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 Aleksi? 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.?
Mario Aleksi? hat an der Universität Stuttgart Informatik studiert, am Lehrstuhl für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik bei Prof. Dr.-Ing. Markus Friedrich promoviert und arbeitet in der Vorentwicklung von Telematik- und Fahrerassistenzsystemen.
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