thesis

ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/ausblick.tex

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 Diese Erkenntnisse können Verwendet werden:
 -Modell der gesammten Stadt Darmstadt
 -Fremde Stadt

ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/danke.tex

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+Danke

ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/modell.tex

@@ -75,10 +75,6 @@ In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, wel
 	
 }
 
-\subsection{Modell im Computer}{
-	Um die Graphen im Computer zu modellieren wird auf die Java Graphen Library JGraphT zurückgegriffen. Diese erlaubt es nicht nur Graphen aufzubauen und auf diesen zu rechnen, sondern auch die Visualisierung dieser.
-}
-
 \subsection{Modell als Matrix}{
 	Um die Berechnung zu vereinfachen kann es sinnvoll sein den Graphen in eine Matrix zu überführen.
 	
@@ -96,4 +92,20 @@ In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, wel
 		Wenn nicht nur Verbindungen Modelliert werden sollen, sondern auch die Sensorwerte in Verbindung mit den Abbiegewahrscheinlichkeiten in die Matrix einfließen, so lassen sich ggf alle virtuellen Sensoren einer Kreuzung mit Werten belegen. Mehr zu diesem Thema im Kapitel Berechnung.
 	}
 		
+}
+
+\subsection{Modell im Computer}{
+	Um die Graphen im Computer zu modellieren wird auf die Java Graphen-bibliothek JGraphT zurückgegriffen. Diese erlaubt es nicht nur Graphen aufzubauen und auf diesen zu rechnen, sondern auch die Visualisierung dieser.
+	
+	\subsubsection{Klassen für Kreuzungen}{
+		JGraphT erlaubt es dank templates in javascript beliebige Knoten zu definieren.
+		
+		- SE  - sensor		
+		- ST  - straßen
+	}
+	
+	\subsubsection{Klassen für Kreuzungsübersicht}{
+	- XR	- Kreuzungen
+	- SE	- Straßen (wie oben)
+	}
 }

ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/uebersicht.tex

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 In Ballungsgebieten, vornehmlich St"adten, steigt die Anzahl der Verkehrsteilnehmer.
 Insbesondere die Anzahl der Autos ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen.
 Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf Stra"sen, auf den Verkehr und durch Verschmutzung und L"armbelastung auch auf den Menschen aus. Um diesen negativen Effekten und der gestiegenen Anzahl an Autos Herr zu werden, ist eine Untersuchung des Verkehrs und dessen Optimierung unabdingbar um die Stra"sen f"ur jederman nutzbar zu halten.\\
-In dieser Arbeit wird untersucht in wieweit man durch Verkehrsdaten, welche mithilfe von Induktionsschleifen auf den Stra"sen erfasst werden, den Verkehr voraussagen und Stra"senbelastungen berechnen kann. Hierf"ur wurde ein Graphen basiertes Modell der Stra"se entwickelt und verschiedene Berechnungsans"atze diskutiert. Als Grundlage dieser Berechnungen dienen Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt, welche eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen haben.\\
-Dabei ist der zeitliche Versatz zwischen den Stra"senkreuzungen und die unbekannte Geschwindigkeit der Autos, sowie die gro"sen Abst"ande der Sensoren die gr"o"ste Herausforderungen die es zu l"osen gilt.\\
-Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Belastungen und Verkehrsaufkommen auf dem untersuchten Gebiet berechnet werden. Die Validit"at dieser Daten h"angt allerdings stark von den zugrundeliegenden Sensorwerten ab, sowie von den berechneten oder gemessenen Abbiegewahrscheinlichkeiten.\\
-Diese Berechnung kann Grundlage f"ur moderne, selbst regelnde Verkehrssysteme sein oder f"ur die Analyse, Optimierung oder Erweiterung von Verkehrssystemen dienen. Au"serdem erlaubt dieses Modell einen 'Blick in die Zukunft', da Werte f"ur die nahe Zukunft vorausgesagt werden k"onnen.\\
+In dieser Arbeit wird untersucht in wieweit man durch Verkehrsdaten, welche mithilfe von Induktionsschleifen auf den Stra"sen erfasst werden, Verkehrsfl"usse voraussagen und Stra"senbelastungen berechnen kann. Hierf"ur wurde ein Graphen basiertes Modell der Stra"se entwickelt und verschiedene Berechnungsans"atze diskutiert. Als Grundlage dieser Berechnungen dienen Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt, welche eine Vielzahl ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen haben.\\
+Dabei ist der zeitliche Versatz zwischen den Stra"senkreuzungen, die unbekannte Geschwindigkeit der Autos, sowie die gro"sen Abst"ande der Sensoren die gr"o"ste Herausforderungen die es zu l"osen gilt.\\
+Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Verkehrsflüsse berechnet werden, sowie Staßenbelastungen mithilfe der Sensorwerte auf dem untersuchten Gebiet berechnet werden. Die Validit"at dieser Daten h"angt allerdings stark von den zugrundeliegenden Sensorwerten ab, sowie von den berechneten oder gemessenen Abbiegewahrscheinlichkeiten.\\

ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/tex/validierung.tex

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-\subsection{Testdatenmenge}{
-Ein übliches Testverfahren ist es ein Teil seiner Datenmenge aus der Berechnung außenvorzulassen[zitat] und durch die Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren.
-Durch einen Vergleich der Testdaten und der berechneten Daten, kann nun festgestellt werden wie genau/gut die Berechnung war.\\
+In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Werte  beschrieben. Dabei wird zunächst ein angestrebtes Verfahren beschrieben, darauf eingegangen warum dieses Verfahren sich nicht eignet. Außerdem wurde eine Verkehrszählung im Rahmen dieser Arbeit vorgenommen, um die berechneten Werte zu validieren.
 
-Das funktioniert in falle unserer Sensordaten nicht, da das Auslassen von Testdaten die Berechnung unmöglich macht. Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zurückzuführen. Man kann nur in den seltensten Fällen einen Sensor mit einem anderen validieren(Zeitproblem). Sollte das möglich sein so ist ein solcher häufig Sensor ein shared sensor wie das folgende Beispiel erleutert.
+\subsection{Testdatenmenge}{
+Ein übliches Testverfahren ist es ein Teil seiner Datenmenge aus der Berechnung außenvorzulassen[zitat] und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren.
+Durch einen Vergleich der Testdaten und der berechneten Daten, kann nun festgestellt werden wie genau die Berechnung war.\\
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+Dieses Verfahren eignet sich hier allerdings nicht, da bei den vorliegenden Sensordaten das Auslassen von Testdaten die Berechnung unmöglich macht. Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zurückzuführen. Man kann nur in den seltensten Fällen einen Sensor mit einem anderen validieren(Zeitproblem). Sollte das möglich sein so ist ein solcher häufig Sensor ein shared sensor wie das folgende Beispiel erleutert.
 (Beispiel wo es geht)
 (Standartkreuzung wo es nicht geht)
 
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 Um das Modell zu validieren kann man aus seiner bekannten Menge an Daten, in diesem Fall die Sensordaten, ein Teil auswählen, welcher nicht zur Berechnung verwendet wird. Dieser Teil wird nach der Berechnung mit den Ergebnissen der entsprechenden Sensoren verglichen. Ist die Abweichung groß, ist das berechnete Ergebniss(für diesen Sensor/Bereich) ein schlechtes. bestätigt sich dagegen der Sensorwert, kann von einem guten Ergebniss für diesen Bereich gerechnet werden.
 Diese Vorgehen ist nicht möglich, da alle Sensorwerte zur Berechnung benötigt werden. Um die Daten zu validieren ist eine manuelle Verkehrszählung nötig.}