Fusion von Verkehrsprognosen fuer die Praxisanwendung / Fusion of independent Traffic Forecasts for Applications

Die dynamische Zielfuehrung im Fahrzeug benoetigt Reisezeitprognosen der Streckenabschnitte. Individuelle Verkehrsdienste, aber auch Systeme zum kollektiven Verkehrsmanagement, stuetzen sich auf unterschiedliche Berechnungsverfahren, die wiederum auf heterogene Datenquellen zugreifen. Um eine bessere Qualitaet zu erreichen, wird hier ein Ansatz zur Fusion und Ergaenzung von Verkehrsprognosen vorgestellt, der die spezifischen Faehigkeiten der Verfahren erhaelt und die Verlaesslichkeiten der Teilsysteme durch eine dynamische Gewichtung beruecksichtigt. Mit Hilfe von historischen Ganglinien und Zeitreihenmodellen prognostiziert das neue Verfahren die zeitabhaengige Abschnittsreisezeit und deren Unschaerfe. TRANSFUSION ist auch fuer die Einbindung von sporadisch gelieferten Informationen geeignet. ABSTRACT IN ENGLISH: Dynamic vehicle route guidance requires travel time forecasting for each segment of a potential route. Such individual services as well as traffic management systems utilize a variety of estimation algorithms, which in turn are based on heterogenous data sources. To improve quality, a novel approach to data fusion and extension of traffic forecasts is presented here. This approach is designed to preserve the specific strengths and to include algorithm reliability within a dynamic weighting scheme. Utilizing historical speed profiles and time-series models, the new procedure forecasts the time-dependent future segment travel time and its statistical uncertainty. TRANSFUSION is also appropriate for integration of information arriving sporadically, such as probe vehicle data. (A)