Abschnittsbezogene neue Verfahren zur automatischen Stau- und Stoerfallerkennung aufgrund lokaler Messwerte und ihre Wirksamkeit im praktischen Einsatz
项目名称: Abschnittsbezogene neue Verfahren zur automatischen Stau- und Stoerfallerkennung aufgrund lokaler Messwerte und ihre Wirksamkeit im praktischen Einsatz
摘要: Mit dem Forschungsauftrag sollte zum einen eine Entscheidungsgrundlage fuer die weitere Verwendung solcher Verfahren, besonders im Rahmen der Verkehrsbeeinflussung, unterstuetzt werden. Zum anderen sollten Erkenntnisse fuer eine weitere Optimierung der Verfahren gewonnen werden. Die Bewertung setzte sich aus Systemanalyse, einem empirischen Feldversuch und einer simulationsgestuetzten Untersuchung zusammen. Im Rahmen des Untersuchungsansatzes wurden Methoden entwickelt, um die Schaetzung der Fehlalarmquote zu verbessern. Diese ist ein Ergebnis aus der Erkenntnisguete der Stoerungserkennung. Neu war die Differenzierung der Erkenntnisguete in Abhaengigkeit von der Alarmstufe und von einem Indikator fuer den Grad der Stoerung (dem Niveau des gemessenen Geschwindigkeitseinbruchs), die fuer eine weitere Optimierung bezueglich der einstellbaren Schwellenwerte ausschlaggebend sind. Eine theoretische Analyse und Klassifizierung der Verfahren erfolgten. Die Untersuchungen haben gezeigt, dass fuer die Prognose von Stoerungen, die ohne eine externe Ursache entstehen, die Verfahren Traffic Forecast (installiert auf der A3) und Ferrari (installiert auf der A1) besonders geeignet sind. Ausser der Erkenntnisguete konnte auch die Wirksamkeit der Schaltungen zur Vermeidung von Geschwindigkeitseinbruechen statistisch nachgewiesen werden. Fuer die Detektion von externen Stoerungen erwiesen sich Fuzzy-Ansaetze und verkehrsmodellgestuetzte Verfahren als effektiv. Das Verfahren Fuzzy_B27aA9 erreichte gemaess den hier definierten Kriterien die hoechste Guete der getesteten Verfahren. Die Vorteile von abschnittsbezogenen Verfahren gegenueber lokalen Verfahren wurden nachgewiesen. Sie koennen Stoerungen in einer Strecke schneller entdecken, nicht offensichtliche Stoerungen innerhalb einer Strecke erkennen und differenzierte Meldungen ableiten.
资金: 0.00
资助组织: Bundesministerium fuer Verkehr, Bau- und Wohnungswesen (Federal ministry of transport, building and housing)
项目负责人: KELLER, H
执行机构: Technische Universitaet Muenchen, Institut fuer Verkehrsplanung und Verkehrswesen (Technical University of Muenchen, institute of traffic planning and engineering)
开始时间: 19951100
实际结束时间: 19990900
主题领域: Operations and Traffic Management;Safety and Human Factors;I73: Traffic Control
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