Was ist Verkehrsdynamik?
|
|
|
- Emil Hausler
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Was ist Verkehrsdynamik? Zeitskala Verkehrlicher Aspekt Modelle Beispiele Gebiet.1 s Antrieb, Bremse, ESP etc. sub mikroskopisch PELOPS Fahrzeug dynamik 1 s 1 s 1 min 1 min 1 h Reaktionszeit Fahrzeug Folgezeit Zeit zum Beschleunigen, Bremsen ÖV: Haltezeit Umlaufzeit (LSA) IV: Periode Stop and Go Verkehr ÖV: Taktzeit "Zeitscheibe" einer Tagesganglinie Fahrzeugfolge modelle (mikroskopisch) fluid dynamische modelle (makros kopisch) Umlegungs modelle PTV VISSIM IDM, OVM Lighthill Whitham Modell PTV Visum Verkehrs dynamik Abgrenzung der Verkehrsflussmodellierung von der Fahrzeugdynamik, Verkehrsplanung und -statistik. 1 Tag 1 Jahr 5 Jahre Bezugstag (Sa, So, Werktag) Umsetzung verkehrstechnischer Ma\3nahmen Umsetzung Infrastruktur Ma\3nahmen Änderung der Raumstruktur Nachfrage modellierung (Erzeugung, Verteilung, Aufteilung) PTV Viseva Verkehrs planung 5 Jahre Demografie, z.b. "Mobilität im Alter" Statistik: Modellgestützte Prognose Alterspyramide (stat. Bundesamt)
2 Trajektorien-Daten: Das Original Ort (m) Treiterer and Myers, Hysteresis phenomenon in traffic flow, Proceedings of the 6th International Symposium on Transportation and Traffic Theory, ed. D.J. Buckley, pp , Elsevier, New York (1974) Zeit (s)
3 Weiteres Beispiel für Trajektorien-Daten B. Coifman, zephyr (1997)
4 Die ersten Querschnitts-Verkehrsmessung
5 Querschnittsdaten heutzutage: Induktionsschleifen-Detektoren
6 Prinzip der Induktionsschleifen-Detektoren Spannung U eff ~ U Zeit t
7 Einzelfahrzeugdaten: Verteilung der Netto-Folgezeiten Relative Häufigkeit T^ V 6 km/h V < 6 km/h Netto Zeitlücke (s)
8 1-Minuten Daten vom Detektor D2 der A9 Haarlem-Amsterdam Rottepolderplein S km 42.3 km 41.8 km 41.3 km 4.8 km 39.6 km Badhoevedorp D2 D3a D4 D6 D9 D1 D3 D5 D7 D km 36.9 km 36.6 km 35.9 km Amsterdam Fluss Q (Fz/h/Spur) ρ (Fz/km/Spur) Time (h) loop Time (h) loop2 loop Time (h)
9 Wie verläuft der Stau? Zeitreihe: Time (h) loop2 Mögliche Stauformen:
10 Empirische Fundamentaldiagramme 25 loop2 Q=v ρ Q=1/T(1-ρ/ρ max ) 25 M26, Links Q e (ρ) Q=v ρ Q=1/T(1-ρ/ρ max ) Fluss Q (Fz/h/Spur) 15 Fluss Q (Fz/h/Spur) ρ (Fz/km/Spur) ρ (Fz/km/Spur) A9 von Haarlem nach Amsterdam: Hysteretisch A9-Süd bei München: Quasi-kontinuierlich
11 Idealisierte Bereiche freien und gebundenen Verkehrs 25 Freier Verkehr Q (veh/h/lane) 15 Gebundener Verkehr ρ (veh/km/lane) ρ (veh/km/lane) Q (veh/h/lane)
12 Das Buch zur Vorlesung
13 Verschiedene makroskopische Darstellungen der Detektordaten Echte vs. virtuelle Detektordaten eines kalibrierten Mikromodells Q (Fz/h) ρ (Fz/km) Daten IDM Querschnittsdaten A5 Nord, 11. April 21 Detektor 19 IDM Simulation mit "virtuellem Detektoren" 15 Daten IDM 15 Daten IDM ρ (Fz/km) Q (Fz/h)
14 Vergleich mit den tatächlichen Begebenheiten Dieselben echten Daten und dieselbe Simulation, aber mit der wahren simulierten Dichte Q (Fz/h) Daten IDM, Ground Truth Querschnittsdaten A5 Nord, 11. April 21 Detektor 19 IDM: Simulatierte "tatsächliche" Grösßen ρ (Fz/km) Fundamentaldiagramm 15 Daten IDM, Ground Truth 15 Daten IDM, Ground Truth ρ (Fz/km) Q (Fz/h)
15 Einfluss der verschiedenen Mittelwerts-Definitionen I Simulation eines Mikromodells ( ACC-Modell ): Virtuelle Detektoren mit arithmetischer Mittelung: V = v α, ρ = Q/V Abstand von der Zufahrt (km) Fluss Q (1/h) km -5 km -1 km Zeit (min) Geschw km -5 km -1 km Geschw km -5 km -1 km Fluss Q (1/h)
16 Einfluss der verschiedenen Mittelwerts-Definitionen II Wie oben, aber harmonisches Mittel: V = V H, ρ = Q/V H harmonischer Mittelung Abstand von der Zufahrt (km) Fluss Q (1/h) km -5 km -1 km Zeit (min) Geschw km -5 km -1 km Geschw km -5 km -1 km
17 Einfluss der verschiedenen Mittelwerts-Definitionen III Die realen Verhältnisse! Abstand von der Zufahrt (km) Q (1/h) km -5 km -1 km Zeit (min) Geschw km -5 km -1 km Geschw km -5 km -1 km
18 Einfluss der verschiedenen Mittelwerts-Definitionen IV Übersicht (IDM) Abstand von der Zufahrt (km) (a) Zeit (min) Fluss Q (1/h) 25 (b) 15 5 Q vs Q / V (c) 25 (d) Fluss Q (1/h) 15 Q vs Q / 5 V H Fluss Q (1/h) 15 5 Q* vs Q* / V H (e) 25 (f) Fluss Q (1/h) 15 Q (1/h) 15 5 Q vs Q* / V H real values
Klausur zur Vorlesung Verkehrsmodellierung und -simulation SS 2003
Blatt: 1 von 6 Aufgabe 1 (40 Punkte) Klausur zur Vorlesung Verkehrsmodellierung und -simulation SS 2003 Insgesamt 120 Punkte (a) Beschreiben Sie jeweils knapp (1-2 Sätze) die vier grundlegenden Verfahren
Verkehrsdynamik und -simulation
Skript zur Vorlesung Verkehrsdynamik und -simulation Dr. Martin Treiber Technische Universität Dresden Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Skript zur
Simulationsmodelle im Verkehr
Simulationsmodelle im Verkehr Michael Reimann Betreuer: Heiko Schepperle Ausgewählte technische, rechtliche und ökonomische Aspekte des Entwurfs von Fahrerassistenzsystemen Interdisziplinäres Seminar im
Verkehrsdynamik und -simulation
Springer-Lehrbuch Verkehrsdynamik und -simulation Daten, Modelle und Anwendungen der Verkehrsflussdynamik Bearbeitet von Martin Treiber, Arne Kesting 1st Edition. 2010. Taschenbuch. xii, 368 S. Paperback
Klausur zur Vorlesung Verkehrsdynamik und -simulation, SS 2015 Lösungsvorschlag
Aufgabe 1 (5 Punkte) Klausur zur Vorlesung Verkehrsdynamik und -simulation, SS 15 Lösungsvorschlag Gegeben ist eine durchgehend zweistreifige Landstraße mit einer Ortsumfahrung. Man kann aber auch über
Modellierung des Verkehrs als Flüssigkeit. Proseminar Algorithmen der Verkehrssimulation WS 05/06 Atanas Gegov
Modellierung des Verkehrs als Flüssigkeit Proseminar Algorithmen der Verkehrssimulation WS 05/06 Atanas Gegov Gliederung: 1. Gründe für das Interesse an Verkehr und dessen Probleme 2. Verschiedene Verkehrsmodelle
Verkehrsumlegung. Simultanes Verfahren. Verkehrs. verteilung Zielwahl. Verkehrs erzeugung. verteilung. wahl. Ziel j. V ij. Start i.
Verkehrsumlegung Simultanes Verfahren erzeugung Aktivitätenwahl erzeugung verteilung verteilung Zielwahl aufteilung aufteilung Verkehrsmittel wahl umlegung Umlegung Routenwahl Ziel j Einteilung in Verkehrsbezirke
Klausur zur Vorlesung Verkehrsmodellierung und -simulation SS 2005
Blatt: 1 von 6 Aufgabe 1 (40 Punkte) Klausur zur Vorlesung Verkehrsmodellierung und -simulation SS 2005 Insgesamt 120 Punkte Untersucht wird der Verkehrsfluss auf einem Fernstraßenabschnitt mit zwei Richtungsfahrbahnen
SVI 2016/003 Bestimmung der Verkehrsnachfrage für überlastete Strassen im urbanen Raum. Präsentation anlässlich der SVI-Fachtagung Forschung 2018
SVI 2016/003 Bestimmung der Verkehrsnachfrage für überlastete Strassen im urbanen Raum Präsentation anlässlich der SVI-Fachtagung Forschung 2018 September 2018 Wir begrüssen Sie! - Dr. Christian Heimgartner
Dipl.-Wi.-Ing. Gundolf Jakob. Konferenz Verkehrsökonomik und -politik Berlin Technische Universität München
Simulative Szenarienanalyse zur Untersuchung des Einflusses verschiedener Schwerverkehrsanteile auf den Geschwindigkeit-Verkehrsstärke-Zusammenhang auf städtischen Straßenabschnitten Dipl.-Wi.-Ing. Gundolf
Fahrzeugfolgemodelle I
Christoph Berkholz Eckart Stets SE Verkehrssimulation und Optimierung, 29.10.2008 Es gibt kein einheitliches Verkehrsmodell. Dafür aber viele Ansätze. Heute: klassische mikroskopische Fahrzeugfolgemodelle,
4 Grundsätzliche Überlegungen zur Geschwindigkeit
4-1 4 Grundsätzliche Überlegungen zur Geschwindigkeit Im Verkehrswesen stellt die Geschwindigkeit bzw. die Reisezeit eine zentrale Größe dar. Sie gilt dabei gewöhnlich als objektiv messbare, physikalische
Schaltzeitprognose verkehrsadaptiver Lichtsignalanlagen im Rahmen des Forschungsprojektes EFA 2014/2
Lehrstuhl für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung Schaltzeitprognose verkehrsadaptiver Lichtsignalanlagen im Rahmen des Forschungsprojektes EFA 2014/2 Dresden, 29. November 2012 1 Verkehrsleitzentrale
Mikroskopische Verkehrssimulationen für den Online-Betrieb
Steuerung des Individualverkehrs: Systeme und Methoden Mikroskopische Verkehrssimulationen für den Online-Betrieb ETH Zürich, 5. Februar 2001 Physik von Transport und Verkehr Gerhard-Mercator-Universität
Dirk Helbing. Verkehrsdynamik. Neue physikalische Modellierungskonzepte. Mit 100 Abbildungen und 6 Tabellen. Springer
Dirk Helbing Verkehrsdynamik Neue physikalische Modellierungskonzepte Mit 100 Abbildungen und 6 Tabellen Springer Vorwort V Teil I. Selbstorganisationsphänomene in Fußgängermengen 1. Einleitung 3 2. Empirische
Teil 1: Verkehrsplanung
ALLGEMEINE VORGABEN BITTE GEBEN SIE, WENN NICHT ANGEGEBEN, ALLE EINHEITEN MIT AN UND SCHREIBEN SIE IHRE ERGEBNISSE NUR IN DIE FREIEN FELDER. BEACHTEN SIE, DASS NICHT ALLE ZWISCHENSCHRITTE AUF DEN SBLÄTTERN
Realistische Mikrosimulation von Straßenverkehr mit einem einfachen Modell
Realistische Mikrosimulation von Straßenverkehr mit einem einfachen Modell Martin Treiber und Dirk Helbing [email protected], [email protected] Institut für Wirtschaft und Verkehr, TU Dresden Andreas-Schubert-Straße
Qualitätsmanagement von Verkehr: lokale und netzweite Betrachtungen
Qualitätsmanagement von Verkehr: lokale und netzweite Betrachtungen Peter Wagner (mit Daniel Krazjewicz, Ronald Nippold und Robert Oertel) Institut für Verkehrssystemtechnik Deutsches Zentrum für Luft-
Zeitbezogene Navigation im Straßenverkehr
Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel Fachbereich Transport- und Verkehrswesen Zeitbezogene Navigation im Straßenverkehr Prof. Dr.-Ing. Thomas M. Cerbe Dipl.-Ing. Adam Giszczak Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel
Kooperative und optimierte Lichtsignalsteuerung in städtischen Netzen
6. VIMOS-Tagung, 15. Dezember 2010 KOLINE Kooperative und optimierte Lichtsignalsteuerung in städtischen Netzen Dipl.-Ing. Ralf Kutzner Gliederung Projektdaten und partner Herausforderungen und Lösungsansätze
Ist das schon Stau? Vergleich verschiedener Verfahren zur Bewertung der Verkehrsqualität für die Kfz- Emissionsberechnung und Maßnahmenbewertung
Ist das schon Stau? Vergleich verschiedener Verfahren zur Bewertung der Verkehrsqualität für die Kfz- Emissionsberechnung und Maßnahmenbewertung Dr. Annette Rauterberg-Wulff Senatsverwaltung für Stadtentwicklung
Methodik der mikroskopischen Verkehrsflusssimulation. 2 Vorzüge gegenüber makroskopischen Verfahren (z. B. HBS)
Methodik der mikroskopischen Verkehrsflusssimulation 1 Anwendungsbereich Die Beurteilung verkehrstechnischer Details erfolgt auf Basis einer mikroskopischen Verkehrsflusssimulation. Dieses Verfahren ermöglicht
Seminar VSP Stephan Müller Makroskopische Verkehrsmodellierung mit der Einflussgröße Telematik. Stephan Müller
www.dlr.de Folie 1 Seminar VSP Stephan Müller 07.6.2012 Makroskopische Verkehrsmodellierung mit der Einflussgröße Telematik Stephan Müller www.dlr.de Folie 2 Seminar VSP Stephan Müller 07.6.2012 Inhalt
Universität Stuttgart Institut für Straßen- und Verkehrswesen Institut für Eisenbahn- und Verkehrswesen
Universität Stuttgart Institut für Straßen- und Verkehrswesen Institut für Eisenbahn- und Verkehrswesen Lehrinhalte Verkehrswesen Planung Entwurf Betrieb von Verkehrsanlagen Verkehrsplanung Maßnahmen im
Makroskopische Modelle zur Kapazitätsschätzung
Merkblatt 2018/04 Makroskopische Modelle zur Kapazitätsschätzung städtischer Netze SVI Dieses Merkblatt zeigt, wie mit Hilfe eines makroskopischen Ansatzes die multimodale Kapazität urbaner Verkehrssysteme
Digitale Verkehrssteuerung
Digitale Verkehrssteuerung Wie kann Hamburg Modellstadt des intelligenten Verkehrs werden? Der Verkehr muss fließen Anforderungen der Verkehrsteilnehmer an die Straßen der Zukunft Carsten Willms ADAC Hansa
Modellierung des operativen und taktischen Verhaltens von Radfahrern an signalgesteuerten Knotenpunkten
Simulation und Verhaltensmodellierung (SIM) Modellierung des operativen und taktischen Verhaltens von Radfahrern an signalgesteuerten Knotenpunkten Heather Twaddle M.Sc. Technische Universität München
Eingliederung der Datenerhebung in das Flussdiagramm einer ökonometrischen Untersuchung
Eingliederung der Datenerhebung in das Flussdiagramm einer ökonometrischen Untersuchung Formulierung der Ziele Literatur, vergangene Ergebnisse Festlegung des Untersuchungsdesigns Endogene Variable Exogene
Ergebnisse der schriftlichen Zwischenprüfung Frühjahr 2018 Gärtner/Gärtnerin - Fachrichtung Garten- und Landschaftsbau Zuständige Stelle: Gartenbauzen
2000000885 2 2 4 5 6 5 4 4 2000003796 3 3 2 4 4 2 2 3 2000008262 2 2 2 6 5 5 3 2 2000010756 3 3 2 5 5 4 5 3 2000030386 2 3 1 5 5 3 4 4 2000040144 4 4 4 4 6 4 4 3 2000047293 1 4 3 2 6 5 5 4 2000062196 1
Verkehrsführung während der Bauzeit
Verkehrsführung während der Bauzeit D i e r i c htige n M a ß n a h m e n z u r re c hten Ze i t Folie 2 Gliederung: 1. Kurzer Einblick in die Theorie des Verkehrsflusses 2. Instrumentarium in Verkehrsplanung
Proseminar Algorithmen der Verkehrssimulation. Makroskopische Verkehrssimulation als ein Mittel der Verkehrsplanung
Proseminar Algorithmen der Verkehrssimulation Makroskopische Verkehrssimulation als ein Mittel der Verkehrsplanung Überblick I. Verkehrsplanung? - VISUM Einführung VISUM Transportmodell Verkehrsnachfrage-Modell
MITSIM. MIcroscopic Traffic SIMulator. Vortrag von Florian Walter im Rahmen des Proseminars Algorithmen der Verkehrssimulation am
MITSIM MIcroscopic Traffic SIMulator Vortrag von Florian Walter im Rahmen des Proseminars Algorithmen der Verkehrssimulation am 21.11.2005 Was ist MITSIM? Das ist MITSIM Mikroskopischer Verkehrs-Simulator
Faktencheck Rheinquerung Verkehrsablauf auf der Bestandsachse
Faktencheck Rheinquerung Verkehrsablauf auf der Bestandsachse Prof. Dr.-Ing. Markus Friedrich Universität Stuttgart Institut für Straßen-und Verkehrswesen Lehrstuhl für Verkehrsplanung und Verkehrsleittechnik
Verkehrsökonometrie. für Bachelor-Studierende. Dr. Martin Treiber
Technische Universität Dresden Institut für Wirtschaft und Verkehr Lehrstuhl für Verkehrsmodellierung und -ökonometrie Skript zur Vorlesung Verkehrsökonometrie für Bachelor-Studierende Dr. Martin Treiber
2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 25 26 28
Deskriptive Statistik. (basierend auf Slides von Lukas Meier)
Deskriptive Statistik (basierend auf Slides von Lukas Meier) Deskriptive Statistik: Ziele Daten zusammenfassen durch numerische Kennzahlen. Grafische Darstellung der Daten. Quelle: Ursus Wehrli, Kunst
Verkehrsmikrosimulationen mit Echtzeitdaten Herausforderungen und Chancen
Institut Verkehrstelematik, Professur für Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung Verkehrsmikrosimulationen mit Echtzeitdaten Herausforderungen und Chancen Dipl.-Ing. Mario Krumnow Technische Universität
Entwicklung der Nutzfahrzeugflotte und deren CO 2 -Emissionen im Straßengüterverkehr in Deutschland bis zum Jahr 2030
Entwicklung der Nutzfahrzeugflotte und deren CO 2 -Emissionen im Straßengüterverkehr in Deutschland bis zum Jahr 2030 Dipl.-Ing. Andreas Lischke Dipl.-Volksw. Gunnar Knitschky Dipl.-Ing. Stephan Müller
Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistik Deskriptive Statistik: Ziele Daten zusammenfassen durch numerische Kennzahlen. Grafische Darstellung der Daten. Quelle: Ursus Wehrli, Kunst aufräumen 1 Modell vs. Daten Bis jetzt
Waldschlößchenbrücke Dresden aus verkehrlicher Sicht. W. Schnabel
Waldschlößchenbrücke Dresden aus verkehrlicher Sicht W. Schnabel 1 Brücken gestern heute morgen 2 Bestand an Elbebrücken 3 Brückensituation Dresdner Westen 2 Brücken mit 12 Fahrstreifen Zentrum 4 Brücken
Modellierung nachhaltiger Mobilität
Modellierung nachhaltiger Mobilität (Resource ID: 25) Martin Fellendorf Kurt Fallast Michael Eder michael.eder(at)tugraz.at This teaching resource is allocated to following University: TUG - Graz University
Mikrosimulation im Fahrsimulator Modellierung des Umgebungsverkehrs mit Hilfe von PTV Vissim
Mikrosimulation im Fahrsimulator Modellierung des Umgebungsverkehrs mit Hilfe von PTV Vissim Dipl.-Wirt.-Ing. Eugen Diner Dipl.-Ing. Christian Busen Institut für Straßenwesen RWTH Aachen University Einsatzziele
Enzym-Dynamik an einzelnen Molekülen. Paul Käufl
Enzym-Dynamik an einzelnen Molekülen Paul Käufl Enzym-Dynamik einzelner Moleküle Quelle: (5) 2 Enzym-Dynamik einzelner Moleküle Bis vor ca. 20 Jahren: Chemische Reaktionen (in Lösung) im Wesentlichen nur
Implementierung eines auf FCD basierten energieeffizienten / reisezeitoptimierten Strategiemanagements in Düsseldorf
VV Regionales Netz Implementierung eines auf FCD basierten energieeffizienten / reisezeitoptimierten Strategiemanagements in Düsseldorf Dr. Peter Maier UR:BAN-Konferenz 18./19.02.2016 Garching 1 Verbrauchs-
VERKEHRSSIMULATION IN DER VERKEHRSPLANUNG WIR PLANEN UND OPTIMIEREN WELTWEIT ALLES, WAS MENSCHEN UND GÜTER BEWEGT.
VERKEHRSSIMULATION IN DER VERKEHRSPLANUNG www.ptvag.com www.ptvgroup.com Axel Leonhardt, PTV Group 14. Dezember 2012 UNSERE VISION WIR PLANEN UND OPTIMIEREN WELTWEIT ALLES, WAS MENSCHEN UND GÜTER BEWEGT.
Die Kunst der Verkehrsregelung 20. März 2011 Dr. Thomas Riedel
Kämpfer wider das Chaos oder Die Kunst der Verkehrsregelung 20. März 2011 Dr. Thomas Riedel Die Kunst der Verkehrsregelung 2 3 4 5 Die Kunst der Beobachtung Verkehrszustände der Ringstrassen in Peking
Kapitel 11 Aus Fahrstrategien hergeleitete Fahrzeugfolgemodelle
M. Treiber, A. Kesting, Verkehrsdynamik und -simulation, 21. Probekapitel mit freundlicher Genehmigung des Springer-Verlages Kapitel 11 Aus Fahrstrategien hergeleitete Fahrzeugfolgemodelle Ideen sind wie
Kalibrierung und Charakterisierung der de/dx-information der Zentralen Driftkammer bei Zeus
Kalibrierung und Charakterisierung der de/dx-information der Zentralen Driftkammer bei Zeus Robert Zimmermann Physikalisches Institut Universität Bonn 39. Herbstschule für Hochenergiephysik Maria Laach
Hydrologie und Flussgebietsmanagement
Hydrologie und Flussgebietsmanagement o.univ.prof. DI Dr. H.P. Nachtnebel Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und konstruktiver Wasserbau Gliederung der Vorlesung Statistische Grundlagen Etremwertstatistik
Mikroskopische Modellierung der Personenverkehrsnachfrage auf Basis von Zeitverwendungstagebüchern
Mikroskopische Modellierung der Personenverkehrsnachfrage auf Basis von Zeitverwendungstagebüchern Folie 1 > Mikroskopische Modellierung der PVNF auf Basis von Zeitverwendungstagebüchern > Christian Varschen
Objektorientierte Prozeßsimulation in C++
Joachim Fischer Klaus Ahrens Objektorientierte Prozeßsimulation in C++ SUB Göttingen 204938 880 98A24564 ADDISON-WESLEY PUBLISHING COMPANY Bonn Reading, Massachusetts Menlo Park, California New York Don
Beispiel Wahlentscheidungen: Vierstufenmodell der Verkehrsplanung
Beispiel Wahlentscheidungen: Vierstufenmodell der Verkehrsplanung Simultanes Verfahren Verkehrs erzeugung Aktivitätenwahl Verkehrs erzeugung Verkehrs verteilung Verkehrs verteilung Wege/Zielwahl Verkehrs
Verkehrsplanung und Bewertung von FBS- Fahrplandaten mit VISUM
WWW.PTVAG.COM Verkehrsplanung und Bewertung von FBS- Fahrplandaten mit VISUM 30.5.2008 Dr. Michael Bundschuh, PTV AG, Karlsruhe FBS und VISUM in aller Munde... Schnittstelle für Fahrplandaten 3 Agenda
Stärkung der Erreichbarkeit als Voraussetzung für Wettbewerbsfähigkeit
Erreichbarkeit: ein maßgebliches Kriterium für Chancen im Raum Carsten Gertz, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Technische Universität Hamburg Institut für Verkehrsplanung und Logistik Stärkung der Erreichbarkeit als
Zeitreihen/Skalen. Homogenität, Inhomogenität, Datenlücken, Plausibilität. vorgetragen von Nico Beez
Zeitreihen/Skalen Homogenität, Inhomogenität, Datenlücken, Plausibilität vorgetragen von Nico Beez 28.04.2009 Gliederung 1 Charakterisierung von Zeitreihen 1.1 Was sind Zeitreihen? 1.2 Graphische Darstellung
Informations- und Mobilitätsmanagement Berlin
Informations- und Mobilitätsmanagement Berlin Mobilität 4.0 Veranstaltungsreihe der W. E. G. Ludwigshafen, 17. Oktober 2018 Dynamisches Verkehrsmanagement durch Steuerung und Information Verkehrssteuerung
Übungen Besprechung. Joe Molloy. IVT ETH Zürich
Übungen Besprechung Joe Molloy IVT ETH Zürich Frühlingssemester 2018 Übersicht Schnabel / Lohse: Kapitel 10.6.4.4 Ortúzar / Willumsen: Kapitel 8.4.1 König, A. (2005) Entscheidungsmodelle in der Verkehrsplanung,
Unfallgeschehen an Baustellen auf Hochleistungsstrassen (HLS)
an Baustellen auf Hochleistungsstrassen (HLS) Baustellen an Hochleistungsstrassen Verkehrstechnische Massnahmen zur Verbesserung der Sicherheit und des Verkehrsflusses Cornelia Heil Übersicht Allgemeines
Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag
Bevorzugter Zitierstil für diesen Vortrag Bösch, P.M. (2016) Kapazitätsauswirkungen vollautonomer Fahrzeuge in der Schweiz, 26. PTV Traffic Anwenderseminar, Karlsruhe, Oktober 2016. 1 Kapazitätsauswirkungen
Teil IV. Übungsaufgaben
Teil IV. Übungsaufgaben 110 17. Übungsaufgaben zu den Verkehrsdaten 17.1. Trajektoriendaten (1) Bestimmen Sie aus den Trajektoriendiagramm der Abb. 2.1 auf S. 5 die Verkehrsdichte, den Fluss und die Geschwindigkeit
Flussdiagramm der ökonometrischen Methode
Flussdiagramm der ökonometrischen Methode z.b Sättigungs modell Parameter schätzung Daten Sach verhalt oder Spezifikation des ökonometrischen Modells geschätztes Modell phäno menologische Modellierung
M.Sc. Technische Kybernetik Spezialisierungsfach Automatisierung in der Energietechnik
Institut für Feuerungs- und Kraftwerkstechnik Prof. Dr.-Ing. H. Lens M.Sc. Technische Kybernetik Spezialisierungsfach Automatisierung in der Energietechnik Prof. Dr.-Ing. Hendrik Lens Abteilung Stromerzeugung
Vier-Stufen-Verfahren
Vier-Stufen-Verfahren Kai Nagel [email protected] 1 Einleitung 2 Planungsprozess (Wdh.) 3 Bundesverkehrswegeplan 4 Aber wie macht man das? 5 Trenne so weit wie möglich: 1. (Verkehrs-)Zustand (ohne
Modellbildung und Simulation
Modellbildung und Simulation 6. Vorlesung Wintersemester 2007/2008 Klaus Kasper Value at Risk (VaR) Gaußdichte Gaußdichte der Normalverteilung: f ( x) = 1 2π σ x e 2 2 x ( x µ ) / 2σ x Gaußdichte der Standardnormalverteilung:
Zeitbezogene Navigation im Straßenverkehr
Zeitbezogene Navigation im Straßenverkehr Thomas M. Cerbe Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel Karl-Scharfenberg-Str. 55 38229 Salzgitter Kurzfassung Stand der Technik der Navigation im Straßenverkehr
Messung und Modellierung von Personenströmen in öffentlichen Gebäuden
Messung und Modellierung von Personenströmen in Universitätstagung Verkehrswesen 2013 MICHAEL HEILIG - INSTITUT FÜR VERKEHRSWESEN, FAKULTÄT FÜR BAUINGENIEUR-, GEO- UND UMWELTWISSENSCHAFTEN KIT Universität
Informationsabend Verkehrslösung Saalfelden
Informationsabend Verkehrslösung Saalfelden Saalfelden, 18. Juli 2011 Verkehrssituation im Projekte für f r Saalfelden und den Verkehrs- und Umweltwirkungen Vorteile für f r Saalfelden Programm Verkehrsentwicklung
Potenziale des Umweltorientierten Verkehrsmanagements
Potenziale des Umweltorientierten Verkehrsmanagements, IVU Umwelt GmbH, Freiburg Kolloquium 2013, Folie 2 Überblick Folie 3 Entwicklung der Grenzwertüberschreitungen in Deutschland IVU Umwelt, 2012 vorläufige
Linearisierung. Vorlesung 4. Realität: nichtlinear. Wunsch: Vorteil: Anwendung einfacher Rechenmethoden (lineare DGL, lineare Gleichung) A=F(Y)
Realität: nichtlinear Y AF(Y) A Wunsch: im Betriebspunkt linear Y K A Vorteil: Anwendung einfacher Rechenmethoden (lineare DGL, lineare Gleichung) 1 Beispiel für Nichtlineare Systemkomponente: Ventil in
a) x = 1150 ; x = 950 ; x = 800 b) Die Lagemaße unterscheiden sich voneinander. c) Der Median charakterisiert die Stichprobe am besten.
R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 6.0.2009 Lösungen Mittelwert, Median II se: E E2 E3 E4 E5 E6 a) Notendurchschnitt 2,6 b) Säulendiagramm siehe ausführliche Lösung. c) Kreisdiagramm siehe ausführliche
Verkehrsflusssimulation Pförtner Rheinbrücke Karlsruhe
Werner Frey, Dipl.-Ing. (FH) Harald Baro, Dipl.-Ing. (FH) Anja Baumann, Dipl.-Ing. Ausgangssituation Ausgangssituation/ Ziel Im Rahmen der Arbeitsgemeinschaft Leistungsfähige Rheinquerung wurde 2012 im
Visualisierung imperfekter Informationen in einem Analyse-Werkzeug
Visualisierung imperfekter Informationen in einem Analyse-Werkzeug Vortrag zur Studienarbeit von Oliver Forster Betreuer: Dipl.-Inform. H. Schepperle 31.01.2005 Universität Karlsruhe Institut für Programmstrukturen
