thesis
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541d10b22c
commit
fcec2eeae6
@ -11,36 +11,36 @@
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{15}}
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||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {10.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{15}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {11}Ausblick}{16}}
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\bibstyle{plainnat}
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\bibdata{bib/literature}
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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 2013.7.23) 8 AUG 2013 03:26
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.23) 8 AUG 2013 14:15
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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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@ -853,32 +853,27 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--3
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[]
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[8]) [9]
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[8] [9]) [10]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/datenmodell.tex"
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) [10] [11]
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) [11] [12]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex")
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[12]
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[13]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
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ex") [13]
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ex") [14]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 4--6
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[]
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) [14]
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) [15]
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||||
("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/ausblick.tex")
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Overfull \hbox (2.26054pt too wide) in paragraph at lines 3--55
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\T1/5ch/m/n/9.5 Diese Er-kennt-nis-se kön-nen Ver-wen-det wer-den: -Modell der
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ge-samm-ten Stadt Darm-stadt -Fremde Stadt -Flußoptimierung
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[]
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[15] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
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[16] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
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LaTeX Warning: Empty `thebibliography' environment or \BreakBibliography
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before end of `thebibliography' environment on input line 8.
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) [16] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux
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) [17] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux
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") )
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(\end occurred inside a group at level 1)
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@ -897,9 +892,9 @@ Here is how much of TeX's memory you used:
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rogram Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/frontpage/5fpm8a.pfb><C:/Prog
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ram Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/frontpage/5fpr8a.pfb><C:/Program
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Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/stafford/5sfr8a.pfb>
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Output written on TUDthesis.pdf (18 pages, 1573052 bytes).
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Output written on TUDthesis.pdf (19 pages, 1575502 bytes).
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PDF statistics:
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87 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
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91 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.
@ -8,34 +8,34 @@
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\contentsline {section}{\numberline {6}Modell}{8}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Modell der Ministadt}{8}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Modell als Graph}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Kreuzungsübersicht}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzung}{9}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Modell als Matrix}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1}Verbindungsmatrizen}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.2}Berechnungsmatrizen}{9}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Modell im Computer}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Klassen für Kreuzungen}{9}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Klassen für Kreuzungsübersicht}{9}
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\contentsline {section}{\numberline {7}Daten f\"ur das Modell aufbereiten}{10}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereitung der Daten}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.1}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.2}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.3}Geographischer Ausschnitt der Daten}{11}
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\contentsline {section}{\numberline {8}Berechnung}{12}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Das Zeitproblem}{12}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Ans\"atze}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.1}Markov-Ketten HMM}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.2}Neuronale Netze}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.3}Gleichungssystem}{12}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Lineares Gleichungssystem}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{12}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{12}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.4}Lineares Gleichungssystem als Graph}{12}
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\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen}{13}
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\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{13}
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\contentsline {section}{\numberline {10}Validierung}{14}
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\contentsline {subsection}{\numberline {10.1}Testdatenmenge}{14}
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\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{14}
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\contentsline {subsection}{\numberline {10.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{14}
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\contentsline {section}{\numberline {11}Ausblick}{15}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Modell im Computer}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Graph für Kreuzungen}{10}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Graph für die Kreuzungs\active@dq \dq@prtct {u}bersicht}{10}
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\contentsline {section}{\numberline {7}Daten f\"ur das Modell aufbereiten}{11}
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\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereitung der Daten}{11}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.1}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{11}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.2}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{11}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.3}Geographischer Ausschnitt der Daten}{12}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {8}Berechnung}{13}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Das Zeitproblem}{13}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Ans\"atze}{13}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.1}Markov-Ketten HMM}{13}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.2}Neuronale Netze}{13}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.3}Gleichungssystem}{13}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Lineares Gleichungssystem}{13}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{13}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{13}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.4}Lineares Gleichungssystem als Graph}{13}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{14}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen}{14}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{14}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Validierung}{15}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.1}Testdatenmenge}{15}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{15}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{15}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Ausblick}{16}
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@ -1,8 +1,9 @@
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||||
Während die Ergebnisse dieser Arbeit einer Validierung nicht stand halten, so bietet das entwickelte Modell die Möglichkeit den Verkehr genauer zu berechnen, wenn bessere Sensorwerte vorliegen.
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||||
So kann aufgrund der Modellierung der 'Ministadt' eine Modellierung für ganz Darmstadt durchgeführt werden. Das entwickelte Modell kann auch auf jede andere Stadt übertragen werden.
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||||
Eine Verbesserung des Modells kann durch 'tagging' vorgenommen werden. So könnte man die Straßen mit ihrer Höchstgeschwindigkeit taggen, um die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.
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||||
Das verwendete Modell kann auch auf andere Städte welche Sensorik in ihren Straßen verbaut haben übertragen werden.
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Diese Erkenntnisse können Verwendet werden:
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-Modell der gesammten Stadt Darmstadt
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-Fremde Stadt
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-Flußoptimierung
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-verbesserung des modells durch mehr/verschiedene Daten.
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-Umweltsensoren als Verkehrssensoren
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||||
Sollten in einer Stadt flächendeckend validierende Ausgangssensoren verbaut sein, so kann das Verkehrsproblem gelöst und Abbiegewahrscheinlichkeiten live berechnet werden.
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|
||||
Die durch Modell und Berechnung gewonennen Erkenntnisse können zur Optimierung von Verkehr, als Analysetool oder zur Planung von neuen Kreuzungen eingesetzt werden.
|
||||
@ -47,7 +47,7 @@ In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, wel
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||||
\item{viele Kreuzungen}
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||||
\end{itemize}
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||||
\subsubsection{Kreuzungsübersicht}{
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\subsubsection{Kreuzungs"ubersicht}{
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||||
Da Graphen nur Knoten und Kanten haben müssen alle zu modellierenden Elemente entweder Knoten oder Kante sein. Folgende festlegungen wurden für diese Arbeit dabei getroffen:
|
||||
\begin{itemize}
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||||
@ -76,36 +76,75 @@ In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, wel
|
||||
}
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||||
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||||
\subsection{Modell als Matrix}{
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||||
Um die Berechnung zu vereinfachen kann es sinnvoll sein den Graphen in eine Matrix zu überführen.
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||||
Als Grundlage für die Berechnung wurde eine Matrixdarstellung für Kreuzungen entwickelt. Der oben entwickelte Graph lässt sich dabei einfach in Matrixform überführen.
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||||
\subsubsection{Verbindungsmatrizen}{
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||||
Die Verbindungen von Sensoren zu Kreuzungsausgängen bzw Eingängen kann mithilfe einer Matrix ausgedrückt werden.
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||||
Um eine Kreuzung zu beschreiben ist es nötig die Verbindungen von Sensoren zu deren möglichen Ausgängen zu modellieren.
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||||
Dies lässt sich mit einer Verbindungsmatrix bewerkstelligen. Hierfür werden alle Ausgänge einer Kreuzung auf der X-Achse
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||||
der Matrix verzeichnet, alle Sensoren dieser Kreuzung auf der Y-Achse.
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VERBINDUNGSMATRIX AX
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Bild AX
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Am Beispiel der Kreuzung [] sei das hier demonstriert.
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[Kreuzungsbild]
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A1 A2 A3 A4
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S1 1 1
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S2 1
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S3 1 1
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S4 1 1
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||||
Diese Matrix wird als Ausgangsmatrix bezeichnet.
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||||
Um nicht nur die Virtuellen Ausgänge zu modellieren, sondern auch die Eingänge ist eine zweite Matrix nötig, die
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||||
die Eingänge mit den Sensoren verbindet. Die Virtuellen Eingänge werden hierfür auf der X-Achse aufgetragen, alle
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||||
Sensoren werden auf der Y-Achse der Matrix eingezeichnet.
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Hier im Beispiel die Eingangsmatrix von Kreuzung []:
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E1 E2 E3 E4
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S1 x x
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S2 x x
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S3 x x
|
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S4 x x
|
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||||
Matrix Eingänge auf Ausgänge
|
||||
Matrix Sensoren auf Ausgänge
|
||||
}
|
||||
|
||||
\subsubsection{Berechnungsmatrizen}{
|
||||
Wenn nicht nur Verbindungen Modelliert werden sollen, sondern auch die Sensorwerte in Verbindung mit den Abbiegewahrscheinlichkeiten in die Matrix einfließen, so lassen sich ggf alle virtuellen Sensoren einer Kreuzung mit Werten belegen. Mehr zu diesem Thema im Kapitel Berechnung.
|
||||
Während oben Verbindungsmatrizen beschrieben werden, welche ausschließlich modellieren, ob ein Knoten(virtuell oder Sensor) mit einem anderen verbunden ist,
|
||||
so kann man bei bekannten Abbiegewahrscheinlichkeiten für die Kreuzung diese direkt in der Ausgangsmatrix verzeichnen:
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||||
|
||||
A1 A2 A3 A4
|
||||
S1 0.3 0.7
|
||||
S2 1
|
||||
S3 0.5 0.5
|
||||
S4 0.1 0.9
|
||||
|
||||
Diese Darstellung erwies sich als hilfreich zur Berechnung von Ausgangswerten für eine Kreuzung. Siehe hierzu das Kapitel [Berechnung]
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
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||||
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||||
\subsection{Modell im Computer}{
|
||||
Um die Graphen im Computer zu modellieren wird auf die Java Graphen-bibliothek JGraphT zurückgegriffen. Diese erlaubt es nicht nur Graphen aufzubauen und auf diesen zu rechnen, sondern auch die Visualisierung dieser.
|
||||
Um die Graphen im Computer zu modellieren wird auf die Java Graphen-Bibliothek JGraphT zurückgegriffen. Diese erlaubt es nicht nur Graphen aufzubauen und auf diesen zu rechnen, sondern auch die Visualisierung dieser. Die Bibliothek erlaubt es dank sog. Templates in Java, Knoten von beliebigem Typ zu definieren. Diese Freiheit gilt auch für Kanten, allerdings können diese keine Konstruktoren beinhalten.
|
||||
|
||||
\subsubsection{Klassen für Kreuzungen}{
|
||||
JGraphT erlaubt es dank templates in javascript beliebige Knoten zu definieren.
|
||||
\subsubsection{Graph für Kreuzungen}{
|
||||
Um eine Kreuzung zu modellieren wurden folgende zwei Klassen definiert:
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item{SE: Sensoren, virtuelle und real.}
|
||||
\item{ST: Straße}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
- SE - sensor
|
||||
- ST - straßen
|
||||
Ein Sensor kann dabei folgende Werte halten:
|
||||
[CLASS]
|
||||
|
||||
Eine Straße hält dagegen nur die Information der Abbiegewahrscheinlichkeit.
|
||||
[CLASS]
|
||||
}
|
||||
|
||||
\subsubsection{Klassen für Kreuzungsübersicht}{
|
||||
- XR - Kreuzungen
|
||||
- SE - Straßen (wie oben)
|
||||
\subsubsection{Graph für die Kreuzungs"ubersicht}{
|
||||
Um die Kreuzungsübersicht im Computer abzubilden wurden folgende zwei Klassen definiert:
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item{XR: Kreuzung}
|
||||
\item{ST: Straße}
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
'XR' entspricht dabei dem oben beschrieben Graphen der Kreuzung, ST ist eine Straße, wie oben beschrieben.
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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