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dc.contributor.advisorFriedrich, Markus (Prof. Dr.-Ing.)de
dc.contributor.authorSchlaich, Johannesde
dc.date.accessioned2010-02-23de
dc.date.accessioned2016-03-31T07:19:13Z-
dc.date.available2010-02-23de
dc.date.available2016-03-31T07:19:13Z-
dc.date.issued2010de
dc.identifier.other319025322de
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-51025de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/344-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-327-
dc.description.abstractMobilfunkgeräte sind in den letzten Jahren zum ständigen Begleiter der meisten Menschen in Deutschland und in der ganzen Welt geworden. Das Mobilfunknetz kennt während des normalen Betriebs für jedes angeschaltete Mobilfunkgerät die aktuellem ungefähr 30 bis 40 Funkzellen umfassende Location Area. Damit bieten sich die im Betrieb anfallenden Mobilfunkdaten als Datenquelle für Verkehrsingenieure an, um eine große Anzahl von Ortsveränderungen kontinuierlich zu beobachten. Der erste Teil dieser Arbeit beschreibt ein Verfahren, mit dem aus Mobilfunkdaten Trajektorien von Mobilfunkteilnehmern generiert werden können. Diese Methode basiert auf den Daten von Location Area Updates, die immer dann erfolgen, wenn ein Mobilfunkgerät eine Location Area verlässt und in eine andere Location Area wechselt. Diese finden auch dann statt, wenn keine Telefonate geführt werden. Somit können mit dieser Methode die Ortsver¬änderungen aller einge¬schalteten Mobilfunkgeräte im untersuchten Mobilfunknetz erfasst werden. Die Durchführung des Verfahrens mit Mobilfunkdaten von T-Mobile im Untersuchungs-gebiet im Nord-Westen Baden-Württembergs ergibt, dass Trajektorien ab einer Länge von ungefähr 20 Kilometern erzeugt werden können, wobei die Qualität der Trajektorien mit ihrer Länge zunimmt. Damit eignet sich das Verfahren vor allem für Autobahnen und ausgewählte Bundesstraßen, nicht aber für innerstädtischen Verkehr. Im zweiten Teil der Arbeit werden die Trajektorien aus Mobilfunkdaten dazu verwendet, das Routenwahlverhalten mit Maximum-Likelihood-Schätzungen zu analysieren. Dabei wird untersucht, welche Einflussgrößen Verkehrsteilnehmer bei der Routenwahl berücksichtigen. Mögliche Einflussgrößen sind dabei die Routenempfehlungen auf dynamischen Anzeigen entlang der Straße sowie Verkehrs¬meldungen, die über den Verkehrsfunk bzw. das Navigationsgerät empfangen werden. Die Ergebnisse in der Autobahn-Netzmasche zwischen Stuttgart, Karlsruhe, Walldorf und Heilbronn unter Nutzung von ungefähr 1 Million Trajektorien zeigen deutlich, dass die Verkehrsteilnehmer beide genannten Einflussgrößen bei ihren Routenwahlent-scheidungen berücksichtigen. Ungefähr 30 % der Verkehrsteilnehmer auf der Standardroute wechseln bei einer entsprechenden Routenempfehlung auf die Alternativroute. Eine ähnliche Wirkung haben akkumulierte Verkehrs¬meldungen von sieben Kilometer Stau auf der Standardroute. Für den Bereich der Netzbeeinflussungsanlage im Norden von Stuttgart, die den Verkehr zwischen der Autobahn A81 und Stuttgart auf verschiedene Routen steuert, lässt sich dagegen keine Wirkung der Verkehrsmeldungen nachweisen. Zudem ist der Befolgungsgrad der innerhalb des Untersuchungszeitraums von drei Monaten nur selten aktiven Routenempfehlungen auf dynamischen Anzeigen mit 3 % stadtauswärts bzw. 17 % stadteinwärts geringer als in der BAB-Netzmasche. Somit zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass Mobilfunkdaten eine sehr interessante Datenquelle für Verkehrsingenieure sind.de
dc.description.abstractMost people in Germany and worldwide carry at least one mobile device with them. For the handling of calls, short messages and data transfers, the mobile network needs to know the current location area, which covers approximately 30-40 radio cells, of each mobile device. Thus, floating phone data (FPD) from the mobile network may serve as a data source for traffic engineers for the continuous observation of travel behaviour. The first part of this thesis describes a method which uses FPD in order to generate time-space trajectories of car travellers. The method is mainly based on the data from location area updates which occur every time a mobile device moves from one location area to another one. Location area updates occur even in the standby modus of a mobile device and phone calls are thus not required. Consequently, the trips of on the mobile devices from the mobile network that supplies the FPD can be observed. The application of the method in the study area in the north-west of Baden-Württemberg with FPD from T-Mobile shows that trajectories with a length of approximately 20 kilometres can be generated reliably. The quality of the trajectories increases with their length. Consequently, the method is suitable for observing trips on motorways and other selected high-ranked roads, but it cannot be used to observe inner urban traffic. In the second part of this thesis the FPD-trajectories are used to analyse the route choice behaviour of car travellers in two study areas in which variable message signs (VMS) providing route recommendations are used. By means of maximum-likelihood-estimations it is examined, what factors influences the route choice. Possible factors are route recommendation on VMS and the broadcasted traffic state. The results for the motorway quadrangle between Stuttgart, Karlsruhe, Walldorf and Heilbronn clearly show that both VMS and the broadcasted traffic state influence the route choice. Approximately 30% of the travellers on the main route change to the alternative route if the alternative route is recommended on the VMS. Accumulated congestions of seven kilometres broadcasted via radio and TMC have a similar effect. In the second study area north of Stuttgart, a VMS is used to navigate car travellers via to different roads towards the motorway A81. In this case, no influence of the broadcasted traffic news on the route choice behaviour can be proven. Furthermore, the rate of acceptance of the route recommendations by the VMS, which was active rather seldom during the observation period of three months, is lower than in the motorway quadrangle with 3% outbound Stuttgart and 17 % inbound. The results of both parts of this thesis show that Floating Phone Data are a promising source of data for traffic engineers.en
dc.language.isodede
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.classificationWegewahl , Mobilfunk , Verkehr , Verkehrsforschungde
dc.subject.ddc620de
dc.subject.otherFloating Phone Daten , Mobile Phone Daten , Routenwahl , Trajektoriende
dc.subject.otherFloating Phone Data , Mobile Phone Data , route choice , trajectoriesen
dc.titleNutzung von Mobilfunkdaten für die Analyse der Routenwahlde
dc.title.alternativeAnalyses of route choice behavior using mobile phone dataen
dc.typedoctoralThesisde
dc.date.updated2015-06-01de
ubs.dateAccepted2010-02-04de
ubs.fakultaetFakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaftende
ubs.institutInstitut für Straßen- und Verkehrswesende
ubs.opusid5102de
ubs.publikation.typDissertationde
ubs.thesis.grantorFakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaftende
Appears in Collections:02 Fakultät Bau- und Umweltingenieurwissenschaften

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