Dynamische Umlegung von QuelleZielMatrizen mit einem makroskopischen Verkehrsflussmodell (German Edition),Used

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Product Description Bei der dynamischen Umlegung von QuelleZielMatrizen auf ein Verkehrsnetz werden iterative Verfahren mit mikroskopischen oder mesoskopischen Verkehrsflussmodellen eingesetzt. Um eine annehmbare Rechenzeit zu erhalten, werden bei greren Netzen einfachere Anstze zur Fahrzeitermittlung eingesetzt, z.B. capacityrestraint Funktionen, wobei die Umlegungsergebnisse weit ungenauer ausfallen. Mario Aleksic 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 QuelleZielMatrizen durchgefhrt werden kann, die qualitativ der Umlegung mit einem mikroskopischen Modell (z.B. nach Wiedemann) entspricht und eine etwa 1000fach schnellere Verkehrsflusssimulation aufweist. Das hier vorgestellte Umlegungsverfahren wird auf dem Verkehrsnetz des nrdlichen Teils von Stuttgart eingesetzt. Die Ergebnisse werden mit gemessenen Daten verglichen und damit die Praxistauglichkeit des Verfahrens nachgewiesen. From the Back Cover Bei der Verkehrsplanung und Verkehrssteuerung in urbanen Netzen mssen viele Alternativen in kurzer Zeit bewertet werden. Mit bekannten Anstzen ist dies nur unzureichend mglich, da mit mikroskopischen Verkehrsflussmodellen nur wenige Iterationen gerechnet werden knnen und mit einfacheren Modellen zur Fahrzeitermittlung der Verkehr zu ungenau abgebildet wird. Im hier beschriebenen Verfahren zur dynamischen Umlegung von QuelleZielMatrizen wird das makroskopische Verkehrsflussmodell UTA nach Kerner verwendet, das mehr als 1000mal schneller rechnet als eine mikroskopische Verkehrsflusssimulation, aber die Fahrzeiten ebenso genau ermittelt. Mario Aleksic zeigt, dass es bei der dynamischen Verkehrsumlegung unabhngig vom eingesetzten Verkehrsflussmodell zu RoutenwahlOszillationen kommen kann und beschreibt die mgliche Vermeidung dieses Effekts. Die Praxistauglichkeit des Verfahrens wird am Verkehrsnetz von Stuttgart nachgewiesen. About the Author Mario Aleksic hat an der Universitt Stuttgart Informatik studiert, am Lehrstuhl fr Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik bei Prof. Dr.Ing. Markus Friedrich promoviert und arbeitet in der Vorentwicklung von Telematik und Fahrerassistenzsystemen.

⚠️ WARNING (California Proposition 65):

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For more information, please visit www.P65Warnings.ca.gov.

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