Detailergebnis zu DOK-Nr. 74508
Eine Re-Sampling-Methode zur Schätzung empirischer makroskopischer Fundamentaldiagramme (Orig. engl.: Introducing a re-sampling methodology for the estimation of empirical macroscopic fundamental diagrams)
Autoren |
L. Ambühl A. Loder M.C. Bliemer M. Menendez K.W. Axhausen |
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Sachgebiete |
5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2672, H. 20, 2018, S. 239-248, 4 B, 1 T, 38 Q. - Online-Ressource: Verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Ein makroskopisches Fundamentaldiagramm (MFD) repräsentiert den Zusammenhang zwischen Verkehrsstärke und Verkehrsdichte in einem städtischen Straßennetz. Es stellt eine Analogie zu dem klassischen Fundamentaldiagramm für eine Autobahn dar. Die Form des Diagramms hängt von der Struktur des Netzes und von der Verkehrssteuerung ab. Ein MFD charakterisiert zusammenfassend die Verkehrsqualität innerhalb des betroffenen Stadtgebiets. Ein Problem bei der Ermittlung entsteht durch Inhomogenität des Netzes, das heißt, wenn sich der Verkehr ungleichmäßig auf das Netz verteilt oder wenn die Verkehrscharakteristik auf den betrachteten Straßen stark unterschiedlich ist. Dann streuen die Messpunkte des Diagramms über einen weiten Bereich. Für die Schätzung eines MFD wird hier eine neue Methode vorgeschlagen. Sie verwendet die Daten von Detektoren, wie sie an den städtischen Knotenpunkten weitgehend vorhanden sind. Diese Detektoren liefern die Verkehrsstärke und den Belegungsgrad, aus dem sich die Verkehrsdichte schätzen lässt. Diese Werte werden für einzelne Zeitintervalle, zum Beispiel jeweils eine Stunde, über alle Zählstellen gemittelt. Jedes Zeitintervall ergibt einen Punkt in dem Diagramm. Durch Auswertung vieler Zeitintervalle aus mehreren Tagen, oder besser aus einem längeren Zeitraum, entsteht eine Punktewolke, die zusammen das MFD bildet. Die neue "Re-Sampling"-Methode bedeutet: es werden aus den insgesamt verfügbaren Daten zufällig Untermengen ausgewählt und für jede Untermenge wird jeweils ein MFD ermittelt.