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Datenspuren nutzen für die Verbesserung der Verkehrssysteme

 

Smartphone-Nutzer erzeugen täglich eine grosse Menge an Bewegungsdaten. Städte könnten diese Daten anonymisiert nutzen, um ihre Verkehrssysteme zu optimieren. Dieses Projekt möchte mit der Entwicklung eines Mobility-Pricing-Ansatzes zu diesen Optimierungen beitragen.

Projektbeschrieb (laufendes Forschungsprojekt)

Dank der Zusammenarbeit mit einem Mobilfunkbetreiber stehen dem Projekt vier aussergewöhnlich detaillierte Datensätze zur Verfügung:

  1. ein aggregierter Datensatz zum Fernreiseverhalten, der erstmals eine korrekte Schätzung der Touren über 50 km ermöglicht
  2. Anonymisierte 50'000 Personentage, um neue Algorithmen zur Erkennung der täglichen Verhaltensmuster zu entwickeln
  3. Anonymisierte 10'000 Personenwochen, um detaillierte Modelle des Verkehrsverhaltens zu schätzen
  4. Aggregierte durchschnittliche stündliche Nachfrage pro Monat von jeder Schweizer Gemeinde zu jeder anderen unter Einhaltung des Datenschutzes fliessen die Arbeiten in die Erstellung und Kalibrierung des Schweiz-Modells ein, das wir auf der Grundlage der individuen-basierten Software MATSim erstellen.

Hintergrund

Auf vielen städtischen Strassen und Schienen kommt es in Spitzenzeiten zu Engpässen, doch in der übrigen Zeit ist die Infrastruktur nur schwach ausgelastet. Smartphone-Daten geben ein umfassendes Bild der Nutzung der Stadt. Dieses Projekt wird aufgrund von anonymisierten Daten von Mobilfunk-Abonnenten ein individuen-basiertes Modell der Schweiz verbessern – und einen Ansatz mit unterschiedlichen Transportpreisen entwickeln, das die Schweizer Verkehrspolitik unterstützen kann.

Ziele

Wir werden beispielhaft auf der Grundlage von anomysierten Mobilfunk-Datensätzen neue Auswertemethoden entwickeln. Die Auswertung der elektronischen Spuren soll die bisherige individuen-basierte Simulation verbessern – und beispielhaft die Möglichkeiten, Kosten und Grenzen eines Schweizer Mobility-Pricing-Ansatzes erkunden und optimieren.

Anwendung

Mit grossen Datenmengen lassen sich Verkehrsmodelle schneller erstellen und besser kalibrieren. Die Modelle dienen der besseren Steuerung der Verkehrssysteme und sollen so helfen, die Belastungsspitzen der Infrastruktur zu brechen. Das mit den Projektdaten optimierte MATSim-Modell der Schweiz und die Ergebnisse zum Mobility Pricing haben das Potenzial, einen wesentlichen Beitrag zur Optimierung der Verkehrssysteme zu leisten, was die Wohlfahrt aller erhöhen kann.

Originaltitel

Big data transport models: The example of road pricing

Projektverantwortliche

  • Prof. Kay W. Axhausen, Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme, ETH Zürich
  • Prof. Andreas Krause, Departement Informatik, ETH Zürich
  • Prof. Martin Fellendorf, Technische Universität Graz, Institut für Strassen- und Verkehrswesen
  • Prof. Kai Nagel, Institut für Land- und Seeverkehr, Technische Universität Berlin

 

 

Weitere Informationen zu diesem Inhalt

 Kontakt

Prof. Kay W. Axhausen Institut für Verkehrsplanung und Transportsysteme
ETH Zürich
Gebäude HIL / F 31.3
Stefano-Franscini-Platz 5 8093 Zürich axhausen@ethz.ch

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