在宋家庄地铁站的设计中，陈艳艳团队开发了宋家庄综合交通枢纽行人仿真模型，“交通参与者是一个社会人，它的复杂性、随机性很强。需要我们研究者根据行人的不同特征去建模。”陈艳艳说。
利用这一模型，她们对枢纽整体、地铁站台层、换乘大厅、枢纽首层、地上二层这五个角度的交通流进行细致研究，在设施设计方面，建议将亦庄线到车站台的楼梯从2.4m拓宽至3.2m，1.8m宽楼梯拓宽至2.4m，扩大瓶颈处的通行能力；同时采取将换乘地铁10号线、5号线的混行楼梯中间增设护栏等措施，有效隔离上下行乘客；在运行组织方面，建议缩小公交车辆的发车间隔，将市郊线路由10分钟一班改为5分钟一班，市区线路由5分钟一班改为3分钟一班。通过此类规划措施，使步行速度小于0.7m/s的乘客由原始方案的61%下降到39%，降幅接近50%，大幅提高了乘客行走的流畅性，对宋家庄交通枢纽规划及组织管理起到重要的技术支撑作用。
陈艳艳团队还利用交通仿真系统优化了原有的交通枢纽。东直门交通枢纽是一座集轨道交通、市区公交、市郊公交于一体，包括多种交通方式相互衔接的综合客运交通枢纽。“堵、乱”是很多乘客的体验。通过交通枢纽仿真实验，陈艳艳她们清楚地找到了东直门拥堵区域产生的主要原因：公交发车间隔偏大；枢纽内设置的引导标志在规律性、识认性等方面有待完善；市郊公交到达地行人设施存在瓶颈。
针对拥堵成因，她们提出了优化方案建议，使步行距离超过200m的乘客由38%减少至32%，提高了乘客行走的流畅性、保证了乘客换乘安全性和舒适度。
大数据时代的信息采集成为交通疏堵的基础
“做交通仿真系统，前期的信息采集非常重要。只有掌握精确的信息，才能让仿真系统发挥最大作用，做出可靠的数据分析报告。”陈艳艳告诉记者。
传统的交通规划数据采集每5年做一次。往往需要几百人好几个月挨家挨户访问填写调查问卷，再统计分析，耗费巨大的人力物力，也只能获得部分抽样的数据，调查分析的精度难以满足交通需求急速增长及出行多样化的要求。“大数据时代，交通规划信息采集必须要从静态、人工采集向动态、自动采集转变，从单一模式的采集向多模式、多方法采集转变。”陈艳艳说。
从上世纪90年代，就投入城市交通研究的陈艳艳告诉记者，信息化的手段为信息采集提供了便利。“通过IC卡和手机数据就能知道什么时候哪里客流密集，哪里供需矛盾突出等等。”陈艳艳团队利用IC卡数据，分析公交乘降量、线路及段面流量、换乘等数据，开发公交IC卡数据分析处理系统软件，为城市居民公交出行行为、公交线网规划及运营管理提供交通基础数据；利用手机数据，研究居民平均出行次数、出行时耗、择路机制等出行行为特征及其与特大城市土地利用、交通政策、公交发展的关系，为交通规划模型中相关参数的标定提供依据。这套多源信息融合处理系统已经被北京、福州、秦皇岛等城市的交通部门引用。
而2014年安装在学院的北京交通实时显示屏幕，让陈艳艳团队采集信息更及时、更精准。她们从战略层面搭建起了交通仿真和决策支持平台，为交通措施的实施提供定量化地分析，以高水准的专业知识为北京市交通政策的出台提供决策咨询。同时在规划层面上团队还参与了打造快速通勤公交体系建设。
如今，陈艳艳团队利用提取的海量数据，还提出了绿色“交通诱导”方案。“例如，在全国率先利用手机APP的‘门到门’的方式，让出行者查询周边是否有可租赁的自行车，公交换乘地点及候车时间等以此对绿色出行需求进行引导与服务。”陈艳艳说。
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交通不是单一的问题
生活在北京的人，提起交通都是一肚子怨气。
和城市交通打了将近20年交道的陈艳艳对此也深有体会。她认为，交通不是单一的问题。作为北京工业大学城市交通学院副院长，她从交通供需的角度告诉记者：城市人口的过快增长造成出行总量的膨胀，同时也导致机动车保有量的增长，在道路资源增加较慢的情况下造成人均可利用交通资源下降。在北京这样一座特大城市中，过去交通问题的改善主要是通过修建道路来加强基础设施的供给，大家看到的是不停地修路，从四环路修到了六环路，但很快这些环路又出现拥堵情况，路修到哪里，车就堵到哪里。事实证明，这种发展模式是不可持续的。
“交通问题的解决是一个复杂的系统工程，交通的每个参与者都有博弈性。每一项交通规划、交通方案的出台，政府部门要考虑方方面面的问题。特别是北京这样的中心城市，不管是未来的城市发展规划还是历史遗留问题都会对道路的交通状况产生很大的影响。未来北京的发展，政府应考虑交通容量限制，特别是环境容量限制来控制人口总量，引导人们选择绿色出行方式，建设承载绿色出行的基础设施，对自行车道、人行道的建设给予更多的关注和支持。”陈艳艳说。
一直做城市交通规划研究的陈艳艳也坦言，“作为科研工作者，当然希望我们的研究成果能被交通部门采用。但是，交通系统的复杂性使得政策或方案的实施需具备各种前提条件，我们能做的就是把不同政策或方案的实施效果进行准确预测并提出成功实施所需具备的环境与条件，从而帮助政府作出更好的决策。”
