Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorArvid Aakre
dc.contributor.authorTage Severin Wærdahl
dc.date.accessioned2019-10-23T14:03:37Z
dc.date.available2019-10-23T14:03:37Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11250/2624009
dc.description.abstractDirekte empiriske kapasitetsestimeringsmetoder er gitt økt oppmerksomhet de siste årene, i sammenheng med den økende tilgjengeligheten av pålitelig trafikkdata. Den stokastiske metodologien går i korte trekk ut på å estimere en sannsynlighetsfordeling for sammenbrudd i trafikkstrømmen ved en strekning, på grunnlag av observasjoner fra strekningen. Metodologien har hovedsakelig vært utviklet i Tyskland, og anvendt på tyske motorveier. En forutsetning for direkte empiriske kapasitetsestimeringsmetoder er en definisjon av et sammenbrudd i trafikkstrømmen, samt en metode for å detektere et fra trafikkdata. Videre må det velges et egnet aggregeringsintervall, slik at årsakssammenhengen mellom sammenbruddet i trafikkstrømmen og trafikkvolumet som utløste sammenbruddet er tilstede. Det er flere forhold som skiller tyske- og norske motorveier, som berettiger en gjennomgang av gyldigheten til anbefalingene og konklusjonene fra tidligere studier for norske motorveier. I prosjektet ble det lokalisert to kritiske delstrekninger med to tilhørende sløyfedetektorer, der metodologiens anvendbarhet ble analysert. En sammenbruddsdefinisjon og tilhørende deteksjonsalgoritme ble hentet fra litteraturen og tilpasset etter strekningen. Trafikkdataen fra de utvalgte sløyfedetektorene ble aggregert med ni ulike aggregeringsintervall, som så ble evaluert etter hvor godt de plukker ut de virkelige sammenbruddene i trafikkstrømmen, samtidig som de unngår å identifisere naturlige hastighetsfluktuasjoner som sammenbrudd. Sannsynlighetsfordelingene produsertmeddeulikeaggregeringsintervalleneblevideretransformerttilensammenlignbarsannsynlighetsfordeling, og påliteligheten til metodologien ble undersøkt ved å sammenligne resultatene produsert med aggregeringsintervaller av lignende varigheter. Videre ble det undersøkt hvordan karakteristikker ved strekningen som analyseres påvirker påliteligheten til den estimerte sannsynlighetsfordelingen. Den utvalgte deteksjonsalgoritmen med en hastighetsterskel på 60 [km/t] ser ut til å være velegnet fordeteksjonavsammenbruddpånorskemotorveier.Detblefunnetatdeteksjonsalgoritmengjorde en betydelig mengde feil når den ble benyttet på trafikkdata aggregert med et aggregeringsintervall på to minutter eller mindre, men den begrensende faktoren ser i større grad ut til å være avstanden mellom observasjonspunktet og sammenbruddhendelsen. Videre synes en sammenligning av sannsynlighetsfordelingene laget med de ulike aggregeringsintervallene å vise at intervallområde 3-10 minutter produserer relativt konsekvente resultat, mens sannsynlighetsfordelingene laget med aggregeringsintervall utenfor dette området ser ut til å produsere avvikende resultater. Avslutningsvis ble bruksområdene og anvendbarheten til metodologien diskutert, og veiledende retningslinjer for direkte empirisk kapasitetsestimering i Norge er foreslått.
dc.description.abstractDirect empirical capacity estimation methods have gained increasing attention in recent years, in conjunction with the increasing availability of reliable traffic data. In short, the stochastic methodology involves estimating a probability distribution for a breakdown of flow in the traffic stream, on the basis of observations of the traffic stream. The methodology has mainly been developed in Germany and applied to German freeways. A prerequisite for direct empirical capacity estimation methods is a definition of a breakdown in traffic flow, along with a method for detecting one from traffic data. Furthermore, a suitable aggregation interval must be selected so that the causal relationship between the breakdown of traffic flow and the traffic volume that triggered the collapse is present. There are several factors that distinguish German and Norwegian freeways, which justify a review of the validity of the recommendations and conclusion of previous studies for Norwegian freeways. In the project, two critical subsections of the freeway were located, where the applicability of the methodology was analyzed. A breakdown definition and detection algorithm were obtained from the literature and modified to fit the section. The traffic data from the selected loop-detectors were aggregated with nine different aggregation intervals, which were evaluated according to how well they picked out actual breakdowns of the traffic flow, all while avoiding identifying natural speed fluctuations as breakdowns. The probability distribution functions produced with the different aggregation intervals were further transformed into a comparable probability distribution, so that the reliability of the methodology could be examined by comparing the results produced with aggregation intervals of similar durations. Furthermore, it was investigated how the characteristics of the section being analyzed affect the reliability of the estimated probability distribution. The selected detection algorithm with a speed threshold of 60 [km/h] appears suitable for detection of breakdowns of traffic flow on Norwegian freeways. The detection algorithm was found to make a significant amount of error when applied to traffic data aggregated with an aggregation interval of two minutes or less. The limiting factor does, however, seem to be the distance between the point of observation and the breakdown event. Furthermore, a comparison of the probability distributions made with the various aggregation intervals appears to show that interval range 3-10 minutes produces relatively consistent results, while the probability distributions made with aggregation intervals outside this range appear to produce aberrant results. Finally, the applications of themethodologyarediscussed,andsomeguidingprinciplesfordirectempiricalcapacityestimation of Norwegian freeways are proposed.
dc.languagenob
dc.publisherNTNU
dc.titleTilpassing av direkte empiriske kapasitetsestimeringsmetoder for bruk på norske motorveier
dc.typeMaster thesis


Tilhørende fil(er)

Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel