Mikroskopische Modellierung der Personenverkehrsnachfrage auf Basis von Zeitverwendungstagebüchern

Mikroskopische Modellierung der Personenverkehrsnachfrage auf Basis von Zeitverwendungstagebüchern. Varschen, C. & Wagner, P. In AMUS 2006 (7. Aachener Kolloqium "Mobilität und Stadt"), volume 81, of Stadt Region Land, pages 63–69, 2006. Institut für Stadtbauwesen und Stadtverkehr, RWTH Aachen.

Paper abstract bibtex

Die wachsende Verkehrsleistung und die hieraus resultierenden Verkehrsprobleme f?hren verst?rkt zu der Frage, mit welchen Konzepten der zuk?nftige Verkehrsbedarf erf?llt werden kann. Wichtige Werkzeuge im Rahmen von Verkehrsplanung und Verkehrsmanagement sind Verkehrsmodelle, mit denen Prognosen des zu erwartenden Verkehrsaufkommens erstellt werden k?nnen und die damit Ansatzpunkte f?r seine verbesserte Lenkung liefern. Im Rahmen mehrerer Projekte wird das am DLR-IVF entwickelte agentenbasierte Personennachfragemodell TAPAS (Travel and Activity PAtterns Simulation) genutzt. In diesem Modell wird ein aktivit?ten-basierter Ansatz verwendet, welcher auf der Analyse von Zeitverwendungsdaten beruht. Daher sind die zur Verf?gung stehenden Aktivit?tenmuster auf die in den Zeitverwendungsdaten enthaltenen beschr?nkt, was f?r Prognosen eine starke Einschr?nkung darstellt. Die hier beschriebene Erweiterung des Modells erm?glicht das Einf?gen neuer Aktivit?tenkategorien; TAPAS beschreibt jede Aktivit?t durch vier Parameter, die sich alle aus Erhebungen sch?tzen lassen: Anteil und Umfang der Nutzung der (f?r TAPAS neuen) Aktivit?t sowie die zeitliche Variabilit?t der Aktivit?t hinsichtlich Anfangszeitpunkt und Dauer. Die ersten beiden Parameter werden direkt aus den empirischen Daten gewonnen, w?hrend die letzten beiden sich aus der statistischen Variation der Erhebungen ergeben. Die Weiterentwicklung des Modells pr?zisiert die Absch?tzung der Personenverkehrsnachfrage unter besonderer Ber?cksichtigung spezifischer wissenschaftlicher und politischer Fragestellungen. Die enge Verkn?pfung mit empirischen Daten erh?ht zudem eine hohe Zuverl?ssigkeit von Prognosen.

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