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Author
Date
2014Type
- Bachelor Thesis
ETH Bibliography
yes
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Abstract
Agentenbasierte Mikrosimulationsmodelle werden zurzeit als bester Ansatz angesehen, um komplexe, dynamische Verkehrsmodelle zu erzeugen. Diese werden verwendet, um die zeitliche Evolution eines Systems (hier des Verkehrssystems) simulieren zu können, sodass sich die räumliche Verteilung aller Teilnehmer zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Zukunft so präzise wie möglich darstellen lässt. Dies wird ausgenutzt, um die Verkehrsnachfrage abzuschätzen und zu modellieren. Um dies zu ermöglichen, muss als erstes eine Population von Agenten (die als Verkehrsteilnehmer fungieren) synthetisiert werden, die die reale Population am besten repräsentiert. Diese künstliche Population wird dann als Eingabegrösse für das Modell verwendet. Die Herausforderung besteht somit darin, mit den wenigen, zur Verfügung stehenden Informationen einen kompletten Datensatz zu erzeugen, der alle Agenten samt ihrer Eigenschaften, den Attributen, enthält und als äquivalent zur realen Population betrachtet werden kann. Dieser Datensatz wird mittels der zu bestimmenden, multivariaten Wahrscheinlichkeitsverteilung erstellt. Diese Verteilung bestimmt die Zusammenstellung der synthetischen Population, indem sie allen Attributenkombinationen eine Auftrittswahrscheinlichkeit zuweist, so dass bestimmt werden kann, welche Agententypen und in welcher Anzahl in die Population miteinbezogen werden. Diese Arbeit ist in zwei Teile gegliedert. Der erste Teil befasst sich mit den wichtigsten, in der Literatur gefundenen Techniken der Populationssynthese und der zweite mit einem neuen, in R implementierten und auf CART-Regressionsbäumen aufbauendem Verfahren, welches eingeführt, beschrieben und einer Parameterstudie unterzogen wird. Show more
Publication status
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IVT, ETH ZürichOrganisational unit
03521 - Axhausen, Kay W. (emeritus) / Axhausen, Kay W. (emeritus)
02226 - NSL - Netzwerk Stadt und Landschaft / NSL - Network City and Landscape
02655 - Netzwerk Stadt u. Landschaft ARCH u BAUG / Network City and Landscape ARCH and BAUG
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