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7e98c1304e
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@ -1,42 +1,43 @@
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\contentsline {figure}{\numberline {5}{\ignorespaces Ausschnitt einer CSV Datei der Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt}}{12}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {6}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{17}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {7}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{19}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {8}{\ignorespaces CAD Bild der Stadt Darmstadt, mit eingezeichneten Kreuzungen}}{27}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {9}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Nord}}{28}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {10}{\ignorespaces Abbiegewahrscheinlichkeiten Darmstadt Süd}}{29}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {11}{\ignorespaces Kreuzungsübersicht 'Ministadt'in der Stadt Darmstadt}}{30}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {12}{\ignorespaces Kreuzung A3}}{31}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {13}{\ignorespaces Kreuzung A4}}{32}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {14}{\ignorespaces Kreuzung A5}}{33}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {15}{\ignorespaces Kreuzung A12}}{34}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {16}{\ignorespaces Kreuzung A23}}{35}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {17}{\ignorespaces Kreuzung A28}}{36}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {18}{\ignorespaces Kreuzung A29}}{37}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {19}{\ignorespaces Kreuzung A46}}{38}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {20}{\ignorespaces Kreuzung A59}}{39}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {21}{\ignorespaces Kreuzung A104}}{40}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {22}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A3}}{41}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {23}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A4}}{42}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {24}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A5}}{43}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {25}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A12}}{44}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {26}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A23}}{45}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {27}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A28}}{46}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {28}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A29}}{47}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {29}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A46}}{48}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {30}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A59}}{49}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {31}{\ignorespaces Übersetzungstabelle für Kreuzung A104}}{50}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {32}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A3}}{51}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {33}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A4}}{52}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {34}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A5}}{53}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {35}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A12}}{54}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {36}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A23}}{55}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {37}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A28}}{56}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {38}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A29}}{57}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {39}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A46}}{58}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {40}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A59}}{59}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {41}{\ignorespaces CAD Zeichnung der Kreuzung A104}}{60}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {42}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 30.7.2013.}}{61}
|
||||
\contentsline {figure}{\numberline {43}{\ignorespaces Verkehrszählung vom 5.8.2013.}}{62}
|
||||
|
||||
@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.10) 10 AUG 2013 19:19
|
||||
This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.10) 11 AUG 2013 01:31
|
||||
entering extended mode
|
||||
**TUDthesis.tex
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
|
||||
LaTeX2e <2009/09/24>
|
||||
Babel <v3.8l> and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar
|
||||
abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic,
|
||||
@ -641,7 +641,7 @@ Package: listings 2013/07/10 1.5 (Carsten Heinz)
|
||||
LaTeX Warning: Unused global option(s):
|
||||
[article,colorback,accentcolor=tud9d].
|
||||
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
|
||||
LaTeX Font Info: Checking defaults for OML/cmm/m/it on input line 16.
|
||||
LaTeX Font Info: ... okay on input line 16.
|
||||
LaTeX Font Info: Checking defaults for T1/cmr/m/n on input line 16.
|
||||
@ -868,7 +868,7 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 25--25
|
||||
|
||||
[0
|
||||
|
||||
] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/danke.tex")
|
||||
] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/danke.tex")
|
||||
[1
|
||||
|
||||
|
||||
@ -882,24 +882,24 @@ File: t15sf.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for T1/5sf.
|
||||
|
||||
|
||||
]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/uebersicht.tex")
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/uebersicht.tex")
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--36
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/abstract.tex")
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/abstract.tex")
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--37
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[1
|
||||
|
||||
] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.toc"
|
||||
] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.toc"
|
||||
[2])
|
||||
\tf@toc=\write3
|
||||
[3]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/einleitung.tex"
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/einleitung.tex"
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--11
|
||||
|
||||
[]
|
||||
@ -907,16 +907,15 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--11
|
||||
<pic/overview.png, id=35, 866.23625pt x 636.3775pt>
|
||||
File: pic/overview.png Graphic file (type png)
|
||||
<use pic/overview.png>)
|
||||
[4 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/pic/overview.png>]
|
||||
[5]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/relatedwork.tex"
|
||||
) [6] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/modell.tex
|
||||
[4 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview.png>]
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/relatedwork.tex"
|
||||
) [5] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex
|
||||
"
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--3
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
<ext/Kreuzungsuebersicht.pdf, id=52, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
<ext/Kreuzungsuebersicht.pdf, id=49, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/Kreuzungsuebersicht.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/Kreuzungsuebersicht.pdf>
|
||||
@ -925,22 +924,22 @@ LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 35.
|
||||
("C:\Program Files\tuddesign\texmf\tex\latex\tex-tudfonts\softmake\charter\ts15
|
||||
ch.fd"
|
||||
File: ts15ch.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for TS1/5ch.
|
||||
) [7 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/Kreuzungsueb
|
||||
ersicht.pdf>] <ext/KreuzungA59.pdf, id=62, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
) [6 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/Kreuzungsueb
|
||||
ersicht.pdf>] <ext/KreuzungA59.pdf, id=63, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA59.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/KreuzungA59.pdf> [8 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/th
|
||||
esis_ug/ext/KreuzungA59.pdf>] [9]
|
||||
<use ext/KreuzungA59.pdf> [7 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/th
|
||||
esis_ug/ext/KreuzungA59.pdf>] [8]
|
||||
Overfull \hbox (168.98354pt too wide) in paragraph at lines 176--177
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[10] <ext/KreuzungA23.pdf, id=100, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
[9] <ext/KreuzungA23.pdf, id=105, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA23.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/KreuzungA23.pdf> [11 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/t
|
||||
hesis_ug/ext/KreuzungA23.pdf>]) [12]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/daten.tex"
|
||||
<use ext/KreuzungA23.pdf> [10 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/t
|
||||
hesis_ug/ext/KreuzungA23.pdf>]) [11]
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/daten.tex"
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--2
|
||||
|
||||
[]
|
||||
@ -955,21 +954,15 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 9--10
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
<pic/csv.png, id=139, 1041.8925pt x 155.58125pt>
|
||||
<pic/csv.png, id=148, 1041.8925pt x 155.58125pt>
|
||||
File: pic/csv.png Graphic file (type png)
|
||||
<use pic/csv.png> [13 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_u
|
||||
<use pic/csv.png> [12 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_u
|
||||
g/pic/csv.png>]
|
||||
Overfull \hbox (2.61195pt too wide) in paragraph at lines 80--84
|
||||
\T1/5ch/m/n/9.5 Abbiegewahrscheinlichkeiten von Mi-cha-el Scholz. Wur-den duch
|
||||
Lö-sung des Kreu-zungs-glei-chungs-sys-tem be-stimmt.Dabei
|
||||
[]
|
||||
|
||||
|
||||
Overfull \hbox (3.68185pt too wide) in paragraph at lines 100--101
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[14]
|
||||
[13]
|
||||
Overfull \hbox (32.18214pt too wide) in paragraph at lines 103--104
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
@ -1039,7 +1032,7 @@ Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 147--148
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[15]
|
||||
[14]
|
||||
Overfull \hbox (111.98296pt too wide) in paragraph at lines 148--149
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
@ -1074,34 +1067,35 @@ Overfull \hbox (77.78261pt too wide) in paragraph at lines 189--190
|
||||
[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]
|
||||
[]
|
||||
|
||||
[16]) [17]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex"
|
||||
<ext/KreuzungA4.pdf, id=157, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
[15]) [16]
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex"
|
||||
<ext/KreuzungA4.pdf, id=166, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA4.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/KreuzungA4.pdf> [18 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/th
|
||||
<use ext/KreuzungA4.pdf> [17 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/th
|
||||
esis_ug/ext/KreuzungA4.pdf>]
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 40--41
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
) [19]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
|
||||
File: ext/KreuzungA23.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/KreuzungA23.pdf> [18]) [19]
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
|
||||
ex") [20]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
|
||||
|
||||
Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 4--6
|
||||
|
||||
[]
|
||||
|
||||
) [21]
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex")
|
||||
[22] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex")
|
||||
[22] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
|
||||
|
||||
LaTeX Warning: Empty `thebibliography' environment or \BreakBibliography
|
||||
before end of `thebibliography' environment on input line 8.
|
||||
|
||||
) [23] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof
|
||||
) [23] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lof
|
||||
")
|
||||
\tf@lof=\write4
|
||||
[24]
|
||||
@ -1113,184 +1107,187 @@ Class scrartcl Warning: Usage of deprecated \float@listhead!
|
||||
(scrartcl) `scrartcl' soon, so it should not be used on input lin
|
||||
e 67.
|
||||
|
||||
("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol")
|
||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.lol")
|
||||
\tf@lol=\write5
|
||||
|
||||
[25] ("C:\daten\source\college\ss2013\bachelor thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
|
||||
[25] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/anhang.tex"
|
||||
|
||||
|
||||
pdfTeX warning: pdflatex.exe (file C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thes
|
||||
pdfTeX warning: pdflatex.exe (file C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thes
|
||||
is/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf): PDF inclusion: found PDF version <1.6>, but
|
||||
at most version <1.5> allowed
|
||||
<ext/overviewmap.pdf, id=214, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
|
||||
<ext/overviewmap.pdf, id=230, 1245.83888pt x 3039.54271pt>
|
||||
File: ext/overviewmap.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/overviewmap.pdf>
|
||||
|
||||
LaTeX Warning: Float too large for page by 458.07741pt on input line 5.
|
||||
|
||||
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=215, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf, id=231, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
File: ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.pdf>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=216, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
<ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf, id=232, 597.45204pt x 845.1575pt>
|
||||
File: ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [26] [27 <C:/daten/source/colle
|
||||
ge/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf>] [28 <C:/daten/source/
|
||||
college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.
|
||||
pdf>] [29 <C:/daten/source/college/ss2013/bachelor thesis/thesis_ug/ext/Messgru
|
||||
<use ext/MessgruppentabelleSued-2013-01-08.pdf> [26] [27 <C:/Daten/source/colle
|
||||
ge/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.pdf>] [28 <C:/Daten/source/
|
||||
college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/MessgruppentabelleNord-2013-01-08.
|
||||
pdf>] [29 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/Messgru
|
||||
ppentabelleSued-2013-01-08.pdf>]
|
||||
File: ext/Kreuzungsuebersicht.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/Kreuzungsuebersicht.pdf>
|
||||
<ext/KreuzungA3.pdf, id=618, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
<ext/KreuzungA3.pdf, id=634, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA3.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/KreuzungA3.pdf>
|
||||
File: ext/KreuzungA4.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
<use ext/KreuzungA4.pdf>
|
||||
<ext/KreuzungA5.pdf, id=619, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
<ext/KreuzungA5.pdf, id=635, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA5.pdf Graphic file (type pdf)
|
||||
|
||||
<use ext/KreuzungA5.pdf>
|
||||
<ext/KreuzungA12.pdf, id=620, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
<ext/KreuzungA12.pdf, id=636, 845.1575pt x 597.23125pt>
|
||||
File: ext/KreuzungA12.pdf Graphic file (type pdf)
|
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Binary file not shown.
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\contentsline {section}{\numberline {5}Modell}{7}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Modell der Ministadt}{7}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Modell als Graph}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Kreuzungsgraph}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{10}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}Modell als Matrix}{11}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.1}Ausgangsmatrix}{11}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Eingansmatrix}{11}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.3}Sonderfall: Vallidierungssensor}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.4}Berechnungsmatrizen}{12}
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\contentsline {section}{\numberline {6}Daten}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Induktionsschleifenwerte}{13}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.1}CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{13}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.2}Mysql-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{14}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{14}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{14}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{14}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{14}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Aufbereitung der Daten}{14}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Datenbank Schema}{15}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{16}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.3}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{16}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.4}Geographischer Ausschnitt der Daten}{17}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Berechnung}{18}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Das Zeitproblem}{18}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Das Abbiegeproblem}{18}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Ans\"atze}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.1}Markov-Ketten HMM}{19}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.2}Neuronale Netze}{19}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3}Gleichungssystem}{19}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.4}Wegfindungsalgorithmen}{19}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Lineares Gleichungssystem}{19}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{19}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{19}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Lineares Gleichungssystem als Graph}{19}
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\contentsline {section}{\numberline {4}Related Work}{5}
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\contentsline {section}{\numberline {5}Modell}{6}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Modell der Ministadt}{6}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Modell als Graph}{8}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.1}Kreuzungsgraph}{8}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.2.2}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{9}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.3}Modell als Matrix}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.1}Ausgangsmatrix}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.2}Eingansmatrix}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {5.3.3}Sonderfall: Vallidierungssensor}{11}
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\contentsline {section}{\numberline {6}Daten}{12}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Induktionsschleifenwerte}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.1}CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.2}Mysql-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{13}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{13}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Aufbereitung der Daten}{13}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Datenbank Schema}{14}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{15}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.3}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{15}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.4}Geographischer Ausschnitt der Daten}{16}
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\contentsline {section}{\numberline {7}Berechnung}{17}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Das Zeitproblem}{17}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Das Abbiegeproblem}{17}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.3}Ans\"atze}{17}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.1}Markov-Ketten HMM}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.2}Neuronale Netze}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.3}Gleichungssystem}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.3.4}Wegfindungsalgorithmen}{18}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.4}Lineares Gleichungssystem}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.1}Lineares Gleichungssystem einer Kreuzung}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{18}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.5}Lineares Gleichungssystem als Graph}{18}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.5.1}Berechnungsmatrizen}{18}
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\contentsline {section}{\numberline {8}Visualisierung}{20}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{20}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Visualisierung des JGraphT-Graphen}{20}
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_104_L1.tif
Normal file
BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_104_L1.tif
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Binary file not shown.
BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_12.tif
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BIN
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_23_L1.tif
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_23_L1.tif
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/DA_A_5_L3.tif
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.tif
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ext/overviewmap.tif
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ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview_ministadt.png
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BIN
ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview_ministadt.png
Normal file
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After Width: | Height: | Size: 123 KiB |
@ -1,12 +1,12 @@
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Während die Ergebnisse dieser Arbeit einer Validierung nicht stand halten, so bietet das entwickelte Modell die Möglichkeit den Verkehr genauer zu berechnen, wenn bessere Sensorwerte vorliegen.
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So kann aufgrund der Modellierung der 'Ministadt' eine Modellierung für ganz Darmstadt durchgeführt werden. Das entwickelte Modell kann auch auf jede andere Stadt übertragen werden.
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Eine Verbesserung des Modells kann durch 'tagging' vorgenommen werden. So könnte man die Straßen mit ihrer Höchstgeschwindigkeit taggen, um die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.
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W"ahrend die Ergebnisse dieser Arbeit einer Validierung nicht stand halten, so bietet das entwickelte Modell die M"oglichkeit den Verkehr genauer zu berechnen, wenn bessere Sensorwerte vorliegen.
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So kann aufgrund der Modellierung der 'Ministadt' eine Modellierung f"ur ganz Darmstadt durchgef"uhrt werden. Das entwickelte Modell kann auch auf jede andere Stadt "ubertragen werden.
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Eine Verbesserung des Modells kann durch 'tagging' vorgenommen werden. So k"onnte man die Stra"sen mit ihrer H"ochstgeschwindigkeit taggen, um die Genauigkeit des Modells zu erh"ohen.
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Das verwendete Modell kann auch auf andere Städte welche Sensorik in ihren Straßen verbaut haben übertragen werden.
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Das verwendete Modell kann auch auf andere St"adte welche Sensorik in ihren Stra"sen verbaut haben "ubertragen werden.
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Sollten in einer Stadt flächendeckend validierende Ausgangssensoren verbaut sein, so kann das Verkehrsproblem gelöst und Abbiegewahrscheinlichkeiten live berechnet werden.
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Sollten in einer Stadt fl"achendeckend validierende Ausgangssensoren verbaut sein, so kann das Verkehrsproblem gel"ost und Abbiegewahrscheinlichkeiten live berechnet werden.
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Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse können zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden.
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Die durch Modell und Berechnung gewonnenen Erkenntnisse k"onnen zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden.
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Es ist damit zurechnen, dass mehr Sensoren auf die Straße gelangen werden. So plant Deutschland in einer gesetzesin [] allen Autofahrern vorzuschreiben eine sog. 'Blackbox' im auto zu verbauen. Diese Blackboxen sollen GPS, Brems- und Beschleunigungsverhalten messen. Stehen diese Daten zur Verfügung kann man auf eine Vielzahl von Sensoren zurückgreifen und die Verkehrsinformationen werden verlässlicher.
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Dadurch würde eine Genauere und bessere Modellierung des Verkehrs möglich.
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Es ist damit zurechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"se gelangen werden. So plant Deutschland in einer gesetzesin [] allen Autofahrern vorzuschreiben eine sog. 'Blackbox' im auto zu verbauen. Diese Blackboxen sollen GPS, Brems- und Beschleunigungsverhalten messen. Stehen diese Daten zur Verf"ugung kann man auf eine Vielzahl von Sensoren zur"uckgreifen und die Verkehrsinformationen werden verl"asslicher.
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Dadurch w"urde eine Genauere und bessere Modellierung des Verkehrs m"oglich.
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@ -1,16 +1,16 @@
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||||
In diesem Kapitel werden einige Berechnungsansätze beschrieben, sowie Probleme mit diesen Ansätzen. Außerdem werden Problemstellungen formuliert, welche sich teilweise als lösbar herausgestellt haben.
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In diesem Kapitel werden einige Berechnungsans"atze beschrieben, sowie Probleme mit diesen Ans"atzen. Au"serdem werden Problemstellungen formuliert, welche sich teilweise als l"osbar herausgestellt haben.
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\subsection{Das Zeitproblem}{
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||||
Die Daten der Induktionsschleifen sind die Werte der Sensoren über die letzte Minute. Sie zeigen eine Art summierte Momentaufnahme des Verkehrs an den Messpunkten. Das macht es allerdings schwer zwei Messungen in eine Beziehung zu stellen. Bildlich gesprochen kann man nicht trivial bestimmen, wie lange ein Auto von der einen zur anderen Kreuzung benötigt. Da die Daten nur für bestimmte Zeitpunkte zur Verfügung stehen, kann nicht mehr festgetsllt werden wann ein Auto, welches an Kreuzung A über den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort über den Sensor fährt.
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||||
Eine 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht möglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es bis zur nächsten Momentaufnahme gekommen ist.
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Die Daten der Induktionsschleifen sind die Werte der Sensoren "uber die letzte Minute. Sie zeigen eine Art summierte Momentaufnahme des Verkehrs an den Messpunkten. Das macht es allerdings schwer zwei Messungen in eine Beziehung zu stellen. Bildlich gesprochen kann man nicht trivial bestimmen, wie lange ein Auto von der einen zur anderen Kreuzung ben"otigt. Da die Daten nur f"ur bestimmte Zeitpunkte zur Verf"ugung stehen, kann nicht mehr festgetsllt werden wann ein Auto, welches an Kreuzung A "uber den Sensor gefahren ist, an Kreuzung B ankommt und dort "uber den Sensor f"ahrt.
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Eine 'Verfolgung' eines Autos ist somit nicht m"oglich, da nicht festgestellt werden kann, wie weit es bis zur n"achsten Momentaufnahme gekommen ist.
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Ein Naiver Ansatz für viele Berechnungen ist es den Ausgangswerte einer Kreuzung an den Eingang der nächsten zu legen. Dieses Verfahren ist allerdings problematisch, da die Sensorwerte im einem Regelmäßigen Abstand gemessen werden, ein Auto sich allerdings nicht daran halten muss. Es könnte also zwei kreuzungen oder 1,5 in einer Zeiteinheit hinter sich lassen.
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Ein Naiver Ansatz f"ur viele Berechnungen ist es den Ausgangswerte einer Kreuzung an den Eingang der n"achsten zu legen. Dieses Verfahren ist allerdings problematisch, da die Sensorwerte im einem Regelm"a"sigen Abstand gemessen werden, ein Auto sich allerdings nicht daran halten muss. Es k"onnte also zwei kreuzungen oder 1,5 in einer Zeiteinheit hinter sich lassen.
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}
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\subsection{Das Abbiegeproblem}{
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Das 'Abbiegeproblem' ist auf zu wenige Sensorwerte zurückzuführen. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, allerdings nicht am Kreuzungs Ausgang(bis auf wenige Ausnahmen). Es kann für Mischspursensoren folglich nicht live bestimmt werden, wie viele Autos in die eine und wie viele in die andere gefahren sind. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu können, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gerechnet, welche angeben, wieviel Prozent des Verkhrs, welcher über einen Sensor fährt, die Kreuzung in welche Richtung verlässt.
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Das 'Abbiegeproblem' ist auf zu wenige Sensorwerte zur"uckzuf"uhren. In den Kreuzungen von Darmstadt sind die Induktionsschleifen am Kreuzungseingang verbaut, allerdings nicht am Kreuzungs Ausgang(bis auf wenige Ausnahmen). Es kann f"ur Mischspursensoren folglich nicht live bestimmt werden, wie viele Autos in die eine und wie viele in die andere gefahren sind. Um den Fluss trotzdem bestimmen zu k"onnen, wird in dieser Arbeit mit Abbiegewahrscheinlichkeiten gerechnet, welche angeben, wieviel Prozent des Verkhrs, welcher "uber einen Sensor f"ahrt, die Kreuzung in welche Richtung verl"asst.
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||||
Nachfolgend ein Beispiel einer Kreuzung, der A4, welche an einer Stelle eine Validierung zulässt.
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Nachfolgend ein Beispiel einer Kreuzung, der A4, welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst.
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\begin{figure}[htbp!]
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\centering
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||||
@ -18,33 +18,33 @@ In diesem Kapitel werden einige Berechnungsansätze beschrieben, sowie Probleme
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\caption{Kreuzung A4}
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\end{figure}
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||||
Der Sensor [] kann partiell durch den Sensor [] validiert werden. Da die Autos über den Sensor [] in genau zwei Richtungen fahren können, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann live berechnet werden wieviele Autos, welche über den Sensor [] gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind.
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||||
Der Sensor [] kann partiell durch den Sensor [] validiert werden. Da die Autos "uber den Sensor [] in genau zwei Richtungen fahren k"onnen, kann der Fluss eindeutig bestimmt werden und es kann live berechnet werden wieviele Autos, welche "uber den Sensor [] gefahren sind nach rechts abgebogen sind, und wieviele geradeaus gefahren sind.
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S[] -> Virtual Out A3 = S[] - S[]
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S[] -> Virtual Out A23 = S[]
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}
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\subsection{Ans\"atze}{
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||||
Um den Verkehrsfluss zu bestimmen, ist eine Berechnung nötig, welche von den Sensorwerten ausgehend, den einzelnen virtuellen Sensoren und Straßen in der Kreuzungsübersicht einen Verkehrswert zuweist. Hierfür wurden einige Algorithmen ausporbiert. Im Folgendem seien [], Neuronale Netze sowie Lineare Gleichungssysteme als Ansätze vorgestellt um besagte Berechnung durchzuführen.
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Um den Verkehrsfluss zu bestimmen, ist eine Berechnung n"otig, welche von den Sensorwerten ausgehend, den einzelnen virtuellen Sensoren und Stra"sen in der Kreuzungs"ubersicht einen Verkehrswert zuweist. Hierf"ur wurden einige Algorithmen ausporbiert. Im Folgendem seien [], Neuronale Netze sowie Lineare Gleichungssysteme als Ans"atze vorgestellt um besagte Berechnung durchzuf"uhren.
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||||
\subsubsection{Markov-Ketten HMM}{
|
||||
Problem, nicht zyklischer Graph. Ein Verkehrsnetz hat viele Kreise und ein solches Modell ist aus diesen Gründen nicht sinnvoll.
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||||
Als Ansatz kann man ein Markov-Modell auf einen zufällig ausgewählten nicht zyklischen Graphen berechnen. Berechnet man nun viele solcher zufällig nicht zyklischen Graphen, und mittelt man die Werte für die einzelnen unbekannten Sensoren,
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||||
könnte eine 'gute' Lösung herauskommen.\\
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||||
Problem: Es ist nicht gegeben das die Daten dann noch irgend ein Realitätsbezug haben,
|
||||
außerdem entspricht das Verfahren durch den "zufall" eher besserem Raten.
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||||
Problem, nicht zyklischer Graph. Ein Verkehrsnetz hat viele Kreise und ein solches Modell ist aus diesen Gr"unden nicht sinnvoll.
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||||
Als Ansatz kann man ein Markov-Modell auf einen zuf"allig ausgew"ahlten nicht zyklischen Graphen berechnen. Berechnet man nun viele solcher zuf"allig nicht zyklischen Graphen, und mittelt man die Werte f"ur die einzelnen unbekannten Sensoren,
|
||||
k"onnte eine 'gute' L"osung herauskommen.\\
|
||||
Problem: Es ist nicht gegeben das die Daten dann noch irgend ein Realit"atsbezug haben,
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||||
au"serdem entspricht das Verfahren durch den "zufall" eher besserem Raten.
|
||||
}
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||||
\subsubsection{Neuronale Netze}{
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||||
Neuronale Netze zum lernen der Abbiegewahrscheinlichkeit.
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||||
}
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||||
\subsubsection{Gleichungssystem}{
|
||||
Gehen wir von einem Geregelten, Verkehrsordnung achtenden Verkehr aus, können wir für jeden Ausgangsknoten durch addition derjenigen Sensorwerte, welche auf den Ausgang zeigen berechnen, wieviele Autos am Ausgangsknoten angekommen sein müssen. Das Problem dabei sind die Mischspuren, über welche der Verkehr in verschiedene Richtungen fließen kann. Für diese Sensoren werden Abbiegewahrscheinlichkeiten benötigt um zu berechnen, wie viel Prozent der Autos, welche über den Sensor Fahren an dem jeweiligen Ausgangsknoten angelangen. Der Sensorwert wird entsprechend mit der jeweiligen Abbiegewahrscheinlichkeit multipliziert und auf den Ausgang addiert.\\
|
||||
Gehen wir von einem Geregelten, Verkehrsordnung achtenden Verkehr aus, k"onnen wir f"ur jeden Ausgangsknoten durch addition derjenigen Sensorwerte, welche auf den Ausgang zeigen berechnen, wieviele Autos am Ausgangsknoten angekommen sein m"ussen. Das Problem dabei sind die Mischspuren, "uber welche der Verkehr in verschiedene Richtungen flie"sen kann. F"ur diese Sensoren werden Abbiegewahrscheinlichkeiten ben"otigt um zu berechnen, wie viel Prozent der Autos, welche "uber den Sensor Fahren an dem jeweiligen Ausgangsknoten angelangen. Der Sensorwert wird entsprechend mit der jeweiligen Abbiegewahrscheinlichkeit multipliziert und auf den Ausgang addiert.\\
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||||
|
||||
Da lineare Gleichungssysteme das Ergebnis dieser Arbeit sind ist ihnen ein eigenes Kapitel, um genauer darauf einzugehen.
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||||
|
||||
}
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||||
\subsubsection{Wegfindungsalgorithmen}{
|
||||
Auf einem Graphen bietet es sich an einen Wegfindungsalgorithmus zu verwenden, um Autos realistisch zu modellieren.
|
||||
Problem ist nur, dass keine Daten über das Ziel der Autos bekannt ist.
|
||||
Problem ist nur, dass keine Daten "uber das Ziel der Autos bekannt ist.
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
\subsection{Lineares Gleichungssystem}{
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||||
@ -58,12 +58,50 @@ In diesem Kapitel werden einige Berechnungsansätze beschrieben, sowie Probleme
|
||||
Zweirichtungeniterration vom Sensor weg.
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||||
}
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||||
\subsubsection{Gleichungen zwischen Kreuzungen}{
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||||
zwischen den Kreuzungen ist das Modell ungenau. Hier können wir die Verkehrsbelastung bestimmen. Und wir können Voraussagen, dass in der nächsten Minute viele/wenige Autos an Kreuzung x von Kreuzung y ankommen werden
|
||||
zwischen den Kreuzungen ist das Modell ungenau. Hier k"onnen wir die Verkehrsbelastung bestimmen. Und wir k"onnen Voraussagen, dass in der n"achsten Minute viele/wenige Autos an Kreuzung x von Kreuzung y ankommen werden
|
||||
}
|
||||
\subsection{Lineares Gleichungssystem als Graph}{
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||||
Ein Gleichungssystem der Form (oben beschrieben) kann als graph dargestellt werden. Die berechnung des System kann ebenfalls am Graphen passieren.
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||||
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||||
Ausgehend von einer direkten Verbindungen von Sensorknoten zu virtuellem Kreuzungsein- bzw. ausgang Knoten, kann um die Ausgänge zu berechnen der Graph entlangiterriert werden. Die Ausgänge berechnen sich dabei gegen die Flussrichtung.
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||||
Die Eingänge berechnen sich mit der Flussrichtung.
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||||
Forward/Backward Iteration.
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||||
}
|
||||
\subsubsection{Berechnungsmatrizen}{
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||||
W"ahrend oben Verbindungsmatrizen beschrieben werden, welche ausschlie"slich modellieren, ob ein Knoten(virtuell oder Sensor) mit einem anderen verbunden ist,
|
||||
so kann man bei bekannten Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur die Kreuzung diese direkt in der Ausgangsmatrix verzeichnen:
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||||
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||||
\begin{figure}[htbp!]
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||||
\centering
|
||||
\fbox{\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{ext/KreuzungA23}}
|
||||
\caption{Kreuzung A23}
|
||||
\end{figure}
|
||||
$\begin{Bmatrix}
|
||||
& A12 & A4 & A104 \\
|
||||
D1 & 0 & 1 & 1 \\
|
||||
D2 & 0 & 1 & 0 \\
|
||||
D3 & 1 & 0 & 0 \\
|
||||
D4 & 0 & 0 & 1 \\
|
||||
D5 & 0 & 0 & 1 \\
|
||||
D6 & 0 & 1 & 0 \\
|
||||
D7 & 0 & 1 & 0 \\
|
||||
D8 & 1 & 0 & 0 \\
|
||||
D9 & 1 & 0 & 0 \\
|
||||
D10 & 0 & 0 & 1 \\
|
||||
D13 & 0 & 0 & 0 \\
|
||||
D14 & 0 & 0 & 0
|
||||
\end{Bmatrix}$
|
||||
|
||||
$\begin{Bmatrix}
|
||||
& E1 & E2 & E3 & E4 \\
|
||||
S1 & 0.3 & 0.7 & 0 & 0 \\
|
||||
S2 & 0 & 0.2 & 0.8 & 0 \\
|
||||
S3 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
|
||||
S4 & 0.9 & 0 & 0 & 0.1
|
||||
\end{Bmatrix}$
|
||||
|
||||
Diese Darstellung erwies sich als hilfreich zur Berechnung von Ausgangswerten f"ur eine Kreuzung. Siehe hierzu das Kapitel [Berechnung]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
+5
|
||||
+4
|
||||
@ -1,14 +1,14 @@
|
||||
\thispagestyle{empty}
|
||||
|
||||
\begin{center}{
|
||||
An dieser stelle möchtige ich alle danken, die mich bei der Ausarbeitung meiner Bachelor Thesis unterstütz haben.\\
|
||||
An dieser stelle m"ochtige ich alle danken, die mich bei der Ausarbeitung meiner Bachelor Thesis unterst"utz haben.\\
|
||||
|
||||
Besonderer Dank gilt Prof. Dr. Mühlhäuser...\\
|
||||
Besonderer Dank gilt Prof. Dr. M"uhlh"auser...\\
|
||||
|
||||
Ein großer Dank gilt Dr. Immanuel Schweizer, der mit sehr viel Engagement,
|
||||
Ein gro"ser Dank gilt Dr. Immanuel Schweizer, der mit sehr viel Engagement,
|
||||
guten Ideen und guten Kontakten meine Arbeit betreut hat.\\
|
||||
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Danke auch an Michael Scholz, der immer ein guter Partner zur Zusammenarbeit war und neben guten Ideen auch immer eine menge Engagement mitgebracht hat.\\
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Herzlichen dank an meine Familie für die Unterstützung und das Ermöglichen meines Studium.}
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Herzlichen dank an meine Familie f"ur die Unterst"utzung und das Erm"oglichen meines Studium.}
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\end{center}
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@ -1,15 +1,15 @@
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In diesem Kapitel wird beschrieben welchen Verkehrsdaten für diese Arbeit zur Verfügung standen und wie sie aufbereitet wurden, um sie für die entwickelten Verkehrsmodellierung zu verwenden. Zum einen sind das die Induktionsschleifenwerte 'load' und 'count' aller Induktionsschleifen auf den Straßen der Stadt Darmstadt. Diese Daten werden von Induktionsschleifen auf den Straßen der Stadt erfasst.\\
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In diesem Kapitel wird beschrieben welchen Verkehrsdaten für diese Arbeit zur Verfügung standen und wie sie aufbereitet wurden, um sie für die entwickelten Verkehrsmodellierung zu verwenden. Zum einen sind das die Induktionsschleifenwerte 'load' und 'count' aller Induktionsschleifen auf den Stra"sen der Stadt Darmstadt. Diese Daten werden von Induktionsschleifen auf den Stra"sen der Stadt erfasst.\\
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Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für einige der Induktionsschleifen zur Verfügung. Diese Daten wurden von der Stadt Darmstadt ermittelt, für die Planungsabteilung des Verkehrsamtes. Ermittelt wurden die Daten laut Herrn [Tank] des Verkehrsamtes der Stadt Darmstadt mithilfe einer externen Firma, welche die zu untersuchenden Kreuzungen Video Überwacht. Außerdem seien alle Werte über alle Messungen die vorgenommen wurden gemittelt. Sie liegen in PDF-Format vor.\\
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Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für einige der Induktionsschleifen zur Verfügung. Diese Daten wurden von der Stadt Darmstadt ermittelt, für die Planungsabteilung des Verkehrsamtes. Ermittelt wurden die Daten laut Herrn [Tank] des Verkehrsamtes der Stadt Darmstadt mithilfe einer externen Firma, welche die zu untersuchenden Kreuzungen Video "Uberwacht. Au"serdem seien alle Werte über alle Messungen die vorgenommen wurden gemittelt. Sie liegen in PDF-Format vor.\\
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Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet, sondern nur ein Teil der Stadt Darmstadt. Diese geographische Vorgabe führt dazu, dass die zu betrachtende Datenmenge wesentlich kleiner wird.
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\subsection{Induktionsschleifenwerte}{
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Die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt sind fast ausschließlich an den Kreuzungseingängen in den Straßen verbaut. Sie dienen dabei dem sog. 'adaptivem steuern' des Verkehrs. Die Ampelphasen, konkret die Länge der Ampelphasen, wird durch die Sensorwerte beeinflusst, damit der Verkehr reibungsloser fließen kann. Stellt das System etwa fest, dass kein Auto auf der Spur steht, kann es eine Ampelphase verkürzen. Dabei bezieht dieses System keine Informationen der Nachbarkreuzungen mit ein. Der begriff 'adaptive Steuerung' leitet sich dabei aus der Tatsache her, dass die Ampel dem Verkehrsaufkommen anpasst. Sie ist adaptiv zum Verkehr gesteuert.\\
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Die Induktionsschleifen der Stadt Darmstadt sind fast ausschlie"slich an den Kreuzungseing"angen in den Stra"sen verbaut. Sie dienen dabei dem sog. 'adaptivem steuern' des Verkehrs. Die Ampelphasen, konkret die L"ange der Ampelphasen, wird durch die Sensorwerte beeinflusst, damit der Verkehr reibungsloser flie"sen kann. Stellt das System etwa fest, dass kein Auto auf der Spur steht, kann es eine Ampelphase verkürzen. Dabei bezieht dieses System keine Informationen der Nachbarkreuzungen mit ein. Der begriff 'adaptive Steuerung' leitet sich dabei aus der Tatsache her, dass die Ampel dem Verkehrsaufkommen anpasst. Sie ist adaptiv zum Verkehr gesteuert.\\
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\subsubsection{CSV-Daten der Stadt Darmstadt}{
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Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verf"ugung. Dabei ist der Zeitstempel das Ende des jeweiligen Messzeitraumes, welcher in Darmstadt eine Minute beträgt. Gemessen werden dabei zwei Werte:
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Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verf"ugung. Dabei ist der Zeitstempel das Ende des jeweiligen Messzeitraumes, welcher in Darmstadt eine Minute betr"agt. Gemessen werden dabei zwei Werte:
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\begin{itemize}
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\item{load: Der Loadwert zeigt an wie viel Prozent des Messintervalls der Sensor von einem Auto belegt war.}
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\item{count: Der Countwert zeigt an wie viele Autos den Sensor innerhalb des Messintervalls passiert haben.}
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@ -27,17 +27,17 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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\begin{itemize}
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\item{Datum und Uhrzeit der Messung}
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\item{Die Bezeichnung der Kreuzung}
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\item{Die Intervallänge der Messung in Minuten}
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\item{Die Intervall"ange der Messung in Minuten}
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\item{Die Werte 'load' und 'count' für jeden Sensor}
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\end{itemize}
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Dabei bezeichnen Sensorspalten, welche auf Z enden den 'count'-Wert des Sensors, solche die auf B enden den 'load'-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repräsentiert dabei eine Kreuzung, welche in der Stadt Darmstadt mit einem großem A und einer eindeutigen Nummer bezeichnet werden.
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Für eine Kreuzung können dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV bereitgestellt werden.
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Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem taächlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. Übersetzungstabellen benötigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen Sensornamen zu. In der Praxis wird eine solche Übersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet.
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Dabei bezeichnen Sensorspalten, welche auf Z enden den 'count'-Wert des Sensors, solche die auf B enden den 'load'-Wert. Jede Zeile in der CSV-Datei repr"asentiert dabei eine Kreuzung, welche in der Stadt Darmstadt mit einem gro"sem A und einer eindeutigen Nummer bezeichnet werden.
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Für eine Kreuzung k"onnen dabei bis zu 64 Sensoren in der CSV bereitgestellt werden.
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Um die Zuordnung von CSV-Spalte zu dem ta"achlichen Sensornamen herzustellen, werden sog. "Ubersetzungstabellen ben"otigt. Diese ordnen einer CSV-Sensorspalte (1-64) einen Sensornamen zu. In der Praxis wird eine solche "Ubersetzungstabelle durch einen Offset auf der CSV-Datei im Computer nachgebildet.
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Ein Datensatz für ganz Darmstadt für eine Minute ist dabei in zwei Teile aufgeteilt.
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Den Südlichen Teil und den Nördlichen Teil von Darmstadt. Jeder Bereich liegt dabei als einzelne CSV-Datei vor.
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Den Südlichen Teil und den N"ordlichen Teil von Darmstadt. Jeder Bereich liegt dabei als einzelne CSV-Datei vor.
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[Bild der Teilung]
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Der ausgewählte Ausschnitt der 'Ministadt' welcher im Rahmen dieser Arbeit betrachtet wird liegt dabei im [] Teil der Stadt.
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Der ausgew"ahlte Ausschnitt der 'Ministadt' welcher im Rahmen dieser Arbeit betrachtet wird liegt dabei im [] Teil der Stadt.
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}
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\subsubsection{Mysql-Daten des Projektes Verkehrsvisualisierung}{
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@ -54,7 +54,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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\subsection{CAD-Zeichnungen der Kreuzungen}{
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Es standen desweiteren die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen zur Verfügung. Diese CADs wurden im Rahmen der Kooperation des Projekts [] und der Stadt Darmstadt der TU-Darmstadt zur Verfügung gestellt.
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Sie dienten der manuellen Modellierung des Straßenmodells, sowie der Zuordnung der Sensoren nach ihrem Typ. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren Richtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspur-Sensor oder Mischspur-Sensor zugeordnet werden.
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Sie dienten der manuellen Modellierung des Stra"senmodells, sowie der Zuordnung der Sensoren nach ihrem Typ. So sind in den CAD-Zeichnungen die Fahrspuren und deren Richtung markiert. Aufgrund dessen konnte eine Zuordnung von Sensoren nach ihrer Klasse, Einspur-Sensor oder Mischspur-Sensor zugeordnet werden.
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Desweiteren wurden mithilfe der CAD-Zeichnungen die Verbindungen von Sensor zu virtuellem Kreuzungsausgangsknoten manuell in der Datenbank vermerkt, um den Graphen aufzuspannen.
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}
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@ -65,7 +65,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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\item{Mischspursensor: EIn Auto auf dieser Spur kann die Kreuzung in mehr als eine Richtung verlassen.}
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\end{itemize}
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Während die Einspursensoren eindeutigen einem Ausgang einer Kreuzung zugeordnet werden können, so benötigt man um die Sensorwerte der Mischspuren Ausgängen zuzuordnen noch sog. 'Abbiegewahrscheinlichkeiten'.
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W"ahrend die Einspursensoren eindeutigen einem Ausgang einer Kreuzung zugeordnet werden k"onnen, so ben"otigt man um die Sensorwerte der Mischspuren Ausg"angen zuzuordnen noch sog. 'Abbiegewahrscheinlichkeiten'.
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\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt}{
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten wurden von der Firma [] mithilfe von Videoüberwachung einzelner Kreuzungen für die Stadt Darmstadt ermittelt. Dabei wurden alle ermittelten Werte gemittelt. Die zur Verfügung gestellten Daten lagen als PDF vor.
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@ -73,22 +73,22 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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[Michael Scholz] hat im Rahmen seiner Bachelor Arbeit [] diese Daten in eine MYSQL Datenbank übertragen.
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[SQL]
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Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, zählung, mittelung
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Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, z"ahlung, mittelung
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}
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\subsubsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz}{
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Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz. Wurden duch Lösung des Kreuzungsgleichungssystem bestimmt.Dabei werden die Ausgänge auf die Eingänge
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der nächsten kreuzung gemappt und das Ergbniss über einen Zeitraum gemittelt.
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Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz. Wurden duch L"osung des Kreuzungsgleichungssystem bestimmt.Dabei werden die Ausg"ange auf die Eing"ange
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der n"achsten kreuzung gemappt und das Ergbniss über einen Zeitraum gemittelt.
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}
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}
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\subsection{Aufbereitung der Daten}{
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen, bietet es sich an diese in einem Datenbank Server abzuspeichern. Hierfür wurde eine Datenbankschema erstellt, um alle Informationen, die von dem entwickelten Modell zur Visualisierung und Berechnung benötigte Informationen zu speichern vermag.
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen, bietet es sich an diese in einem Datenbank Server abzuspeichern. Hierfür wurde eine Datenbankschema erstellt, um alle Informationen, die von dem entwickelten Modell zur Visualisierung und Berechnung ben"otigte Informationen zu speichern vermag.
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Folgende Informationen wurden in der Datenbank abgespeichert:
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\begin{itemize}
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\item{Der Graph einer Kreuzung muss in der Datenbank gespeichert werden. Das umfasst Sensoren, virtuelle Sensoren und die Verbindungen zwischen diesen.}
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\item{Der Graph der Kreuzungsübersicht muss ebenfalls gespeichert werden. Das umfasst die bereits in Punkt 1 erwähnten Kreuzungen und deren Verbindungen untereinandern.}
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\item{Der Graph der Kreuzungsübersicht muss ebenfalls gespeichert werden. Das umfasst die bereits in Punkt 1 erw"ahnten Kreuzungen und deren Verbindungen untereinandern.}
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\item{Die Abbiegewahrscheinlichkeit welche der richtigen Verbindungen zwischen Sensor und entsprechendem virtuellen Kreuzungsausgang zugordnet ist.}
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\end{itemize}
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@ -118,7 +118,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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Dabei ist die ID ein eindeutiges Merkmahl des Sensors. Der Sensorname dagegen ist nur innerhalb einer Kreuzung eindeutig. So ist auf Kreuzung [] ein Sensor [] zu finden, sowie auf [] einen mit dem selben Namen. Dementsprechend sind Verknüpfungen unter den Sensoren über die Sensorid identifiziert. Diese Verknüpfungen werden über die Felder 'toSensorLeftID', 'toSensorStraightID' und 'toSensorRightID' modelliert und erlauben es den Graphen aufzubauen. Verbindungen zwischen Knoten werden dabei in Verkehrsflussrichtung gespeichert.
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Lat und Long bestimmen die Position des Sensors. Diese Informationen wurden mithilfe des Tools [] gewonnen, sofern diese noch nicht in der Datenbank vorhanden waren.
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In der Spalte 'sensorType' wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zusätzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den einzelnen Sensoretypen zu definieren.
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||||
In der Spalte 'sensorType' wird der Type des Sensors gespeichert. Eine zus"atzliche Tabelle erlaubt es Einzelheiten zu den einzelnen Sensoretypen zu definieren.
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\begin{lstlisting}
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CREATE TABLE `bt_sensor_types` (
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`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
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@ -132,7 +132,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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\end{lstlisting}
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In dieser Arbeit wird nur auf die im Kapitel [Modell] definierten Sensortypen zurückgegriffen. Da die Richtung der Sensoren über ihre Verbindungen zu anderen Knoten definiert sind, wurden nur die Typen 'Sensor' und 'Virtueller Sensor' benutzt. Diese Datenbankstruktur erlaubt es allerdings durch hinzufügen einer Zeile zu sensortypes einen neuen Sensortyp zu definieren, auf den ein ein Algorithmus besonders reagiert.
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Die Definition für Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die Modelliert wurde höchsten vier Ausgänge hat, müssen jeweils 4 Ausgänge sowie 4 Eingänge modelliert werden. Auch hier werden Latitude und Logitude benötigt, um die Kreuzung auf einer Karte, oder realativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu können. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig.
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Die Definition für Kreuzungen ist dagegen deutlich einfacher. Da jede Kreuzung, die Modelliert wurde h"ochsten vier Ausg"ange hat, müssen jeweils 4 Ausg"ange sowie 4 Eing"ange modelliert werden. Auch hier werden Latitude und Logitude ben"otigt, um die Kreuzung auf einer Karte, oder realativ zu anderen Objekten der Modellierung, darstellen zu k"onnen. Die Kreuzungsnamen sind in der Stadt Darmstadt eindeutig.
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\begin{lstlisting}
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CREATE TABLE `bt_Crossroads` (
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`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
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@ -156,8 +156,8 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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AUTO_INCREMENT=17;
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\end{lstlisting}
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Die Tabelle Values enthält aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden aus der MYSQL-Datenbank des Projekts [] extrahiert, um das manuelle Parsen der CSV-Dateien zu umgehen.
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Sensoren werden hierfür mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Durch filtern der spalte 'timestamp' ist es möglich beliebige Zeitpunkte aus der Datenmenge zu extrahieren.
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||||
Die Tabelle Values enth"alt aufbereitete Induktionsschleifenwerte. Diese werden aus der MYSQL-Datenbank des Projekts [] extrahiert, um das manuelle Parsen der CSV-Dateien zu umgehen.
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||||
Sensoren werden hierfür mit ihrer eindeutigen ID identifiziert. Durch filtern der spalte 'timestamp' ist es m"oglich beliebige Zeitpunkte aus der Datenmenge zu extrahieren.
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\begin{lstlisting}
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||||
CREATE TABLE `bt_Values` (
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||||
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
|
||||
@ -175,7 +175,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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AUTO_INCREMENT=87;
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\end{lstlisting}
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Die Tabelle FlowStatistics hält Abbiegewahrscheinlichkeiten für Sensoren.
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Die Tabelle FlowStatistics h"alt Abbiegewahrscheinlichkeiten für Sensoren.
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Die Sensoren werden dabei über Kreuzungs- und Sensorname identifiziert, da Sensornamen nicht eindeutig für alle Kreuzungen sind.
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\begin{lstlisting}
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||||
CREATE TABLE `bt_FlowStatisticsFullCleaned` (
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||||
@ -207,7 +207,7 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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}
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\subsubsection{Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in Form eines PDFs und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu können.
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Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in Form eines PDFs und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu k"onnen.
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[BESCHREIBUNG DES PDF]
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[BESCHREIBUNG DES PARSENS]
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Das PDF wurde von Michael Scholz in Rahmen seiner Bachelor Arbeit mithilfe eines Javaprogramms eingelesen und dessen Inhalt in eine Datenbank geschrieben.
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@ -217,17 +217,17 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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Bei einigen Werte war dies aufwendiger, da die Informationen sehr kreuzungsspezifisch sind.
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[Beispiel Sonderfall Sonderfälle, Mischsensoren, minus?]
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||||
[Beispiel Sonderfall Sonderf"alle, Mischsensoren, minus?]
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Um diese Daten für das entwickelte Modell zu verwerten, müssen die Abbiegewahrscheinlichkeiten auf die Kanten des jeweiligen Sensors zugeordnet werden. Sie liegen allerdings in einer Form vor, die sehr stark von dem Sensor selbs abhängt. So wird dich Richtung des Verkehrs nicht in Himmelsrichtungen angegeben, sondern liegt in dem Format
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||||
Um diese Daten f"ur das entwickelte Modell zu verwerten, m"ussen die Abbiegewahrscheinlichkeiten auf die Kanten des jeweiligen Sensors zugeordnet werden. Sie liegen allerdings in einer Form vor, die sehr stark von dem Sensor selbs abh"angt. So wird dich Richtung des Verkehrs nicht in Himmelsrichtungen angegeben, sondern liegt in dem Format
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(Krezung, Sensor, Straight, Right, Left)
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vor. Die Richtungsangabe hängt dabei von dem Sensor ab und wird ich Verkehrsflussrichtung gemssen.
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vor. Die Richtungsangabe h"angt dabei von dem Sensor ab und wird ich Verkehrsflussrichtung gemssen.
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[Beispiel Bild]
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Um die Zuordnung von Abbiegewahrscheinlichkeit zu Sensorausgangskante korrekt zu volziehen, muss festgestellt werden was von Sensor X aus gerade aus, links oder rechts bedeutet.
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Um dies festzustellen folgt man allen ausgehenden Kanten von gewünschten Sensorknoten, bis man zu einem Knoten kommt, welcher der Ausgang zu einer anderen Kreuzung ist.
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Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, Süden, Westen oder Osten verlässt.
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Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsfließrichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher über den zu untersuchenden Sensor fließt, dann
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lässt sich die vorgänger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, Süden, Westen, Osten.
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Um dies festzustellen folgt man allen ausgehenden Kanten von gew"unschten Sensorknoten, bis man zu einem Knoten kommt, welcher der Ausgang zu einer anderen Kreuzung ist.
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Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, S"uden, Westen oder Osten verl"asst.
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||||
Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsflie"srichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher "uber den zu untersuchenden Sensor flie"st, dann
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l"asst sich die vorg"anger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, S"uden, Westen, Osten.
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Verkehr der von:
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\begin{enumerate}
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@ -259,16 +259,16 @@ Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet,
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}
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\subsubsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{
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Um die Komplexität, Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen, welche durchzuführen sind, zu reduzieren, beschränkt man sich auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt (im folgenden MiniStadt genannt).
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Um die Komplexit"at, Modellierungsaufwand und den Aufwand der Berechnungen, welche durchzuf"uhren sind, zu reduzieren, beschr"ankt man sich auf einen kleinen Ausschnitt der Stadt (im folgenden MiniStadt genannt).
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(Bild des betrachteten Ausschnitts)
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Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik und sog. Sonderfällen. Sonderfälle sind Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden.
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Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach der Anzahl der verbauten Sensorik und sog. Sonderf"allen. Sonderf"alle sind Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden.
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Der gewählte Ausschnitt enthält:
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1. 2 Einbahnstraßen (Bild mit Markierung)
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Der gew"ahlte Ausschnitt enth"alt:
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1. 2 Einbahnstra"sen (Bild mit Markierung)
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2. Mischspuren (Bild mit Markierungen)
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3. Seitenstraßen ohne Sensorik
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3. Seitenstra"sen ohne Sensorik
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Extraktion anhand der Kreuzungsnamen
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@ -1,19 +1,19 @@
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Die zunehmende Anzahl der Verkehrsteilnehmer und die damit verbundenen Massen an Autos auf den Straßen wird zunehmend zu einem Problem[ZTAT] für Stra"sen, Mensch und Umwelt. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrsämtern, damit der Verkehr weiterhin reibungslos funktioniert. Einige Firmen haben sich auf dieses Thema spezialisiert und bieten Analysetools für den Verkehr an. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Straße erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuführen und den Verkehr zu untersuchen.\\
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Die zunehmende Anzahl der Verkehrsteilnehmer und die damit verbundenen Massen an Autos auf den Stra"sen wird zunehmend zu einem Problem[ZTAT] f"ur Stra"sen, Mensch und Umwelt. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrs"amtern, damit der Verkehr weiterhin reibungslos funktioniert. Einige Firmen haben sich auf dieses Thema spezialisiert und bieten Analysetools f"ur den Verkehr an. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Stra"se erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuf"uhren und den Verkehr zu untersuchen.\\
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Die Stadt Darmstadt hat in vielen ihrer Kreuzungen sog. Induktionsschleifen integriert.
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Eine Induktionsschleife ist ein in die Fahrbahndecke integrierter Sensor. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um Metall über ihm zu detektieren.
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Hierfür werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen und wirken wie eine Spule. Wird sie parallel zu einem Kondensator geschaltet bildet sie einen Schwingkreis. Durch die Induktivität der Spule und der Kapazität des Kondensators errechnet sich die Resonanzfrequenz nach der Thomsonsche Schwingungsgleichung:
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Eine Induktionsschleife ist ein in die Fahrbahndecke integrierter Sensor. Er macht sich das Prinzip der elektromagnetischen Induktion zur Nutze, um Metall "uber ihm zu detektieren.
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Hierf"ur werden Kabelschleifen in die Fahrbahndecke eingelassen und wirken wie eine Spule. Wird sie parallel zu einem Kondensator geschaltet bildet sie einen Schwingkreis. Durch die Induktivit"at der Spule und der Kapazit"at des Kondensators errechnet sich die Resonanzfrequenz nach der Thomsonsche Schwingungsgleichung:
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\begin{equation}
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f_0 = \frac1{2 \pi \sqrt{L C}}\
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\end{equation}
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Diese Resonanzfrequenz wird von der Elektronik der Induktionsschleife gemessen. Fährt nun ein Auto, welches durch seine Karosserie eine große Menge an Metall verbaut hat, über die Induktionsschleife, so verändert sich die Induktivität der Spule, was sich in einer geänderten Resonanzfrequenz wiederspiegelt.\\
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Diese Resonanzfrequenz wird von der Elektronik der Induktionsschleife gemessen. F"ahrt nun ein Auto, welches durch seine Karosserie eine gro"se Menge an Metall verbaut hat, "uber die Induktionsschleife, so ver"andert sich die Induktivit"at der Spule, was sich in einer ge"anderten Resonanzfrequenz wiederspiegelt.\\
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Die in der Stadt Darmstadt verbauten Induktionsschleifen geben bereits qualifizierte Messwerte aus, nicht nur die Änderung der Frequenz. Sie messen, wie viele Autos über den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor durch ein darauf stehendes Auto belegt war. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Ampelphasen vorgegeben ist, allerdings die Länge dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies führt zu einem flüssigerem Verkehr, da die Ampeln sind nur so lange grün, wie benötigt wird um alle wartenden Autos über die Kreuzung zu befördern.
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Diese Sensorwerte werden in dieser Arbeit nicht zur Ampelsteuerung, allerdings für die Vorhersage von Verkehr benutzt. Die Problematik die sich auftut ist, dass nicht alle Straßen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man möchte allerdings gerne Verkehrswerte für diese nicht bekannten Bereiche schätzen, um die momentane Verkehrssituation besser einzuschätzen.
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Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verfügung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung dieser Daten, untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Außerdem wird versucht für eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr in einer Minute aussieht.
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Die in der Stadt Darmstadt verbauten Induktionsschleifen geben bereits qualifizierte Messwerte aus, nicht nur die "Anderung der Frequenz. Sie messen, wie viele Autos "uber den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor durch ein darauf stehendes Auto belegt war. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Ampelphasen vorgegeben ist, allerdings die L"ange dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies f"uhrt zu einem fl"ussigerem Verkehr, da die Ampeln sind nur so lange gr"un, wie ben"otigt wird um alle wartenden Autos "uber die Kreuzung zu bef"ordern.
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Diese Sensorwerte werden in dieser Arbeit nicht zur Ampelsteuerung, allerdings f"ur die Vorhersage von Verkehr benutzt. Die Problematik die sich auftut ist, dass nicht alle Stra"sen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man m"ochte allerdings gerne Verkehrswerte f"ur diese nicht bekannten Bereiche sch"atzen, um die momentane Verkehrssituation besser einzusch"atzen.
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Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verf"ugung. Diese Arbeit besch"aftigt sich mit der Auswertung dieser Daten, untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Au"serdem wird versucht f"ur eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr in einer Minute aussieht.
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Auch wenn alle Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt zur Verfügung stehen, so wurde in dieser Arbeit nur ein kleiner Ausschnitt von Darmstadt betrachtet, die sog. 'Ministadt'. Sie erstreckt sich über neun Hauptkreuzungen und einige kleinere Kreuzungen. Dabei wurde der Ausschnitt auch so gewählt, dass einige Sonderfälle abgedeckt sind, wie z.b. eine Einbahnstraße.
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Auch wenn alle Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt zur Verf"ugung stehen, so wurde in dieser Arbeit nur ein kleiner Ausschnitt von Darmstadt betrachtet, die sog. 'Ministadt'. Sie erstreckt sich "uber neun Hauptkreuzungen und einige kleinere Kreuzungen. Dabei wurde der Ausschnitt auch so gew"ahlt, dass einige Sonderf"alle abgedeckt sind, wie z.b. eine Einbahnstra"se.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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@ -22,4 +22,4 @@ Auch wenn alle Induktionsschleifenwerte der Stadt Darmstadt zur Verfügung stehe
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\label{Gemeinsames Label}
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\end{figure}
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Die Einschränkung auf das verkleinerte Gebiet begründet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts ermöglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuführen als das auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt der Fall wäre.
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Die Einschr"ankung auf das verkleinerte Gebiet begr"undet sich aus der Menge der zu betrachtenden Daten. Das Betrachten eines kleineren Ausschnitts erm"oglichte es im Rahmen dieser Arbeit eine genauere Untersuchung durchzuf"uhren als das auf dem gesamten Stadtgebiet der Stadt Darmstadt der Fall w"are.
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@ -5,7 +5,7 @@ In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung und Modellierung von Verkeh
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In dieser Arbeit wird eine Zweistufenmodellierung vorgestellt, welches f"ur Kreuzungen eine genauere Modellierung zul"asst, w"ahrend es f"ur zwischen den Kreuzungen ein ungenauere Modellierung vornimmt. Dies ist sinnvoll, da nur im Kreuzungsbereich Sensoren zur Verf"ugung stehen, w"ahrend kleinere Kreuzungen nicht mit Sensoren best"uckt sind und aus diesem Grund keine qualifiziert Aussage "uber diese gemacht werden kann.
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Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die Straßenverkehrsordnung halten, da nur verkehrsgültige Verbindungen von Kreuzungen, Knoten und Sensoren vorgenommen wird.
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Die Grundannahme f"ur das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die Stra"senverkehrsordnung halten, da nur verkehrsg"ultige Verbindungen von Kreuzungen, Knoten und Sensoren vorgenommen wird.
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\subsection{Modell der Ministadt}{
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Die 'Ministadt' enth"alt folgende mit Sensoren best"uckte Kreuzungen: A3, A4, A5, A12, A23, A28, A29, A46, A59, A104.
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@ -21,7 +21,7 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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Bevor die Modellierung im Computer beginnen kann, ist es hilfreich manuell Zeichnungen von den Kreuzungen anzufertigen. Die gew"ahlte intuitive Modellierung entspricht in etwa der, welche sp"ater im Computer entsteht. Die Grundlage f"ur diese Modellierung sind die CAD-Zeichnungen der Kreuzungen der Stadt Darmstadt. Sie werden im Kapitel [Daten] genauer beschrieben.
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Um eine "Ubersicht "uber das zu betrachtende Gebiet der 'Ministadt' zu erhalten wurde
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eine Übersicht "uber alle Kreuzungen in dem gesamten betrachteten Gebiet erstellt. In dieser Modellierung entfallen alle Seitenstra"sen und Zwischenkreuzungen ohne Sensoren.
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eine "Ubersicht "uber alle Kreuzungen in dem gesamten betrachteten Gebiet erstellt. In dieser Modellierung entfallen alle Seitenstra"sen und Zwischenkreuzungen ohne Sensoren.
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Die Zwischenkreuzungen entfallen, da keinerlei Messdaten f"ur diese Kreuzungen vorhanden sind.
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\begin{figure}[htbp!]
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@ -121,7 +121,7 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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public VL test_value = null;
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}
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\end{lstlisting}
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||||
Dies entspricht dem Datenbankschema in dem die Daten auf einem MYSQL-Server gespeichert werden. Nähres dazu ist im Kapitel [Daten] zu finden. Ein Sensor kann dabei entweder ein 'Value' halten, welches von Sensoren gemessen oder berechnet wurde. Das Test Value dient der Validierung, um einen zweiten Wert mit dem berechneten oder gemessenen Wert zu vergleichen. outXR und inXR bezeichnen jeweils den Namen der Kreuzung von dem der Verkehr kommt bzw fließt, wenn er über diesen Sensor fährt.
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Dies entspricht dem Datenbankschema in dem die Daten auf einem MYSQL-Server gespeichert werden. N"ahres dazu ist im Kapitel [Daten] zu finden. Ein Sensor kann dabei entweder ein 'Value' halten, welches von Sensoren gemessen oder berechnet wurde. Das Test Value dient der Validierung, um einen zweiten Wert mit dem berechneten oder gemessenen Wert zu vergleichen. outXR und inXR bezeichnen jeweils den Namen der Kreuzung von dem der Verkehr kommt bzw flie"st, wenn er "uber diesen Sensor f"ahrt.
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Eine Stra"se h"alt dagegen nur die Information der Abbiegewahrscheinlichkeit.
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@ -132,7 +132,7 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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public String source = "";
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}
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\end{lstlisting}
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Die Werte 'Target' und 'Source' geben den weiligen namen der nächsten Kreuzung an. Dies dient nicht der Berechnung, sondern der Darstellung, um zwei Flüsse unterscheiden zu können wird jeweils entweder 'Source' oder 'Target' mit angegeben.
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Die Werte 'Target' und 'Source' geben den weiligen namen der n"achsten Kreuzung an. Dies dient nicht der Berechnung, sondern der Darstellung, um zwei Fl"usse unterscheiden zu k"onnen wird jeweils entweder 'Source' oder 'Target' mit angegeben.
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}
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\subsubsection{Kreuzungs"ubersicht}{
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@ -177,14 +177,14 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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}
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\end{lstlisting}
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Auch hier entsprechen die gespeicherten Werte denen, welche in der Datenbank zu einer Kreuzung abgespeichert sind. Näheres dazu im Kapitel [Daten].
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'Sensorgraph' vom Type 'ListenableDirectedGraph' ist dabei eine Klasse des JGraphT Frameworkes, um Graphen zu speichern. Der 'sensorGrpah' enthält eine Kreuzung als Graph aufgebaut.
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Auch hier entsprechen die gespeicherten Werte denen, welche in der Datenbank zu einer Kreuzung abgespeichert sind. N"aheres dazu im Kapitel [Daten].
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'Sensorgraph' vom Type 'ListenableDirectedGraph' ist dabei eine Klasse des JGraphT Frameworkes, um Graphen zu speichern. Der 'sensorGrpah' enth"alt eine Kreuzung als Graph aufgebaut.
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}
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\subsection{Modell als Matrix}{
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Als Grundlage f"ur die Berechnung wurde eine Matrixdarstellung f"ur Kreuzungen entwickelt. Der oben entwickelte Graph l"asst sich dabei einfach in Matrixform "uberf"uhren. Matrizen bieten z.b. durch Matrixmultiplikation die Möglichkeit komplexe Zusammenhänge durch einfache Rechenschritte auszurechnen.
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||||
Um eine Kreuzung zu beschreiben ist es n"otig die Verbindungen von Sensoren zu deren m"oglichen Ausg"angen bzw . Eingängen zu modellieren. Da fast alle betrachteten Kreuzungen der Stadt Darmstadt nur einen Sensor zwischen Ein- und entsprechenden Ausgang haben sind die entwickelten Matrizen auf fast alle Kreuzungen anzuwenden.
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Als Grundlage f"ur die Berechnung wurde eine Matrixdarstellung f"ur Kreuzungen entwickelt. Der oben entwickelte Graph l"asst sich dabei einfach in Matrixform "uberf"uhren. Matrizen bieten z.b. durch Matrixmultiplikation die M"oglichkeit komplexe Zusammenh"ange durch einfache Rechenschritte auszurechnen.
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Um eine Kreuzung zu beschreiben ist es n"otig die Verbindungen von Sensoren zu deren m"oglichen Ausg"angen bzw . Eing"angen zu modellieren. Da fast alle betrachteten Kreuzungen der Stadt Darmstadt nur einen Sensor zwischen Ein- und entsprechenden Ausgang haben sind die entwickelten Matrizen auf fast alle Kreuzungen anzuwenden.
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Die beschreibung der Verbindungen l"asst sich mit einer Verbindungsmatrix bewerkstelligen. Dabei wird zwischen den sog. Eingangsmatrizen und den sog. Ausgangsmatrizen unterschieden.
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\subsubsection{Ausgangsmatrix}{
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@ -198,22 +198,22 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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\caption{Kreuzung A23}
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\end{figure}
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$\begin{Bmatrix}
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& A1 & A2 & A3 & A4 \\
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S1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
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S2 & 0 & 0 & 0 & 0\\
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S3 & 0 & 0 & 0 & 0\\
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||||
S4 & 0 & 0 & 0 & 0\\
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||||
S5 & 0 & 0 & 0 & 0\\
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||||
S6 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S7 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S8 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S9 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S10 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S11 & 0 & 0 & 0 & 0\\
|
||||
S12 & 0 & 0 & 0 & 0
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||||
& A12 & A4 & A104 \\
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D1 & 0 & 1 & 1 \\
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D2 & 0 & 1 & 0 \\
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D3 & 1 & 0 & 0 \\
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D4 & 0 & 0 & 1 \\
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D5 & 0 & 0 & 1 \\
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||||
D6 & 0 & 1 & 0 \\
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D7 & 0 & 1 & 0 \\
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||||
D8 & 1 & 0 & 0 \\
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||||
D9 & 1 & 0 & 0 \\
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||||
D10 & 0 & 0 & 1 \\
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D13 & 0 & 0 & 0 \\
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||||
D14 & 0 & 0 & 0
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||||
\end{Bmatrix}$
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||||
Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet.
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||||
Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet. D13 und D14 werden hier nicht verbunden, da es sich um Validierungssensoren handelt. Diese kann die Matrix nicht darstellen, ohne später in Unsauberkeiten in der Berechnung zu laufen.
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}
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\subsubsection{Eingansmatrix}{
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@ -224,40 +224,31 @@ Die Grundannahme für das Modell ist, dass sich die Verkehrsteilnehmer an die St
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Hier im Beispiel die Eingangsmatrix von Kreuzung A23, der zentralen Kreuzung des betrachten Ausschnitts:
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$\begin{Bmatrix}
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& E1 & E2 & E3 & E4 \\
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S1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
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S2 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
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S3 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
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||||
S4 & 0 & 0 & 0 & 0
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& A12 & A28 & A4 \\
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D1 & 1 & 0 & 0 \\
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D2 & 1 & 0 & 0 \\
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D3 & 0 & 1 & 0 \\
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D4 & 0 & 1 & 0 \\
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D5 & 0 & 1 & 0 \\
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D6 & 0 & 1 & 0 \\
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D7 & 0 & 1 & 0 \\
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||||
D8 & 0 & 0 & 1 \\
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||||
D9 & 0 & 0 & 1 \\
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||||
D10 & 0 & 0 & 1 \\
|
||||
D13 & 0 & 0 & 0 \\
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||||
D14 & 0 & 0 & 0
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\end{Bmatrix}$
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}
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\subsubsection{Sonderfall: Vallidierungssensor}{
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Mit beiden Matrizen wird eine Kreuzung ohne Validierungssensoren vollständig beschrieben. Sind dagegen valliderungssensoren Vorhanden, so beschriebt die Matrix nicht mehr den kompletten Graphen wie das beispiel der [] zeigt:
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Mit beiden Matrizen wird eine Kreuzung ohne Validierungssensoren vollst"andig beschrieben. Sind dagegen valliderungssensoren Vorhanden, so beschriebt die Matrix nicht mehr den kompletten Graphen wie das beispiel der [] zeigt:
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[Eingansmatrix]
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[Ausgangsmatrix]
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Die Verbindung von Sensor [] nach Sensor [] wird hier nicht modelliert.
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Für die Berechnung wird sich zeigen, dass das unerheblich ist, sofern man
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Sensor[] in der Ausgangsmatrix für die Zeile [][] einträgt. Die Berechnung der Geradeausspur ist dann wie folgend: [] - [] = A.
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}
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\subsubsection{Berechnungsmatrizen}{
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W"ahrend oben Verbindungsmatrizen beschrieben werden, welche ausschlie"slich modellieren, ob ein Knoten(virtuell oder Sensor) mit einem anderen verbunden ist,
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so kann man bei bekannten Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur die Kreuzung diese direkt in der Ausgangsmatrix verzeichnen:
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$\begin{Bmatrix}
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& E1 & E2 & E3 & E4 \\
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S1 & 0.3 & 0.7 & 0 & 0 \\
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S2 & 0 & 0.2 & 0.8 & 0 \\
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S3 & 0 & 0 & 0 & 0 \\
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S4 & 0.9 & 0 & 0 & 0.1
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||||
\end{Bmatrix}$
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Diese Darstellung erwies sich als hilfreich zur Berechnung von Ausgangswerten f"ur eine Kreuzung. Siehe hierzu das Kapitel [Berechnung]
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}
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F"ur die Berechnung wird sich zeigen, dass das unerheblich ist, sofern man
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Sensor[] in der Ausgangsmatrix f"ur die Zeile [][] eintr"agt. Die Berechnung der Geradeausspur ist dann wie folgend: [] - [] = A.
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}
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}
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+1
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@ -1,6 +1,6 @@
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Diese Arbeit beschäftigt sich primär mit der analyse eines Sensornetzwerkes, den Straßensensoren.
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Sie ist daher dem Forschungsgebiet des [XXX] zuzuordnen. Allerdings beschäftigt sie sich ebenfalls
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mit Verkehrstechniken und Graphenalgorithmen. Im folgenden werden einige ausgewählt Publikationen
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||||
Diese Arbeit besch"aftigt sich prim"ar mit der analyse eines Sensornetzwerkes, den Stra"sensensoren.
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||||
Sie ist daher dem Forschungsgebiet des [XXX] zuzuordnen. Allerdings besch"aftigt sie sich ebenfalls
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mit Verkehrstechniken und Graphenalgorithmen. Im folgenden werden einige ausgew"ahlt Publikationen
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vorgestellt.
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Michael Scholz BA
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@ -3,4 +3,4 @@ Insbesondere die Anzahl der Autos ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen.
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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.\\
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||||
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.\\
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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.\\
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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.\\
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||||
Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Verkehrsfl"usse berechnet werden, sowie Sta"senbelastungen 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.\\
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@ -1,38 +1,38 @@
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In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben. Dabei wird zunächst ein angestrebtes Verfahren beschrieben und darauf eingegangen warum dieses Verfahren sich nicht eignet. Um die berechneten Werte dennoch validieren zu können, wurde eine Verkehrszählung im Rahmen dieser Arbeit vorgenommen.
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||||
In diesem Kapitel wird die Validierung der berechneten Verkehrswerte beschrieben. Dabei wird zun"achst ein angestrebtes Verfahren beschrieben und darauf eingegangen warum dieses Verfahren sich nicht eignet. Um die berechneten Werte dennoch validieren zu k"onnen, wurde eine Verkehrsz"ahlung im Rahmen dieser Arbeit vorgenommen.
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\subsection{Testdatenmenge}{
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Ein übliches Testverfahren ist es ein Teil seiner Datenmenge aus der Berechnung außenvorzulassen[zitat] und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren.
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Ein "ubliches Testverfahren ist es ein Teil seiner Datenmenge aus der Berechnung außenvorzulassen[zitat] und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren.
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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.
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Dieses Verfahren eignet sich hier allerdings nicht, da bei den vorliegenden Sensordaten das Auslassen von Testdaten die Berechnung unm"oglich macht. Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zur"uckzuf"uhren. Man kann nur in den seltensten F"allen einen Sensor mit einem anderen validieren(Zeitproblem). Sollte das m"oglich sein so ist ein solcher h"aufig Sensor ein shared sensor wie das folgende Beispiel erleutert.
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(Beispiel wo es geht)
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(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.
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Diese Vorgehen ist nicht möglich, da alle Sensorwerte zur Berechnung benötigt werden. Um die Daten zu validieren ist eine manuelle Verkehrszählung nötig.}
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Um das Modell zu validieren kann man aus seiner bekannten Menge an Daten, in diesem Fall die Sensordaten, ein Teil ausw"ahlen, 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(f"ur diesen Sensor/Bereich) ein schlechtes. best"atigt sich dagegen der Sensorwert, kann von einem guten Ergebniss f"ur diesen Bereich gerechnet werden.
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Diese Vorgehen ist nicht m"oglich, da alle Sensorwerte zur Berechnung ben"otigt werden. Um die Daten zu validieren ist eine manuelle Verkehrsz"ahlung n"otig.}
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\subsection{Verkehrsz"ahlung}{
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Da kein anderes passendes Testverfahren gefunden wurde, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrszählung durchgeführt. Diese Verkehrszählung wurde mithilfe von Michael Scholz erhoben, welcher diese Daten ebenfalls für seine Bachelor Arbeit benötigt.
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Gezählt wurde dabei mit Strichliste and den Kreuzungen [], [] und []. Dabei wurden in der einen Messreihe die Autos an den Ausgängen gezählt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausgänge in dem Graphenmodell validieren zu können.
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Desweiteren wurden die Autos gezählt welche über einen speziellen Sensor gefahren sind.
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Hierfür wurden die Sensoren [] und [] gezählt. In einer weiten Zählung wurde nur der Sensore [] betrachtet.
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Die Ausgänge und Sensoren wurden dabei über 15 Minuten gezählt, da eine genaue Synkronisation mit dem Zeitgeber der Sensoren nicht genau möglich ist. Für die genauere Untersuchung des Sensors [] wurde eine Minutenweise Zählung vorgenommen, beginnend vom Minutenanfang.
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In der ersten Messung wurden dabei alle Fahrzeuge gezählt, außer Fahrräder.
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Da kein anderes passendes Testverfahren gefunden wurde, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt. Diese Verkehrsz"ahlung wurde mithilfe von Michael Scholz erhoben, welcher diese Daten ebenfalls f"ur seine Bachelor Arbeit ben"otigt.
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Gez"ahlt wurde dabei mit Strichliste and den Kreuzungen [], [] und []. Dabei wurden in der einen Messreihe die Autos an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen.
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Desweiteren wurden die Autos gez"ahlt welche "uber einen speziellen Sensor gefahren sind.
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Hierf"ur wurden die Sensoren [] und [] gez"ahlt. In einer weiten Z"ahlung wurde nur der Sensore [] betrachtet.
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Die Ausg"ange und Sensoren wurden dabei "uber 15 Minuten gez"ahlt, da eine genaue Synkronisation mit dem Zeitgeber der Sensoren nicht genau m"oglich ist. F"ur die genauere Untersuchung des Sensors [] wurde eine Minutenweise Z"ahlung vorgenommen, beginnend vom Minutenanfang.
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In der ersten Messung wurden dabei alle Fahrzeuge gez"ahlt, außer Fahrr"ader.
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Im anschließenden Vergleich von Sensorwerten mit den gezählten Sensorwerten wurde ein deutlicher unterschied sichtbar.
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Im anschließenden Vergleich von Sensorwerten mit den gez"ahlten Sensorwerten wurde ein deutlicher unterschied sichtbar.
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[statistik hier]
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1. Zählen der Ausgänge
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2. Zählen einzelner Sensoren
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1. Z"ahlen der Ausg"ange
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2. Z"ahlen einzelner Sensoren
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Vergleichen der Sensorenwerte
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Vergleichen der Ausgangswerte von Berechnung/Zählung
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Validität prüfen mit standartabweichung 5percentage
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Hypothese: Berechnete Werte sind genügend Genau. Ja/Nein -> wissenschaftliche methode blabla
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Vergleichen der Ausgangswerte von Berechnung/Z"ahlung
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Validit"at pr"ufen mit standartabweichung 5percentage
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Hypothese: Berechnete Werte sind gen"ugend Genau. Ja/Nein -> wissenschaftliche methode blabla
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}
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\subsection{Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{
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hoher wert am ausgang, hoher wert an der nächsten kreuzung
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hoher wert am ausgang, hoher wert an der n"achsten kreuzung
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+4
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@ -1,12 +1,12 @@
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Um die Daten zu verstehen müssen Sie visualisiert werden. Aus diesem Grund wurden manuelle Zeichnungen angefertigt um den Sachverhalt zu verstehen. Um die Berechnung zu verstehen bietet es sich an diese Visualisierung auch am Computer vorzunehmen um die berechneten Werte besser zu verstehen, denn oft kann man mithilfe einer Visualisierung Zusammenhänge oder Fehler leichter erkennen.
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Um die Daten zu verstehen m"ussen Sie visualisiert werden. Aus diesem Grund wurden manuelle Zeichnungen angefertigt um den Sachverhalt zu verstehen. Um die Berechnung zu verstehen bietet es sich an diese Visualisierung auch am Computer vorzunehmen um die berechneten Werte besser zu verstehen, denn oft kann man mithilfe einer Visualisierung Zusammenh"ange oder Fehler leichter erkennen.
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\subsection{Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{
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Um den Zusammenhang zwischen Realität und den abgebildeten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das [] Framework, welches auf die OpenStreetMap, kurz OSM, zugreift und dem Programmierer die möglichkeit gibt eigene Kartenanwendungen zu schreiben.
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In dieser Arbeit wurde die Kreuzungsübersicht auf die OSM-Karte projeziert und die Sensoren verzeichnet. Es diente zur Übersicht und um die korrekte Positionierung von Kreuzungen und Sensoren zu überprüfen.
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[BILD mit Kreuzungsübersicht]
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Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und den abgebildeten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das [] Framework, welches auf die OpenStreetMap, kurz OSM, zugreift und dem Programmierer die m"oglichkeit gibt eigene Kartenanwendungen zu schreiben.
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In dieser Arbeit wurde die Kreuzungs"ubersicht auf die OSM-Karte projeziert und die Sensoren verzeichnet. Es diente zur "Ubersicht und um die korrekte Positionierung von Kreuzungen und Sensoren zu "uberpr"ufen.
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[BILD mit Kreuzungs"ubersicht]
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}
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\subsection{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{
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Die Visualisierung des JGraphT-Graphen zeigt die Berechneten Werte an und zielt im Gegensatz zur OSM-Visualisierung nicht auf eine Verbindung zwischen Realer Welt und Modell ab. Die JGraphT-Bibliothek bringt zur Visualisierung eine Schnittstelle zur JGraph-Bibliothek mit, welche eine Visualisierung von Graphen ermöglicht.
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Die Visualisierung des JGraphT-Graphen zeigt die Berechneten Werte an und zielt im Gegensatz zur OSM-Visualisierung nicht auf eine Verbindung zwischen Realer Welt und Modell ab. Die JGraphT-Bibliothek bringt zur Visualisierung eine Schnittstelle zur JGraph-Bibliothek mit, welche eine Visualisierung von Graphen erm"oglicht.
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}
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+4
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