Tijdschrift Vervoerswetenschap

Platform voor onderzoek naar logistiek en mobiliteit in Nederland en Vlaanderen

Elk kwartaal voegen we een aantal oude jaargangen toe. Het archief zal in de komende jaren compleet beschikbaar zijn.


Home Promoties Stochastic macroscopic analysis and modelling for traffic management

Stochastic macroscopic analysis and modelling for traffic management

Promotiedatum 2016-05-26 Universiteit Technische Universiteit Delft
Promovendus Simeon C. Calvert Promotor Serge P. Hoogendoorn
Gerelateerd artikel

Als congestie een probleem wordt op een weg of in een verkeersnetwerk zijn er in het algemeen drie belangrijke oplossingsrichtingen: weguitbreidingen, beprijzen of verkeersmanagement. Verkeersmanagement richt zich op het beïnvloeden van verkeersstromen om de bestaande infrastructuur beter te benutten, wat vaak resulteert in minder filevorming. De fluctuatie in het verkeer als gevolg van stochastische rijgedrag heeft een groot effect op de effectiviteit van verkeersmanagementmaatregelen. In het verleden werd hier weinig aandacht aan besteed. Het hoofddoel van deze dissertatie is het geven van inzicht in stochastische fluctuaties en onzekerheden in verkeersstromen om de effectiviteit van verkeersmanagement te vergroten. Het onderzoek bestaat uit drie onderdelen: analyse van variaties in verkeer, het modelleren van fluctuaties en onzekerheden in verkeer, en visuele communicatie van onzekerheid in verkeersmodellen. Analyse Analyse van de stochastische karakteristieken van variabelen, die invloed hebben op verkeersstromen, is noodzakelijk om onzekerheden en fluctuaties in modellen te begrijpen. Twee methodologische raamwerken zijn ontwikkeld voor de stochastische analyse van verkeer. Het gezamenlijk bekijken van vraag en capaciteit blijkt een dieper en universeler begrip mogelijk te maken van het effect van variatie op verkeerssystemen. Modellen Voor het modelleren van onzekerheid en verkeersfluctuaties zijn verschillende modelaanpakken ontwikkeld. Dit is noodzakelijk gebleken omdat beide vormen van variaties inherent verschillend zijn, zelfs al is de bron van stochasticiteit hetzelfde. Twee type onzekerheidsmodellen zijn beschouwd: Monte Carlo modellen en ‘one shot’ analytische modellen. Voor de modellering van verkeersfluctuaties is een nieuw model ontwikkeld. Advanced Monte Carlo simulatiemodellen trekken herhaaldelijk invoervariabelen uit kansverdelingen en voeren met die variabelen een simulatie uit. Door gebruik te maken van algoritmes om lotingen beter te spreiden is een kleinere steekproefomvang vereist om een representatieve verdeling op te bouwen. In het onderzoek is daarnaast een nieuw analytisch raamwerk ontwikkeld waarmee via één (‘one-shot’) modelrun onzekerheid kan worden gemodelleerd: het ‘Core Probability Framework’ (CPF). Het CPF is een probabilistisch raamwerk voor het modelleren van multi-dimensionele variaties in capaciteit en verkeersvraag in een dynamische macroscopische verkeersstroom. Uit rekentijdexperimenten op simpele netwerken is gebleken dat het DE-CPM in vergelijking met CTM Monte Carlo in staat is rekentijden (fors) te reduceren. Voor grotere netwerken en een groter mate van stochasticiteit bleek de rekentijd besparing nog groter te zijn. Voor het modelleren van verkeersfluctuaties in verkeer is het ‘First Order Model with Stochastic Advection’ (FOMSA) ontwikkeld. Dit is een eerste orde macroscopische kinematische golf model in een Lagrangiaans coördinatenstelsel. Het model maakt het mogelijk om rijgedrag mee te nemen samen met een verhoogde mate van nauwkeurigheid door een afname van de diffusie-effecten in het model. Dit wordt bovendien gedaan in een eerste orde macroscopische beschrijving, waardoor tweede orde processen worden vermeden, die vaak leiden tot extra complexiteit. Tot slot is een methode ontwikkeld voor het identificeren van wegvakken waar de doorstroming naar verwachting het meest kan worden verbeterd door inzet van verkeersmanagement of andere maatregelen. Het belang van het beschouwen van stochasticiteit werd in een test-case verder aangetoond voor zowel het aspect onzekerheid als voor verkeersfluctuaties tussen voertuigen. Visuele communicatie van onzekerheid Communicatie van resultaten van onzekerheden vergt ook aandacht. Meerdere grafische weergaves van onzekerheid in verkeer zijn geanalyseerd met een zogenaamd cognitief ‘task-switching’ experiment voor een statische weergave van resultaten van een macroscopische verkeersmodel. Implicaties De ontwikkelde raamwerken en methodieken maken het mogelijk om de effecten van verkeersmanagement, maar ook andere verkeerkundige maatregelen, vooraf met een hoger mate van nauwkeurigheid te evalueren. Hierdoor kunnen verkeersmanagementmaatregelen extensiever en doelgerichter worden ingezet waardoor wegen beter kunnen worden benut, en minder reistijdverlies en congestie ontstaat. Daarom wordt het sterk aanbevolen om onzekerheden en verkeersfluctuaties mee te nemen wanneer nieuwe verkeersmanagement maatregelen worden gepland.

ISSN: 1571-9227

Zoeken

Promoties

Klik hier voor een overzicht van promotieonderzoeken.

Op de hoogte blijven?

Wil je een e-mail ontvangen als een nieuwe editie uit is? Schrijf je dan hier in.

Het Tijdschrift Vervoerswetenschap wordt gesponsord door onderzoeksschool TRAIL

Voor meer over mobiliteit zie ook het vakblad




Het Tijdschift Vervoerswetenschap is een kwartaaluitgave van de Stichting Vervoerswetenschap.

Het tijdschrift is opgericht in 1960 door prof. dr. H.C. Kuiler.

Sinds 1 januari 2007 wordt het tijdschrift uitgegeven door de Stichting Vervoerswetenschap.