Detailergebnis zu DOK-Nr. 70998
Automatische Stau-Identifizierung mit 2-Komponenten-Misch-Modellen (Orig. engl.: Automatic congestion identification with two-component mixture models)
| Autoren |
H.A. Rakha M. Elhenawy |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Intelligent Transportation Systems and Connected and Automated vehicles. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2015 (Transportation Research Record (TRB) H. 2489) S. 11-19, 8 B, 2 T, 11 Q
Der vorgestellte Algorithmus zur Identifizierung von Staus (ASBIA = automated statistically bottleneck identification algorithm) setzt sich zusammen aus den Geschwindigkeitsverteilungen bei Störungen/Staus und bei freiem Verkehrsfluss. Die Kalibrierung erfolgte mit historischen Daten. Anhand der Verteilungen (es wurden lognormale unsymmetrische Gamma- und symmetrische Normalverteilungen untersucht) wurde ein Schwellenwert gesetzt, bei dessen Unterschreitung vom Modell Stau identifiziert wird. Der Algorithmus wurde mit zwei realen Datensätzen (Detektordaten der I-5 in Portland, Oregon, und hauptsächlich GPS-Daten der I-64 in Richmond, Virginia) getestet mit positiven Ergebnissen hinsichtlich der Reduzierung von Fehlmeldungen.