Кратко — два подхода решают сходную задачу под разными допущениями. Агентно-ориентированная симуляция (АOS, micro/meso) моделирует поведение отдельных транспортных единиц (авто, пешеходы, велосипеды, сигналы). Уравневая или потоковая (макро) модель описывает агрегированные величины (плотность, поток, средняя скорость) уравнениями непрерывного поля (LWR/CTM, METANET и т. п.). Ниже — практическое сравнение по вашим четырём пунктам.

1) Какие данные нужны для калибровки

Общие данные (нужны обоим подходам)

Геометрия перекрёстка (полосы, фазы сигналов, длины подходов, радиусы поворотов).Сигнальные программы и расписание фаз (тайминги, циклы, детекторные правила).Временные ряды спроса входа (потоки по направлениям, по временным интервалам).Информация о транспортном составе (доля грузовых, общественного транспорта, велосипедов, пешеходов).Исторические данные об инцидентах и погоде (частота, продолжительность, влияние на поток).

Дополнительно для агентных моделей

Траектории / треки (GPS/OBD, Floating Car Data, видео/трекер) для калибровки маневров, ускорений, дистанций.Распределения желаемых скоростей, реагирования на сигналы, правил смены полос, поведения при конфликте.Статистика стоянок, отбора маршрутов (маршрутные предпочтения, карты OD).Детальные данные о пешеходном потоке (для пешеходно-автомобильных взаимодействий).

Дополнительно для уравневых/потоковых моделей

Функция потока–плотности (fundamental diagram) или данные, по которым её оценить.Параметры торможения/плавности (для METANET: τ, γ, η и т. п.).Потоки с детекторов/катушек в секции/подходе, средние скорости по секциям.Распределение задержек и пропускной способности подходов.

2) Как моделировать стохастические события (аварии, погодные условия)

Общие подходы

Моделировать как стохастические процессы и прогонять ансамбль реализаций (Monte‑Carlo) для получения распределений результатов.Использовать непостоянные по времени интенсивности (non‑homogeneous Poisson) — интенсивность инцидентов зависит от часа суток, погодных состояний, календаря.Разделять две случайные составляющие: частота (когда происходит) и эффект (насколько сильно влияет — сколько полос блокируется, длительность).

Конкретные методы и модели

Частота инцидентов: Poisson или отрицательное биномиальное распределение; для сезонности/климата — регрессии (GLM/GAM) или иерархические Байес‑модели, учитывающие погодные переменные, видимость, интенсивность потока.Длительность инцидентов: модели выживания (Weibull, log‑normal), можно применять смешанные (mixture) для лёгких/тяжёлых аварий.Влияние на пропускную способность/скорость: вводить локальные ограничения пропускной способности (падение на X%) и влияние на поведение (медленнее реакции, смена полос). Для ABM — изменять поведение агентов (замедление, перестроение); для макро — локально менять параметры fundamental diagram или пропускную способность ячейки.Погодные условия: моделировать как дискретные состояния (сухо/дождь/лед) с переходной матрицей (марковская цепь) либо как непрерывный параметр (ковариаты: осадки, видимость). Связывать состояние погоды с изменением распределений скоростей/следования и с частотой аварий.Коррелированные события: учитывать корреляцию между участками (авария на входе вызывает эффект на смежных узлах), моделировать распространение очередей через сетевые зависимости.

Практика

Генерировать сценарии: базовый (без инцидентов), типичные инциденты, редкие большие события. Пропорции сценариев отражают их эмпирическую частоту.Для редких событий использовать методы редкого события (importance sampling) или целенаправленные сценарии для испытания устойчивости.

3) Верификация и валидация модели

Верификация (проверка реализации модели)

Unit‑тесты для компонент симулятора (движение, соблюдение сигналов, обработка инцидентов).Консервационные тесты (при нулевой плотности — ноль потока; при очень малых плотностях — поведение свободного потока).Сравнения с аналитическими решениями на упрощённых примерах: одномерная ячейка CTM, известные сценарии разгона/торможения.Репродуцируемость: при фиксированном сидe РСГ симуляции воспроизводимы.

Валидация (сравнение с реальным миром)

Разделите данные на калибровочную и валидационную выборки (по времени/суткам/участкам).Метрики валидации:Микроуровень (для ABM): распределения ускорений, интервалов между машинами, траекторий, число перестроений.Макроуровень (оба): средняя скорость, поток, плотность по временным интервалам; задержка, длина очереди; travel time distribution, stop counts.Статистические метрики: MAE, RMSE, MAPE, Theil’s U, Kullback‑Leibler (для распределений), Kolmogorov–Smirnov (распределения), коэффициент детерминации R^2 и т. п.Для экстремальных случаев: проверяйте распределение длительностей инцидентов и влияние на пропускную способность.Валидация событий: сравнивать моделируемую частоту и влияние инцидентов с историческими логами (проверять как частоту, так и распределение дней/часов).Кросс‑валидация/Bootstrap: оценить устойчивость параметров.Sensitivity analysis: локальный (градиенты) и глобальный (Morris, Sobol) для определения наиболее важных параметров.Uncertainty quantification: представить результаты в виде доверительных интервалов/вероятностных карт (а не одного числа).

4) Как интегрировать модель в систему поддержки принятия решений (DSS) для городского планирования

Архитектура интеграции

Компоненты:
Источник данных (реальные сенсоры, исторические базы, метеоданные, реестр инцидентов).Data‑lake/ETL: очистка, агрегация, хранение версий данных.Model Engine: экземпляры ABM и/или макро‑моделей, оркестратор сценариев.Кэш/эмулятор: быстрые суррогаты (метамодели) для интерактивного анализа.Scenario Manager: управление набором сценариев (политики, реконфигурации сигнала, инфраструктурные изменения).Visualisation & Reporting: панели KPI, карты, интервалы неопределённости.API & Decision Interface: для внешних инструментов, плагинов GIS, оптимизаторов.Разделяйте офлайн‑моделирование (планирование, большие ансамбли) и онлайн‑помощь (оперативные решения). Для онлайн используйте лёгкие/ускоренные модели или data assimilation.

Инструменты интеграции

Реальный‑времени: Data assimilation (Ensemble Kalman Filter, Particle Filter) для корректировки состояния модели по мере поступления данных.Оптимизация управления сигналами: Model Predictive Control + симулятор (или сопряжённый метамодель) для поиска стратегий.Surrogate models / emulators: обучить регрессию/ГП/НС на результатах тяжелых симуляций, чтобы быстро оценивать KPI для новых сценариев.API/контейнеризация: упаковать модель в Docker, REST API для вызовов из DSS, очереди задач (Celery, Kubernetes) для параллельных прогонов.

Процессы поддержки решений

Сценарное планирование: задавайте набор сценариев (инвестиции, политические ограничения, ЧП) — моделируйте ансамбль и представляйте распределения результатов.KPI и многокритериальная оценка: travel time, emissions, безопасность (частота/тяжесть инцидентов), equity (доступность), стоимость — представлять в едином дашборде.Учет неопределённости: показывать доверительные интервалы, вероятность превышения порогов (например, вероятность, что среднее время ожидания > X).Интерактивность для стейкхолдеров: «что‑если» интерфейс с возможностью менять параметры (снижение полос, изменение фаз) и видеть быстрый прогноз (суррогат), при желании запускать точную симуляцию в фоне.Отчётность и provenance: сохранять версии данных/параметров/результатов для аудита и повторяемости.

Практические советы

Выбор подхода: ABM — если важны микроскопические эффекты (перестроения, взаимодействие с пешеходами, ТОЛЬКО предметы с высокими нелинейностями). Макро — для большого покрытия сети и стратегического анализа. Часто эффективен гибрид: микроскопия на критических участках, макро на остальном.Оптимизация вычислений: параллельные прогоны, кластер, использование GPU (для некоторого ПО), метамодели для интерактивности.Вовлечение пользователей: тестовые сессии с операторами/планировщиками, простые интерпретируемые KPI, объяснения почему модель рекомендует то или иное.Контроль качества: регулярно переобучать/перекалибровать модель по новым данным; мониторить смещения (drift).

Краткая чек‑лист реалистичной интеграции

Собрать и валидировать входные данные: детекторы, GPS, логи инцидентов, сигналы, погода.Выбрать уровень детализации (ABM / макро / гибрид) по целям и вычисл. бюджету.Калибровать параметры на исторических данных, использовать кросс‑валидацию.Моделировать стохастику через ансамбли + статистические модели частоты/длительности.Верифицировать реализацию, валидировать результаты по множеству метрик.Построить API/платформу с метамоделью для интерактивности и полноточной симуляцией для точной оценки.Предоставлять результаты как распределения/риски, а не единичные числа.

Если хотите, могу:

предложить конкретный список данных по полю для вашего перекрёстка (какие датчики/видеокамеры/логи собрать);набросать архитектуру DSS с примерными технологиями (конкретные инструменты, очереди задач, хранение);показать пример последовательности калибровки (алгоритм оптимизации, метрики) для ABM и для CTM.