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Detailergebnis zu DOK-Nr. 52513

Störfallerkennungs-Algorithmus unter Einsatz einer Wellenlängen-Energie-Darstellung von Verkehrsmustern (Orig. engl.: Incident detection algorithm using wavelet energy representation of traffic patterns)

Autoren	H. Adeli A. Karim
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Journal of Transportation Engineering 128 (2002) Nr. 3, S. 232-242, 11 B, 3 T, 21 Q

Die Komplexität von Algorithmen zur Störfallerkennung (Incident Detection - ID) wird durch die dynamische und unvorhersagbare Entwicklung des Verkehrsflusses wie durch die Unzuverlässigkeit der Sensoren beeinflusst. Dies führt dazu, dass die meisten ID-Algorithmen keine zufrieden stellenden Ergebnisse liefern. Daher wird ein neuer ID-Algorithmus vorgestellt, der Muster unterscheiden kann, die durch (1) Leistungsfähigkeits-Engpässe (z.B. durch einen Unfall) und Überlastungen entstehen. Die Erkennungsdauer ist zumeist unter einer Minute. Grundlage der Berechnungen sind lokal erhobene Daten. Der Algorithmus basiert auf einer Wellenlängen-Transformation der Ganglinien. Das Modell nutzt eine zweistufige Einzel-Messstellen-Erkennungslogik, die zunächst eine Entscheidung auf Basis des stromab- und dann auf Basis des stromaufwärtsliegenden Messquerschnitts durchführt. Danach wird das Ganglinien-Signal entstört, komprimiert und die verkehrlichen Rohdaten für die Klassifizierung extrahiert. Die beste Charakterisierung von Störfall- und Nicht-Störfall-Situationen wurde durch eine Energie-Darstellung der Daten erzielt. Durch die Glättung der Ganglinien verbessert dieser Ansatz die Erkennung. Der Vergleich und die Klassifizierung der Ganglinien-Muster erfolgt mit einem neuronalen Netzwerk.