交叉口的车道饱和流量计算（python） 饱和流量指的是在一次连续的绿灯时间内，交叉口某车道上的连续车队通过停止线的最大流量。而获取饱和流量是计算交叉口通行能力与服务水平的一环。

饱和流量指的是在一次连续的绿灯时间内，交叉口某车道上的连续车队通过停止线的最大流量。

而获取饱和流量是计算交叉口通行能力与服务水平的一环。一般来说，饱和流量应使用实测数据，其调查方法大致如下：

实测饱和流量的方法

确定观测时段（如高峰期15min），两人观察一根车道，并以信号周期为单元进行观测。

一人打开手机备忘录，一人打开手机秒表

站在停止线处，绿灯启亮时，每有一辆车驶出停止线时做一次记录：

一次观测结束后，截图/滚动截图，事后再将车型和驶过时刻进行匹配。如果两者数量不匹配，你可以拷打拷打你的同伴。

要求（1）选取相同车型连续通过停止线的数据。这里前10辆车均为小车0

       （2）前4辆车由于需要反应和起动加速时间，其车头时距是不饱和的。在计算时不考虑

可知第4辆车和第10辆车驶出停止线时间为12s和25.2s

故该车队平均饱和车头时距为:

车队饱和流量为：

估算饱和流量

当无法获取实测数据时（如新建交叉口设计、懒得实测），才考虑使用估算方法。

估算过程较为繁琐，涉及有大量修正系数的计算，并需要考虑交叉口几何因素、渠化方式、信号配时、各流向交通流冲突。

其基本流程为：

（1）获取实测基本饱和流量（无干扰交叉口，规范中有给定值）

（2）根据各种参数（如车道宽度、坡度，干扰交通流流量等），计算出各类修正系数

（3）乘算后得到估算的饱和流量

为此，这里基于 DGJ08-96-2013：城市道路平面交叉口规划与设计规程 设计了一组python函数：

详见：所以我要打广告了o(*￣▽￣*)ブpython库——traffictoolshttps://www.yuque.com/u33978426/traffictools?#%20%E3%80%8Atraffictools%E6%96%87%E6%A1%A3%E3%80%8B

借助该函数，可以聚焦于所需参数的输入，无须关心繁琐的计算过程。其基本流程如下：

你要做的：

（1）命名交叉口

（2）输入相关参数

（3）少量代码

from traffictools.indicator import manaul
# 生成多种车道计算器，包括某交叉口所有的车道类型
s_zhi = manual.Sq('直行车道') # 直行车道类
s_zuo = manual.Sq('左转车道', 'L') # 左转车道类
s_you = manual.Sq('右转车道', 'R') # 右转车道类
s_zhi_zuo = manual.Sq('直左', 'SL') # 直左车道类
# 获取参数表格模板，表格将生成在当前目录下
s_zhi.form_generate()
s_zuo.form_generate()
s_you.form_generate()
s_zhi_zuo.form_generate()
# 计算结果
res_zhi = s_zhi.conclude()
res_zuo = s_zuo.conclude()
res_you = s_you.conclude()
res_zhi_zuo = s_zhi_zuo.conclude()
print(res_you) # 直接打印
# res_you.to_excel('./res_zhi') # 保存

你得到的

饱和流量估算结果以及相关的修正系数

copy源码

如果你不想下载第三方库，那你就之间在下边copy源码吧

copy后，按照使用文档食用

traffictools.indicator.manual.Sqhttps://www.yuque.com/u33978426/traffictools/lgftwucgpce1ogx7?singleDoc#%20%E3%80%8Aindicator.manual.Sq%E3%80%8B

"""
@File : manual.py
@Author : 哈回差米拉
@Time : 2024/04/18 23:20
"""
import pandas as pd
import os
import numpy as np
class Sq:
 def __init__(self, name, direction: str = 'S'):
 self.ST = 1650
 self.SL = 1550
 self.SR = 1550
 self.STS = 3600
 self.STD = 1600
 self.I = 4
 self.fold = 'Sq'
 self.KSI = {1: 1, 2: 0.625, 3: 0.51, 4: 0.44}
 self.FPL = {60: 0.88, 90: 0.87, 120: 0.86}
 self.FPH = {60: 0.42, 90: 0.38, 120: 0.36}
 self.__direction = direction.upper()
 self.__filename = name
 def form_generate(self):
 general_col = ['id', 'W', 'G', 'HV', 'C', 'j']
 s_col = ['ge(可缺省)', 'bL(二选一)', 'qL(二选一)']
 l_col = ['n', 'qt0', 'lambda(可缺省)']
 r_col = ['r', 'p', 'bTD', 'bTS', 'Wb']
 t_col = ['qT', 'qturn']
 # 生成参数表
 if self.__direction == 'S':
 form = pd.DataFrame(columns=general_col + s_col)
 elif self.__direction == 'L':
 form = pd.DataFrame(columns=general_col + l_col)
 elif self.__direction == 'R':
 form = pd.DataFrame(columns=general_col + r_col)
 elif self.__direction == 'SL':
 form = pd.DataFrame(columns=general_col + s_col + l_col + t_col)
 elif self.__direction == 'SR':
 form = pd.DataFrame(columns=general_col + s_col + l_col + t_col)
 else:
 raise ValueError(f'direction参数设置不正确：{self.__direction} 不在[S、L、R、SL、SR]内')
 # 检索是否存在文件，若不存在则生成一个form
 try:
 pd.read_excel(f'./{self.fold}/{self.__filename}_{self.__direction}.xlsx')
 except OSError or FileNotFoundError:
 if not os.path.exists(f'./{self.fold}'):
 os.mkdir(f'{self.fold}')
 form.to_excel(f'./{self.fold}/{self.__filename}_{self.__direction}.xlsx', index=False)
 def conclude(self):
 # 列名
 output = ['饱和流量|pcu/h']
 f_general_col = ['id', 'fw', 'fg']
 f_s_col = ['fb']
 f_l_col = ['fL']
 f_r_col = ['fr', 'fp', 'fb_r', 'fpb']
 f_t_col = ['fTT']
 # 通用系数
 form = pd.read_excel(f'./{self.fold}/{self.__filename}_{self.__direction}.xlsx')
 form['fw'] = form['W'].apply(Sq.__fw)
 form['fg'] = form.apply(lambda x: Sq.__fg(x['G'], x['HV']), axis=1)
 # 直行车道求解过程
 def s_process(op=output[0]):
 form['fb'] = form.apply(lambda x: Sq.__fb(x['bL(二选一)'], x['ge(可缺省)'],
 x['C'], x['j'], x['qL(二选一)'], self.I), axis=1)
 form[op] = (form['fw'] * form['fg'] * form['fb'] * self.ST).astype(int)
 # 左转车道求解过程
 def l_process(op=output[0]):
 form['fL'] = form.apply(lambda x: Sq.__fl(x['n'], x['qt0'], x['lambda(可缺省)'], self.KSI,
 x['C'], x['j'], self.I), axis=1)
 form[op] = (form['fw'] * form['fg'] * form['fL'] * self.SL).astype(int)
 # 右转车道求解过程
 def r_process(op=output[0]):
 form['fr'] = form.apply(lambda x: Sq.__fr(x['r']), axis=1)
 form['fp'] = form.apply(lambda x: Sq.__fp(x['p'], x['C'], self.FPL, self.FPH), axis=1)
 form['fb_r'] = form.apply(lambda x: Sq.__fb_r(x['C'], x['bTD'], x['bTS'], self.STD, self.STS, x['Wb'])
 , axis=1)
 form['fpb'] = form[['fp', 'fb_r']].min(axis=1)
 form[op] = (form['fw'] * form['fg'] * form['fr'] * form['fpb'] * self.SR).astype(int)
 # 专用系数
 if self.__direction == 'S':
 s_process()
 res = form[f_general_col + f_s_col + output].copy()
 elif self.__direction == 'L':
 l_process()
 res = form[f_general_col + f_l_col + output].copy()
 elif self.__direction == 'R':
 r_process()
 res = form[f_general_col + f_r_col + output]
 elif self.__direction == 'SL':
 s_process('ST')
 l_process('SL')
 form['fTT'] = form.apply(lambda x: Sq.__ft_turn(x['qT'], x['qturn'], x['ST'], x['SL']), axis=1)
 form[output[0]] = (form['ST'] * form['fTT']).astype(int)
 res = form[f_general_col + f_s_col + f_l_col + f_t_col + output]
 elif self.__direction == 'SR':
 s_process('ST')
 r_process('SR')
 form['fTT'] = form.apply(lambda x: Sq.__ft_turn(x['qT'], x['qturn'], x['ST'], x['SR']), axis=1)
 form[output[0]] = (form['ST'] * form['fTT']).astype(int)
 res = form[f_general_col + f_s_col + f_r_col + f_t_col + output]
 else:
 res = -1
 return res
 # 车道宽度修正
 @staticmethod
 def __fw(w):
 if 3 15:
 return 1
 elif 0