In dieser Arbeit wurde erstmalig die Anwendung der Extremwerttheorie auf Wartezeiten eines lichtsignalgesteuerten Verkehrsknotenpunktes untersucht. Anhand der Verkehrsstärken eines realen Knotenpunktes wurden mit der Simulationssoftware PTV Vissim 100 Datensätze mit individuellen Wartezeiten erzeugt. Als Referenz wurde eine zweite Simulationsreihe durchgeführt. Diese erfolgte mit 15 % höherer Verkehrsstärke. Mittels der Blockmaximum-Methode wurden aus den erzeugten Datensätzen die Maxima ausgewählt, welche mit der Maximum-Likelihood Methode an eine Extremwertverteilung angepasst wurden. Die Bewertung der Schätzung wurde mit dem Kolmogorov-Smirnov Test vorgenommen. Anschließend wurde die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Wartezeiten überschritten werden (Value at Risk) berechnet. Im Ergebnis konnten 22 % der geschätzten Extremwertverteilungen mit ausreichender Güte angepasst werden. Für die restlichen Datensätze sollte nach Alternativen zur angemessenen Beschreibung gesucht werden.

In dieser Arbeit wurde erstmalig die Anwendung der Extremwerttheorie auf Wartezeiten eines lichtsignalgesteuerten Verkehrsknotenpunktes untersucht. Anhand der Verkehrsstärken eines realen Knotenpunktes wurden mit der Simulationssoftware PTV Vissim 100 Datensätze mit individuellen Wartezeiten erzeugt. Als Referenz wurde eine zweite Simulationsreihe durchgeführt. Diese erfolgte mit 15 % höherer Verkehrsstärke. Mittels der Blockmaximum-Methode wurden aus den erzeugten Datensätzen die Maxima ausgewählt, welche mit der Maximum-Likelihood Methode an eine Extremwertverteilung angepasst wurden. Die Bewertung der Schätzung wurde mit dem Kolmogorov-Smirnov Test vorgenommen. Anschließend wurde die Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Wartezeiten überschritten werden (Value at Risk) berechnet. Im Ergebnis konnten 22 % der geschätzten Extremwertverteilungen mit ausreichender Güte angepasst werden. Für die restlichen Datensätze sollte nach Alternativen zur angemessenen Beschreibung gesucht werden.