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Autor:  

Harding, Jochen

Titel:  

Modellierung und mikroskopische Simulation des Autobahnverkehrs


Dissertation 
URN:  urn:nbn:de:hbz:294-20508
URL:  http://www-brs.ub.ruhr-uni-bochum.de/netahtml/HSS/Diss/HardingJochen/diss.pdf
Format:  application/pdf (4 M)
Kommentar:  Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften. Tag der mündlichen Prüfung: 2007-06-21

Inhaltsverzeichnis
Datei:  http://www-brs.ub.ruhr-uni-bochum.de/netahtml/HSS/Diss/HardingJochen/Inhaltsverzeichnis.pdf
Format:  application/pdf (81.5 k)

Zusammenfassung
Datei:  http://www-brs.ub.ruhr-uni-bochum.de/netahtml/HSS/Diss/HardingJochen/Zusammenfassung.pdf
Format:  application/pdf (71.5 k)

Schlagworte:  Verkehrsablauf; Verkehrsverhalten;Verkehrsmodell; Fuzzy-Logik; Neuronales Netz

Inhalt der Arbeit: 

Die Verwendung mikroskopischer Verkehrsflusssimulationsmodelle zur Berechnung der komplexen Zusammenhänge des Verkehrsablaufs auf Autobahnen ist heute Stand der Technik. In der Arbeit werden wesentliche Aspekte dieser Simulationsmodelle untersucht.

Zunächst werden Modelle zur Nachbildung des Abstandsverhaltens der Fahrer auf der Basis einer eigenständig durchgeführten Messreihe überprüft und weiterentwickelt. Dabei kommt ein Verfahren zum Einsatz, das eine rechnergestützte Kalibrierung komplexer Modelle durch die Verwendung neuronaler Netze erlaubt.

Anschließend wird ein neuartiger Ansatz für die Nachbildung des Verkehrs auf Autobahnen entwickelt, der das Abstands- und Fahrstreifenwechselverhalten der Fahrer zu einem absichtsbasierten Gesamtmodell zusammenfasst. Dies ermöglicht eine kontinuierliche und realitätsnahe Nachbildung des Fahrerverhaltens. Die Gültigkeit des Modells und dessen Umsetzung in der Simulationssoftware BABSIM wird anhand verschiedener Anwendungsfälle überprüft.


Inhalt der Arbeit (übersetzt): 

The use of microscopic traffic flow simulation models has become state of the art for freeway traffic flow analyses. Determining elements of these simulation models are addressed in this thesis.

The first section concentrates on the modelling of car-following behaviour. Different models are analyzed and enhanced based on floating car measurements that were conducted as part of this research. In this process a new procedure that is based on a neural network representation of a fuzzy inference system is applied.

In the second section of the thesis, a new behavioural model for microscopic freeway traffic flow simulation is presented. Thanks to the incorporation of both the car-following and the lane changing procedures in one model, this intention based approach allows to emulate actual driver behaviour. The model was implemented into the simulation software BABSIM and field tested.


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