Detailergebnis zu DOK-Nr. 52919
Ein hybrides Modell basierend auf einem Neuronalen Netz und einem ARIMA-Zeitreihenmodell zur Prognose lokaler Verkehrskenngrößen
| Autoren |
K. Bogenberger R. Kates H. Belzner |
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| Sachgebiete |
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen |
Straßenverkehrstechnik 47 (2003) Nr. 1, S. 5-12, 10 B, 3 T, 18 Q
Die Vorhersage von Verkehr ist eine der größten Herausforderungen der gegenwärtigen Forschungen im Bereich der Verkehrstechnik. Der Schwerpunkt der hier dargestellten Arbeiten liegt auf der Prognose lokaler Verkehrskenngrößen, wie z. B. der mittleren lokalen Geschwindigkeit, für kurze Prognosehorizonte. Hierfür wurde ein neues hybrides Modell, bestehend aus einem stochastischen ARIMA-Zeitreihenmodell und einem Neuronalen Netz entwickelt und mit realen Verkehrsdaten validiert. Das Hybridmodell wurde evaluiert und mit konventionellen Verfahren zur Verkehrsprognose mittels unabhängiger realer Testdaten verglichen. Es zeigte sich, dass das neue hybride Modell exaktere und zuverlässigere Prognosen der Geschwindigkeit liefert als die bisher bestehenden Verfahren.