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Detailergebnis zu DOK-Nr. 67170

Anwendung einer Analyse prinzipieller Komponenten zur Vorhersage dynamischer Quelle-Ziel-Matrizen (Orig. engl.: Application of principal component analysis to predict dynamic origin-destination matrices)

Autoren	S.P. Hoogendoorn J.W. van Lint T. Djukic
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Network modeling 2012, Volume 1. Washington, D.C.: Transportation Research Board (TRB), 2012 (Transportation Research Record (TRB) H. 2283) S. 81-89, 9 B, 21 Q

Der Beitrag zeigt mit der Principal Component Analysis (PCA) eine Methode auf, mit der die vielfältigen Einflussfaktoren der Quelle-Ziel-Matrizen (Q-Z-Matrizen) ohne wesentliche Einbußen an Genauigkeit auf die wichtigsten reduziert werden können, wodurch der methodische und rechentechnische Aufwand erheblich reduziert werden kann. Im Einzelnen werden zunächst die Probleme bei der Schätzung von Q-Z-Matrizen erläutert. Es folgt eine Einführung in den theoretischen Hintergrund der PCA, die grafische Illustrierung der Methode, die Rechenschritte der PCA auf der Basis der Covarianz-Methode und die Beschreibung, wie PCA anzuwenden und wie ihre Ergebnisse zu interpretieren sind. Im Hauptteil wird dann die konkrete Vorgehensweise, zusätzlich erläutert an einem Anwendungsbeispiel, vorgestellt.