Charakterisierung von Straßenverkehrssystemen mit Floating Car Data und Data Mining

Abstract

Ziel der Untersuchungen im Rahmen dieser Diplomarbeit ist aufzuzeigen, inwiefern sich die aus FCD ermittelbaren Zustände des Straßenverkehrssystems für die langfristige Charakterisierung eines komplexen dynamischen Verkehrssystems einer Großstadt wie Stuttgart nutzen lassen. Hierbei wird ein datengetriebener Ansatz gewählt, um möglichst ähnliche oder unähnliche Bereiche des Systems und ihre Charakteristika auszumachen. Das DLR hat zu diesem Zweck Verkehrsdaten im Umfang von ca. 500 Millionen Datensätzen für die Jahre 2003 bis 2005 bereitgestellt. Es werden Methoden des Data Mining diskutiert, mit deren Hilfe die umfangreiche Datenmenge systematisch strukturiert wird. Die sich ergebenden Strukturen werden als Zustände des Straßenverkehrssystems interpretiert.