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Detailergebnis zu DOK-Nr. 43678

Eichung und Gültigkeit eines Neuralnetzwerkes für ein Fahrerentscheidungsmodell (Orig. engl.: Calibration and validation of a neural-network driver decision model)

Autoren	G. Lyons
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Traffic Engineering + Control 36 (1995) Nr. 1, S. 10-15, 8 B, 4 T, 9 Q

Neuralnetzwerke werden als eine Alternative zu bestehenden Techniken einer Reihe von straßenverkehrsingenieurmäßigen Maßnahmen verwendet. Modelle auf der Grundlage von Neuralnetzwerken ermöglichen eine Beschreibung von Fahrerentscheidungen mit Bezug auf die gegebenen Umweltbedingungen und deren Veränderungen über die Zeit. Der Bericht erläutert eine Reihe von möglichen Messungen im Rahmen eines Neuralnetzwerkes und den sich daraus ergebenden Bereich für die Interpretation unter den Bedingungen der Absicht des Tests des Neuralnetzwerkes auf einem sehr genauen Niveau. Die Anwendung wird für die Entscheidungsfindung eines Kraftfahrers als Modell für einen Fahrstreifenwechsel auf einer Straße mit zwei Fahrstreifen gezeigt. Die gewonnenen Ergebnisse werden erörtert. Die Eichung und Gültigkeit von bestehenden Verkehrssimulationsmodellen werden beschrieben. Die Überprüfung der Gültigkeit eines Modells mit Bezug auf ein Neuralnetzwerk wird mitgeteilt. Die Fehlerquote wird kritisch eingeschätzt. Abschließend wird ein neuer Vorschlag für ein neuralnetzwerkbezogenes Modell hinsichtlich seiner Gültigkeit gemacht. Der Autor hat die Meinung, daß Neuralnetzwerke bei der Modellbildung für Fahrerentscheidungen, auf Grund der vorliegenden Erkenntnisse, eine wahrheitsgetreue Darstellung im Sachzusammenhang ermöglichen.