Detailergebnis zu DOK-Nr. 31156
Stochastische Prozesse im Autobahnverkehr. Teil I: Robuste Vorhersagemodelle- Teil II: Algorithmen zur Störfallentdeckung (Orig. engl.: Stochastic processes in freeway traffic. I. Robust prediction models; Il. Incident detection algorithms)
| Autoren |
S.A. Ahmed |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.7 Verkehrslenkung, Verkehrssteuerung, Telekommunikation |
Traffic Engineering + Control 24 (1983) Nr. 6/7, S. 306-310, 6 B, 1 T, 8 Q
Bei der automatischen Verkehrsüberwachung und -steuerung werden für on-line-Entscheidungen zwei Arten von Informationen gebraucht: Werte über das aktuelle Verkehrsgeschehen, i. d. R. mit Fahrzeugdetektoren erfaßt die im Abstand von ca. 800 m in die Fahrbahn nach Fahrstreifen getrennt eingelassen werden, und Steuerungsstrategien in Abhängigkeit von den Verkehrszuständen, für die Modelle erforderlich sind. Der Beitrag beschreibt im 1. Teil die Entwicklung des Modelles ARIMA (autoregressive intergrated moving avarage model, nicht zu verwechseln mit dem Rundfunkinformationssystem ARIAM!) und bewertet dessen Robustheit hinsichtlich kurzfristiger Vorhersagen. Im 2. Teil wird ein bei ARIMA verwendeter Algorithmus zur Entdeckung von Störfällen (Unfälle, liegengebliebene Fz, Hindernisse auf der Fahrbahn) beschrieben und bezüglich seiner Zuverlässigkeit mit Daten aus 50 Störfällen mit Spurblockierung bewertet.