Josephine Grau, M.Sc.

Stark belastete Autobahnabschnitte sind häufig mit einer Streckenbeeinflussungsanalage (SBA) ausgestattet. Durch dynamische Anzeige von Geschwindigkeitsbeschränkungen, Überholverboten und Warnhinweisen erhöhen SBA die Verkehrssicherheit und verbessern den Verkehrsfluss. Inputdaten für diese Analgen sind vorrangig gemessene Verkehrsdaten (v.a. Verkehrsstärken, Geschwindigkeiten), die in kurzen Zeitintervallen von einer Minute oder sogar 15 Sekunden erfasst werden.

Durch die Dauer der Datenerfassung und zusätzliche, technisch bedingte Latenzen entsteht eine Verzögerung zwischen dem aktuellen Verkehrszustand und dazu passenden Reaktionen der SBA. Diese Verzögerung könnte durch die Verwendung von Prognosewerten, die anstelle von Echtzeitmessungen genutzt werden, reduziert werden.

In dieser Masterarbeit sollen solche Verfahren zur Kurzfristprognose untersucht und implementiert werden. In einem bereits bestehenden Verkehrsflussmodell der A5 bei Frankfurt können diese Verfahren getestet und evaluiert werden. Für diese Masterarbeit sind sehr gute Programmierkenntnisse und die Einarbeitung in verschiedene Prognoseverfahren, teilweise basierend auf Methoden des maschinellen Lernens, notwendig. Diese Masterarbeit eignet sich daher auch besonders für Studierende der Informatik, der Mathematik oder verwandter Fachrichtungen.