Mit dem Forschungsauftrag sollte zum Einen eine Entscheidungsgrundlage für die weitere Verwendung solcher Verfahren, besonders im Rahmen der Verkehrsbeeinflussung, unterstützt werden. Zum Anderen sollten Erkenntnisse für eine weitere Optimierung der Verfahren gewonnen werden. Die Bewertung setzte sich aus Systemanalyse, einem empirischen Feldversuch und einer simulationsgestützten Untersuchung zusammen. Im Rahmen des Untersuchungsansatzes wurden Methoden entwickelt, um die Schätzung der Fehlalarmquote zu verbessern. Diese ist ein Ergebnis aus der Erkenntnisgüte der Störungserkennung. Neu war die Differenzierung der Erkenntnisgüte in Abhängigkeit von der Alarmstufe und von einem Indikator für den Grad der Störung (dem Niveau des gemessenen Geschwindigkeitseinbruchs), die für eine weitere Optimierung bezüglich der einstellbaren Schwellenwerte ausschlaggebend sind. Eine theoretische Analyse und Klassifizierung der Verfahren erfolgten. - Die Untersuchungen haben gezeigt, dass für die Prognose von Störungen, die ohne eine externe Ursache entstehen, die Verfahren Traffic Forecast ( installiert auf der A3) und Ferrari (installiert auf der A 1) besonders geeignet sind. Außer der Erkenntnisgüte konnte auch die Wirksamkeit der Schaltungen zur Vermeidung von Geschwindigkeitseinbrüchen statistisch nachgewiesen werden. Für die Detektion von externen Störungen erwiesen sich Fuzzy-Ansätze und verkehrsmodellgestützte Verfahren als effektiv. Das Verfahren Fuzzy_B27aA9 erreichte gemäß den hier definierten Kriterien die höchste Güte der getesteten Verfahren. Die Vorteile von abschnittsbezogenen Verfahren gegenüber lokalen Verfahren wurden nachgewiesen. Sie können Störungen in einer Strecke schneller entdecken, nicht offensichtliche Störungen innerhalb einer Strecke erkennen und differenzierte Meldungen ableiten.