Skip to main content
Disciplines
Automotive Business IT + Informatics Construction + Real Estate Electrical Engineering + Electronics Energy + Sustainability Insurance + Risk Finance + Banking Management + Leadership Marketing + Sales Mechanical Engineering + Materials
Events
DE
EN
Books
Journals
Topic Page
Marketing
Start single access now
Access for companies
EXTENDED SEARCH
Log in
Top

2012 | Book

Einleitung Read chapter Read first chapter

Dynamische Umlegung von Quelle-Ziel-Matrizen mit einem makroskopischen Verkehrsflussmodell

Author: Mario Aleksić

Publisher: Vieweg+Teubner Verlag

Part of: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Login to get access
insite
SEARCH

About this book

Bei der dynamischen Umlegung von Quelle-Ziel-Matrizen auf ein Verkehrsnetz werden iterative Verfahren mit mikroskopischen oder mesoskopischen Verkehrsflussmodellen eingesetzt. Um eine annehmbare Rechenzeit zu erhalten, werden bei größeren Netzen einfachere Ansätze zur Fahrzeitermittlung eingesetzt, z.B. capacity-restraint Funktionen, wobei die Umlegungsergebnisse weit ungenauer ausfallen. Mario Aleksić zeigt, dass mit Hilfe des makroskopischen Verkehrsflussmodells "Urban Traffic Analysis" (UTA) nach Kerner und einem im Rahmen der Arbeit erweiterten Lernverfahren nach Lohse eine dynamische Umlegung von Quelle-Ziel-Matrizen durchgeführt werden kann, die qualitativ der Umlegung mit einem mikroskopischen Modell (z.B. nach Wiedemann) entspricht und eine etwa 1000-fach schnellere Verkehrsflusssimulation aufweist. Das hier vorgestellte Umlegungsverfahren wird auf dem Verkehrsnetz des nördlichen Teils von Stuttgart eingesetzt. Die Ergebnisse werden mit gemessenen Daten verglichen und damit die Praxistauglichkeit des Verfahrens nachgewiesen.​

Table of Contents

Frontmatter
1. Einleitung
Zusammenfassung
Für Verkehrsflussmodelle gibt es zwei prinzipiell unterschiedliche Einsatzbereiche: zum einen die längerfristige Planung von Eingriffen in den Verkehrsablauf wie den Bau von Straßen oder Verkehrssteuerungseinrichtungen, zum anderen die Beurteilung der aktuellen Verkehrslage im on-line Betrieb und die Prognose der weiteren Entwicklung in den kommenden Stunden, um damit die Verkehrsteilnehmer zu informieren, optimale Routen zu berechnen oder mögliche Sofortmaßnahmen zur Verkehrsflusssteuerung zu bewerten.
Mario Aleksić
2. Modelle zur Verkehrsplanung und -steuerung
Zusammenfassung
Verkehrsplanung betrifft alle Maßnahmen, die sich mittelbar oder unmittelbar auf den Verkehr auswirken. Neben dem Aus- und Rückbau von Straßen ist das auch die Ausweisung von Wohn- und Gewerbegebieten, die Wirtschaftsförderung für bestimmte Wirtschaftszweige oder -Regionen und die steuerliche Begünstigung einzelner Verkehrsträger oder der Ortsveränderung generell. Dabei stellt sich die Frage, ob die geplante Maßnahme tatsächlich die gewünschten Auswirkungen auf den Verkehr hat oder sich ganz andere Konsequenzen ergeben. Untersuchungen legen Nahe, dass der Bau einer zusätzlichen Straße sogar zu höheren Fahrzeiten für alle Verkehrsteilnehmer führen kann. Dieses Phänomen ist als das Braess-Paradoxon bekannt [9]. Es muss also eine Situation mit veränderter Verkehrsnachfrage und/oder geändertem Verkehrsnetz beurteilt werden.
Mario Aleksić
3. Modellbildung
Zusammenfassung
Das Modell Urban Traffic Analysis (UTA) nach Kerner (siehe [39], Kapitel 22.4 bzw. [34]) simuliert den Verkehrsablauf auf Strecken, bei denen der Verkehrsfluss am Streckenende durch eine Lichtsignalanlage immer wieder unterbrochen wird.
Mario Aleksić
4. Implementierung und Einsatz der Modelle
Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden Ergebnisse der Anwendung des in Kapitel 3.5 hergeleiteten dynamischen Lernverfahrens mit der Verkehrsflusssimulation UTA diskutiert. Vom Institut für Straßen- und Verkehrswesen der Universität Stuttgart wurde dazu freundlicherweise die Software „PlaNet“ zur Verfügung gestellt, die Netze aus der Software VISUM [60] einlesen kann und den Rahmen für den Einsatz von Umlegungsverfahren auf diesen Netzen bildet. Auch die statische Routensuche (noch ohne die Berücksichtigung der Fahrzeugtrajektorien) wurde übernommen und erweitert. Eine Schnittstelle zur UTA-Software und das Umlegungsverfahren wurden im Rahmen dieser Arbeit ergänzt.
Mario Aleksić
5. Zusammenfassung und Ausblick
Zusammenfassung
Ziel dieser Arbeit war es, vorhandene Ansätze zur dynamischen Verkehrsumlegung und das makroskopische Verkehrsflussmodell Urban Traffic Analysis (UTA) nach Kerner weiterzuentwickeln und zu einem neuen dynamischen Umlegungsverfahren auszubauen, das die zur Umlegung benötigten Verkehrsgrößen so realitätsnah abbildet wie ein mikroskopisches Verkehrsflussmodell, aber eine viel höhere Rechengeschwindigkeit aufweist.
Mario Aleksić
6. Variablenverzeichnis
Zusammenfassung
Im Folgenden sind in dieser Arbeit wiederholt auftretende Variablen aufgeführt. Weitere Variablen, die nur innerhalb eines Kapitels verwendet werden, sind an den entsprechenden Stellen beschrieben. Angegeben ist außerdem die Grundeinheit der jeweiligen Größe. Wenn nicht anders angegeben, wird bei den verwendeten Formeln davon ausgegangen, dass die Einheiten einander angeglichen werden.
Mario Aleksić
Backmatter
Metadata
Title
Dynamische Umlegung von Quelle-Ziel-Matrizen mit einem makroskopischen Verkehrsflussmodell
Author
Mario Aleksić
Copyright Year
2012
Publisher
Vieweg+Teubner Verlag
Electronic ISBN
978-3-8348-2409-7
Print ISBN
978-3-8348-2408-0
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-8348-2409-7