Dynamische Umlegung von Quelle-Ziel-Matrizen mit einem makroskopischen Verkehrsflussmodell

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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 groesseren Netzen einfachere Ansatze zur Fahrzeitermittlung eingesetzt, z.B. capacity-restraint 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 Quelle-Ziel-Matrizen durchgefuhrt 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 noerdlichen Teils von Stuttgart eingesetzt. Die Ergebnisse werden mit gemessenen Daten verglichen und damit die Praxistauglichkeit des Verfahrens nachgewiesen.