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Detailergebnis zu DOK-Nr. 59596

Ein zuverlässiges Echtzeit-Gerüst für die kurzfristige Reisezeit-Vorhersage auf Autobahnen (Orig. engl.: Reliable real-time framework for short-term freeway travel time prediction)

Autoren	J.W. van Lint
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Journal of Transportation Engineering 132 (2006) Nr. 12, S. 921-932, 8 B, 3 T, zahlr. Q

Es ist allgemein anerkannt, dass Verkehrsinformationen positive Wirkungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit von Straßennetzen und des Abbaus von Staus und negativen Umwelteinflüssen haben. Eine Voraussetzung hierfür sind aber zuverlässige und genaue Daten. Aufbauend auf früheren Forschungen beschreibt der Bericht ein verlässliches Gerüst für die Online-Vorhersage von Reisezeiten auf Autobahnen, das zum Beispiel für die Erstellung von Verkehrsnachrichten auf dynamischen Informationstafeln an der Strecke verwendet werden kann. Kern des Gerüsts ist ein neuronales Netzwerk-Modell, das aus Daten von Echtzeit-Verkehrsmessstellen wie Induktionsschleifen lernen kann, Reisezeiten direkt vorherzusagen. Der Bericht zeigt, dass durch die Verwendung einer Gruppe von Netzwerk-Modellen auch Kenngrößen über die Zuverlässigkeit der einzelnen Vorhersage ermittelt werden können. Dies ermöglicht es der Verkehrsleitstelle, die Arbeit des Systems zu überwachen, ohne aktuelle Reisezeiten messen zu müssen. Das entwickelte Modell wird an einem realen Streckenabschnitt getestet und mit anderen existierenden Vorhersagemodellen verglichen. Es wird auch erläutert, wie das Modell auf regelmäßig wiederkehrende sowie unvorhergesehene Ereignisse wie Staus im Berufsverkehr oder Unfälle hinsichtlich der Aussagequalität reagiert und hieraus lernen kann.