Zurück Vor

Detailergebnis zu DOK-Nr. 50461

Modellierung der 85 %-Geschwindigkeit auf zweispurigen Fernstraßen in Oklahoma mit Hilfe neuronaler Netze (Orig. engl.: Modelling the 85th percentile speed on Oklahoma two-lane rural highways via neural network approach)

Autoren	M.M. Zaman R. Issa Y. Najjar
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Computational intelligence applications in pavement and geotechnical systems: Proceedings of the 2nd International Workshop on Artificial Intelligence and Mathematical Methods in Pavement and Geomechanical Systems, Newark, Delaware, USA, 11-12 August 2000. Rotterdam u.a.: Balkema, 2000, S. 99-108, 4 B, 5 T, zahlr. Q

Die Beeinflussung des Verkehrs auf zweispurigen Fernstraßen und das Setzen von realistischen Geschwindigkeitslevels zählt zu den schwierigsten Aufgaben, mit denen Verkehrsbehörden - auch z.B. in Oklahoma - befasst sind. Die meisten Verkehrsingenieure glauben, dass Geschwindigkeitsgrenzen so gesetzt werden können, dass sie die maximale Geschwindigkeit reflektieren, die von der Mehrheit der Fahrer als sicher und akzeptabel angesehen werden. Die üblichen mathematischen Modelle zur Modellierung der Verkehrsgeschwindigkeit führen häufig nicht zu akzeptablen Ergebnissen, da die menschlichen Einflussfaktoren nicht genügend berücksichtigt werden. Künstliche neuronale Netze sind in den letzten Jahren verstärkt zur Lösung von technischen Problemen eingesetzt worden, deren Problemstruktur sich nicht hinreichend quantifizieren lässt. In dieser Arbeit werden neuronale Netze zur Prognose der 85 %-Geschwindigkeit auf zweispurigen Fernstraßen in Oklahoma eingesetzt. Die neuronalen Netze sind als Backpropagation-Modell formuliert und arbeiten mit einer Genauigkeit von 96 %.