Vehicle stock modelling: A new approach. Forecasting based strategy development for new mobility solutions.
Trialog Publishers
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DE
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München
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0020-9511
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ZLB: Kws 305 ZB 6803
IFL: I 809
IFL: I 809
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Abstract
Die Abschätzung der zukünftigen Mobilitäts- und Verkehrsnachfrage ist eine zentrale Herausforderung, sowohl bei der Entwicklung von Stadtverkehrskonzepten als auch bei der Erfüllung politischer Zielsetzungen. Um diesen planerischen Herausforderungen begegnen zu können, werden meist individuelle Berechnungsmodelle entwickelt, was zwar zu einer Vielzahl an verfügbaren Methoden führt, die jedoch auf spezifische Problemstellungen begrenzt sind. Das in diesem Artikel präsentierte Prognosetool schließt diese Lücke mithilfe eines neuen, zeitreihenbasierten Analyseansatzes der es erlaubt, Anwendungsbereich übergreifende Vorhersagen zu den technologiebasierten Entwicklungen im Transport- und Mobilitätssegment zu treffen.
Forecasting mobility and travel demand with the aid of dedicated model-based approaches is a recognized method to deal with challenges related to urban transport planning as well as the fulfilment of political goalsetting. Nevertheless, even if for the transport segment a large variety of forecasting models exists, the specification an limited purpose forecasts doesn't meet the requirements of integrated, realistic, long-term planning measures. The presented vehicle stock model as a generic, multi-purpose-oriented forecast tool closes this gap with a new, time series analysis based approach.
Forecasting mobility and travel demand with the aid of dedicated model-based approaches is a recognized method to deal with challenges related to urban transport planning as well as the fulfilment of political goalsetting. Nevertheless, even if for the transport segment a large variety of forecasting models exists, the specification an limited purpose forecasts doesn't meet the requirements of integrated, realistic, long-term planning measures. The presented vehicle stock model as a generic, multi-purpose-oriented forecast tool closes this gap with a new, time series analysis based approach.
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Keywords
Journal
Internationales Verkehrswesen
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Sonderh. International Transportation. 1/2018
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S. 33-37