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Detailergebnis zu DOK-Nr. 52416

Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage der Geschwindigkeit auf zweistreifigen Außerortsstraßen (Orig. engl.: Application of artificial neural networks to predict speeds on two-lane rural highways)

Autoren	J. McFadden W.-T. Yang S.R. Durrans
Sachgebiete	5.1 Autobahnen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Washington, D.C.: National Academy Press, 2001 (Transportation Research Record (TRB) H. 1751) S. 9-17, 10 B, 4 T, 14 Q

Ein wichtiger Aspekt für die Bewertung von Straßen hinsichtlich der Planung, dem Entwurf, dem Betrieb oder der Verkehrssicherheit ist die Geschwindigkeit, die auf der Straßenverkehrsanlage gefahren wird. Wichtig ist vor allem die Vorhersage dieser Geschwindigkeiten im Stadium der Planung, da dann noch Änderungen an dem Entwurf vorgenommen werden können. Ein neuer Ansatz für diese Berechnungen ist der Einsatz künstlicher neuronaler Netze. Die Arbeitsweise dieser Netze basiert auf der Struktur und den Prozessen des menschlichen Gehirns. Wichtigstes Merkmal ist die Fähigkeit aus Informationen zu lernen und sich selbstständig weiterzuentwickeln. An drei bereits bestehenden Straßenverkehrsanlagen in den USA wurde die Zuverlässigkeit der Vorhersagen, die mit den neuronalen Netzen getroffen wurden, getestet. Dafür wurden die Geschwindigkeitsprofile von jeweils 50 bis 100 freifahrenden Fahrzeugen ermittelt und daraus die V(index 85) gebildet. Weiterhin wurden herkömmliche Modelle für einen zusätzlichen Vergleich herangezogen. Aus dem Vergleich der verschiedenen Verfahren wird geschlossen, dass neuronale Netze eine sinnvolle Alternative zu herkömmlichen Modellen darstellen. Die Genauigkeit der neuronalen Netze ist nicht geringer und die Anwendung ist in sehr viel mehr Fällen möglich als diejenige der herkömmlichen Modelle.