Maximum likelihood estimation for trip distribution models.

Abstract

Die in englischer Sprache vorgelegte Dissertation beschäftigt sich mit der Verkehrsverteilung als der Phase des Verkehrsplanungsprozesses, die die Entscheidung darüber betrifft, wo Fahrten anfangen (Quelle der Fahrten) und wo sie enden (Ziele der Fahrten). Sie entwickelt ein neues Schätzverfahren für die Parameter in Verkehrsverteilungsmodellen und für die Voraussage von Quelle-Ziel-Matrizen unter Anwendung der statistischen Maximum-Likelihood-Methode. Die Leistungsfähigkeit der neuen Methode wird in einer Anwendung auf mehrere empirische Datenmengen aus verschiedenen Planungsgebieten in der Bundesrepublik Deutschland und aus einem Planungsgebiet in der Republik Kenia gezeigt. Der Vergleich der Leistung des Maximum-Likelihood-Verfahrens mit der Leistung der konventionellen Verfahren von Kirchhoff und von Macke zeigt einen sehr hohen Grad der Übereinstimmung. Dies bedeutet, dass das Maximum-Likelihood-Verfahren zu einer gleichartig guten Beschreibung der Daten wie die konventionellen Verfahren führt, mit dem wichtigen Vorteil, dass mit diesem Verfahren ein geschlossenes mathematisch-statistisches Konzept vorliegt, das die Zufallseigenschaften der Quelle-Ziel-Fahrten-Werte berücksichtigt. Die anderen Methoden sind dagegen eher pragmatische Lösungsmethoden. goj/difu