Neues EPFL-Modell verbessert Vorhersage von Pendlerverhalten
Eine Lausanner Ingenieurin entwickelt ein neues Prognosemodell, das alltägliche Reiseentscheidungen realistischer voraussagt.
Ein neues Prognosemodell einer Lausanner Ingenieurin sagt alltägliche Reiseentscheidungen realistischer voraus als bisherige Modelle. Es integriert die Reaktionen von Menschen auf unvorhergesehene Ereignisse, wie beispielsweise Zugausfälle.
Stadtbeamte könnten das Modell für ihre langfristige Planung nutzen, um zu bestimmen, welche Art von Verkehrsinfrastruktur entwickelt werden soll, teilte die Eidgenössische Technische Hochschule in Lausanne (EPFL) am Mittwoch mit.
Da immer mehr Menschen von zu Hause aus arbeiten, Carsharing-Systeme eingeführt werden und die Infrastruktur verbessert wird, damit Arbeitnehmer weiter entfernt von ihrem Arbeitgeber wohnen können, haben sich die Pendlermuster laut EPFL stark verändert. Mit ihrem neuen Modell wollte die EPFL-Ingenieurin Janody Puogala auf diese Veränderungen reagieren.
Kompromissmodelle im Fokus
Im Gegensatz zu herkömmlichen Verkehrsprognosemodellen betrachtet das neue Modell nicht einzelne Reiseentscheidungen einer Person separat, sondern plant die Aktivitäten über einen ganzen Tag hinweg. Dies ermöglicht es, Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Verkehrsmitteln zu berücksichtigen, so die EPFL. Zum Beispiel könnte eine Person bei einem Zugausfall auf den Bus umsteigen, anstatt auf einen Ersatzzug zu warten.
Es handle sich dabei um eine neue Art, Kompromisse zu modellieren, hiess es von der EPFL. «Mein Modell kann vorhersagen, wie verschiedene Personen unter diesen Umständen reagieren würden und wie lange sie Situationen tolerieren, die ihnen eigentlich nicht gefallen», wurde Pougala in der Mitteilung zitiert.
Pougala übernahm dazu Verhaltenshypothesen aus der Soziologie und übersetzte sie in mathematische Gleichungen. Dann kombinierte sie die Gleichungen mit Daten aus Pendlerumfragen und Statistiken, damit das Modell so realistische Prognosen wie möglich erstellen kann.
