Kurzfristprognose auf Basis von Zeit-Raum-Mustern

Die Vorhersage von Verkehrsstärken für einen relativ kurzen Prognosehorizont bildet die Grundlage für optimale Steuerungsentscheidungen innerhalb des städtischen Straßenverkehrsmanagements. Der Beitrag beschreibt einen Ansatz zur Kurzfristprognose, bei welchem die impliziten Zusammenhänge innerhalb von Teilnetzen genutzt werden, um die in einem Folgeintervall eintretenden Verkehrsstärken an vielen Messstellen zeitgleich vorherzusagen. Der Ansatz stellt eine räumliche Erweiterung von klassischen Ganglinienverfahren dar und arbeitet mit sogenannten Raum-Zeit-Mustern. Nach einer Beschreibung des Prognoseverfahrens und seiner Komponenten wird gezeigt, dass bei günstiger Auswahl der Parameter eine gute Prognosegüte erreicht werden kann, die auch mit anderen, methodisch komplexeren Ansätzen vergleichbar ist.