Modeling of urban traffic flow: Approximation of the network macroscopic fundamental diagram using semi-analytical methods

Tilg, Gabriel

Gabriel Tilg

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Original title:: Modeling of urban traffic flow: Approximation of the network macroscopic fundamental diagram using semi-analytical methods
Translated title:: Modellierung des städtischen Verkehrsflusses: Approximation des makroskopischen netzweiten Fundamentaldiagramms anhand semi-analytischer Methoden
Author:: Tilg, Gabriel
Year:: 2022
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Engineering and Design
Advisor:: Busch, Fritz (Prof. Dr.)
Referee:: Busch, Fritz (Prof. Dr.); Menendez, Monica (Prof., Ph.D.); Antoniou, Constantinos (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Keywords:: Macroscopic fundamental diagram; variational theory; network modeling; traffic flow theory
Translated keywords:: Makroskopisches Fundamentaldiagramm; Variational theory; Netzmodellierung; Verkehrsflusstheorie
TUM classification:: BAU 850; BAU 875
Abstract:: Urban capacities are being pushed to their limits which leads to congestion. To mitigate such, parsimonious traffic models such as the macroscopic fundamental diagram (MFD) can help to design effective traffic management strategies. This dissertation extends semi-analytical MFD approximation from the corridor to the network level. Thereby, it expands the field of application of the MFD to improve modeling, monitoring, and control of urban traffic.
Translated abstract:: Städtische Kapazitäten stoßen an ihre Grenzen, was zu Verkehrsstaus führt. Um dies zu entschärfen, können einfache Verkehrsmodelle wie das makroskopische Fundamentaldiagramm (MFD) helfen, wirksame Verkehrsmanagementstrategien zu entwickeln. In dieser Dissertation wird die semi-analytische MFD-Approximation von der Korridor- auf die Netzebene erweitert. Dadurch wird der Anwendungsbereich des MFD vergrößert, um die Modellierung, Überwachung und Steuerung des städtischen Verkehrs zu verbessern.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1633233
Date of submission:: 16.11.2021
Oral examination:: 12.05.2022
File size:: 12153524 bytes
Pages:: 275
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220512-1633233-1-7
Last change:: 25.07.2022
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