Das Senozon Mobilitätsmodell für Deutschland

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3 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

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Prof. Martin Fellendorf, Technische Universität Graz, Leiter des Instituts für Straßen- und Verkehrswesen (Verkehrstechnik und Verkehrssystemoptimierung) Prof Michel Bierlaire, Direktor des EPFL Transportation Center und des Verkehrsund Mobilitätslabors der Hochschule Lausanne, Schweiz Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne Switzerland. (Mode Choice and Travel Behaviour modelling) Dipl.-Wi.-Ing.. Thomas Haupt, Gründer und CEO thinc GmbH (Internationale Koop. Und Verkehrsmodele) Prof Kai Nagel, Leiter des Fachbereichs für Verkehrssystemplanung und Verkehrstelematik an der Technischen Universität Berlin( MATSim Leiter Software Development) Prof Kay W. Axhausen Lehrstuhl inhaber am Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme (IVT) am Departement Bau, Umwelt und Geomatik. (MATSim Data Modeling) Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

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9 Bewegung der Bevölkerung in Raum und Zeit Central, Zürich, morgens kurz nach 9 Uhr Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

1 0 Nach Verkehrsmittel Auto Zu Fuss ÖV Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

1 1 Nach Ziel-Aktivität Zur Arbeit Zum Einkaufen Nach Hause Zur Ausbildung Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

1 2 Nach Zielort Zur Bahnhofstrasse Letzipark Nach Oerlikon Andere Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

1 3 Nach Demographie (z.b. Haushaltseinkommen) tief mittel hoch Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

1 4 Mobilitätsmodell als «Datengenerator» Central, Zürich, morgens kurz nach 9 Uhr weiblich, 25-35 Jahre, verheiratet, ein Kind, hohes Haushaltseinkommen, Diplomabschluss FH, besitzt Halbtax und ein Auto, kommt von zu Hause (in der Nähe des Kunsthauses), auf dem Weg zur Arbeit beim Letzipark, unterwegs mit dem ÖV Quelle: Google Street View 2011 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

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19 in Mio in D 10% simuliert 25% simuliert Personen ab 14 70,600 7,060 17,650 Aktivitäten 22,000 55,000 Wege 15,700 39,250 Teilwege 23,000 57,500 Ereignisse 1.228,000 3.070,000 Gebäude 20,300 20,300 20,300 Haltepunkte ÖV 0,642 0,642 0,642 Fahrplanfahrten 0,750 0,750 0,750 Input 3.000,000 3.000,000 Output in Mbyte 22.000,000 50.000,000 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

20 in Mio in D 10% simuliert 25% simuliert Personen ab 14 70,600 7,060 17,650 Aktivitäten 22,000 55,000 Wege 15,700 39,250 Teilwege 25 23,000 57,500 Ereignisse 1.228,000 3.070,000 Gebäude 20 20,300 20,300 20,300 Haltepunkte ÖV 15 0,642 0,642 0,642 Fahrplanfahrten 0,75010 0,750 0,750 Input in MByte 5 0 Output in Mbyte Input 22.000,000 Output 50.000,000 Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

www.th-inc.de Modul 1: Tageskenngrössen Modul 2: Kenngrössen nach Tageszeit und Wegzweck Modul 3: Demographische und B4P Zielgruppen

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Web App Data Extract Model Enriched Model Trip Table Trips to and from a small region, demographic data as an option Data Layer Detailed GIS data for a given geography and set of properties Enriched Data Layer Locations Location Finder Map of attractive locations based on target group Custom Scenario Editor Assess a Location Find a Location Enrich Your Data Senozon, microm, th-inc 2016 Senozon Mobilitätsmodell D 6.10.2016

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