Intelligent link control framework with empirical objective function: INCA
Svetlana Vukanović · mediaTUM – the media and publications repository of the Technical University Munich (Technical University Munich) · 2006
Alle Rechte, auch das des auszugsweisen Nachdruckes, der auszugsweisen oder vollständigen Wiedergabe, der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen und der Zusammenfassung VII Gefahrenwarnung erfolgt auf der Basis eines Logit-basierten Regressionsmodells, das das Gewicht der vorhandenen Information unter definierten Verkehrszuständen bestimmt.Andere Steuerungsalgorithmen (z.B.Wetterwarnung) sind im nächsten Schritt enthalten.Zusätzlich werden auf globaler Ebene verschiedene globale Regeln verwendet die zu einer Koordination der Steuerungsentscheidungen beitragen.Das Ziel des Optimierungsprozesses ist, den bestmöglichen Parameter aus einem minimalen Datenumfang zu ermitteln und damit die Robustheit und Übertragbarkeit des Modells sicher zu stellen.Um das zu erreichen, werden uneffektive oder instabile Parameter mittels der "Ridge-Regression" ausgeschlossen.Die Verteilung der Parameter und somit die Varianz des Modells mit vom Umfang begrenzten Trainingsdaten wird mittels der Bootstrap Methode ermittelt.Die Suche der optimalen Parameter wird mittels der Downhill Simplex Methode durchgeführt.Weiterer Teil des Optimierungsprozesses ist ein Genetischer Algorithmus.Um INCA zu testen und zu bewerten, wurde das vorgeschlagene Steuerungssystem in der Verkehrsrechnerzentrale Freimann bei München installiert.Als Teststrecke wurde ein 38km langer Autobahnabschnitt der BAB A8 von Salzburg in Fahrtrichtung München mit 20 AQ ausgewählt.Über zwei Monate wurden Daten gesammelt und für die Kalibrierung verwendet.INCA wurde in einem offenen Regelkreis über weitere zwei Monate getestet.Die generierten "idealen" Schaltungen wurden bewertet und konnten zeigen, dass die Zielfunktion Schaltungen hinsichtlich des gewünschten Verhaltens angemessen "belohnt" oder "bestraft".Des Weiteren wird gezeigt, dass INCA die Wichtigkeit der neuen Indikatoren erkannte und die Gewichte angemessen zuweist.Die Schaltungen, die On-Line erzeugt wurden, werden mit der Zielfunktion sowie der Detektions-und Fehlalarmrate bewertet und mit Schaltungen nach aktuellen MARZ-Algorithmen sowie mit "idealen" Schaltungen verglichen.Nach den Detektions-und Fehlalarmraten führte INCA zu signifikant besseren Schaltentscheidungen als die anderen getesteten Algorithmen, vor allem bei den Schaltungen von 80 km/h und 40 km/h, wohingegen bei Schaltungen von 60 km/h weiteres Verbesserungspotential für INCA ausgemacht wurde.Die Gesamtverbesserung im Vergleich zum bestehenden System betrug 40%.Daneben wird nachgewiesen, dass INCA auf beliebigen Autobahnen mit Verkehrserfassungssystemen anwendbar ist, wenn eine historische Datenbasis zur Verfügung steht.Im Gegensatz zu existierenden Ansätzen bietet INCA einen systematischen Rahmen für die Steuerung von SBA.Dabei kann durch die vorgestellte Optimierungsmethode und Zielfunktion für jeden Autobahnabschnitt ein allgemeines Steuerungsmodell abgeleitet werden.Daneben bietet INCA eine Übersicht über die Wichtigkeit der jeweiligen Algorithmen und deren Zuverlässigkeit.Des Weiteren können mit INCA durch die ständige Beobachtung der Steuerungsqualität signifikante strukturelle Änderungen in Verkehrsnachfragemustern oder schwerwiegende technische Probleme in kurzer Zeit erkannt werden.Die modulare Struktur des Systems erlaubt Erweiterungen, Umkonfigurationen und die Entwicklung weiterer unabhängiger Komponenten. ContextAccidents 1 have great effect on the safety of responders and on the mobility of the travelling public.It is estimated that, in addition to delay costs, direct economic loss due to accidents and fatalities amounts to $200/€160 billion per year in the USA/EU (FHWA, 2004A; ETSC, 2001).Secondary accidents make up 14-18% of all accidents and are estimated to cause 18% fatalities on motorways.Although today roads are much safer place than before, there is still great potential for further improvement.The best illustration for this is the latest resolution of the European Commission to initiate and finance new projects with the ambitious aim to decrease the number of accidents on the European roads by 50% by 2010 (ETSC, 2001).Another problem with whom the modern world is faced is decreased efficiency due to disturbed operating conditions at motorways.There are several factors that can influence the operating conditions of a motorway.These factors include traffic conditions (e.g.traffic composition), recurring and non-recurring events, geometric and weather conditions.Different strategies can be implemented in order to optimise motorway capacity usage and increase traffic safety, e.g.link control systems, ramp metering, etc.Generally, these strategies vary in terms of the degree of traffic control they provide, implementation costs, 1 Safety professionals prefer the word "crash" to "accident" because the latter suggests that occurrence is due to pure fate and cannot be influenced by human decision.However, the word "accident" is wider accepted among all traffic professionals, as well as among general public, and will be used in this thesis.Since the focus is on data-driven models, this thesis deals with link control model on motorways, provided that sufficient data regarding the particular motorway is available.This implies that some data collection system is installed and that a sufficiently large database of input (detection data and optionally ambient and external conditions) and output data (variable speed limits per sign per control period) is compiled.Historically, data collection systems consist of local detection (inductive loops, radar detectors) resulting in local aggregated characteristics (flows, local mean speeds) of traffic stream.Hence, both the new model and the objective function should be able to work with this aggregated, macroscopic data.