Detailergebnis zu DOK-Nr. 68036
Vorhersage des Verflechtungsverhaltens von Fahrern in Verflechtungsbereichen von Arbeitsstellen kürzerer Dauer mittels Klassifikationsbäumen (Classification and Regression Tree (CART)) ( (Orig. engl.: Classification and regression tree approach for predicting driver's merging behavior in short-term work zone merging areas)
| Autoren |
Q. Meng J. Weng |
|---|---|
| Sachgebiete |
5.22 Arbeitsstellen 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Journal of Transportation Engineering 138 (2012) Nr. 8, S. 1062-1070, 4 B, 4 T, zahlr. Q
In Arbeitsstellen kürzerer Dauer (AkD) wird häufig ein Fahrstreifen eingezogen und es kommt zu Spurwechselvorgängen, die vielfach Ursache von Staus sind. Dynamische Verkehrsmanagementstrategien können bei der Stauvermeidung helfen, ihre Wirksamkeit sollte aber vorher mithilfe eines mikroskopischen Verkehrsflussmodells untersucht werden. Wichtig bei diesen Modellen ist die akkurate Vorhersage des Spurwechselverhaltens der Fahrer. Ziel der Studie ist es, mittels der CART-Methode auf der Basis von Klassifikationsbäumen das Spurwechselverhalten zu simulieren. Zum Testen und Trainieren des CART-Ansatzes standen Detaildaten aus einer Untersuchung in Singapur zur Verfügung. Acht verschiedene Variablen wurden untersucht (beispielsweise Zeitlücke auf dem Nachbarfahrstreifen, Verbleibende Distanz für den Spurwechselvorgang, Geschwindigkeit des spurwechselnden Fahrzeugs, Relativgeschwindigkeit zum hinteren/vorderen Fahrzeug im Zielfahrstreifen). Mittels der Daten einer weiteren AkD konnte der Ansatz validiert werden und 15 "Wenn-Dann-Regeln" wurden in das mikroskopische Verkehrsflussmodell integriert. Unberücksichtigt bleibt allerdings das persönliche Fahrverhalten und die Ergebnisse gelten zunächst nur für AkD.