Neue mathematische Methoden zur Verknüpfung und Vervollständigung von in Raum und Zeit unregelmäßig aufgenommenen Straßenverkehrsdaten

[1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]Als Anwendung werden Daten des Straßenverkehrs gewählt。Der Straßenverkehr repräsentiert ein hochgradig nightlineares System mit regulären wie auch irregulären Komponenten。[1]〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕〔1〕。Schreckenberg教授（德国杜伊斯堡大学，物理学院<e:1>，运输学院和Verkehr） zur verf<e:1> gung gestellt。在德国北威州，Dabei处理了一项数据模拟技术，即数据模拟仿真技术和高速公路仿真技术。Die von den Meßgeräten and den moderellen unvollständig erfaß ßten RaumZeit Informationen des Straßenverkehrs werden von beiden Gruppen analytica和mit hilife neu触发数学家Methoden um relevante Anteile ergänzt。最终结论Ziel - ist in neutiges model， in dem die mathematical -stochastische Komponente des Problems mit der physicalischen verkn<e:1> pft, auf Konsistenz und Konfidenz <s:2> berpreft und sukzessiverbessert wind。在Ergebnis中，Verkehrsvorhersage的定义和标准为“Verkehrsvorhersage”möglich sein。

Es sollen mathematische Verfahren zur Interpretation und Vervollständigung von in Raum und Zeit unregelmäßig aufgenommenen Daten entwickelt werden, die den zugrunde liegenden Systemeigenschaften (deterministisch/stochastisch/chaotisch/nichtlinear) voll Rechnung tragen. Als Anwendung werden Daten des Straßenverkehrs gewählt. Der Straßenverkehr repräsentiert ein hochgradig nichtlineares System mit regulären wie auch irregulären Komponenten. Ziel ist, den Verkehr zu rekonstruieren und für Zeiten "kleiner als" 1h vorherzusagen. Die dafür erforderliche, sehr umfangreiche Datenbasis wird von der Gruppe Professor Schreckenberg (UGD Duisburg, Physik für Transport und Verkehr) zur Verfügung gestellt. Dabei handelt es sich um virtuelle Daten aus Simulationen mit Zellularautomaten, sowie um reale Daten aus den Meßstellen der Autobahnen in NRW. Die von den Meßgeräten und den Modellen unvollständig erfaßten RaumZeit Informationen des Straßenverkehrs werden von beiden Gruppen analysiert und mit Hilfe neuartiger mathematischer Methoden um relevante Anteile ergänzt. Ultimatives Ziel ist ein neuartiges Modell, in dem die mathematisch-stochastische Komponente des Problems mit der physikalischen verknüpft, auf Konsistenz und Konfidenz überprüft und sukzessive verbessert wird. Im Ergebnis sollte eine an den Standards der Wettervorhersage orientierte Verkehrsvorhersage möglich sein.