OpenPaths

现代化出行需求建模
OpenPaths AGENT 是一款具有行业颠覆性的出行需求建模软件，用于预测从区域到个人的任何精度级别的交通决策。从不断变化的人口结构、居住和工作地点，到包括时间、地点和模式选择在内的日常出行方式，OpenPaths AGENT 都能够捕捉到移动性的实景呈现，以解决 21 世纪的交通规划挑战。OpenPaths AGENT 内置机器学习功能，可利用新的移动数据源，在更短的时间内以更低的成本实现更准确的模型校正。 

优化出行需求建模
对几乎所有出行需求模型进行组装，包括基于活动的模型 (ABM)、基于游览的模型、以及传统的基于出行的模型。
升级需求模型，提升可用性、性能和自动校准等高级功能，无需花费高昂成本去重新编程或更换平台。
可视化界面、实时模型验证和强大的表达式系统可帮助您更快地使用出行需求模型。
现代出行需求建模所需的所有功能都触手可及，包括人口合成和综合选择建模功能，涵盖总体需求模式和分类/微观模拟需求模式。
充分利用您的所有交通数据
机器学习无需进行繁琐和不可预测的试错模型校准，节省了时间和成本。
自动模型校准程序可同时根据多个数据源的数据目标调整需求模型系数，从而更好地进行验证。
利用所有交通数据源直接改进您的出行需求模型，纳入交通、公交、出发地-目的地计数以及大数据，还可纳入或排除家庭出行调查 (HHTS) 数据。

OpenPaths AGENT 仅在 OpenPaths Ultimate 版本中提供。

OpenPaths EMME
多模式交通规划 
OpenPaths EMME 是一套全面的交通预测软件，用于城市、地区及全国的人员流动规划。可在 OpenPaths EMME 中创建数字交通模型，用于出行需求预测、交通规划、公交服务规划和相关需求，为交通策略和政策决策提供证据支持。通过对出行中涉及的人员、地点、过程和选项进行建模，交通规划人员可以在正式实施前对不同的虚拟方案进行交通系统性能评估。
领先的交通建模 
备受好评的交通、公交和多模式路网建模规程得到了主流交通机构的信任。
模型非常灵活，可根据当地应用或新的建模规程进行定制。
附带对交通拥堵、票价整合、收费、交叉路口延误、主动运输和服务规划应用的支持，可快速上手使用。
与 OpenPaths AGENT 本地集成，实现高级需求建模。（OpenPaths AGENT 仅在 OpenPaths Ultimate 版本中可用）
加快生产效率 
可扩展的地图、图表、报告和方案对比提供了数据透明度，有助于将结果转化为洞察。
无代码和代码友好。团队中的任何人都可以使用可视化控制流程系统轻松配置模型流程，或者由开发人员使用全面的 Python API 定制程序并管理模型即代码。
可管理全部交通数据，包括多模式路网、出行需求、调查、人口统计和出行结果统计，包括家庭出行和独自出行、普通外出和观光游览。
创建历时或不同规划方案的三维动画，以规模化地了解地区交通模式。 

OpenPaths CUBE
多模式交通规划
OpenPaths CUBE 是一款多模式交通规划软件，用来开发和应用预测性多模式交通模型，可模拟基础设施、运营、技术和人口统计方面的变化对给定区域流动性和可用性的影响。OpenPaths CUBE 可用于分析新项目和新政策对城市交通网络和人口的影响。OpenPaths CUBE 提供了桌面界面，可以将模型、数据和地理信息系统 (GIS) 关联起来，让模型开发和应用变得简单易行。 
制定明智的决策
利用完整的多模式交通建模规程库，可以对多种方案进行可视化、测试和对比。
与 OpenPaths AGENT 本地集成，实现高级需求建模。（OpenPaths AGENT 仅在 OpenPaths Ultimate 版本中可用）
利用综合方案管理功能，轻松管理输入数据的变更。
为规划和设计决策的适配程度提供建议，为商业案例提供支持。
加快项目交付
可在模型开发过程中访问交通建模函数库，节省时间。
使用直观的流程图界面来管理模型流程，快速完成建模任务。
利用 Python API 以及与第三方应用程序的灵活集成。
利用强大的空间技术减少返工和错误并简化流程。

OpenPaths DYNAMEQ
交通模拟和动态交通分配 (DTA)
OpenPaths DYNAMEQ 是一款交通模拟和动态交通分配 (DTA) 软件，适用于几乎任何规模的交通规划和交通管理研究。无论您是运用在高速公路或城市拥堵收费、重大基础设施修复规划，还是进行道路修缮、交通规划或社区重建，OpenPaths DYNAMEQ 都能让您准确评估相关的交通和流动性影响。 
交通模拟，让您纵览全局
通过跟车、变道和可接受车距模型模拟车辆，生成真实的交通行为模型。
高性能动画提供了 360° 三维可视化分析环境。
电影品质的视频可让您制作情节提要并以直观的动画方式呈现出来。
快速开发任何规模的模型
可导入各种常用交通软件和数据格式，快速上手。
利用全面的网络数据验证和清理功能简化模型开发，轻松发现并解决问题。
合成交通信号和转弯运动参数，制定适应未来出行需求的方案。
保障模型校准
利用更快运行时间和更少校准参数，减少校准时间，节省方案测试时间。
利用经过验证的基于模拟的需求调整功能，达到更高的校准指标。
即使对于未来高需求的方案，也能生成可靠、可复刻的结果。
OpenPaths DYNAMEQ 仅在 OpenPaths Ultimate 版本中可用。

OpenPaths CityPhi
移动动画工作室
OpenPaths CityPhi 提供的 API 可将有关人员和事物的移动、位置以及不断变化的社会、经济和实体特征的数据转换为动态场景，生成生动的可视化数据、交互式动画以及有关交通和位置的深入数据分析。借助 OpenPaths CityPhi，您可以创建应用程序，让用户可以使用可规模化响应的交互式动画，探索时间、空间和运动。 
交通的数字化透镜
针对交通数据（包括轨迹、路径、点或任何基于时间的位置或行动数据）创建生动形象的可视化图像。
对交通数据进行动画演示、探索、着色、过滤、标记和查询，以发现其中的关系并形成更清晰的认识。
导入和使用交通数据，包括通用交通反馈规程 (GTFS)、乘车卡数据、GPS 和手机记录、社交媒体活动、出行调查、土地使用模型和基于代理的模拟结果。
利用脚本化的摄像机关键帧动画保存高质量视频。
交通开发套件
开发分析和视觉处理功能，并使用本地 OpenPaths CityPhi Python 库加载您自己的数据。
通过 15 个可视层和数十个参数进行时间配置和回放，创建合适的场景。
使用具有响应式 UI 的 Jupyter Notebook，将 OpenPaths CityPhi 融入现代 Python 数据科学工作流中。