thesis einige ergänzungen zu den atuellen ideen
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64f2ba40b8
commit
87d3337742
@ -2,17 +2,26 @@
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@ -1,4 +1,4 @@
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 14 JUL 2013 02:38
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 14 JUL 2013 15:14
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entering extended mode
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**TUDthesis.tex
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
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@ -790,23 +790,19 @@ File: by-nc-nd.pdf Graphic file (type pdf)
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\uebersicht.tex")
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\abstract.tex")
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\einleitung.tex")
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 12--32
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[2
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] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\daten.tex"
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--16
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[]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\daten.tex" [2
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])
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--33
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[]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\modell.tex")
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||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\berechnung.tex")
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||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\visualisierung.tex")
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[3] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\validierung.tex"
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) [4] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux"
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)
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) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\modell.tex"
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[3]) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\berechnung.tex"
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) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\visualisierung.tex
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") ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\validierung.tex"
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[4]) [5]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux")
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LaTeX Font Warning: Some font shapes were not available, defaults substituted.
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@ -814,11 +810,11 @@ LaTeX Font Warning: Some font shapes were not available, defaults substituted.
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Here is how much of TeX's memory you used:
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6969 strings out of 494019
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107705 string characters out of 3145627
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199991 words of memory out of 3000000
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||||
201991 words of memory out of 3000000
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||||
10068 multiletter control sequences out of 15000+200000
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29025 words of font info for 51 fonts, out of 3000000 for 9000
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714 hyphenation exceptions out of 8191
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||||
65i,13n,77p,639b,468s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
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||||
65i,12n,77p,639b,468s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
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<C:\Users\Rylon\AppData\Local\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour\jknappen\ec\dpi600\
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ecrm1000.pk> <C:\Users\Rylon\AppData\Local\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour\jknappen\
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ec\dpi633\ecrm0900.pk> <C:\Users\Rylon\AppData\Local\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour
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@ -827,9 +823,9 @@ ec\dpi633\ecrm0900.pk> <C:\Users\Rylon\AppData\Local\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour
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\2.9\fonts\pk\ljfour\jknappen\ec\dpi600\ecrm0700.pk> <C:\Users\Rylon\AppData\Lo
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cal\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour\jknappen\ec\dpi690\ecrm1000.pk> <C:\Users\Rylon\
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AppData\Local\MiKTeX\2.9\fonts\pk\ljfour\jknappen\ec\dpi1250\ecrm1728.pk>
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Output written on TUDthesis.pdf (6 pages, 147347 bytes).
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Output written on TUDthesis.pdf (7 pages, 157183 bytes).
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PDF statistics:
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345 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
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364 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
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0 named destinations out of 1000 (max. 500000)
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23 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -12,8 +12,8 @@
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\begin{document}
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%Title etc für TUD Design
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\thesistitle {Verkehrsflussberechnung mit Induktionsschleifen}%
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{in Darmstadt}
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\thesistitle {Datengetriebene Verkehrsmodellierung mit Induktionsschleifen}%
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||||
{in der Stadt Darmstadt}
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\author{Ulf Gebhardt}
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\referee{Dr. Immanuel Schweizer}{Dr. M\"uhlh\"auser}
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\department{Fachbereich Informatik}
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@ -1,17 +1,26 @@
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\contentsline {section}{\numberline {1}\"Ubersicht}{2}
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\contentsline {section}{\numberline {2}Abstract}{2}
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\contentsline {section}{\numberline {3}Einleitung}{2}
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\contentsline {section}{\numberline {4}Daten}{2}
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\contentsline {section}{\numberline {4}Daten}{3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {4.1}Aufbereitung der Daten}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.1}CSV parsen}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.2}Geographischer Ausschnitt der Daten}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.3}Aufbereitung der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{3}
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\contentsline {section}{\numberline {5}Modell}{3}
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\contentsline {section}{\numberline {6}Berechnung}{3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Ans\"atze}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.1}Markov-Ketten}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.2}Neuronale Netze}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.1.3}Gleichungssystem}{3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Lineares Gleichungssystem}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{3}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{3}
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\contentsline {section}{\numberline {7}Visualisierung}{3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Modell als Graph}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Modell als Matrix}{4}
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\contentsline {section}{\numberline {6}Berechnung}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Das Zeitproblem}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Ans\"atze}{4}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Markov-Ketten HMM}{4}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Neuronale Netze}{4}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.3}Gleichungssystem}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Lineares Gleichungssystem}{4}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{4}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{4}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Visualisierung}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Visualisierung des Graphen}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{4}
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\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{5}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {8}Validierung}{5}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Testdatenmenge}{5}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Verkehrszählung}{5}
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@ -1,5 +1,9 @@
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\subsection{Das Zeitproblem}{
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Die Daten sind zeitdeterministisch(?). Außerdem zeigen sie eine Momentaufnahme des geschehens. Das Hauptproblem ist, dass zwischen Kreuzungen keine Sensoren verbaut sind. 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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}
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\subsection{Ans\"atze}{
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\subsubsection{Markov-Ketten}{
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\subsubsection{Markov-Ketten HMM}{
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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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@ -19,5 +23,7 @@
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\subsubsection{Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{
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Ausgang = A{K € e(K,Ausgang))| += k.count * e.abbiegewahrscheinlichkeit}
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}
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\subsubsection{Gleichungen zwischen Kreuzungen}{}
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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
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}
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}
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@ -1,12 +1,35 @@
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Als Datenbasis werden die Induktionsschleifen Sensor Daten der Stadt Darmstadt genutzt. Die gültigkeit dieser Daten wird Vorrausgesetzt.
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Diese Daten werden im Minutentakt von den Sensoren in der Straße gesammelt.
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Diese Daten werden im Minutentakt von den Sensoren in der Straße gesammelt und stehen uns als csv Dateien zur Verfügung.
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\\
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Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren. Diese Daten wurden im Auftrag der Stadt Darmstadt erhoben. Die Daten sind auf alle
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vorhandenen Zählungen(Video) gemittelt.
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\\
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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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Sensorwerte der Induktionsschleifen von der Stadt Darmstadt \\
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Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, zählung, mittelung \\
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Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz - genauer, pro tag/stunde \\
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Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz - genauer, pro tag/stunde \\
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\\
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Induktionsschleifen:
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Die Induktionsschleifen messen wie viele Autos über sie hinweg gefahren sind in einem gegebenen Zeitraum(count). Und sie messen wie lange sie belegt waren(load). Die Sensoren sind fest in der Straße verankert.
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\subsection{Aufbereitung der Daten}{
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Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen habe ich diese in einen sql Server gespeichert. Dafür müssen die csv dateien interpretiert werden und der relevante Teil extrahiert. Die abbiegewahscheinlichkeiten kommen als PDF. Michael Scholz hat dieses in SQL überführt.
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\subsubsection{CSV parsen}{
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wie sieht so ein csv aus
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was muss getan werden um das ins sql format zu überführen
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}
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\subsubsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{
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Bild des betrachteten Ausschnitts
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Ich habe den untersuchten Bereich auf eine handvoll Kreuzungen reduziert,(Ministadt)
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um das Betrachtete möglichst übersichtlich zu halten.
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Extraktion anhand der Kreuzungsnamen
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}
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\subsubsection{Aufbereitung der Abbiegewahrscheinlichkeiten}{
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Um diese Daten zu verwerten, müssen die Daten auf die Kanten, des jeweiligen Sensors gematched werden. Da das Modell der Stadt nur die Sensoren betrachtet müssen die Ausgangsknoten, auf die ein Sensor zeigt berechnet oder manuell eingetragen werden.
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Sonderfälle, Sensoren bei denen das nicht geht, doppelmisch Sensoren....
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}
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}
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@ -13,4 +13,5 @@ Problemstellung \\
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Unbekannte Sensoren berechnen \\
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Verkehrsbelastung berechnen \\
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Abbiegewahscheinlichkeiten berechnen \\
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Zeitproblem \\
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Zeitproblem \\
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||||
aktuelle Diskussion über Blackbox im Auto.
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@ -1,4 +1,18 @@
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Graph unter benutzung von JGraphT \\
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Graph für kreuzungsübersicht (zwischen Kreuzung) \\
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Graph für innerhalb der Kreuzung \\
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Micro / Macro Modell
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Micro / Macro Modell
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Um mit den gegebenen Daten zu rechnen ist ein ComputerModell notwendig, welches den relevanten Teil der Realität im Computer nachbildet. Die zu betrachtenden Einheiten sind
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- Straße
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- Kreuzung
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- Sensor.
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Es gilt das Straßennetz und die Sensoren in einen Graph zu überführen. Dabei sind Straßen Kanten und Kreuzungen Knoten.
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||||
Innerhalb von Kreuzungen nehme ich eine Modellierung der Sensoren vor und bilde wieder einen Graphen, diesmal mit Verbindungen zwischen Sensoren als Kanten und Sensoren als Knoten.
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Diese Modellierung hat folglich zwei Genauigkeitsstufen.
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Auf Kreuzungen haben wir eine erhöhte Genauigkeit, da wir nur dort Sensoren haben.
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||||
Der Zwischenkreuzungsgraph modelliert nun den Zusammenhang zwischen den Kreuzungen reduziert auf 'in welche Richtung kann das Auto von Kreuzung x fahren'. Dies entspricht auch der Sensorverteilung, die ausschließlich auf Kreuzungen auftreten und nicht auf Straßen zu finden sind.\\
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Die schwäche des Modells ist die Annahme, dass ein Auto in Luftlinie von eingangssensor zum Ausgangssensor fährt und keine geoinformationen über die Kante zur Verfügung stehen.
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\subsection{Modell als Graph}{}
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\subsection{Modell als Matrix}{}
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@ -1,2 +1,5 @@
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z\"ahlen \\
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Testwerte
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\subsection{Testdatenmenge}{
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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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\subsection{Verkehrszählung}{
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||||
Alternativ kann man ich auf die Straße stellen und Sensorwerte manuell zählen, bzw Ausgangsknoten. Problem dieser Methode ist zum einen der Aufwand(das muss ein Mensch machen und kann nicht von einer Maschine übernommen werden) zum anderen, dass ich davon ausgehe, das ein Verkehrsverhalten sehr stark von der Uhrzeit und dem Tag der Messung abhängig ist. Deshalb ist es nicht sicher ob eine solche Messung überhaupt Aufschluss auf Daten aus der Vergangenheit bietet.}
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