Jan Ehmke Doktorandenworkshop 2008 St. Andreasberg,

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1 Ermittlung dynamischer Fahrzeiten für die City-Logistik Jan Ehmke Doktorandenworkshop 2008 St. Andreasberg,

2 Inhalt Einführung Planung in der City-Logistik Erhebung dynamischer Fahrzeiten Konzeption des Informationssystems Berechnung und Verifikation dynamischer Fahrzeiten Preprocessing Data Mining Verifikation Zusammenfassung 1

3 Einführung Planung in der City-Logistik Zeitfenstergenaue Anlieferung, Abholung oder Entsorgung Überwiegend Sammel- und Lieferverkehre Fahrzeiten hängen von der Verkehrsbelastung zum entsprechenden Zeitpunkt ab und variieren Beispiel Stuttgart: Kürzeste Fahrzeiten Flughafen-Hbf ca Minuten Zeit- und streckenabhängige Fahrzeiten für die Planung erforderlich Ziel: Verbesserung der Informationslage Aufgabe: Konzeption eines IS zur Bereitstellung von Fahrzeiten 2

4 Einführung Erhebung dynamischer Fahrzeiten Konventionelle Methoden der Straßenverkehrstechnik Erhebung an wenigen, wichtigen Punkten des Verkehrsnetzes; Kalibrierung verkehrstechnischer Modelle Ableitung von Fahrzeiten aus makroskopischen Verkehrsgrößen aufwändig; Parameter nicht flächendeckend verfügbar Neuere Ansätze erlauben die direkte Ableitung von Fahrzeiten speziell präparierte Fahrzeugflotte (Fleischmann et al. 2004) Road Timetable (Eglese et al. 2006) Floating Car Data (FCD) (DLR, Lorkowski et al. 2005) 3

5 Einführung Datenerhebung mit Floating Car Data (1/2) FCD: Fahrzeuge als im Verkehr mitschwimmende Sensoren Taxi-FCD: Projekt des DLR, Institut für Verkehrssystemforschung Taxivermittlung FCD-Auswertung und -Nutzung Taxizentrale Internet Verkehrsinformationszentrale Betriebsfunk ca. 1/min Diensteanbieter GPRS, SMS, RDS-TMC, HTTP Quelle: 4

6 Einführung Datenerhebung mit Floating Car Data (2/2) Taxis liefern kostengünstig Verkehrsinformationen 17:06 17:07 Erfassung der Taxi-Positionen Projektion auf das Straßennetz Ermittlung der Geschwindigkeiten 17:08 17:09 17:11 17:10 Abbildung auf Straßensegmente (Link) 17:12 17:13 Link.ID Zeit v :43:30 50 km/h Stuttgart, Die., , Uhr Hier ca. 500 Mio. Datensätze für Stuttgart ( ) sowie digitale Karte (ca Links, Knoten) Quelle: Quelle: DLR 5

7 Konzeption des Informationssystems Aufgaben: Bereinigung, Integration und Gruppierung von FCD Ermittlung dynamischer Reisezeitwerte und Plausibilitätsprüfung Realisierung mit Knowledge-Discovery-Prozess Quelle: Hanet. al Datenquellen FCD Data Cleaning Data Integration Datenbank Data Warehouse Selektion Transformation Datenauswahl dynamische Reisezeiten Data Mining- Verfahren Modelle Muster Evaluation Präsentation Informationen Preprocessing Data Mining Verifikation 6

8 Fahrzeitermittlung Preprocessing Ziel: Bereitstellung von Daten für Data-Mining-Verfahren Data Integration: Integration der FCD-Rohdaten in das Data Warehouse Data Cleaning: Untersuchung der Einträge auf Konsistenz, Vollständigkeit und fehlende Werte Verteilung Speed 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% >= 200 7

9 Fahrzeitermittlung Data Mining / Deskriptive Modellierung Ziel: Analyse empirischer Daten durch geeignete Techniken Aufgabe: Berechnung mittlerer Reisezeiten Aggregieren Km/h der FCD nach Wochentag und Stundengruppe v m = n n i = 0 1 mit n = Anzahl der Geschwindigkeitsmeldungen für das Zeitfenster m, und v i = jeweils gemessene Einzelfahrzeuggeschwindigkeit v i Ergebnis: Zeitabhängige Geschwindigkeiten (7x24 Werte je Link) Ableitung von Reisezeiten leicht möglich Zeit So Fr Beispiel: 3 Ganglinien der mittleren Geschwindigkeit aus einer Menge von 7x Ganglinien Stunde 8

10 Fahrzeitenermittlung Vereinfachte Planungsdaten (1/2) Clusteranalyse: Gruppierung ähnlicher Datensätze mit Simple-K-Means Selektion der FCD nach Wochentag und Geschwindigkeit schnelle, langsame und sehr langsame Strecken Quelle: Hanet. al Normalisierung der Geschwindigkeitswerte Zeit So Fr Zeit So Fr Clusteranalyse jeweils für schnelle und langsame Strecken 9

11 Fahrzeitenermittlung Vereinfachte Planungsdaten (2/2) Ergebnis: Jede Strecke ist einem Streckentyp und damit einem idealtypischen Verlauf der Reisezeit zugeordnet Beispiel: 3 relative Ganglinien aus einer Menge von 7x7 Ganglinien Simple K-Means schnelle Straßen (durchschnittlicher Montag)

12 Fahrzeitermittlung Verifikation (1/2) Ziel: Plausibilitätsprüfung der ermittelten Reisezeitwerte Visualisierung der dynamischen Reisezeiten im zeitlichen Überblick (24 Stunden) und als räumlicher Überblick (1 Stunde) Anteile der Qualitätsstufen im Tagesverlauf (durchschnittlicher Montag) 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Qualitätsstufe Kennwert Verkehrsfluss Visualisierung A v typ / v akt 1,1 frei Hellgrün B 1,1 < v typ / v akt 1,4 nahezu frei Grün C 1,4 < v typ / v akt 2,0 stabil Gelb D 2,0 < v typ / v akt 2,5 noch stabil Orange E 2,5 < v typ / v akt 3,33 stabil-instabil Hellrot F v typ / v akt > 3,33 überlastet Rot Gesamtlänge des Netzes: 1019 km Berücksichtigt: Links mit Anzahl 5 in jedem Mittel A B C D E F

13 Fahrzeitermittlung Verifikation (2/2) Montags, Montags, Uhr, Uhr, Durchschnitt Durchschnitt von von 33 Jahren Jahren 90% 30% aller aller Strecken Strecken sind sind überlastet frei RushFreier VerkehrsHour fluss Bildquelle: Google 12

14 Zusammenfassung und Ausblick Klassische Methoden Floating Car Data Knowledge Discovery Punktuelle Messung, Simulation, Hochrechnung Investition in spezielle Infrastruktur Flächige Messung, zeitlich lückenhaft Nutzung vorhandener Infrastruktur Flächendeckende Analyse mit KDD-Prozess Reisezeitdatenbank Softwarewerkzeuge Verkehrsstärke/-dichte Reisezeiten Mittlere Reisezeiten Vorstellung des Informationssystems zur Bereitstellung von Fahrzeiten Reduktion des Datenaufkommens für die Planung durch Clusteranalyse Mittlere Reisezeiten verbesserte Datenlage für die City Logistik Vertiefung und Validierung der Clusteranalyse Untersuchung von Planungsproblemen mit dynamischen Reisezeiten Vergleich und Validierung mit stationär erfassten Verkehrsdaten 13

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