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\glossaryentry{Java?\glossaryentryfield{gls:java}{\glsnamefont{Java}}{ist eine objektorientierte Programmiersprache und eine eingetragene Marke des Unternehmens Sun Microsystems (2010 von Oracle aufgekauft). Die Programmiersprache ist ein Bestandteil der Java-Technologie. Diese besteht grundsätzlich aus dem Java-Entwicklungswerkzeug (JDK) zum Erstellen von Java-Programmen und der Java-Laufzeitumgebung (JRE) zu deren Ausführung. Die Laufzeitumgebung selbst umfasst die virtuelle Maschine (JVM) und die mitgelieferten Bibliotheken}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{5}
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\glossaryentry{JGraphT?\glossaryentryfield{gls:jgrapht}{\glsnamefont{JGraphT}}{ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{5}
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\glossaryentry{OSM?\glossaryentryfield{gls:osm}{\glsnamefont{OSM}}{Kurzform für OpenSteetMap - OpenStreetMap ist ein freies Projekt, das für jeden frei nutzbare Geodaten sammelt. Mit Hilfe dieser Daten können Weltkarten errechnet oder Spezialkarten abgeleitet werden sowie Navigation betrieben werden. Auf der OpenStreetMap-Startseite ist eine solche Karte abrufbar}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{6}
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\glossaryentry{CSV?\glossaryentryfield{gls:csv}{\glsnamefont{CSV}}{engl. Comma-separated values - Das Dateiformat Comma-separated values beschreibt den Aufbau einer Textdatei zur Speicherung oder zum Austausch einfach strukturierter Daten. Die Dateinamenserweiterung lautet .csv. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, dass das verwendete Trennzeichen ein Komma ist. Gängige Trennzeichen sind Tabulator und Semikolon}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{10}
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\glossaryentry{JEE6?\glossaryentryfield{gls:jee6}{\glsnamefont{JEE6}}{Kurzform für Java Enterprise Edition Version 6 - Java Platform, Enterprise Edition, abgekürzt Java EE oder früher J2EE, ist die Spezifikation einer Softwarearchitektur für die transaktionsbasierte Ausführung von in Java programmierten Anwendungen und insbesondere Web-Anwendungen. Sie ist eine der großen Plattformen, die um den Middleware-Markt kämpfen. Größter Konkurrent ist dabei die .NET-Plattform von Microsoft. JEE6 bezeichnet die sechste Generation der Software}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{11}
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\glossaryentry{MySQL?\glossaryentryfield{gls:mysql}{\glsnamefont{MySQL}}{ist eines der weltweit am weitesten verbreiteten relationalen Datenbankverwaltungssysteme. Es ist als Open-Source-Software sowie als kommerzielle Enterpriseversion für verschiedene Betriebssysteme verfügbar und bildet die Grundlage für viele dynamische Webauftritte}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{11}
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\glossaryentry{SQL?\glossaryentryfield{gls:sql}{\glsnamefont{SQL}}{ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{12}
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\glossaryentry{UTC?\glossaryentryfield{gls:utc}{\glsnamefont{UTC}}{engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{12}
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\glossaryentry{HMM?\glossaryentryfield{gls:hmm}{\glsnamefont{HMM}}{engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}{\relax }|setentrycounter[]{page}\glsnumberformat}{29}
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.26) 29 AUG 2013 11:08
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.8.26) 29 AUG 2013 15:04
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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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@ -2521,7 +2521,7 @@ Package rerunfilecheck Info: File `TUDthesis.out' has not changed.
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Here is how much of TeX's memory you used:
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18299 strings out of 494019
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280011 string characters out of 3145626
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495604 words of memory out of 3000000
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495628 words of memory out of 3000000
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20637 multiletter control sequences out of 15000+200000
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213423 words of font info for 129 fonts, out of 3000000 for 9000
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714 hyphenation exceptions out of 8191
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@ -2541,9 +2541,9 @@ oftmake/stafford/5sfr8a.pfb><C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/bitstrea
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><C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/mathdesign/mdbch/md-chr7y.pfb><C:/P
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rogram Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/mathdesign/mdbch/md-chri7m.pfb><C:/Progra
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m Files (x86)/MiKTeX/fonts/type1/public/txfonts/t1xtt.pfb>
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Output written on TUDthesis.pdf (90 pages, 17624597 bytes).
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Output written on TUDthesis.pdf (90 pages, 17624373 bytes).
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PDF statistics:
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2581 PDF objects out of 2984 (max. 8388607)
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2580 PDF objects out of 2984 (max. 8388607)
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385 named destinations out of 1000 (max. 500000)
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702 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -1,8 +1,8 @@
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\section{Zusammenfassung \& Ausblick}\label{sec:ausblick}
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Ziel der vorliegenden Arbeit war es den Verkehr anhand von Induktionsschleifendaten zu modellieren und Verkehrsfl"usse zu berechnen. Daf"ur wurde ein zweistufiges, Graphen-basiertes Stra"senmodell entwickelt, das speziell auf die Modellierung von induktionsschleifenbest"uckten Kreuzungen ausgelegt ist. Dieses Modell konnte computergest"utzt f"ur einen Ausschnitt der Stadt Darmstadt, die einen gro"sen Teil ihrer Kreuzungen mit Induktionsschleifen versehen hat, implementiert werden. Auf diesem Modell wurden verschiedene Berechnungsans"atze diskutiert. Die Herausforderung ist dabei die geringe Sensordichte, die es verhindert die Werte zu validieren und falsche Messungen zu erkennen. Mithilfe von linearen Gleichungssystemen konnten, anhand des entwickelten Verkehrsmodells, Verkehrswerte innerhalb von Kreuzungen und die Anzahl derjenigen Verkehrsteilnehmer, die auf eine andere Kreuzung zufahren bestimmt werden. Die gro"sen Messintervalle der Induktionsschleifen verhindern allerdings, dass der Verkehr auf Fahrzeugebene vorhergesagt werden kann. Es ist lediglich m"oglich, anhand der von der Stadt Darmstadt gelieferten Daten den Verkehr zu einem Zeitpunkt zu rekonstruieren. Das entwickelte Modell kann dabei auf jede andere Stadt "ubertragen werden, deren Ampelanlagen mit Sensoren am Kreuzungseingang best"uckt sind.\\ \\
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Innerhalb einer Verkehrsz"ahlung wurde die berechneten Verkehrswerte "uberpr"uft und festgestellt, dass die Sensoren eine ungen"ugende Messgenauigkeiten aufweisen um qualifizierte Verkehrswerte zu berechnen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Allein anhand der Induktionsschleifenwerten kann der Verkehr dennoch nicht mit gen"ugender Genauigkeit berechnet werden, da die
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Innerhalb einer Verkehrsz"ahlung wurden die berechneten Verkehrswerte "uberpr"uft und festgestellt, dass die Sensoren eine ungen"ugende Messgenauigkeiten aufweisen um qualifizierte Verkehrswerte zu berechnen. Die Modellierung f"ur den gew"ahlten Ausschnitt der \textit{Ministadt} hat allerdings gezeigt, dass das Modell f"ur Kreuzungen, welche mit adaptiven Ampelanlagen und den dazugeh"origen Sensoren best"uckt sind, anwendbar ist. Allein anhand der Induktionsschleifenwerte kann der Verkehr dennoch nicht mit gen"ugender Genauigkeit berechnet werden, da die
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zugrunde liegenden Daten nicht genau genug sind und sich nicht validieren lassen. \\ \\
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Eine Verbesserung des Modells ist durch weitere Sensordaten oder genauere Berechnungen in Teilen des Modells denkbar. So k"onnten z.B. mit Verkehrskameras genauere Informationen "uber die Fahrzeuge, welche einen Sensor passieren, gewonnen werden. Des weiteren ist es m"oglich durch den fl"achendeckenden Einsatz von Validierungssensoren an den Kreuzungsausg"angen das Abbiegeverhalten an Mischspursensoren direkt zu bestimmen, was zu einer deutlichen Verbesserung der berechneten Werte f"uhren w"urde. Es ist ebenfalls denkbar das Modell mit mehr Informationen zu \textit{taggen} um die Berechnung zu verbessern. Ein Beispiel w"are das Auftragen der H"ochstgeschwindigkeit auf die Kanten des entwickelten Graphen. Um die Geschwindigkeitsdaten verwenden zu k"onnen w"aren allerdings ebenfalls genauere Daten notwendig.\\ \\
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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. Insbesondere da die Technisierung des Verkehrssystems fortschreitet, ist damit zu rechnen, dass mehr Sensoren auf die Stra"sen gelangen. So sind z.B. Versicherungen stark daran interessiert sog. Blackboxen f"ur PKWs fl"achendeckend einzuf"uhren\cite{art:blackbox}. Diese k"onnen neben Geschwindigkeit, Fahr- und Bremsverhalten die GPS-Position des Fahrzeugs "ubermitteln. Diese Daten w"urden eine Echtzeit-Simulation des Verkehrs erlauben. Insbesondere der fl"achendeckende Einsatz in PKWs w"urde millionen Sensoren auf die Stra"se bringen, deren Daten eine wesentlich genauere Modellierung zulassen w"urden, als das mit ausschlie"slich Induktionsschleifen der Fall ist.\\ \\
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Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs mithilfe des entwickelten Modells und Berechnungen zul"asst als das heute der Fall ist.
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Die n"achste Generation der verkehrsabh"angig gesteuerten Ampelanlagen, die sog. voll-adaptiven Lichtanlagen, erlauben es Kreuzungen untereinander Sensorwerte auszutauschen, um den Verkehr noch besser flie"sen zu lassen. Es ist zu erwarten, das mit dieser neuen Technik noch mehr Induktionsschleifensensorik auf die Stra"sen der Gro"sst"adte gelangt und eine wesentlich genauere Untersuchung des Verkehrs mithilfe des entwickelten Modells und der Berechnungen zul"asst, als das heute der Fall ist.
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\newpage
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@ -301,13 +301,13 @@ A104 & 0.6 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1}
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Die Berechnungen werden im Algorithmus \textit{AlgoGraphInputPropagation} und \textit{AlgoGraphPropagation} durchgef"uhrt (siehe Kapitel \ref{sec:modell:imple}).
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\subsubsection{Verkehrsfluss zwischen Kreuzungen}\label{sec:berechnung:betweenxr}
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Zwischen Kreuzungen ist das entwickelte Modell ungenau, da Seitenstra"sen und Kreuzungen ohne Sensoren nicht modelliert werden. Es kann aufgrund der Berechnungen aus Kapitel \ref{sec:berechnung:lgs:xr} ein Wert f"ur den Verkehr bestimmt werden, welcher von einer Kreuzung ausgehend, in eine bestimmte Richtung flie"st. Dieser Wert entspricht dem f"ur den Ausgang der Kreuzung berechneten Wert, da dieser Wert aussagt, wie viele Fahrzeuge die Kreuzung in diese Richtung verlassen haben.\\ \\
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Dadurch, dass die vorliegenden Sensordaten f"ur eine Minute gemessen wurden, kann leider nicht berechnet werden wie viele Verkehrsteilnehmer, die eine Kreuzung verlassen, an einer anderen wieder einflie"sen und welcher Teil in Seitenstra"sen abgeflossen ist, da die Messungen zweier Kreuzungen nicht in eine Beziehung zueinander gesetzt werden k"onnen.\\ \\
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Durch Multiplikation des berechneten Kreuzungsausgangswertes mit einer Wahrscheinlichkeit, die angibt wie viele Fahrzeuge in Seitenstra"sen abflie"sen, k"onnen Verkehrsstromtendenzen f"ur das betrachtete Gebiet berechnet werden. Es liegen jedoch keine Daten "uber Abbiegewahrscheinlichkeiten f"ur Seitenstra"sen vor. Auch sind keine Angaben zu Parkwahrscheinlichekeit von Autos vorhanden.\\ \\
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Dadurch, dass die vorliegenden Sensordaten "uber eine Minute gemessen wurden, kann leider nicht berechnet werden wie viele Verkehrsteilnehmer, die eine Kreuzung verlassen, an einer anderen wieder einflie"sen und welcher Teil in Seitenstra"sen abgeflossen ist, da die Messungen zweier Kreuzungen nicht in eine Beziehung zueinander gesetzt werden k"onnen.\\ \\
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Durch Multiplikation des berechneten Kreuzungsausgangswertes mit einer Wahrscheinlichkeit, die angibt wie viele Fahrzeuge in Seitenstra"sen abflie"sen, k"onnen Verkehrsstromtendenzen f"ur das betrachtete Gebiet berechnet werden. Es liegen jedoch keine Daten "uber Abbiegewahrscheinlichkeiten in Seitenstra"sen vor. Auch sind keine Angaben zu Parkwahrscheinlichekeit von Autos vorhanden.\\ \\
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Der berechnete Ausgangswert wird in dem entwickelten Modell auf die Kreuzungs"ubersicht "ubertragen und auf der Stra"se zwischen den entsprechenden Kreuzungen aufgetragen. Dieser Wert gibt an, wie viele Fahrzeuge sich aus der Kreuzung raus, in Richtung der n"achsten Kreuzung bewegen. Diese Zahl gibt keinen Aufschluss "uber die tats"achlich Anzahl der Fahrzeuge, die wiederum an der n"achsten Kreuzung ankommen, sondern nur eine Tendenz.\\ \\
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Die Berechnungen werden im Algorithmus \textit{AlgoFindFlowToNextXR} durchgef"uhrt (siehe Kapitel \ref{sec:modell:imple}).
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\subsubsection{Sonderfall: Validierungssensor}\label{sec:berechnung:validate}
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Als Validierungssensoren werden diejenigen Sensoren bezeichnet, die direkt vor einem Kreuzungsausgang liegen. Sie k"onnen von verschiedenen Seiten der Kreuzung befahren werden und z"ahlen in der Regel Verkehr, welcher bereits von einem davor liegenden Sensor gez"ahlt wurde. Da der Einsatz dieser Validierungssensoren in Darmstadt nicht fl"achendeckend ist, k"onnen diese Sensoren nicht sinnvoll verwendet werden. Im nachfolgendem Abschnitt wird beschrieben, welche Berechnungen auf Basis, des weiter oben in diesem Kapitel entwickelten Gleichungssystems, mithilfe einer vollst"andig mit Validierungssensoren best"uckten Kreuzung, m"oglich sind.\\ \\
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Sind alle Ausgangsspuren einer Kreuzung mit Validierungssensoren best"uckt, kann der Ausgangswert einer Kreuzung durch aufaddieren der jeweiligen Sensorwerte, analog zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden (in Abh"angigkeit zur Sensorgenauigkeit). Es sind keine Abbiegewahrscheinlichkeiten mehr notwendig, die den Verkehr, der "uber einen Eingangssensor flie"st, aufteilen. Das Ergebnis $b$ des oben beschrieben Gleichungssystems kann eingesetzt werden. Dies erm"oglicht es, die Abbiegewahrscheinlichkeiten mithilfe eines LGS-L"osungsverfahrens zu bestimmen. An Beispiel der Kreuzung A23 wurden Validierungssensoren durch ein vorhandenes, frei gew"ahltes, Ergebnis f"ur die Kreuzungsausg"ange simuliert. Hierf"ur wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von f"unf Fahrzeugen verlassen wurde. Die Sensorwerte sind ebenfalls frei gew"ahlt und ergeben in der Summe f"unfzehn, f"ur jeden Kreuzungsausgang f"unf Fahrzeuge.
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Sind alle Ausgangsspuren einer Kreuzung mit Validierungssensoren best"uckt, kann der Ausgangswert einer Kreuzung durch aufaddieren der jeweiligen Sensorwerte, analog zur Berechnung der Kreuzungseingangswerte, exakt bestimmt werden (in Abh"angigkeit zur Sensorgenauigkeit). Es sind keine Abbiegewahrscheinlichkeiten mehr notwendig, die den Verkehr, der "uber einen Eingangssensor flie"st, aufteilen. Das Ergebnis $b$ des oben beschriebenen Gleichungssystems kann eingesetzt werden. Dies erm"oglicht es, die Abbiegewahrscheinlichkeiten mithilfe eines LGS-L"osungsverfahrens zu bestimmen. Am Beispiel der Kreuzung A23 wurden Validierungssensoren durch ein vorhandenes, frei gew"ahltes, Ergebnis f"ur die Kreuzungsausg"ange simuliert. Hierf"ur wird angenommen, dass jeder Ausgang der Kreuzung von f"unf Fahrzeugen verlassen wurde. Die Sensorwerte sind ebenfalls frei gew"ahlt und ergeben in der Summe f"unfzehn, f"ur jeden Kreuzungsausgang f"unf Fahrzeuge.
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\begin{equation}
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\bordermatrix{\text{} & D1 & D2 & D3 & D4 & D5 & D6 & D7 & D8 & D9 & D10\cr
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A4 & Abbw_{D1,A4} & 1 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0\cr
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@ -331,7 +331,7 @@ A104 & Abbw_{D1,A104} & 0 & 0 & 1 & 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1}
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A12 & 5\cr
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A104 & 5}
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\end{equation}
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Durch l"osen des \gls{gls:lgs} erh"alt man die Abbiegewahrscheinlichkeiten des D1 Sensors. Diese Abbiegewahrscheinlichkeiten entsprechen dabei dem exakten Abbiegeverhalten der Verkehrsteilnehmer "uber dem Messinverall. Die f"ur dieses Beispiel bestimmten Abbiegewahrscheinlichkeiten sind
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Durch l"osen des \gls{gls:lgs} erh"alt man die Abbiegewahrscheinlichkeiten des D1 Sensors. Diese Abbiegewahrscheinlichkeiten entsprechen dabei dem exakten Abbiegeverhalten der Verkehrsteilnehmer "uber dem Messintervall. Die f"ur dieses Beispiel bestimmten Abbiegewahrscheinlichkeiten sind
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$Abbw_{D1,A4} = \frac{1}{3}$ und $Abbw_{D1,A104} = \frac{2}{3}$.\\ \\
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Nachfolgend das Beispiel der Kreuzung A4 (siehe \autoref{abb:a4}), welche an einer Stelle eine Validierung zul"asst.
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\begin{figure}[htbp!]
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@ -16,17 +16,17 @@
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\newglossaryentry{gls:hmm}
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{
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name=HMM,
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description={engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das verstckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}
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description={engl. Hidden Markov Model - Ein Hidden Markov Model ist ein stochastisches Modell, das versteckte Zustände modellieren kann. Es ist nach dem russischen Mathematiker A. A. Markow benannt}
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}
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\newglossaryentry{gls:chmm}
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{
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name=CHMM,
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description={engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textsc{gekoppelt}}
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description={engl. Coupled Hidden Markov Model - Ein gekoppeltes Hidden Markov Model ist eine Spezialform des HMM - es werden hierfür mehrere HMMS \textit{gekoppelt}}
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}
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\newglossaryentry{gls:jgrapht}
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{
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name=JGraphT,
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||||
description={ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}
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||||
description={ist eine freie Java-Graphen-Bibliothek, die mathematische graphentheoretische Objekte und Algorithmen zur Verfügung stellt}
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||||
}
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||||
\newglossaryentry{gls:jgraph}
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||||
{
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||||
@ -46,7 +46,7 @@
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||||
\newglossaryentry{gls:lgs}
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{
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||||
name=LGS,
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||||
description={Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Größen (Variablen) enthalten}
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description={Kurzform für lineares Gleichungssystem - Als lineares Gleichungssystem wird in der linearen Algebra ein System linearer Gleichungen bezeichnet, die mehrere unbekannte Grö"sen (Variablen) enthalten}
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}
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||||
\newglossaryentry{gls:osm}
|
||||
{
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@ -61,7 +61,7 @@
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\newglossaryentry{gls:jee6}
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{
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||||
name=JEE6,
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||||
description={Kurzform für Java Enterprise Edition Version 6 - Java Platform, Enterprise Edition, abgekürzt Java EE oder früher J2EE, ist die Spezifikation einer Softwarearchitektur für die transaktionsbasierte Ausführung von in Java programmierten Anwendungen und insbesondere Web-Anwendungen. Sie ist eine der großen Plattformen, die um den Middleware-Markt kämpfen. Größter Konkurrent ist dabei die .NET-Plattform von Microsoft. JEE6 bezeichnet die sechste Generation der Software}
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description={Kurzform für Java Enterprise Edition Version 6 - Java Platform, Enterprise Edition, abgekürzt Java EE oder früher J2EE, ist die Spezifikation einer Softwarearchitektur für die transaktionsbasierte Ausführung von in Java programmierten Anwendungen und insbesondere Web-Anwendungen. Sie ist eine der gro"sen Plattformen, die um den Middleware-Markt kämpfen. Grö"ster Konkurrent ist dabei die .NET-Plattform von Microsoft. JEE6 bezeichnet die sechste Generation der Software}
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}
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\newglossaryentry{gls:csv}
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{
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@ -71,5 +71,5 @@
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\newglossaryentry{gls:utc}
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{
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name=UTC,
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description={engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Eingeführt wurde sie 1972. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmäßig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}
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description={engl. Coordinated Universal Time - Die koordinierte Weltzeit ist die heute gültige Weltzeit. Sie wurde 1972 eingeführt. Im Gegensatz zur Universalzeit UT, die den Schwankungen der Erdrotation stetig folgt, indem die Länge der Zeiteinheit angepasst wird, folgt die UTC diesen Schwankungen mittels Schaltsekunden, während ihr Sekundentakt jener der gleichmä"sig mit SI-Sekunden durchlaufenden internationalen Atomzeit TAI ist}
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}
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@ -7,13 +7,13 @@ F"ur die Validierung wurde die Hypothese H1 formuliert:
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\subsection{Validierung durch Testdatenmenge}
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Ein "ubliches Testverfahren ist es, einen Teil der Datenmenge aus der Berechnung au"sen vorzulassen und durch die verwendete Berechnung diese fehlenden Daten zu reproduzieren. Die Datenmenge wird hierf"ur in die sog. Testdatenmenge und die Rechendatenmenge aufgeteilt. Durch einen Vergleich der Testdaten und den zugeh"origen berechneten Daten, kann nun festgestellt werden, wie genau die Berechnung ist.\\ \\
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Dieses Verfahren eignet sich hier allerdings nicht, da bei den vorliegenden Sensordaten das Auslassen von Sensorwerten, um diese als Testdaten zu verwenden, die Berechnung unm"oglich macht, da das LGS unl"osbar wird (vgl. Kapitel \ref{sec:berechnung:validate}). Das ist auf die geringe Menge an Sensoren zur"uckzuf"uhren.\\ \\
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Um dieses Verfahren anwenden zu k"onnen, m"ussen Validierungssensoren fl"achendeckend auf den Kreuzungen zur Verf"ugung stehen. Dann kann durch Weglassen der Sensor- oder der Validierungssensordaten die Berechnung erfolgen und die ausgelassenen Daten k"onnen zur Validierung eingesetzt werden.\\ \\
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Die vorliegenden Daten der Sensorwerte verbieten das Auslassen von Sensordaten, da die Berechnung ansonsten nicht erfolgen kann. Deshalb kann dieses Verfahren nicht verwendet werden, um die berechneten Daten zu validieren.
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Um dieses Verfahren anwenden zu k"onnen, m"ussen Validierungssensoren fl"achendeckend auf den Kreuzungen zur Verf"ugung stehen. Dann kann, durch Weglassen der Sensor- oder der Validierungssensordaten, die Berechnung erfolgen und die ausgelassenen Daten k"onnen zur Validierung eingesetzt werden.\\ \\
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Die vorliegenden Daten der Sensorwerte verbieten das Auslassen von Sensordaten, da die Berechnung sonst nicht erfolgen kann. Deshalb kann dieses Verfahren nicht verwendet werden, um die berechneten Daten zu validieren.
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\subsection{Verkehrsz"ahlung}
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Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten erm"oglicht h"atte, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:xr}). Diese Verkehrsz"ahlung wurde mit Hilfe von \textsc{M. Scholz}\cite{thesis:michael} durchgef"uhrt. Gez"ahlt wurde mit Hilfe von Strichlisten an den Kreuzungen A12, A23 und A4. Dabei wurden in der einen Messreihe die Fahrzeuge an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen. Desweiteren wurden die Fahrzeuge gez"ahlt, die "uber die Sensoren A12.D31, A23.D3 und A23.D1 gefahren sind. Jeder Sensor bzw. Ausgang wurde daf"ur "uber einen Zeitraum von 15 Minuten beobachtet und der Verkehr gez"ahlt.\\ \\
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In einem zweiten Schritt wurden anhand der Sensorwerte der Induktionsschleife und des Modells der drei Kreuzungen die Werte f"ur die Ausg"ange berechnet. F"ur Mischspursensoren wurden die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt verwendet. Dabei ergab sich eine Differenz von bis zu 65\%. Die beste Berechnung hatte eine Abweichung von 5\%. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten erwiesen sich als noch unzuverl"assiger. So wurde f"ur den Sensor A12.D31 eine Abweichung von 130\% festgestellt. Dies erkl"art sich mit der Erhebungsmethode der Abbiegewahrscheinlichkeiten; Sie sind "uber alle Messungen gemittelt.\\ \\
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Da kein anderes Testverfahren gefunden wurde, welches eine Validierung der Daten erm"oglicht h"atte, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine Verkehrsz"ahlung durchgef"uhrt (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:xr}). Diese Verkehrsz"ahlung wurde gemeinsam mit \textsc{M. Scholz}\cite{thesis:michael} durchgef"uhrt. Gez"ahlt wurde mit Hilfe von Strichlisten an den Kreuzungen A12, A23 und A4. Dabei wurden in der einen Messreihe die Fahrzeuge an den Ausg"angen gez"ahlt, um die berechneten Werte der virtuellen Kreuzungsausg"ange in dem Graphenmodell validieren zu k"onnen. Weiterhin wurden die Fahrzeuge gez"ahlt, die "uber die Sensoren A12.D31, A23.D3 und A23.D1 gefahren sind. Jeder Sensor bzw. Ausgang wurde daf"ur "uber einen Zeitraum von 15 Minuten beobachtet und der Verkehr gez"ahlt.\\ \\
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In einem zweiten Schritt wurden, anhand der Sensorwerte der Induktionsschleifen und des Modells der drei Kreuzungen, die Werte f"ur die Ausg"ange berechnet. F"ur Mischspursensoren wurden die Abbiegewahrscheinlichkeiten der Stadt Darmstadt verwendet. Dabei ergab sich eine Differenz von bis zu 65\%. Die beste Berechnung hatte eine Abweichung von 5\%. Die Abbiegewahrscheinlichkeiten erwiesen sich als noch unzuverl"assiger. So wurde f"ur den Sensor A12.D31 eine Abweichung von 130\% festgestellt. Dies erkl"art sich mit der Erhebungsmethode der Abbiegewahrscheinlichkeiten; Sie sind "uber alle Messungen gemittelt.\\ \\
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Daraufhin wurde der Sensor D31 der Kreuzung A12 in einer zweiten Verkehrsz"ahlung untersucht um die Genauigkeit der Sensoren zu "uberpr"ufen (siehe Anhang \autoref{verkehrszaelung:d31}). Daf"ur wurden diejenigen Verkehrsteilnehmer gez"ahlt, die "uber den Sensor gefahren sind und zwischen den verschiedenen Fahrzeugtypen Auto, LKW und Fahrrad unterschieden. Dabei wurden starke Abweichungen der Sensoren von den gez"ahlten Werten gemessen. Die Durchschnittliche Abweichung von 16.67\% und die maximale Abweichung von 700\% l"asst sich zum einen auf schlechte und ungenaue Sensorik (vgl. Kapitel \ref{sec:grundlagen}) zur"uckf"uhren, zum anderen sind die Sensoren so eingestellt, dass immer jedes Kraftfahrzeug erkannt wird um die Fahrtrichtung frei zu geben. Aus diesem Grund z"ahlt der Sensor LKWs doppelt - dies konnte in der Verkehrsz"ahlung festgestellt werden. \\ \\
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Die Erkenntnisse "uber die Ungenauigkeiten der Sensoren decken sich mit den Befunden der Dissertation von \textsc{N. Lehnhoff} \cite{thesis:lehnhoff}. In dem dort untersuchten Gebiet der Stadt Hannover wurde eine sehr starke Varianz der Messgenauigkeit der dort verbauten Induktionsschleifen festgestellt. So wurde festgestellt, dass etwa ein drittel alle Sensoren eine sehr Hohe Genauigkeit von 90\% aufweisen. Ein anderer Teil dagegen erweist sich als sehr ungenau mit einer Genauigkeit von unter 40\%. Diese Ungenauigkeiten und die Tatsache, dass die Induktionsschleifenwerte die einzigen Sensordaten sind und diese sich nicht unter sich validieren lassen sind Grund f"ur die Ungenauigkeiten der berechneten Verkehrswerte. \\ \\
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Aufgrund der berechneten Verkehrswerte und deren Abweichung zu den gez"ahlten Werten, von 27\% im Durchschnitt, ist die Hypothese H1 zu verwerfen. Da sich die Berechnung ausschlie"slich auf die Sensorwerte der Induktionsschleifen und die Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren st"utzt, steht die Genauigkeit der Berechnung direkt in Verbindung mit der Genauigkeit der Sensordaten bzw. Abbiegewahrscheinlichkeiten. Demzufolge w"urde eine Verbesserung der Daten direkt eine Verbesserung der berechneten Werte herbeif"uhren.\\ \\
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Die Erkenntnisse "uber die Ungenauigkeiten der Sensoren decken sich mit den Befunden der Dissertation von \textsc{N. Lehnhoff} \cite{thesis:lehnhoff}. In dem dort untersuchten Gebiet der Stadt Hannover wurde eine sehr starke Varianz der Messgenauigkeit der dort verbauten Induktionsschleifen festgestellt. So wurde festgestellt, dass etwa ein Drittel alle Sensoren eine sehr Hohe Genauigkeit von 90\% aufweisen. Ein anderer Teil dagegen erweist sich als sehr ungenau mit einer Genauigkeit von unter 40\%. Diese Ungenauigkeiten und die Tatsache, dass die Induktionsschleifenwerte die einzigen Sensordaten sind und diese sich nicht untereinander validieren lassen, sind der Grund f"ur die Ungenauigkeiten der berechneten Verkehrswerte. \\ \\
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Aufgrund der berechneten Verkehrswerte und deren Abweichung zu den gez"ahlten Werten, von 27\% im Durchschnitt, ist die Hypothese H1 zu verwerfen. Da sich die Berechnung ausschlie"slich auf die Sensorwerte der Induktionsschleifen und die Abbiegewahrscheinlichkeiten an den Sensoren st"utzt, steht die Genauigkeit der Berechnung direkt in Verbindung mit der Genauigkeit der Sensordaten bzw. Abbiegewahrscheinlichkeiten. Demzufolge w"urde eine Verbesserung der Daten direkt eine Verbesserung der berechneten Werte herbeif"uhren.\\ \\
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Eine tabellarische Auswertung der Verkehrsz"ahlungen, im Vergleich zu den von den Sensoren gemessenen Werten, ist im Anhang zu finden (siehe \autoref{verkehrszaelung:xr} und \autoref{verkehrszaelung:d31}).
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@ -1,6 +1,6 @@
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\section{Visualisierung}\label{sec:visualisierung}
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In diesem Kapitel wird beschrieben, wie der im Kapitel \ref{sec:modell} entwickelte und im Kapitel \ref{sec:berechnung} mit Werten bef"ullte Graph mit Hilfe von \textit{JGraph} visualisiert wird. Neben den Graphen wird eine Kreuzungs"ubersicht unter Verwendung des \textit{JMapViewer} Frameworks und Geoinformationen der \textit{TrafficEye}-Anwendung\cite{thesis:mueller} mit den untersuchten Sensoren am Computer visualisiert.\\ \\
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Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"ange komplex und wenig zug"anglich sind. Eine Visualisierung erm"oglicht eine andere Sicht auf den Sachverhalt und l"asst sich leichter auf Korrektheit oder Fehler "uberpr"ufen.
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Eine Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"ange komplex und wenig zug"anglich sind. Die Visualisierung erm"oglicht eine andere Sicht auf den Sachverhalt und l"asst sich leichter auf Korrektheit oder Fehler "uberpr"ufen.
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\subsection{Visualisierung des Graphen mit JMapViewer}
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Um den Zusammenhang zwischen Realit"at und dem Graphen-basierten Modell herzustellen wurden die Kreuzungsinformationen auf eine Landkarte projeziert. Hierzu dient das \textit{JMapViewer} Framework\footnote{JMapViewer Sourcecode ist unter \url{http://svn.openstreetmap.org/applications/viewer/jmapviewer/} zu erhalten.}, welches auf das Kartenmaterial des Open-Street-Map-Projektes, kurz \gls{gls:osm}\footnote{Offiziell Website des OSM Projektes: http://www.openstreetmap.org/}, zugreift und dem Programmierer die M"oglichkeit gibt eine eigene Kartenanwendung zu schreiben.
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\begin{figure}[h]
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@ -18,7 +18,7 @@ Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"a
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\end{enumerate}
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Durch zoomen und verschieben der Karte k"onnen die einzelnen Kreuzungen untersucht werden. Der Detailgrad der Darstellung ist dabei direkt abh"angig von dem Kartenmaterial, das OSM liefert. OSM erlaubt es dem Nutzer, "uber ein eigenst"andiges Werkzeug Details in das Kartenmaterial einzupflegen. Da das Projekt sehr beliebt ist, weisen die meisten Bereiche des betrachteten Ausschnitts in etwa die Qualit"at der CAD-Zeichnungen der Stadt Darmstadt (siehe Kapitel \ref{sec:daten:cad}) auf. In \autoref{abb:jmapviewer} ist die entwickelte Anwendung mit dem Kartenausschnitt der \textit{Ministadt} zu sehen.
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\subsection{Visualisierung des JGraphT-Graphen}{
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Die Visualisierung des \textit{\gls{gls:jgrapht}}\footnote{Die JGraphT Anwendung ist auf der beigelegten CD enthalten. Starten Sie daf"ur traficgraph::TrafficGraph::main().} Graphen ist eine Visualisierung der Berechnungsstruktur, da die Berechnung an dem Graphen vollzogen wird. Mehr Informationen hierzu sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. In Verbindung mit den Latitude und Longitude Koordinaten k"onnen die Knoten des Graphen auf dem Bildschirm angeordnet werden um eine Identifizierung von Objekten zu erleichtern. Der Nutzer erh"alt weiterhin die M"oglichkeit die einzelnen Knoten manuell nachzujustieren. Dies ist insbesondere f"ur solche Knoten ohne g"ultige Koordinaten hilfreich.
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Die Visualisierung des \textit{\gls{gls:jgrapht}}\footnote{Die JGraphT Anwendung ist auf der beigelegten CD enthalten. Starten Sie daf"ur traficgraph::TrafficGraph::main().} Graphen ist eine Darstellung der Berechnungsstruktur, da die Berechnung an dem Graphen vollzogen wird. Mehr Informationen hierzu sind im Kapitel \ref{sec:berechnung} zu finden. In Verbindung mit den Latitude und Longitude Koordinaten k"onnen die Knoten des Graphen auf dem Bildschirm angeordnet werden, um eine Identifizierung von Objekten zu erleichtern. Der Nutzer erh"alt weiterhin die M"oglichkeit die einzelnen Knoten manuell nachzujustieren. Dies ist insbesondere f"ur Knoten ohne g"ultige Koordinaten hilfreich.
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\begin{figure}[h]
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\centering
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\subfigure[Kreuzungs"ubersichtsgraph mit JGraph visualisiert.\label{abb:jgraphtubersicht}] {\includegraphics[width=0.5\textwidth-2\fboxsep-2\fboxrule]{pic/jgraphuebersicht}}
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@ -40,7 +40,7 @@ Visualisierung eignet sich deshalb besonders gut, da die berechneten Zusammenh"a
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\end{lstlisting}
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\end{minipage}\\
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Das Resultat ist eine simple Darstellung des Graphen. Auf Knoten, den Kreuzungen in der Kreuzungs"ubersicht, werden dabei der Name der entsprechenden Kreuzung, sowie die Anzahl der Sensorwerte, die f"ur die Kreuzung zur Verf"ugung stehen, aufgetragen. Ein weiterer Wert zeigt auf, wie viele der Daten f"ur die Berechnung zur Verf"ugung stehen und wie viele Testdaten aus der Gesamtdatenmenge extrahiert wurden. Kanten werden in der Kreuzungs"ubersicht mit dem berechneten Verkehrswert, der in die entsprechenden Richtung aus der Kreuzung flie"st, markiert. Um zwei Kanten, die beiden m"oglichen Fahrtrichtungen zwischen zwei Knoten auseinander halten zu k"onnen, wird an jeder Kante, zus"atzlich zu dem Verkehrswert, die Kreuzung in dessen Richtung der Verkehr flie"st mit angegeben. Dieser Wert entstammt der Berechnung auf den darunterliegenden Kreuzungsgraphen, f"ur die ein Fahrzeug-Wert f"ur alle Ausg"ange berechnet wird - dieser wird daraufhin an die enstrpechenden Kanten im "Ubersichtsgraph annotiert. Die Funktion \textit{drawGUI}, des entwickelten Programms f"ur die Modellierung mit Hilfe des JGraphT-Graphen, ist dabei f"ur das Konvertieren und Darstellen des Graphen verantwortlich und f"uhrt die Schritte, die in \autoref{lst:create_vis_graph} beschrieben sind, aus. Zus"atzlich wird die gespeicherte Position der Knoten (Latitude und Longitude) auf dem Bildschirm vorangeordnet, sofern eine Positionsangabe vorhanden ist.\\ \\
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F"ur die einzelnen Kreuzungen wird ebenfalls ein Graph generiert, der Sensor- oder virtuelle Sensorknoten als Knoten besitzt. Kanten, die die einzelnen Knoten verbinden, werden mit aufgetragenen Abbiegewahrscheinlichkeiten dargestellt. Knoten geben Auskunft "uber den realen bzw. virtuellen Sensornamen, den Sensorwert und gegebenenfalls einen Testwert. Die berechneten Werte werden ebenfalls wie Sensorwerte dargestellt. Aus diesem Grund wird der Sensorwert als Flie"skommazahl dargestellt, da die Berechnung Flie"skommazahlen liefern kann.\\ \\
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F"ur die einzelnen Kreuzungen wird ebenfalls ein Graph generiert, der Sensoren oder virtuelle Sensoren als Knoten besitzt. Kanten, die die einzelnen Knoten verbinden, werden mit aufgetragenen Abbiegewahrscheinlichkeiten dargestellt. Knoten geben Auskunft "uber den realen bzw. virtuellen Sensornamen, den Sensorwert und gegebenenfalls einen Testwert. Die berechneten Werte werden ebenfalls wie Sensorwerte dargestellt. Aus diesem Grund wird der Sensorwert als Flie"skommazahl dargestellt, da die Berechnung Flie"skommazahlen liefern kann.\\ \\
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F"ur das Erzeugen der einzelnen Visualisierungen ist die Funktion \textit{buildXRGUI} zust"andig. Sie funktioniert analog zu der Funktion \textit{drawGUI}.\\ \\
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In Abbildung \ref{abb:jgraphtubersicht} ist der generierte Kreuzungs"ubersichtsgraph f"ur die \textit{Ministadt} zu sehen. Abbildung \ref{abb:jgraphtxr} stellt die Kreuzung A46 dar. Der Testwert ist immer \textit{null}, da das Extrahieren einer Testmenge aus der Gesamtdatenmenge nicht m"oglich war, ohne die Berechnung unm"oglich zu machen (siehe Kapitel \ref{sec:validierung}).
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