diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/abstract.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/abstract.tex deleted file mode 100644 index e69de29b..00000000 diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ausblick.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ausblick.tex deleted file mode 100644 index 002eaf7b..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/ausblick.tex +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -Diese Erkenntnisse können Verwendet werden: --Modell der gesammten Stadt Darmstadt --Fremde Stadt --Flußoptimierung --verbesserung des modells durch mehr/verschiedene Daten. --Umweltsensoren als Verkehrssensoren \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/berechnung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/berechnung.tex deleted file mode 100644 index b86033e3..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/berechnung.tex +++ /dev/null @@ -1,29 +0,0 @@ -\subsection{Das Zeitproblem}{ - 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. -} - -\subsection{Ans\"atze}{ - \subsubsection{Markov-Ketten HMM}{ - Problem, nicht zyklischer Graph. Ein Verkehrsnetz hat viele Kreise und ein solches Modell ist aus diesen Gründen nicht sinnvoll. - 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, - könnte eine 'gute' Lösung herauskommen.\\ - Problem: Es ist nicht gegeben das die Daten dann noch irgend ein Realitätsbezug haben, - außerdem entspricht das Verfahren durch den "zufall" eher besserem Raten. - } - \subsubsection{Neuronale Netze}{ - Neuronale Netze zum lernen der Abbiegewahrscheinlichkeit. - } - \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 ankommen. Das Problem dabei sind die Mischspuren. Mischspuren bzw. Mischspurensensoren sind solche Straßenabschnitte, welche zwei mögliche Ausgänge bedienen können. Für diese Sensoren werden Abbiegewahrscheinlichkeiten benötigt. Der Sensorwert wird entsprechend mit der jeweiligen abbiegewahrscheinlichkeit multipliziert und auf den Ausgang addiert. - - - } -} -\subsection{Lineares Gleichungssystem}{ - \subsubsection{Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{ - Ausgang = A{K € e(K,Ausgang))| += k.count * e.abbiegewahrscheinlichkeit} - } - \subsubsection{Gleichungen zwischen Kreuzungen}{ - 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 - } -} \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/daten.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/daten.tex deleted file mode 100644 index b4c64b89..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/daten.tex +++ /dev/null @@ -1,90 +0,0 @@ -Die zur Verfügung stehenden Daten sind die Induktionswerte load und count aller Induktionsschleifen auf den Straßen von Darmstadt. Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verfügung.\\ -Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für jede Induktionsschleife zur Verfügung. Diese Daten sind über alle Messungen gemittelt. Ermittelt wurden die Daten laut der Stadt Darmstadt mithilfe von Video Ãœberwachung und Auswertung dieser. Diese Daten liegen in PDF-Format vor. -[BILDCSV] -Die Gültigkeit der Induktionsschleifenwerte wird vorausgesetzt. Bei den Abbiegewahrscheinlichkeiten werden Ungenauigkeiten angenommen. Dies Begründet sich zum einen in der Messtechnik(Videoüberwachung) und zum anderen durch die starke Mittelung. -\\ -Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren. Diese Daten wurden im Auftrag der Stadt Darmstadt erhoben. Die Daten sind auf alle vorhandenen Zählungen(Video) gemittelt. -In diesem Kapitel wird die Handhabung der Daten beschrieben und welche Schritte durchzuführen sind um diese nutzbar zu machen. 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.\\ -BILD MIT AUSSCHNITT\\ -Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz. Wurden duch Lösung des Kreuzungsgleichungssystem bestimmt.Dabei werden die Ausgänge auf die Eingänge -der nächsten kreuzung gemappt und das Ergbniss über einen Zeitraum gemittelt. -\\ -Sensorwerte der Induktionsschleifen von der Stadt Darmstadt \\ -Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren von der Stadt Darmstadt in Auftrag gegeben - videoüberwachung, zählung, mittelung \\ -Abbiegewahrscheinlichkeiten von Michael Scholz - genauer, pro tag/stunde \\ -\\ -Induktionsschleifen: -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. - -\subsection{Aufbereitung der Daten}{ - Um mit einem Programm schneller und einfacher auf Die Daten zuzugreifen bietet es sich an diese in einen Datenbank Server abzuspeichern. Dafür müssen die CSV-Dateien interpretiert und der relevante Teil extrahiert werden. Die Abbiegewahscheinlichkeiten müssen aus einem PDF extrahiert werden. - \subsubsection{Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{ - [BESCHREIBUNG DER CSV] - [BECHREIBUNG DES PARSENS] - wie sieht so ein csv aus - was muss getan werden um das ins sql format zu überführen - } - - \subsubsection{Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{ - Die Abbiegewahrscheinlichkeiten kommen in PDF Form und müssen entsprechend aufbereitete werden. Zu diesem Zweck schreibt man diese Werte ebenfalls in einen Datenbank Server um einfacher darauf zugreifen zu können. - [BESCHREIBUNG DES PDF] - [BESCHREIBUNG DES PARSENS] - - - Umrechnung der Werte, Sonderfälle, Mischsensoren, minus? - - 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. - Sonderfälle, Sensoren bei denen das nicht geht, doppelmisch Sensoren.... - - Die daten der Stadt liegen in der folgenden Form vor: Kreuzung, Sensor, Straight, Right, Left - Da diese Daten sehr sensorspezifich sind muss festgestellt werden was von Sensor X aus gerade aus, links oder rechts ist. - 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. - Vergleicht man nun die Koordinaten der Kreuzungen kann man feststellen, ob der entsprechende Sensor-Ausgang die Kreuzung nach Norden, Süden, Westen oder Osten verlässt. - Wiederholt man diese Prozedur, allerdings gegen die Verkehrsfließrichtung und stellt fest woher der Verkehr kommt, welcher über den zu untersuchenden Sensor fließt, dann - lässt sich die vorgänger Kreuzung bestimmen. Vergleicht man wiederum die Koordinaten, kann man feststellen, woher der Verkehr kommt, Norden, Süden, Westen, Osten. - - Verkehr der von: - \begin{enumerate} - \item{ Geradeaus/Straight - \begin{enumerate} - \item{S\"uden -> Norden} - \item{Norden -> S\"uden} - \item{Westen -> Osten} - \item{Osten -> Westen} - \end{enumerate} - } - \item{ Left(Links) - \begin{enumerate} - \item{S\"uden -> Westen} - \item{Westen -> Norden} - \item{Norden -> Osten} - \item{Osten -> S\"uden} - \end{enumerate} - } - \item{Right(Rechts) - \begin{enumerate} - \item{S\"uden -> Osten} - \item{Osten -> Norden} - \item{Norden -> Westen} - \item{Westen -> S\"uden} - \end{enumerate} - } - \end{enumerate} - } - - \subsubsection{Geographischer Ausschnitt der Daten}{ - 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). - - (Bild des betrachteten Ausschnitts) - - Die Wahl des Ausschnitts richtete sich insbesondere nach Abdeckung der Sensorik(viele Sensoren) und sog. Sonderfällen, Kreuzungen, welche sich von 'normalen' Kreuzungen unterscheiden. - - Der gewählte Ausschnitt enthält: - 1. 2 Einbahnstraßen (Bild mit Markierung) - 2. Mischspuren (Bild mit Markierungen) - 3. Seitenstraßen ohne Sensorik - - Extraktion anhand der Kreuzungsnamen - - } -} \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/datenmodell.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/datenmodell.tex deleted file mode 100644 index e69de29b..00000000 diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.log b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.log deleted file mode 100644 index 5413c139..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.log +++ /dev/null @@ -1,157 +0,0 @@ -This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 12 JUL 2013 07:35 -entering extended mode -**einleitung.tex -(C:\Daten\source\bp\thesis_ug\einleitung.tex -LaTeX2e <2009/09/24> -Babel and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar -abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic, -croatian, czech, danish, dutch, esperanto, estonian, farsi, finnish, french, ga -lician, german, german-x-2009-06-19, greek, gujarati, hindi, hungarian, iceland -ic, indonesian, interlingua, irish, italian, kannada, kurmanji, lao, latin, lat -vian, lithuanian, malayalam, marathi, mongolian, mongolianlmc, monogreek, ngerm -an, ngerman-x-2009-06-19, nynorsk, oriya, panjabi, pinyin, polish, portuguese, -romanian, russian, sanskrit, serbian, slovak, slovenian, spanish, swedish, swis -sgerman, tamil, telugu, turkish, turkmen, ukenglish, ukrainian, uppersorbian, u -senglishmax, welsh, loaded. - -! LaTeX Error: Missing \begin{document}. - -See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. -Type H for immediate help. - ... - -l.1 P - roblemstellung \\ -You're in trouble here. Try typing to proceed. -If that doesn't work, type X to quit. - -Missing character: There is no P in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no o in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no g in font nullfont! -Missing character: There is no U in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! 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-Missing character: There is no h in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no V in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no k in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no h in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! 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-Missing character: There is no c in font nullfont! -Missing character: There is no h in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no Z in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no t in font nullfont! -Missing character: There is no p in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no o in font nullfont! -Missing character: There is no b in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no m in font nullfont! -) -! Emergency stop. -<*> einleitung.tex - -*** (job aborted, no legal \end found) - - -Here is how much of TeX's memory you used: - 7 strings out of 494019 - 189 string characters out of 3145627 - 48862 words of memory out of 3000000 - 3395 multiletter control sequences out of 15000+200000 - 3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000 - 714 hyphenation exceptions out of 8191 - 5i,0n,4p,57b,14s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s -! ==> Fatal error occurred, no output PDF file produced! diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.tex deleted file mode 100644 index b2fc7afa..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/einleitung.tex +++ /dev/null @@ -1,23 +0,0 @@ -Die zunehmende Masse an Autos auf den Straßen wird zunehmend zu einem Problem. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrsämter. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Straße erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuführen und den Verkehr zu untersuchen.\\ -Die Stadt Darmstadt hat in vielen ihrer Kreuzungen sog. Induktionsschleifen integriert. -[ERKLÄRUNG INDUKTIONSSCHLEIFE] -Diese Induktionsschleifen messen, wie viele Autos über den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor belegt war[Auto steht drauf]. Die Problematik die sich auftut ist, dass nicht alle Straßen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man möchte aber gegebenenfalls Verkehrswerte für diese nicht bekannten Bereiche wissen, oder von einem Messpunkt auf die Belegung der Straße schließen können. -Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verfügung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung dieser Daten und untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. - -In der Stadt Darmstadt werden Induktionsschleifen vor den Ampelschaltungen verwendet, -um die Kreuzung nach Verkehrsaufkommen zu steuern. Dabei ist jede Kreuzung autak und -bezieht keine Sensorinformationen der Nachbarkreuzungen mit ein. Die Sensoren messen\\ --load (wie lange war der Sensor belegt)\\ --count (wie viele Autos sind drüber gefahren)\\ -In diese Arbeit wird erörtert für was und mit welcher Genauigkeit diese Daten verwendet -werden können, um \\ -- load und count für Unbekannte sog. Virtuelle Sensoren zu bestimmen\\ -- was für Aussagen können Anhand dieser Daten über die Verkehrsbelastung von\\ Straßen/Kreuzungen etc machen lassen - - -Problemstellung \\ -Unbekannte Sensoren berechnen \\ -Verkehrsbelastung berechnen \\ -Abbiegewahscheinlichkeiten berechnen \\ -Zeitproblem \\ -aktuelle Diskussion über Blackbox im Auto. \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/modell.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/modell.tex deleted file mode 100644 index 5cf77050..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/modell.tex +++ /dev/null @@ -1,37 +0,0 @@ -In diesem Kapitel werden verschiedene Modellierungen der Ministadt vorgestellt und erklärt. Die beiden diskutierten Modelle sind die Darstellung als Matrix und die als Graph. Diese beiden Darstellungen sind untereinander kompatibel, können also ineinander überführt werden. -Dabei ist der Graph ein nützliches Werkzeug der Visualisierung während eine Matrixdarstellung der Berechnung dient.\\ - -Da es sich bei dem zu Modellierenden um einen komplexen Zusammenhang handelt, ist eine Visualisierung sehr hilfreich, oder sogar unabdingbar, um den Gesammtzusammenhang zu erfassen und zu verstehen. Deshalb wird in dieser Arbeit sehr viel Wert auf den Visualisierungteil gelegt.\\ - -In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung von Verkehrsflüssen, verwenden meistens ein sog. Micro Modell(ZITAT). Ein solches Micro Modell modelliert jedes einzelne Auto, um eine hohe Genauigkeit der Berechnung zu gewährleisten. Allerdings erfordert das neben sehr vielen Messwerten auch einen erheblichen Mehraufwand zur Modellierung. - -In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, welches in kritischen Bereichen(Kreuzungen: Autos wechseln Richtung) eine genauere Modellierung zulässt, während es in unkritischen bzw sensorlosen Bereichen eine ungenauere Modellierung zulässt. - -\subsection{Generelle \"Uberlegungen zu einem Straßenmodell}{ - Um ein Modell zu erstellen, muss man sich der Realität bewusst werden und diese (partiell) im Computer abbilden (ZITAT). Für ein Straßenmodell bietet sich folgende Einheiten zur Modellierung an (ZITAT): - \begin{enumerate} - \item{Straße: Eine Straße, auf der Autos fahren dürfen. Sie ist nicht mit Sensoren bestückt. Es ist ein Ziel einen Verkehrswert für diese Einheit auszurechnen.} - \item{Kreuzung: Eine Kreuzung enthält Sensoren, welche den Verkehr messen.} - \item{Sensoren: Sensoren sind außschließlich an Kreuzungs Eingängen(Stadt Darmstadt).} - \item{Unbekannte Sensoren/Virtuelle Sensoren: Punkte welche das Straßennetz aufspannen, für welche allerdings keine Messwerte vorliegen.} - \end{enumerate} -} - -\subsection{Modell als Graph}{ - Graph unter benutzung von JGraphT \\ - Graph für kreuzungsübersicht (zwischen Kreuzung) \\ - Graph für innerhalb der Kreuzung \\ - Micro / Macro Modell - - Es gilt das Straßennetz und die Sensoren in einen Graph zu überführen. Dabei sind Straßen Kanten und Kreuzungen Knoten. - 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. -} - - - -Diese Modellierung hat folglich zwei Genauigkeitsstufen. -Auf Kreuzungen haben wir eine erhöhte Genauigkeit, da wir nur dort Sensoren haben. -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.\\ -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. - -\subsection{Modell als Matrix}{} \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/relatedwork.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/relatedwork.tex deleted file mode 100644 index e69de29b..00000000 diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.aux b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.aux deleted file mode 100644 index f5d4bfbe..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.aux +++ /dev/null @@ -1,21 +0,0 @@ -\relax -\@setckpt{uebersicht}{ -\setcounter{page}{4} -\setcounter{equation}{0} -\setcounter{enumi}{0} -\setcounter{enumii}{0} -\setcounter{enumiii}{0} -\setcounter{enumiv}{0} -\setcounter{footnote}{0} -\setcounter{mpfootnote}{0} -\setcounter{part}{0} -\setcounter{section}{1} -\setcounter{subsection}{0} -\setcounter{subsubsection}{0} -\setcounter{paragraph}{0} -\setcounter{subparagraph}{0} -\setcounter{figure}{0} -\setcounter{table}{0} -\setcounter{TUD@cols@n}{12} -\setcounter{seclinedepth}{3} -} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex deleted file mode 100644 index b90940af..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -In Ballungsgebieten, vornehmlich Städten, steigt die Anzahl der Verkehrsteilnehmer. -Insbesondere die Anzahl der Autos ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen[ZITAT] -und von [ZITAT] wird prognostiziert, dass dieser Trend anhalten wird[ZITAT].\\ -Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf die Straßen und auf den Verkehr aus.[ZITAT]\\ -In dieser Arbeit wird untersucht in wieweit man durch Verkehrsdaten, welche mithilfe von Induktionsschleifen auf den Straßen erfasst wurden, den Verkehr voraussagen und Straßenbelastungen berechnen kann. Hierfür wurde ein Modell der Straße entwickelt und verschiedene Berechnungsansätze diskutiert. \\ -Dabei ist der zeitliche Versatz zwischen den Straßenkreuzungen und die unbekannte Geschwindigkeit der Autos die größte Herausforderungen.\\ -Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Belastungen und Verkehrsaufkommen auf dem untersuchten Gebiet berechnet werden. Diese Berechnung kann Grundlage für moderne, selbst regelnde Verkehrssysteme sein oder als Grundlage für die Optimierung von Verkehrssystemen dienen. Außerdem erlaubt dieses Modell einen 'Blick in die Zukunft', da Werte für die nahe Zukunft(1 Minute) mit hoher Genauigkeit[?] vorausgesagt werden können.\\ - - -wenige datenpunkte, ganzes gebit sollte bekannt sein \\ -stadt darmsatdt \\ -verkehrsbelastung berechnen \\ -bessere planungssicherheit, optimierung des verkehrsflusses \\ -unübersichtlichkeit der daten, nur lokal, kein rückschluss auf globale situation diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex.aux b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex.aux deleted file mode 100644 index cdfb247f..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/uebersicht.tex.aux +++ /dev/null @@ -1,21 +0,0 @@ -\relax -\@setckpt{uebersicht.tex}{ -\setcounter{page}{3} -\setcounter{equation}{0} -\setcounter{enumi}{0} -\setcounter{enumii}{0} -\setcounter{enumiii}{0} -\setcounter{enumiv}{0} -\setcounter{footnote}{0} -\setcounter{mpfootnote}{0} -\setcounter{part}{0} -\setcounter{section}{1} -\setcounter{subsection}{0} -\setcounter{subsubsection}{0} -\setcounter{paragraph}{0} -\setcounter{subparagraph}{0} -\setcounter{figure}{0} -\setcounter{table}{0} -\setcounter{TUD@cols@n}{12} -\setcounter{seclinedepth}{3} -} diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/validierung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/validierung.tex deleted file mode 100644 index 3e1484c1..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/validierung.tex +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -\subsection{Testdatenmenge}{ -Um das Modell zu validieren kann man aus seiner bekannten Menge an Daten, in diesem Fall die Sensordaten, ein Teil auswählen, welcher nicht zur Berechnung verwendet wird. Dieser Teil wird nach der Berechnung mit den Ergebnissen der entsprechenden Sensoren verglichen. Ist die Abweichung groß, ist das berechnete Ergebniss(für diesen Sensor/Bereich) ein schlechtes. bestätigt sich dagegen der Sensorwert, kann von einem guten Ergebniss für diesen Bereich gerechnet werden. -Diese Vorgehen ist nicht möglich, da alle Sensorwerte zur Berechnung benötigt werden. Um die Daten zu validieren ist eine manuelle Verkehrszählung nötig.} - -\subsection{Verkehrszählung}{ -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.} \ No newline at end of file diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.log b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.log deleted file mode 100644 index f2469046..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.log +++ /dev/null @@ -1,766 +0,0 @@ -This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.9) 14 JUL 2013 02:19 -entering extended mode -**visualisierung.tex -("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\visualisierung.tex" -LaTeX2e <2009/09/24> -Babel and hyphenation patterns for english, afrikaans, ancientgreek, ar -abic, armenian, assamese, basque, bengali, bokmal, bulgarian, catalan, coptic, -croatian, czech, danish, dutch, esperanto, estonian, farsi, finnish, french, ga -lician, german, german-x-2009-06-19, greek, gujarati, hindi, hungarian, iceland -ic, indonesian, interlingua, irish, italian, kannada, kurmanji, lao, latin, lat -vian, lithuanian, malayalam, marathi, mongolian, mongolianlmc, monogreek, ngerm -an, ngerman-x-2009-06-19, nynorsk, oriya, panjabi, pinyin, polish, portuguese, -romanian, russian, sanskrit, serbian, slovak, slovenian, spanish, swedish, swis -sgerman, tamil, telugu, turkish, turkmen, ukenglish, ukrainian, uppersorbian, u -senglishmax, welsh, loaded. - -! 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Undefined control sequence. -l.6 \subsection - {Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{ -The control sequence at the end of the top line -of your error message was never \def'ed. If you have -misspelled it (e.g., `\hobx'), type `I' and the correct -spelling (e.g., `I\hbox'). Otherwise just continue, -and I'll forget about whatever was undefined. - - -! LaTeX Error: Missing \begin{document}. - -See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. -Type H for immediate help. - ... - -l.6 \subsection{V - isualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{ -You're in trouble here. Try typing to proceed. -If that doesn't work, type X to quit. - -Missing character: There is no V in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no a in font nullfont! -Missing character: There is no l in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no i in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no r in font nullfont! -Missing character: There is no u in font nullfont! -Missing character: There is no n in font nullfont! -Missing character: There is no g in font nullfont! -Missing character: There is no d in font nullfont! -Missing character: There is no e in font nullfont! -Missing character: There is no s in font nullfont! -Missing character: There is no G in font nullfont! 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Emergency stop. -<*> visualisierung.tex - -*** (job aborted, no legal \end found) - - -Here is how much of TeX's memory you used: - 7 strings out of 494019 - 293 string characters out of 3145627 - 48862 words of memory out of 3000000 - 3395 multiletter control sequences out of 15000+200000 - 3640 words of font info for 14 fonts, out of 3000000 for 9000 - 714 hyphenation exceptions out of 8191 - 5i,0n,4p,305b,16s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s -! ==> Fatal error occurred, no output PDF file produced! diff --git a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.tex b/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.tex deleted file mode 100644 index 853dcb9e..00000000 --- a/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/visualisierung.tex +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -Um die Daten zu verstehen müssen Sie visualisiert werden, ob jetzt per Hand oder mit Computerprogramm. Nur über eine Visualisierung können zusammenhänge verstanden werden die sonst nicht sehr offensichtlich sind. Außerdem sind die Berechnungen nur nützlich wenn man sie visualisiert. -\subsection{Visualisierung des Graphen}{ -Die Visualisierung des Graphen zeigt die Berechnung der Werte auf. Hier wird auch deutlich inwieweit die Simulation innerhalb einer Kreuzung realistisch ist. Micro Macro Modell. -} - -\subsection{Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{ -Hier wird nun der Zusammenhang der Simulation mit der realen Welt wieder hergestellt. Der Graph wird auf eine OSM map projeziert, -um es zu erleichtern die Berechnungen zu validieren(?). Vereinfacht auf ein und ausgangswerte. Visualisierung der Verkehrsströme. -} \ No newline at end of file