3.10.5 Verfahren zum Data Mining in Verkehrsmanagement und Verkehrsplanung

Datum der Konstituierung

13.11.2013

Leitung

Dr.-Ing. Axel Leonhardt

Problem / Ziel

Der technische Fortschritt ermöglicht eine immer umfangreichere Erhebung und Speicherung von Daten, die den Verkehrszustand beschreiben (Detektordaten, FCD, Mobilfunkdaten, Staumeldungen etc.). Die Analyse solcher über einen längeren Zeitraum vorliegenden Daten in ihrem räumlichen und zeitlichen Kontext ermöglicht wertvolle Erkenntnisse über Verkehrszusammenhänge im Netz, typische Nachfragen und typische Engstellen. Diese Erkenntnisse sind nützlich für die Verkehrsplanung (Identifikation von Maßnahmen, Bereitstellung von Widerstandsmatrizen, Nachfragematrizen etc.) und das Verkehrsmanagement (Prognosemethoden, historische Datengrundlagen als Rückfallebene etc.).

Die Analyse großer Datenmengen ("Data Mining") wird in anderen Wissenschaftsbereichen (z. B. Wirtschaftswissenschaften) bereits professionell betrieben, da dadurch ein großer Mehrwert geschaffen werden kann. Im Verkehrswesen gibt es bereits einzelne Ansätze, es fehlt aber ein allgemeiner Überblick über Methoden und Einsatzmöglichkeiten, insbesondere im Hinblick auf Planungs- und Betriebspraxis in Deutschland.

Ziel ist eine Handlungsempfehlung für Speicherung und Strukturierung der Daten, sowie die Verarbeitung (Methoden und Werkzeuge).

Angestrebtes Ergebnis

Es soll ein Wissensdokument (W 1) erstellt werden.

Update: 28/02/2018