Gegenstand der Dissertation ist die Entwicklung von Verfahren zur Analyse und Bewertung des Verkehrszustands von innerstädtischen Hauptverkehrsstraßen. Aufgrund der komplexen Netz- und Nachfrageverhältnisse, wird die Reisezeit als geeignete Kenngröße identifiziert. Ausgehend von einer Analyse potentieller Fehlerquellen bei der Datenerfassung mittels stationärer Fahrzeugwiedererkennung wird ein Algorithmus zur Filterung der Reisezeitdaten vorgestellt. Kern der Arbeit ist die Entwicklung von Verfahren zur automatischen Störungserkennung. Abnormal-TT (Abweichung von der Normalverteilung) und SeK-TT (Störungserkennung mit Kalman-Filter aus Reisezeiten) bewerten aktuelle Reisezeitmesswerte anhand eines Schwellenwertvergleichs. Daneben wird ein Bewertungskonzept für innerörtliche Hauptverkehrsstraßen eingeführt, das zusätzlich zur Reisegeschwindigkeit auch eine zuverlässigkeitsbezogene Kenngröße (Pufferzeitindex) verwendet.
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Gegenstand der Dissertation ist die Entwicklung von Verfahren zur Analyse und Bewertung des Verkehrszustands von innerstädtischen Hauptverkehrsstraßen. Aufgrund der komplexen Netz- und Nachfrageverhältnisse, wird die Reisezeit als geeignete Kenngröße identifiziert. Ausgehend von einer Analyse potentieller Fehlerquellen bei der Datenerfassung mittels stationärer Fahrzeugwiedererkennung wird ein Algorithmus zur Filterung der Reisezeitdaten vorgestellt. Kern der Arbeit ist die Entwicklung von Verfa...
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