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Detailergebnis zu DOK-Nr. 81998

Multimodale Quelle-Ziel-Schätzung auf nationaler Ebene auf der Grundlage passiv erfasster Standortdaten und Methoden des maschinellen Lernens (Orig. engl.: National-level multimodal origin–destination estimation based on passively collected location data and machine learning methods)

Autoren	Y. Pan A. Darzi M. Yang P. Sun A. Kabiri G. Zhao C. Xiong L. Zhang
Sachgebiete	0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 6.1 Verkehrserhebungen, Verkehrsmessungen

Transportation Research Record (TRR): Journal of the Transportation Research Board Vol. 2678, H. 5, 2024, S. 524-541, 18 B, 2 T, zahlr. Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: https://journals.sagepub.com/home/trr

Mit der Entwicklung von Informations- und Ortungstechnologien entstehen passiv erfasste Standortdaten, die Standortbeobachtungen mit Zeitinformationen von verschiedenen Arten von Mobilgeräten enthalten. Passive Standortdaten sind bekannt für ihren großen Stichprobenumfang und die kontinuierliche Verhaltensbeobachtung. Sie erfordern jedoch auch eine sorgfältige und umfassende Datenverarbeitung und Modellierungsalgorithmen zum Schutz der Privatsphäre und für praktische Anwendungen. In der Zwischenzeit ist die Schätzung der Verkehrsnachfrage anhand von Quelle-Ziel-Tabellen (Origin-Destination, OD) von grundlegender Bedeutung für die Verkehrsplanung und -analyse. Es mangelt an einer nationalen OD-Schätzung, die zeitabhängiges Reiseverhalten für alle Verkehrsträger liefert. Passiv erhobene Standortdaten sind für die Forschung interessant, da sie als Datenquelle für die Schätzung und Überwachung der groß angelegten multimodalen Reisenachfrage dienen können. In der Forschungsarbeit wird eine umfassende Reihe von Methoden für die Verarbeitung passiver Standortdaten vorgeschlagen, einschließlich der Datenbereinigung, Identifizierung von Aktivitätsort und -zweck, Identifizierung von Informationen auf Reiseebene, soziodemografische Imputation, Stichprobengewichtung und -erweiterung sowie Nachfragevalidierung. Für jede Aufgabe werden der aktuelle Stand der Technik und die modernsten Algorithmen bewertet und eine anwendbare Methode entwickelt, die die verschiedenen Merkmale der verschiedenen passiven Standortdatenquellen, die Genauigkeit der Berechnung und die Effizienz der Berechnung berücksichtigt. Der Artikel des Department of Civil and Environmental Engineering der Universität Maryland (USA) untersucht ferner die Durchführbarkeit des Methodenkits in einer Fallstudie auf nationaler Ebene und leitet erfolgreich die multimodalen OD-Schätzungen auf nationaler Ebene mit zusätzlichen Datenprodukten, wie zum Beispiel Reisegeschwindigkeit und zurückgelegte Fahrzeugkilometer, auf verschiedenen geografischen Ebenen und zeitlichen Auflösungen ab.