Matrixkalibratie met STAQ op basis van reistijden, congestiepatronen en intensiteiten

Matrixkalibratie met STAQ op basis van reistijden, congestiepatronen en intensiteiten

Omdat steeds grotere delen van het autonetwerk structurele congestie kennen stappen steeds meer strategische modelsystemen over van een traditioneel statisch toedelingsmodel naar toedelingsmodellen met strikte capaciteitsbeperkingen. Dergelijke toedelingsmodellen kunnen dynamisch van aard zijn (bijvoorbeeld LTM, Madam, Marple, Indy) maar ook statisch: Qblok of STAQ.

Bij dynamische toedelingsmodellen hoort ook dynamische matrixkalibratie; hiervoor bestaan echter geen betrouwbare en schaalbare oplossingsmethoden omdat de tijdsdimensie en de strikte capaciteitsbeperkingen (congestie) een verstorend effect hebben op het kalibratieproces. Qblok en STAQ hebben geen ‘last’ van een tijdsdimensie maar wel van de verstorende effecten van congestie.

In Qblok wordt dit probleem omzeild door niet op waargenomen intensiteiten te kalibreren, maar op een ingeschatte hoeveelheid verkeer die over een tellocatie had willen rijden (de zgn ‘wensvraag’). Deze wensvraag is echter zeer lastig te schatten omdat deze locatie-specifiek is waardoor het kalibratieproces veel handwerk en doorlooptijd nodig heeft.

In de voorgestelde matrixkalibratiemethodiek wordt informatie uit STAQ gebruikt waarmee de methodiek kan anticiperen op de verstorende effecten van congestie en zodoende zonder de noodzaak van een geschatte ‘wensvraag’ kalibreert. Diezelfde informatie kan ook worden gebruikt om naast intensiteiten ook reistijden en congestiepatronen te verwerken in de kalibratie en zelfs om inconsistenties in de invoerdata automatisch te detecteren en verwijderen.

Voor zowel STAQ als de matrixkalibratiemethodiek is het wiskundig probleem expliciet gedefinieerd waardoor in de afgelopen jaren voor beiden een rekenkundig zeer efficiënt oplossingsalgoritme is geïmplementeerd. In deze bijdrage worden naast de methode ook de resultaten van eerste grootschalige toepassing op het provinciaal model van de provincie Noord-Brabant gepresenteerd.

Download presentaties 2018
Don’t spoil…