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Detailergebnis zu DOK-Nr. 63375

Abschnittsweise Regressionsanalyse zur Schätzung von Verkehrskenngrößen: Anwendung auf lokale Daten, Abschnittsdaten und Informationen aus Positionsmeldungen

Autoren F. Maier
Sachgebiete 5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit)
6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

München: Lehrstuhl für Verkehrstechnik, Technische Universität München, 2010, 156 S., zahlr. B, T, Q (Schriftenreihe des Lehrstuhls für Verkehrstechnik der Technischen Universität München H. 13)

Die zunehmende Vielfalt von Datenquellen und -arten zur Beschreibung der Verkehrssituation erschwert zusehends die Integration sämtlicher verfügbarer Informationen in bestehende Verfahren zur Verkehrslageschätzung. Dadurch können diese Verfahren entscheidende Nachteile hinsichtlich der Qualität ihrer Schätzergebnisse erleiden. Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neue Methode, die die Berücksichtigung aller Datenarten erlaubt und für alle eingehenden, auch gering verfügbaren Kenngrößen kontinuierlich Schätzwerte liefern kann. Sie verfolgt einen statistischen Ansatz und setzt folglich kein Verkehrsflussmodell ein. Durch abschnittsweise lineare Regressionsanalyse werden aus historischen Daten Näherungsfunktionen zur Schätzung von Verkehrskenngrößen aus anderen Kenngrößen ermittelt, sofern die Erhebungsorte von Ein- und Ausgangskenngröße ein Kriterium der räumlichen Nähe erfüllen. Dieser Ansatz erlaubt die Beschreibung auch von Zusammenhängen, die nicht über den gesamten Wertebereich linear sind, sowie die nach Wertebereichen differenzierte qualitative Beurteilung der Zusammenhänge. Bei der Zusammenführung zahlreicher Schätzwerte für eine Kenngröße werden die Einzelschätzungen aus den stärksten Zusammenhängen verwendet. Die zusammengeführten Schätzwerte vervollständigen den aktuellen Datenbestand und dienen der Plausibilisierung von Messwerten. Gehen fahrzeuggenerierte Daten in das Verfahren ein, kann die Verkehrslage netzweit und linkfein geschätzt werden. Für das neue Verfahren werden bei der Schätzung infrastrukturseitig erhobener Daten fast durchgängig die besten Kennwerte ermittelt. Messwerte dienen hierbei als Referenz. Für geschätzte Linkreisezeiten fehlt eine solche Referenz. Verschiedene Untersuchungsansätze zeigen aber, dass qualitativ und quantitativ plausible Schätzergebnisse erzielt werden.