Detailergebnis zu DOK-Nr. 52415
Statistische und weiterentwickelte Algorithmen für die Klassifizierung von Autobahnen (Orig. engl.: Statistical and genetic algorithms classification of highways)
| Autoren |
P. Lingras |
|---|---|
| Sachgebiete |
6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Journal of Transportation Engineering 127 (2001) Nr. 3, S. 237-243, 86 B, 15 Q
Der Beitrag beschreibt die Ergebnisse von Experimenten im Vergleich eines konventionellen statistischen Verfahrens und eines weiterentwickelten Algorithmusansatzes zur Klassifizierung von Autobahnabschnitten anhand ihrer zeitlichen Verkehrsmuster. Verkehrsmuster werden gebraucht als Parameter für zwei bedeutende Charakteristiken eines Autobahnabschnittes, nämlich die Verteilung von Fahrtzweck und Fahrtlänge. Eine genaue Klassifizierung kann zu besseren Verkehrsanalysen führen, wie zu Schätzungen des jährlich durchschnittlichen täglichen Verkehrsaufkommens und der stündlichen Bemessungsverkehrsstärke sowie zur Aufstellung von Unterhaltungs- und Reparaturzeitplänen. Moderne Computer können das Problem der Bestimmung optimaler Klassifizierung nicht lösen, da sie Eingruppierungsfehler nicht minimieren können. Das hierarchische Eingruppierungsverfahren kann zu einer sinnvollen Abschätzung der optimalen Lösung führen. Für eine kleinere Anzahl von Gruppen tendiert der hierarchische Ansatz jedoch zu einer größeren Entfernung von der optimalen Lösung. Der Ansatz mit den weiterentwickelten Algorithmen erzielt bessere Ergebnisse, wenn die Anzahl der Gruppen relativ klein ist (z.B. 9 für den Alberta Highway).