Merkmale der Verkehrsflussvariabilität und ihre Auswirkungen auf den durchschnittlichen Tagesverkehr (AADT)

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Bol Gegenstand der Studie war die Ermittlung zuverlässiger Merkmale der Verkehrsflussvariabilität zum Zwecke der Schätzung des jährlichen durchschnittlichen Tagesverkehrsaufkommens, einschließlich des Prognosejahres. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde eine Analyse der Verkehrsaufkommensdaten zwischen 2000 und 2010 durchgeführt. Diese Studien trugen dazu bei, die Verkehrsflussvariabilität zu verschiedenen Zeitpunkten, ihre Determinanten sowie ihre Auswirkungen auf die Verkehrsflussmerkmale zu ermitteln, die für die Schätzung des AADT relevant sind. Die Studie präsentierte: die Aufteilung der Straßennetze in einheitliche Verkehrsabschnitte (Clusteranalyse, funktionale/geografische Klassifizierung); repräsentative Verkehrsaufkommensprofile (per Definition); Modellbeziehungen zwischen zeitbezogenen Merkmalen der Verkehrsaufkommensschwankungen und dem AADT (Regressionsanalyse, künstliches neuronales Netzwerk); ein Modell zur Vervollständigung fehlender Verkehrsdaten (SARIMA). Die Schlussfolgerungen aus der durchgeführten Forschung bilden die theoretische und empirische Grundlage für die Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit der Ermittlung des AADT und damit der Qualität von Straßenlösungen.

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Gegenstand der Studie war die Ermittlung zuverlässiger Merkmale der Verkehrsflussvariabilität zum Zwecke der Schätzung des jährlichen durchschnittlichen Tagesverkehrsaufkommens, einschließlich des Prognosejahres. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde eine Analyse der Verkehrsaufkommensdaten zwischen 2000 und 2010 durchgeführt. Diese Studien trugen dazu bei, die Verkehrsflussvariabilität zu verschiedenen Zeitpunkten, ihre Determinanten sowie ihre Auswirkungen auf die Verkehrsflussmerkmale zu ermitteln, die für die Schätzung des AADT relevant sind. Die Studie präsentierte: die Aufteilung der Straßennetze in einheitliche Verkehrsabschnitte (Clusteranalyse, funktionale/geografische Klassifizierung); repräsentative Verkehrsaufkommensprofile (per Definition); Modellbeziehungen zwischen zeitbezogenen Merkmalen der Verkehrsaufkommensschwankungen und dem AADT (Regressionsanalyse, künstliches neuronales Netzwerk); ein Modell zur Vervollständigung fehlender Verkehrsdaten (SARIMA). Die Schlussfolgerungen aus der durchgeführten Forschung bilden die theoretische und empirische Grundlage für die Verbesserung der Qualität und Zuverlässigkeit der Ermittlung des AADT und damit der Qualität von Straßenlösungen.


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Merk Verlag Unser Wissen
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  • 9786209772047
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