Zugl.: Chemnitz, Techn. Univ., Diss., 2008

Th. Univ. Genève, 2009 ; IHEID 812. / Literaturverz.

Zugl.: Chemnitz, Techn. Universiẗat, Diss., 2008.

Ed. commerciale de : Diss. : ? : Berlin, Freie Universität : 1999.

Im Mittelpunkt des Dissertationsprojekts steht die Frage, welche Bedeutung das Ladekapazitätswachstum bei den vier klassischen Verkehrsträgern (Schiffs-, Luft-, Eisenbahn- und Straßenverkehr) hat und wie sich die einzelnen Verkehrsträger insbesondere hinsichtlich der Nutzung von Skaleneffekten entwickelt haben sowie welche Entwicklungsperspektiven für die einzelnen Verkehrsträger in einer langfristigen Perspektive vorliegen. Das ist insofern bedeutend, als dass Skaleneffekte im Verkehr als eine besonders wichtige Quelle für sinkende oder zumindest relativ konstante Transportkosten im Personen- und im Güterverkehr gesehen werden. Nach einer Untersuchung der vier klassischen Verkehrsträger wird konkret anhand des Straßengüterverkehrs untersucht, welche Auswirkungen eine Erweiterung der erlaubten Fahrzeugdimensionen über die derzeit gültigen Werte hinaus hätte. Diese Untersuchung wird für Deutschland konkret durchgeführt, da dort derzeit ein konkreter Diskurs über die Zulassung größerer Straßengüterkraftfahrzeuge geführt wird. Dabei wird eine gesamtwirtschaftliche Perspektive eingenommen und es werden die intra- und intermodalen Auswirkungen untersucht. (Autorenref.)

Die vorliegende Studienarbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, inwiefern sich Revealed-Preference-Daten aus der deutschen Mobilitätsbefragung "Mobilität in Städten" SrV 2008 dazu eignen, um basierend auf denen im Datensatz enthaltenen Wegen Verkehrsmittelwahlmodelle zu schätzen. Dazu wurden Wegedaten aus der Befragung verwendet, und die Wahlalternativen mit Hilfe der Google Directions API rekonstruiert. Mit den rekonstruierten Variablen Reisezeit und Reisekosten sowie verschiedenen sozioökonomischen und externen Variablen aus SrV 2008 wurden verschiedene Wahlmodelle geschätzt. Durch schrittweises Hinzufügen der Variablen konnte das Modell immer weiter verbessert werden. Wie zu erwarten, erwiesen sich dabei die Reisezeit und die Reisekosten als hoch signifikant. Von den restlichen Variablen waren jedoch lediglich das Geschlecht der befragten Person sowie die Wettersituation zum Zeitpunkt der Wahlentscheidung signifikant. Für das finale Modell wurden Zeitkostensätze errechnet und mit verschiedenen europäischen Studien verglichen. Die errechneten Zeitkostensätze erwiesen sich dabei als plausibel. Die SrV-Daten eignen sich also für die Schätzung von Wahlmodellen. / The following thesis analyzes, if revealed preference data from the German mobility survey "Mobilität in Städten" SrV 2008 is suited to estimate mode choice models. For that purpose, trip data from the survey was used and the different choice alternatives were reconstructed with the Google Directions API. Several mode choice models were estimated with the help of the reconstructed variables travel time and travel costs plus several socioeconomic and external variables from SrV 2008. The variables were added to the model step by step, thereby the quality of the model improved. As expected, travel time and travel costs were highly significant. However from the remaining variables only the gender of the person and the weather at the time of the trip were significant. For the final model, values of time were calculated and these were compared with values from different European studies. The calculated values of time proved to be feasible. Therefore, SrV data is suited to be used for mode choice models.

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Public displays are increasingly used in public transport to present information such as departure and arrival times or network maps. Since this information is displayed generically, users often have problems to find the specific information they need. We propose context-aware visualizations on public displays to support passengers by improving personalized information access. Several visualizations for this domain were identified, for example, highlighting individual route or pricing information by fading out the background or increasing readability by font size adaptation. To investigate the influence of adapted content on the user we tested prototypical presentations that show personalized information concerning personal trips. In our user study with 20 participants we analyzed these visualizations to compare their efficiency in contrast to non-adaptive content by measuring time to perform specific tasks. This work presents the results of our user study. They show that especially highlighted information supports the user in finding personalized information faster.

Die vorliegende Studienarbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, inwiefern sich Revealed-Preference-Daten aus der deutschen Mobilitätsbefragung "Mobilität in Städten" SrV 2008 dazu eignen, um basierend auf denen im Datensatz enthaltenen Wegen Verkehrsmittelwahlmodelle zu schätzen. Dazu wurden Wegedaten aus der Befragung verwendet, und die Wahlalternativen mit Hilfe der Google Directions API rekonstruiert. Mit den rekonstruierten Variablen Reisezeit und Reisekosten sowie verschiedenen sozioökonomischen und externen Variablen aus SrV 2008 wurden verschiedene Wahlmodelle geschätzt. Durch schrittweises Hinzufügen der Variablen konnte das Modell immer weiter verbessert werden. Wie zu erwarten, erwiesen sich dabei die Reisezeit und die Reisekosten als hoch signifikant. Von den restlichen Variablen waren jedoch lediglich das Geschlecht der befragten Person sowie die Wettersituation zum Zeitpunkt der Wahlentscheidung signifikant. Für das finale Modell wurden Zeitkostensätze errechnet und mit verschiedenen europäischen Studien verglichen. Die errechneten Zeitkostensätze erwiesen sich dabei als plausibel. Die SrV-Daten eignen sich also für die Schätzung von Wahlmodellen.:1 Einleitung 1 1.1 Vorstellung des Themas 1 1.2 Ziel dieser Arbeit 1 1.3 Gliederung dieser Arbeit 2 1.4 Wesentliche Ergebnisse 2 2 Theoretischer Hintergrund 3 2.1 Diskrete Wahltheorie 3 2.1.1 Deterministischer Nutzen 4 2.1.2 Stochastischer Störterm 5 2.1.3 Logit-Modell 6 2.2 Parameterschätzung 8 2.2.1 t-Test 9 2.2.2 Likelihood-Ratio Test 9 2.2.3 Likelihood-Ratio-Index 10 2.3 Datenquellen 10 3 Generierung eines RP-Datensatzes aus SrV-Daten 13 3.1 SrV 2008 13 3.2 Auswahl an Variablen und Datensätzen 13 3.3 Rekonstruktion der generischen Variablen 15 3.3.1 Google Directions API 15 3.3.2 Automatisierte API-Abfrage 16 3.3.3 Reisekosten 17 3.4 Erzeugter Datensatz 18 4 Modellentwicklung und Parameterschätzung 21 4.1 Entwicklung des Wahlmodells 21 4.2 Parameterschätzung mit Biogeme 24 4.3 Anwendung der Parameterschätzung auf die SrV-Daten 28 5 Diskussion der Modellergebnisse 33 5.1 Darstellung der Nutzeneinflüsse 33 5.2 Zeitkostensätze 35 5.3 Fehlerquellen 37 5.4 Fazit 38 Literaturverzeichnis 41 Datenquellen 45 Anhang 49 / The following thesis analyzes, if revealed preference data from the German mobility survey "Mobilität in Städten" SrV 2008 is suited to estimate mode choice models. For that purpose, trip data from the survey was used and the different choice alternatives were reconstructed with the Google Directions API. Several mode choice models were estimated with the help of the reconstructed variables travel time and travel costs plus several socioeconomic and external variables from SrV 2008. The variables were added to the model step by step, thereby the quality of the model improved. As expected, travel time and travel costs were highly significant. However from the remaining variables only the gender of the person and the weather at the time of the trip were significant. For the final model, values of time were calculated and these were compared with values from different European studies. The calculated values of time proved to be feasible. Therefore, SrV data is suited to be used for mode choice models.:1 Einleitung 1 1.1 Vorstellung des Themas 1 1.2 Ziel dieser Arbeit 1 1.3 Gliederung dieser Arbeit 2 1.4 Wesentliche Ergebnisse 2 2 Theoretischer Hintergrund 3 2.1 Diskrete Wahltheorie 3 2.1.1 Deterministischer Nutzen 4 2.1.2 Stochastischer Störterm 5 2.1.3 Logit-Modell 6 2.2 Parameterschätzung 8 2.2.1 t-Test 9 2.2.2 Likelihood-Ratio Test 9 2.2.3 Likelihood-Ratio-Index 10 2.3 Datenquellen 10 3 Generierung eines RP-Datensatzes aus SrV-Daten 13 3.1 SrV 2008 13 3.2 Auswahl an Variablen und Datensätzen 13 3.3 Rekonstruktion der generischen Variablen 15 3.3.1 Google Directions API 15 3.3.2 Automatisierte API-Abfrage 16 3.3.3 Reisekosten 17 3.4 Erzeugter Datensatz 18 4 Modellentwicklung und Parameterschätzung 21 4.1 Entwicklung des Wahlmodells 21 4.2 Parameterschätzung mit Biogeme 24 4.3 Anwendung der Parameterschätzung auf die SrV-Daten 28 5 Diskussion der Modellergebnisse 33 5.1 Darstellung der Nutzeneinflüsse 33 5.2 Zeitkostensätze 35 5.3 Fehlerquellen 37 5.4 Fazit 38 Literaturverzeichnis 41 Datenquellen 45 Anhang 49

Mit dem vorliegenden Band wird ein Überblick über die Forschungsarbeit der Professur Verkehrsleitsysteme und -prozessautomatisierung an der Fakultät Verkehrswissenschaften „Friedrich List“ der Technischen Universität Dresden des Jahres 2012 geboten. Zwölf ausgewählte Veröffentlichungen der Mitarbeiter, hauptsächlich von nationalen und internationalen Konferenzen wurden dafür zusammengestellt. Das breite, alle Landverkehrssysteme umfassende Forschungsgebiet des Lehrstuhls hat seine Schwerpunkte in den Bereichen energieoptimale Steuerung im Schienenverkehr und dem Verkehrsmanagement des Straßenverkehrs. Im Bereich der energieoptimalen Steuerung im Schienenverkehr werden die Aspekte Haltvermeidung und dynamische Fahrzeitenregelung beispielsweise im Artikel „Predictive Energy-Efficient Running Time Control for Metro Lines“ beschrieben. Der Beitrag „Pilotierung eines Assistenzsystems zur kraftstoffsparenden Fahrweise im SPNV“ fokussiert auf das Forschungs- und Anwendungsgebiet der Fahrerassistenz. Darüber hinaus sind auch die intermodalen Wechselwirkungen zwischen ÖPNV und MIV thematisiert. Die Ausführungen in „Cooperative Traffic Signals for Energy Efficient Driving in Tramway Systems“ verdeutlichen, wie mit Hilfe eines kooperativ arbeitenden Steuerungssystems für lichtsignalgesteuerte Verkehrsknoten diese Verkehrsmodi zum beiderseitigen Vorteil miteinander verknüpft werden können. Das Verkehrsmanagementsystem der Stadt Dresden VAMOS, das in “The Traffic Management System VAMOS - from Research to Regular Operation” vorgestellt wird, bildet die Grundlage für einen großen Teil der weiteren, hauptsächlich straßenverkehrsbezogenen Arbeiten. Innovative Ansätze zum Erfassen und Fusionieren relevanter Daten aus vorhandenen Detektoren und Erfahrungen aus dem Betrieb des Systems werden ergänzt durch die Präsentation weiterer Möglichkeiten zur Nutzung von Verkehrsdaten, wie beispielsweise im Beitrag „Microscopic Real-Time Simulation of Dresden Using VAMOS-Data“ dargestellt wird.