Show simple item record

Generating Traveller Location Data from a Microsimulation Model

dc.contributor.advisorRydergren Clas
dc.contributor.authorSchlagheck Johannes
dc.date.accessioned2017-06-07T14:28:57Z
dc.date.available2017-06-07T14:28:57Z
dc.date.issued2016-11-30
dc.identifierKOS-695599513105
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/69082
dc.description.abstractTato práce obsahuje přístup do činění výzkum v oblasti mobilních datových připojení pro použití v dopravní modelování, přičemž takové údaje nejsou zatím k dispozici. To popisuje přípravu syntetických Detail Volací záznamy (CDR) z drah vozidel s mikroskopickou simulační studie. Zkoumá, do jaké míry je možné pozorovat měnící se dopravní podmínky a volby trasy z těchto záznamů. Simulace zahrnuje dálniční úsek a obytné silnicích v Solna, Stockholm a provádí se pomocí softwaru AIMSUN. Data poptávka je odvozen ze senzorů pevných podél dálnice úseku. Python skript pro pokročilé programovací rozhraní AIMSUN (API) se používá k extrakci trajektorie vozidla z běžící simulace. Mobilní připojení a modely volání generace přeložit trajektorie na CDR. Několik datových sad, které se liší v podkladové poptávky po dopravě a seskupení považovány silničních úseků jsou generovány. Datové soubory jsou analyzovány z hlediska celkového zatížení systému, průměrná velikost buňky, průměrná doba setrvání buňka a opakované připojení sekvencí. Navíc, dva způsoby, jak extrahovat poptávky v původ-cílových dvojic z údajů jsou porovnány. První uznává cestovní pokyny z pozice odebíraných buněk a druhá využívá spojení sekvencí. Bylo zjištěno, že je možné zvolit cestování účastníků z dat pomocí filtrování je na velkých buněk a vzorů spojení. Algoritmy musí být vyškoleni, aby uznaly tyto specifické regionální modely, které se skládají z buněk sekvencí. na zatížení v těchto buňkách základě měnící se požadavky v síti jsou identifikovány. Na základě analýzy doby buňka setrvání účastníků, vyplývající zácpy v simulované síti je rozpoznán rychle. Usuzuje se, že volba trasy je možné efektivně identifikovat pomocí vzorů připojení.cze
dc.description.abstractThis thesis contains an approach to do research on mobile connectivity data for the use in traffic modeling, while such data is not available yet. It describes the generation of synthetic Call detail records (CDR) from the vehicle trajectories of a microscopic simulation study. It investigates in how far it is possible to observe changing traffic conditions and route choices from these records. The simulation includes a highway stretch and residential roads in Solna, Stockholm and is carried out using the software Aimsun. The demand data is derived from sensors fixed along the highway stretch. A python script for the Aimsun advanced programming interface (API) is used to extract the vehicle trajectories from a running simulation. Mobile connectivity and call generation models translate the trajectories to CDR. Several data sets that differ in the underlying traffic demand and the grouping of regarded road stretches are generated. The data sets are analyzed in terms of total system load, average cell size, average cell dwell time and repeated connection sequences. Additionally, two ways to extract demand in origin-destination pairs from the data are compared. The first recognizes travel directions from the position of the subscribed cells and the second utilizes connection sequences. It is observed that it is possible to select traveling subscribers from the data by filtering them for large cells and connection patterns. Algorithms need to be trained to recognize those specific regional patterns that consist of cell sequences. Based on the load in these cells, changing demands in the network are identified. By analyzing the cell dwell time of subscribers, arising congestion in the simulated network is recognized quickly. It is concluded that route choices can effectively be identified by using connection patterns.eng
dc.language.isoENG
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.eng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.cze
dc.subjectCDR,Stockholm,mikrosimulace,provozních údajůcze
dc.subjectCDR,Microsimulation,Stockholm,traffic dataeng
dc.titleTvorba dat o poloze cestujícich z mikrosimulačního modelucze
dc.titleGenerating Traveller Location Data from a Microsimulation Modeleng
dc.typeMAGISTERSKÁ PRÁCEcze
dc.typeMASTER'S THESISeng
dc.date.accepted2017-01-19
dc.contributor.refereeErlandsson Daniel
theses.degree.disciplineInteligentní dopravní systémycze
theses.degree.grantorústav dopravní telematikycze
theses.degree.programmeTechnika a technologie v dopravě a spojíchcze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record