro. Việc này trước kia rất cồng kềnh, đặc biệt khi ngân sách hạn hẹp.”

Jacobs: “Việc cập nhật mô hình, kiểm tra thông số các lần lặp trước đây rất phức tạp, tốn thời gian. Nay quá trình này đơn giản, linh hoạt, tốc độ hơn rất nhiều, cho phép chúng tôi làm mới thông tin thường xuyên hơn.”

Thành phố Edmonton: “Hiệu chuẩn tự động rất tương tác, trực quan. Báo cáo thể hiện rõ mọi thay đổi, giúp chúng tôi hiểu và tin tưởng vào cập nhật mô hình thường xuyên. Giờ đây chúng tôi chủ động điều chỉnh liên tục với dữ liệu mới.”

Rajib Sikder, Thành phố Edmonton: “Công cụ hiệu chuẩn tự động trực quan, minh bạch hóa quy trình. Chúng tôi tin tưởng sẽ cập nhật mô hình thường xuyên, chủ động hơn.”

Giới thiệu về OpenPaths

OpenPaths là nền tảng phần mềm quy hoạch giao thông đa phương tiện của Bentley – gồm các ứng dụng nổi bật như OpenPaths CUBE, EMME, DYNAMEQ, CityPhi, AGENT. Đặc biệt, OpenPaths AGENT bao gồm đầy đủ công cụ xây dựng mô hình hóa nhu cầu di chuyển hiện đại, sáng tạo gồm: bộ tổng hợp dân số, khung mô hình hóa nhu cầu, giao diện trực quan, API cho tự động hóa. OpenPaths AGENT hỗ trợ mọi loại mô hình (dựa trên hoạt động, tour, chuyến đi…), cho phép linh hoạt xây dựng và mở rộng ứng dụng trong mọi dự án giao thông.

Bạn muốn biết phần mềm mô hình hóa nhu cầu đi lại có bắt kịp với mọi thay đổi thực địa hiện nay? Khám phá thêm tại ebook OpenPaths AGENT.

Bạn đang tìm kiếm giải pháp tiên tiến để mô hình hóa, hiệu chỉnh nhu cầu đi lại một cách hiệu quả và nhanh chóng? Đừng để quy trình thủ công cản bước phát triển hạ tầng giao thông của bạn! Hãy liên hệ với đội ngũ chuyên gia của MICAD để nhận tư vấn và báo giá chi tiết về giải pháp phần mềm OpenPaths cùng những ứng dụng hàng đầu cho ngành hạ tầng. Chúng tôi luôn sẵn sàng lắng nghe, đồng hành và mang tới giải pháp tối ưu nhất cho mọi dự án giao thông của bạn. Truy cập ngay https://micad.vn/bao-gia/ để được hỗ trợ nhanh chóng và chuyên nghiệp!