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- Original title:
- Advances in Pedestrian Travel Demand Modeling
- Original subtitle:
- Innovation of Data, Modeling Approaches and Outcomes
- Translated title:
- Weiterentwicklung der Verkehrsnachfragemodellierung für Fußgänger
- Translated subtitle:
- Innovation von Daten, Modellierungsmethoden und -ergebnissen
- Author:
- Zhang, Qin
- Year:
- 2023
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Advisor:
- Moeckel, Rolf (Prof. Dr.); Clifton, Kelly J. (Prof. Dr.)
- Referee:
- Moeckel, Rolf (Prof. Dr.); Clifton, Kelly J. (Prof. Dr.)
- Language:
- en
- Subject group:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
- Keywords:
- pedestrian, travel demand models, large-scale, fine spatial resolution, agent-based, Google Location History data, travel behavior, variability
- Translated keywords:
- Fußgänger, Verkehrsmodelle, großmaßstäblich, feine räumliche Auflösung, agentenbasiert, Google Location History Daten, Verkehrsverhalten, Variabilität
- TUM classification:
- RPL 800; RPL 600
- Abstract:
- Walking is a critical mode for sustainability, health, environment, urban vitality, and equity. This work advances pedestrian modeling both theoretically and practically. It collects novel longitudinal data and investigates travel behavior variability. Practically, it develops a more accurate, sensitive, transferable, and efficient pedestrian planning tool for assessing travel outcomes and evaluating policies and scenarios.
- Translated abstract:
- Der Fußverkehr ist ein wichtiges Verkehrsmittel für Nachhaltigkeit, Gesundheit, Umwelt, städtische Vitalität und Gerechtigkeit. Diese Arbeit bringt die Modellierung für Fußgänger sowohl theoretisch als auch praktisch voran. Sie erhebt neue Längsschnittdaten und untersucht die Variabilität im Verkehrsverhalten. In der Praxis wird ein genaueres, sensitiveres, übertragbares und effizienteres Planungsmodel für Fußgänger entwickelt, mit dem die Ergebnisse der Verkehrsplanung beurteilt und Strategien... »
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1691092
- Date of submission:
- 15.11.2022
- Oral examination:
- 13.03.2023
- File size:
- 10685451 bytes
- Pages:
- 234
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230313-1691092-1-5
- Last change:
- 05.04.2023
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