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Detailergebnis zu DOK-Nr. 61547

Identifikation optimaler Intervallgrößen der Datenaggregation für die Schätzung und Prognose von Reisezeiten auf Strecken und Korridoren (Orig. engl.: Identifying optimal data aggregation interval sizes for link and corridor travel time estimation and forecasting)

Autoren	L.R. Rilett D. Park B.R. Gajewski
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.7 Verkehrslenkung, Verkehrssteuerung, Telekommunikation

Transportation 36 (2009) Nr. 1, S. 77-95, 5 B, zahlr. Q

Mit der weiten (weltweiten) Verbreitung und Einführung von ITS in städtischen Gebieten sind Verkehrsmanagementzentralen in der Lage, enorme Mengen von Daten der Verkehrssysteme zu erfassen und zu archivieren. Diese Daten können dazu genutzt werden, die aktuellen Verkehrsbedingungen abzubilden und zu schätzen wie auch zukünftige Verkehrszustände auf den Straßennetzen zu prognostizieren. Im vorliegenden Bericht wird eine generelle Methode zur Identifizierung der optimalen Größe der Aggregationsintervalle für 4 Szenarien vorgeschlagen. 1.) Schätzung der Reisezeit auf Streckenabschnitten. 2.) Schätzung der Reisezeit auf einem Korridor/einer Route. 3.) Prognose der Reiszeit auf einem Streckenabschnitt. 4.) Prognose der Reisezeit auf einem Korridor/einer Route. Die Methode berücksichtigt dabei explizit die Dynamik im Verkehrsfluss und die Häufigkeit der Beobachtungen. Die Methode zur Schätzung der optimalen Größe der Aggregierung basiert auf (1) dem Trade-off zwischen geschätzter mittlerer quadratischer Fehler der Vorhersage und der Varianz des Prediktor, (2) dem Unterschied zwischen Schätzung und Prognose und (3) der direkten Berücksichtigung der Korrelation zwischen geschätzter und prognostizierter Reisezeit auf dem Streckenabschnitt für den Korridor/die Route. Die vorgeschlagene Methode wurde mit Daten aus dem Gebiet Houston aus dem System zur automatischen Fahrzeugerfassung (AVI) demonstriert. Es wurde herausgefunden, dass die optimale Aggregationsgröße eine Funktion der Anwendung und der Verkehrsbedingungen ist.