eGovernment-Projekt: Wie intelligente Technologie die Städte entlastet

Die Technologie lernt nie aus

Das Verkehrsprognose-Modell passt sich der jeweils vorherrschenden Situation an, indem es sich stetig durch die gemessenen Verkehrsdaten selbst trainiert. Das heißt: Je länger das System in Betrieb ist, umso exakter werden die Ergebnisse, da sich die Technologie anhand der steigenden Zahl an eingespeisten Daten eigenständig optimiert.

Dadurch kann eine durchgehend hohe Vorhersagegenauigkeit erzielt werden. Die Verkehrsdaten stellt das VMZ aus dem Datenbestand ihrer 1.200 Messpunkte, die es in der Hauptstadt betreut, zur Verfügung. 800 davon befinden sich auf den Stadtautobahnen, 400 auf den innerstädtischen Straßen.

Für die Testphase wählten die Projekt-Verantwortlichen 100 davon aus und simulierten auf deren Basis den Echtzeitdatenfluss der einzelnen Sensoren. Eine Anbindung an einen Web Service des VMZ, mit deren Hilfe die Echtzeitdaten direkt ausgelesen werden können, ist in einer späteren Projektphase angedacht.

Rund um die ausgewählten Mess­punkte prognostiziert die intelligente Technologie sowohl das Verkehrsvolumen als auch die fahrbare Geschwindigkeit und leitet daraus mithilfe eines Klassifikationsalgorithmus den Verkehrsstatus ab.

Im Gegensatz zu anderen Services, wie etwa G­oogle Maps, die lediglich Hochrechnungen oder aktuelle Staumeldungen zur Verfügung stellen, wertet der Forecast des C-Labs neue Messdaten zum Zeitpunkt ihres Eintreffens aus und erstellt für alle 100 Messpunkte eine detaillierte Vorhersage für die nächsten vier Stunden.

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