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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Nora Riccarda Spiegel (2018): EXPLORATION OF PREDICTORS OF TRIP PURPOSES IN TRAVEL SURVEYS.
Diplomarbeit / Masterarbeit - Institut für Verkehrswesen (IVe), BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 110. UB BOKU obvsg

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Planung und Optimierung von Verkehrssystemen erfordern verlässliche Information über individuelles Mobilitätsverhalten. Technologiegestützte Mobilitätserhebungen mit GPS-Aufzeichnung können große Datenmengen bei geringer Befragungslast sammeln. International wurde die Rekonstruktion von Mobilitätsmustern aus GPS-Rohdaten bereits erforscht, wobei wegespezifische und räumliche Charakteristika zur Erkennung des gewählten Verkehrsmittels verwendet wurden. Die automatisierte Wegezweckerkennung ist Gegenstand der jüngeren Forschung, wobei regelbasierte, machine-learning sowie wahrscheinlichkeitsbasierte Modelle mit einer Vielzahl von Prädiktoren unterschiedliche Trefferquoten erzielen. Im Rahmen des Forschungsprojektes ULTIMO des AIT und der BOKU wurde in dieser Arbeit der Erklärungswert der Prädiktoren zur automatisierten Wegezweckerkennung untersucht. Grundlage dieser Analyse bildet der vom Institut für Verkehrswesen der BOKU erhobene Mobility Activity Expenditure Diary (MAED) Datensatz. Dieser Trainingsdatensatz enthält haushalts-, personen- und wegespezifische Information von 749 Personen aus Österreich, die eine Woche lang ihre Mobilität, nicht-verkehrliche Aktivitäten sowie ihre Ausgaben dokumentierten. Basierend auf den wegespezifischen Informationen von 172 MAED Datensätzen mit ergänzenden GPS-Aufzeichnungen wurde bereits vom AIT ein Model zur automatisierten Wegezweckerkennung entwickelt. In der vorliegenden Arbeit werden die Korrelationen zwischen den Wegezwecken und den möglichen erklärenden Variablen analysiert sowie das Potenzial von Interaktionstermen der Variablen und Aggregationsformen der Zwecke untersucht. Neben bereits im Model des AIT enthaltenen Prädiktoren bietet Information über Kinder im Haushalt, durchschnittliche Arbeitsstunden, Wegbegleitung und Ausgaben am Zielort den höchsten Erklärungswert. Die Trefferquote des AIT-Models der automatisierten Wegezweckerkennung kann wahrscheinlich durch Aufnahme dieser Prädiktoren verbessert werden.

Beurteilende(r): Meschik Michael
1.Mitwirkender: Hössinger Reinhard

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