Wiskunde in het verkeer - Universiteit Utrechtsleij101/Opgaven/Caleidoscoop2/...Mobiliteit en geluid...
Transcript of Wiskunde in het verkeer - Universiteit Utrechtsleij101/Opgaven/Caleidoscoop2/...Mobiliteit en geluid...
Wiskunde in het
verkeer
Klaas Friso
14 mei 2013
2
Gevolgde weg (so far)
� Opgegroeid in Heerenveen
� Toegepaste Wiskunde (UT)
� 1987-1992
� Stage KEMA (Arnhem)
� Afstuderen UT
� Wiskunde voor de Industrie� Wiskunde voor de Industrie
� 1992-1994
� 1 jaar Eindhoven
� 4 maanden Kaiserslautern
� 7 maanden RIVM (Bilthoven)
� Goudappel Coffeng
� 1994 - heden
3
Werkzaamheden binnen GC
� 1994-2008 Afdeling Verkeersmodellering
� Opstellen en toepassen verkeersmodellen
� Idem voor milieumodellen
� Betrokken bij diverse modelontwikkelingen
� ca. 20 personen� ca. 20 personen
� 2008-heden Tim
� Transport innovation & modelling
� 5 personen
4
Waarom Goudappel Coffeng ?
� Toeval
� Geen militaire dienstplicht
� Verkeer is interessant
� Iedereen heeft er z’n mening over
� Men begrijpt eindelijk ( ) iets van wat ik doe� Men begrijpt eindelijk (enigszins) iets van wat ik doe
5
Goudappel Groep
� Goudappel Coffeng – Consultancy
� OmniTRANS international – Software ontwikkeling
� Tiem – Proces management en detachering
� MAP Tm – Verkeersmanagement diensten
� Mint NV – Consultancy België
� Deventer
� Amsterdam
� Den Haag
� Eindhoven
� Leeuwarden
6
Goudappel Group
7
Wat is een verkeersmodel?
� Een (verkeers)model is een vereenvoudigde
weergave van de (complexe) werkelijkheid
� Een verkeersmodel is een instrument voor de
ontwikkeling en ondersteuning van verkeers- en ontwikkeling en ondersteuning van verkeers- en
vervoersbeleid
� Een verkeersmodel is een hulpmiddel en géén
doel op zich
8
Wat is een verkeersmodel?
� Hulpmiddel bij beleidsadvisering
� Effecten van maatregelen
� Toekomstige ontwikkelingen
� Alternatieven vergelijken en afwegen
� Onderbouwing van keuzes� Onderbouwing van keuzes
� Wegwerkzaamheden
� (interne) Loketfunctie
� Milieuberekeningen
9
Strategisch
GlobaalVarianten “verkenning VINEX-lokatie”
*beleidstoetsing
*vervoerwijzekeuze
*gevolgen voor ruimtelijke ontwikkeling
Nieuwe “rondweg” Nieuwe “rondweg” as HOV-as
Vraagstukken en modellen
Tactisch
Operationeel
Gedetailleerd
Nieuwe “rondweg”
verkeersafwikkeling
*route keuze
Nieuwe “rondweg”
*lokale
verkeersafwikkeling
*route keuze
*oplossend vermogen
Herinrichting van een wijkweg
*verkeersafwikkeling kruispunten
*verkeersregeling
*kwaliteit afwikkeling
as
lokatie stations
en uitstappers
net
HOV-as
*lokatie stations
*in- en uitstappers
*onderliggend OV-net
10
LMSLMSLMSLMSNRM Noord BrabantNRM Noord BrabantNRM Noord BrabantNRM Noord Brabant
Model Midden Model Midden Model Midden Model Midden BrabantBrabantBrabantBrabant
Type verkeersmodellen
DynamischDynamischDynamischDynamisch
11
Type verkeersmodellen
� Statisch
� ‘Toekomstige’ verkeersvraag in een regio
� Macroscopisch dynamisch
� Betere afstemming vraag en aanbod
� Microscopisch dynamisch� Microscopisch dynamisch
� Lokale optimalisatie
12
Verkeersvraag gebaseerd op keuze
� Wat ga of moet ik doen ? (motiefkeuze)
� Wanneer ? (tijdstipkeuze)
� Waarheen ? (bestemmingskeuze)
� Hoe ? (vervoerwijzekeuze)� Hoe ? (vervoerwijzekeuze)
� Welke route ? (routekeuze)
� welke rijstrook ? (rijstrookkeuze)
� welke snelheid ? (snelheidskeuze)
13
RitgeneratieRitgeneratie
DistributieDistributie
Data toekomstjaarData toekomstjaarData basisjaarData basisjaar
Vraag: Verkeer
– Wegvakken
– Knooppunten
– Zones
– Zone-aansluitingen
– Wegvakken
– Knooppunten
– Zones
– Zone-aansluitingen
Aanbod: Netwerk
Klassiek (statisch) verkeersmodel
Output
Modal SplitVervoerswijzekeuze
Herkomst-bestemmingsmatrix
Toedelen
BeleidBeleid
14
1NetwerkenNetwerkenNetwerkenNetwerken
• Per vervoerwijze
kostenstructuurkostenstructuurkostenstructuurkostenstructuur
• Per vervoerwijze
• Per motief
Weerstandmatrices (geg. kosten)Weerstandmatrices (geg. kosten)Weerstandmatrices (geg. kosten)Weerstandmatrices (geg. kosten)
• Per vervoerwijze & per motief
4a
Simultaan zwaartekrachtmodelSimultaan zwaartekrachtmodelSimultaan zwaartekrachtmodelSimultaan zwaartekrachtmodel
Per vervoerwijze en AB/NAB2
Productie / attractieProductie / attractieProductie / attractieProductie / attractie
• Parameters (OVIN)
• SEGS
Matrixschatting: zwaartekrachtmodel
4a Per vervoerwijze en AB/NAB2 • SEGS
• Autobeschikbaarheid
• Motieven
3
Distributie functiesDistributie functiesDistributie functiesDistributie functies
• Parameters (OVIN)
• Weerstandmatrices
• Autobeschikbaarheid
• Motieven
4b
MatricesMatricesMatricesMatrices
• Per vervoerwijze
• Per AB / NAB
• Per motief
5 Toedelen en toetsenToedelen en toetsenToedelen en toetsenToedelen en toetsen
15
16
17
Toedelen
� Statisch vs. Dynamisch
� Deterministisch vs. Stochastisch
� Wel of niet capaciteitsafhankelijk
18
Toepassingen: vergelijken
19
Toepassingen: InExDo
20
Toepassingen: Kruispuntstromen
21
Toepassingen: Selected link analyse
22
Ontwikkelingen & Toepassingen
� Big Data
� GSM data
� GPS data
� Sensor City
� Vergrijzing� Vergrijzing
� STAQ
� Spitsmijden (Value Added Services)
� Evacuatiemodellering
23
GSM Data
� Nieuwe BV (in oprichting)
www.viewdat.nl
24
Flashmob &
Magische
Droom
Uitslapen op
zondag?
koopavond
Koopavond na
sinterklaas werkt
niet
MVV heeft
uit gespeeld
MAASTRICHT % meer/minder bezoekers per uur vd dag in december 2012
MVV heeft
thuis
gespeeld
vrijdagmarkt
Nieuwjaar!
Maastrichter
Kerstmannen
stadsloop +
koopavond
zondag
koopavond Rustige
kerstdagenextra bussen Violia
uit gespeeld
duidelijke meer
vrijdagmarkt
kerstinkopen
duidelijk minder
25
GSM Data - Toepassingsmogelijkheden
� City marketing
� Evenementen (crowd� Evenementen (crowd
control)
Buitenreclame
26
GSM Data
� Herkomst-bestemmingsmatrix Ivoorkust
27
28
GPS-data: Traffic Patterns
� Snelheidsprofielen Navteq (onderdeel van
Nokia)
� Gemiddeld gereden snelheid (3 jaar)
� Per 15 / 60 minuten per dag van de week
120
0
20
40
60
80
100
0 100 200 300 400 500 600
A12 Bodegraven (ri. oost)
29
Traffic Patterns
� Reistijden
� Reistijdverliezen
� Veiligheidsanalyses
� Knelpuntanalyses
� Validatie dynamische modellen
Cumulatieve reistijd route 17 (van Hoek van Holland naar Maasdijk)
0
2
4
6
8
10
12
14
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00
Afstand (km)
Reistijd (min)
cum. reistijd Zaterdag om 8 uurcum. reistijd Dinsdag om 8 uurcum. reistijd Dinsdag om 16 uurcum. reistijd Dinsdag om 12 uurmeting OS Veldwerkmeting AS Veldwerkmeting DAL VeldwerkReeks3
deeltraject 1 deeltraject 3deeltraject 2 deeltraject 4
� Analytic Traffic Patterns
� Maand- en seizoenspatterns
� # waarnemingen, standaarddeviatie
� Monitoring vertragingen
� Schatten van intensiteiten ���� Hoe ?
30
Sensor City Assen
� Living lab sensor
technologie
� Mobiliteit en geluid
consortia
� Implementatie van een
sensor netwerksensor netwerk
� Experimenten starten in
zomer 2013
31
Dynamic Traffic
Management
Multimodal
Sensor 1
GPS
Sensor 2
Mobile
network
Sensor 3
CameraModelingData fusion
Traffic simulation
Smart Traffic
Lights
Use cases
Data
Multimodal
travel assistance
with carpooling
Parking
guidance
service
Pay How
You Drive
Sensor 4
Bluetooth
Technical infrastructure
Traffic simulation
Evaluation
Back officeData center
Reserve + Pay
Customer care
Sensor 5
VRI
Sensor 6
NDW
32
Sensor City (on-line verkeersmodel)
� Schatting actuale
situatie
� Streamline
(macroscopisch)
� Korte termijn
voorspelling 30-60
minuten vooruit
(update elke 5
minuten)
33
34
Wachtrijtool, uitvoer
Geaggregeerd:
•Langste wachttijd
•Gemiddelde wachttijd in wachtrij
•Aantal pae in wachtrij
Per individuele sluiting:
•Dichtligtijd
•Max wachtrijlengte
•Aantal gehinderde pae’s •Aantal pae in wachtrij
•Gemiddeld aantal wachtenden
•Langste dichtligtijd
•Gemiddelde dichtligtijdP.
•Aantal gehinderde pae’s
•VoertuigVerliesUren
•Aantal ‘overstaan’-ers
Dichtligtijden over de tijd
Ontwikkeling wachttijd over de tijd
Ontwikkeling wachtrijlengte over de tijd
35
Vergrijzing
36
A+B+C
nx=
Verkeersproductie
37
nc x c
nb x b
ne x e
na x a
nd x d
38
Verplaatsingsafstand autobestuurder per leeftijdsgroep
15
16
17
18
19
Gemiddelde verplaatsingsafstand
18 tm 29 jaar
30 tm 64 jaar
65 jaar en ouder
Verplaatsingsafstand autobestuurder per leeftijdsgroep
15
16
17
18
19
Gemiddelde verplaatsingsafstand
18 tm 29 jaar
30 tm 64 jaar
65 jaar en ouder
Trend in verplaatsingsgedrag
10
11
12
13
14
15
1985 1990 1995 2000 2005Jaar
Gemiddelde verplaatsingsafstand
(km)
10
11
12
13
14
15
1985 1990 1995 2000 2005Jaar
Gemiddelde verplaatsingsafstand
(km)
39
65 jaar en ouder
30 – 64 jaar
ACTIERADIUSHuidig Toekomst
18 – 29 jaar
9,4% extra voertuigkilometers t.o.v. "standaardmethode"
5,6% (18 t/m 34 jaar)12,0% (35 t/m 64 jaar)
4,3% (65 jaar en ouder)
40
HUIDIG
Verkeersbeeld op de weg
18-29 jaar 30 - 64 jaar
TOEKOMST
65 jaar en ouder
41
STAQ: Statisch toedelen met wachtrijen
� Reistijden in toedelingen
� Gebruikersevenwicht
� Kosten Baten Analyses
� Bereikbaarheidsanalyses
� Tolstudies
� Stellingen� Stellingen
� Mate van congestie in spitsen zodanig dat negeren van
wachtrijvorming en beperking in-/outflow niet meer volstaat
� Volledig dynamisch toedelen kent grenzen
• micro dynamisch (stochastisch)
• meso/macro dynamisch (rekentijdstap grootte)
���� Quasi-dynamisch oplossing
42
STAQ vergeleken met andere statische
methodieken
flow
Beckmann
(no route choice)
Extended
flow
Beckmann
(no route choice)
ExtendedExtended
Beckmann
/ Nesterov
Bundschuh
/ Qblok
STAQ
Bifulco
& Crisalli
Extended
Beckmann
/ Nesterov
Bundschuh
/ Qblok
STAQ
Bifulco
& Crisalli
43
STAQ: applicatie
44
Spitsmijden project
� Doel: Reiziger prikkelen om autoverplaatsingen
niet meer in de spits te maken
� Reizen buiten de spits
� Andere vervoerwijze
� Financiële beloning� Financiële beloning
� Informeren
� Projecten
� A15 Spitsmijden
� Spitsvrij (3hoek Utrecht-Amersfoort-Hilversum)
45
VAS: Multimodal Trip
46
VAS: Feedback travel behavior
� The car alternative is showing the travel time the driver
really had
� The travel times for public transport (and for shorter
trips bicycle) alternatives are given
� On the car tab the calculated travel times for different
departure times are given <click to show>
47
VAS: Feedback driving behavior
� The effects of driving behavior on safety, climate (CO2)
and environment (NOx, PM10) are shown in relation to
the ‘best’ possible driving behavior for this trip
48
Evacuatiemodellering
� Inschatting benodigde evacuatietijd bij
dreigende overstroming
� Kust- en rivierengebied
49
IV
V
Programma Nationale Veiligheid
(MinBZK)
4.8 million inhabitants (29% of Dutch population)4.8 million inhabitants (29% of Dutch population)4.8 million inhabitants (29% of Dutch population)4.8 million inhabitants (29% of Dutch population) 1.1 million inhabitants1.1 million inhabitants1.1 million inhabitants1.1 million inhabitants88% self reliant, 12% non self reliant88% self reliant, 12% non self reliant88% self reliant, 12% non self reliant88% self reliant, 12% non self reliant 89% self reliant, 11% non self reliant89% self reliant, 11% non self reliant89% self reliant, 11% non self reliant89% self reliant, 11% non self reliant5 uncorrelated areas5 uncorrelated areas5 uncorrelated areas5 uncorrelated areas RijnRijnRijnRijn----Maas and RijnMaas and RijnMaas and RijnMaas and Rijn----IJssel areaIJssel areaIJssel areaIJssel areaavailable evacuation time: 24 hoursavailable evacuation time: 24 hoursavailable evacuation time: 24 hoursavailable evacuation time: 24 hours available evacuation time: 72 hoursavailable evacuation time: 72 hoursavailable evacuation time: 72 hoursavailable evacuation time: 72 hours
I
II
III
V
Coastal area
River area
50
Modelaanpak evacueren
� Vertrekprofiel
� Verkeersmanagementscenario’s
� Aannames
Vertrekprofiel
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
0 2 4 6 8 10 12 14 16
tijd [uren]
vertrek uit huis [fractie]
Area III, strategy 4
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70time (hours)
% evacuees
51
52
Tot slot
� Op zoek naar een leuke stage of
afstudeeropdracht ?
� Kom naar Deventer
Deventer op Stelten
Deventer Boekenmarkt
Dickens Festival