Forecast of economic product life cycles of the European Train Control System (ETCS)

Nachdem die technische Entwicklung des European Train Control Systems sehr weit fortgeschritten ist, tritt die Migration von ETCS immer weiter in den Fokus der Diskussion. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit diesem Migrationsproblem aus dem Blickwinkel des Produktlebenszykluskonzeptes. Dazu wird die Migration als ein Teil des Lebenszyklus von technischen Systemen verstanden. Da die auswertbaren empirischen Daten insbesondere für das neue ETCS nicht eruierbar sind, wird die Problemstellung als Prognoseproblem aufgefasst. Ziel der Arbeit ist es somit, begründete Prognosen zur Migration von Zugbeeinflussungssystemen allgemein und von ETCS im Besonderen zu generieren. Abgeleitet aus diesem Ziel, liegt das Hauptaugenmerk der Dissertation auf der Entwicklung und Umsetzung eines Prognosemodells. Ausgehend vom Konzept des Produktlebenszyklus, lehnt sich die theoretische Herleitung an die Adoptionstheorie an und nimmt einen mikroanalytischen Blickwinkel ein. Aus diesem Blickwinkel wird der makroanalytische Produktlebenszyklus durch die Menge der singulären Einzelentscheidungen zur Ausrüstung einer Einheit, Fahrzeug oder Streckenkilometer, konstituiert. Für die Modellierung wird jede Einzelentscheidung als ein Investitionsprozess aufgefasst und mittels Investitionsrechnung operationalisiert. Durch die Zweiteilung des Eisenbahnsystems erwächst auch für die Zugbeeinflussungssysteme eine Komplementarität, auf der aufbauend die Netzeffekttheorie ausschlaggebend für die Ausrüstungsentscheidung wird. Diese Betrachtung der Verbreitung von Systemtechnik wird in die Investitionsrechnung integriert, die schließlich den Kern der Modellierung bildet. Abschließend kommt das Modell, ausgeführt als Simulationsmodell, in drei Fallbeispielen zur Anwendung. In diesen Simulationsexperimenten wird zum einen die Validierung des Modells, als auch schließlich die Generierung von Aussagen hinsichtlich des Produktlebenszyklus von Zugbeeinflussungssystemen angestrebt.Having reached a remarkable progress in the technical development of the European Train Control System, the introduction of the new system, hence the migration of ETCS comes to the fore of the discussion. This thesis deals with the problem of the migration from the perspective of the product life cycle concept. Due to this approach the migration of technical systems is perceived as a part of the life cycle. Because of the lack of empirical data especially for the new ETCS, the problem of the dissertation is regarded as a forecasting problem. Therefore the intention is to gain justified future prospects about the migration of train control systems in general and ETCS in particular. Derived from this aim, the main focus is on the development and implementation of a forecast model. Based on the ideas of the product life cycle concept the theoretic derivation uses the adoption-theories and takes a micro-analytical perspective for the modelling. According to this it is assumed that the macro-analytical product life cycle is formed by the multitude of the singular decisions about the equipment of a single entity of the railway system – one vehicle or one track section. For the modelling the singular decision is considered as an investment process which can be operationalised by investment appraisal. From the dichotomy of the railway system evolves the enforcement of compatibility for the system its self as well as for the train control systems. Based on this dichotomy the theory of network externalities becomes crucial for the diffusion of the train control systems. The level of diffusion of technology is integrated in the receipt of payment, which is integrated in the calculation of the investment appraisal. This investment appraisal forms the core for the further modelling. Finally this model is used in three case studies as a simulation model. The focus of these simulation experiments is first on the validation of the model and second on the generation of concrete forecasts

Ein Simulationsmodell für Öffentlichen Personennahverkehr mit regelbasiertem Verkehrsmanagement

Das Projekt Computer Aided Traffic Scheduling (CATS) zielte bisher auf den Entwurf und die Entwicklung von Methoden und Softwarewerkzeugen zur Generierung, Simulation und Bewertung von Stadtbahnfahrplänen, um Verkehrsplaner während der taktischen Planungsphase zu unterstützen. Im Zuge der Arbeit am Projekt entstand der Wunsch nach einem Simulationsmodul, das zur Abbildung von multi-modalem Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) in der Lage ist und Verkehrsplaner nicht nur während der taktischen Planungsphase, sondern auch während des operativen Betriebs unterstützen kann. Im Zuge dieser Arbeit werden Ziele aus drei Bereichen bearbeitet: Zunächst wird ein Optimierungsmodul zur Generierung von Fahrplänen mit hoher Serviceregularität für multi-modale Verkehrssysteme entworfen und entwickelt, das zusätzlich die Möglichkeit bietet Interdependenzen innerhalb und zwischen Verkehrsmodi, wie bspw. Umsteigeverbindungen, zu berücksichtigen. Um eine Anwendbarkeit der resultierenden Fahrpläne im täglichen Betrieb zu gewährleisten, besteht außerdem die Möglichkeit bereits während der Optimierung von Verkehrsplanern formulierte ökonomische, betriebliche und politische Bedingungen zu berücksichtigen. Anhand beispielhafter Anwendungen des Optimierungsmoduls auf Modelle künstlicher Nahverkehrsnetze sowie auf ein Modell des Kölner Busnetzes aus dem Jahr 2001 wird seine Korrektheit und Leistungsfähigkeit nachgewiesen. Weiterhin wird ein neues ereignisbasiertes, mesoskopisches Simulationsmodul für multi-modalen ÖPNV entworfen und entwickelt, das zur Evaluation der Güte eingesetzter Fahrpläne verwendet werden kann. Die einzelnen Bestandteile des Moduls sind so gestaltet, dass zukünftige Erweiterungen, wie z.B. neue Verkehrsmodi, auf einfache Art und Weise möglich sind. Durch theorie- und funktionsbezogene Validierungen anhand von Modellen eines künstlichen Busnetzes sowie des Kölner Stadtbahnnetzes aus dem Jahr 2001 wird die Korrektheit des Simulationsmodells nachgewiesen und gezeigt, dass es auch bei Verwendung sehr spärlicher Datengrundlagen noch plausibles Verhalten aufweist. Die Leistungsfähigkeit des Simulationsmoduls wird anhand von beispielhaften Laufzeituntersuchungen nachgewiesen. Das Simulationsmodul wird daraufhin um die Möglichkeit erweitert selbstständig Maßnahmen des Verkehrsmanagements anstoßen zu können, um Anwenderinnen in die Lage zu versetzen unterschiedliche Verkehrsmanagementstrategien evaluieren zu können. Die Korrektheit der implementierten Verfahren wird beispielhaft anhand einiger Anwendungen auf Modelle künstlicher und realer Verkehrsnetze nachgewiesen. Zuletzt wird die Anwendbarkeit des resultierenden Gesamtprogrammpakets anhand eines typischen Anwendungsfalls für das Kölner Gesamt-ÖPNV-Netz aus dem Jahr 2001 nachgewiesen. Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in Kontext, Motivation und Ziele (Kapitel 1), woraufhin eine Einführung in das Gebiet der Fahrplanerstellung für den ÖPNV, sowie eine kurze Besprechung ausgewählter aus der Literatur bekannter Optimierungsmodelle folgt (Kapitel 2). Auf Basis zweier dort besprochener Modelle wird anschließend ein neues Optimierungsmodell zur Fahrplangenerierung für multi-modale ÖPNV-Systeme vorgestellt (Kapitel 3). Die zur Lösung des Optimierungsmodells entworfene Softwareanwendung wird dabei anhand einiger Beispielanwendungen auf ihre Korrektheit und Leistungsfähigkeit untersucht. Darauf folgend werden einige allgemeine Simulationsverfahren sowie diverse in der Literatur zu findende speziell für Verkehrssysteme entwickelte Simulationsmodelle besprochen (Kapitel 4), bevor ein neues Simulationsmodell zur Abbildung von multi-modalen ÖPNV-Systemen vorgestellt wird (Kapitel 5). Die Korrektheit und Leistungsfähigkeit der resultierenden Simulationsanwendung wird durch beispielhafte Anwendungen auf Modelle künstlicher und realer Nahverkehrssysteme untersucht. Im Anschluss wird das Simulationsmodell um die Möglichkeit erweitert selbstständig regelbasierte Verkehrsmanagementmaßnahmen einzuleiten. Dazu erfolgt zunächst eine kurze Einführung in die Grundlagen des Verkehrsmanagements im Nah- und Fernverkehr sowie eine Besprechung ausgewählter in der Literatur zu findender Ansätze (Kapitel 6), bevor die eigentlichen Erweiterungen des Modells besprochen werden (Kapitel 7). Ausgewählte Erweiterungen des Simulationsmodells werden dabei anhand weiterer Beispielanwendungen auf ihre Korrektheit und Plausibilität untersucht. Nach Abschluss der Einzeluntersuchungen, wird die Anwendbarkeit des Gesamtprogrammpakets abschließend demonstriert, indem ein typischer Anwendungsfall für ein Modell des gesamten ÖPNV-Netzes der Stadt Köln aus dem Jahr 2001 besprochen wird (Kapitel 8). Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung des Erreichten und einem Ausblick auf weitere Forschungsmöglichkeiten (Kapitel 9)

Deep Reinforcement Learning zur Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen

Eine Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit resultiert in einer erhöhten Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit des Bahnsystems. Diese Leistungsindikatoren können im Vollbahnbereich aufgrund der abgetrennten Bahnkörper und vorhandener Zugsicherungssysteme mit höheren Automatisierungsgraden verbessert werden. Straßenbahnen teilen sich die Trasse mit dem motorisierten Individualverkehr, Radfahrern und Fußgängern. Aus diesen Gründen sind Automatisierungsmöglichkeiten begrenzt und durch das Fahren auf Sicht sind die Fahrer von der sicheren Fahrzeugführung vereinnahmt. Fahrzeitreserven sind dagegen durch das Fahrgast- und Verkehrsaufkommen variabel. Konventionelle Optimierungsverfahren können für einzelne Szenarien Fahrprofile ermitteln, welche den Energiebedarf bei einer pünktlichen Fahrweise minimieren. Bei betrieblichen Abweichungen sind diese Fahrprofile jedoch nicht mehr optimal. Aufgrund der variablen Fahrzeiten und Haltedauern bietet sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) an, welche die Muster über den Tag erlernen und darauf die Fahrprofile anpassen kann. Diese Dissertation untersucht, wie die Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen durch den Einsatz von KI gesteigert werden können. Zum Training der KI wird eine validierte Umgebung aus Messdaten aus dem regulären Fahrgastbetrieb aufgebaut. Der rechenzeitintensive Trainingsprozess wird durch ein datengetriebenes Energiebedarfsmodell beschleunigt. Auf zwei Szenarien wird die KI zu je drei Verkehrszeiten trainiert. Die ermittelten Fahrprofile werden mit denen von Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb sowie mit einem durch Dynamic Programming ermittelten theo-retischen Optimum verglichen. Zur Untersuchung der Generalisierungsfähig-keiten der KI wird diese in einem ersten Schritt ohne weiteres Training auf bekannten Szenarien zu unbekannten Haltedauern getestet und mit den Fahrern verglichen. Im zweiten Schritt wird eine Umleitungsfahrt auf einer für die KI unbekannten Strecke simuliert. Die berechneten Fahrprofile werden ebenfalls wieder mit Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb verglichen. Anhand der Ergebnisse werden abschließend potentielle Ein-satzmöglichkeiten der KI als Fahrerassistenzsystem diskutiert

Entwicklung einer Methodik zur Bewertung von Strategien für das dynamische Straßenverkehrsmanagement

Strategien im dynamischen Verkehrsmanagement sind wichtig, um auf schwer vorhersehbare bzw. mehr oder minder planbare Störfallereignisse möglichst gut vorbereitet und damit schnell durch geeignete Maßnahmen reagieren zu können. Strategien im Rahmen des dynamischen Verkehrsmanagements bestehen aus einem Bündel an vordefinierten Maßnahmen, welches bei Eintreten einer bestimmten Störfallsituation aktiviert wird. Ort, Ausmaß, Zeit und Dauer eines Störfalls sind allerdings nicht immer präzise prognostizierbar und machen aus diesem Grund die Erarbeitung passgenauer Strategien schwierig. Nicht zuletzt aus diesem Grund kommt der sorgfältigen und zuverlässigen Bewertung, welche zur Auswahl der geeigneten Strategie führt, eine besondere Bedeutung zu. Neben dieser sogenannten ex-ante Bewertung sind zur Überprüfung der gesetzten Ziele und der eingetretenen Wirkungen noch Zwischenbewertungen nach abgeschlossener Implementierung und Nachbewertungen (bzw. ex-post Bewertungen) nach erfolgter Inbetriebnahme in Form von ‚Vorher-Nachher-Vergleichen‘ und ‚Soll-Ist-Vergleichen‘ vorzunehmen. Ziel der Forschungsarbeit ist es gewesen, einen Handlungsrahmen bzw. eine allgemeingültige Vorgehensweise zu entwickeln, welche die verschiedenen Aspekte bei der Bewertung dynamischer Verkehrsmanagementstrategien berücksichtigt. Zu diesen Aspekten gehören vor allem der Strategiekontext, der vorgibt, welche Bewertungsmethoden für bestimmte Strategieszenarien angebracht wären, und der Bewertungskontext, der angibt, welche Methoden aus Sicht des Anwenders unter Berücksichtigung von Erfahrungswerten, der Strategiekomplexität und des Aufwandes im Umgang mit spezifischen Bewertungssituationen verwendbar sind. Um dies zu erreichen, sind zunächst Definitionen und Grundlagen aus dem dynamischen Verkehrsmanagement vorgestellt worden, auf denen die weiteren Ausführungen und Ergebnisse dieser Arbeit bauen. Wesentlich hierbei ist, neben der Darstellung der Besonderheiten von Strategien des dynamischen Verkehrsmanagements, die Identifizierung der möglichen Bewertungszeitpunkte. Weiterhin wurden Risikokategorien definiert, auf denen die Strategie- und die Bewertungs-anforderungen sowie die Bewertungsausgestaltung grundsätzlich basieren. Im weiteren Verlauf sind mögliche Methoden zur Bewertung und zur Wirkungsermittlung vorgestellt, analysiert und auf ihre Anwendbarkeit im dynamischen Verkehrsmanagement hin untersucht worden. In dieser qualitativen Bewertung sind Erkenntnisse aus der Literaturrecherche, Stellungnahmen von Seiten des Verfassers und Meinungen von Experten eingeflossen. Neben den allgemeinen Methoden sind spezifische Bewertungsverfahren aus dem Verkehrsbereich im nationalen und internationalen Kontext vorgestellt und auf ihre Vor- und Nachteile hin analysiert worden. Im Ergebnis wurde eine Auswahl an Methoden vorgenommen, welche die vorab definierten Anforderungen an eine Strategiebewertung im dynamischen Verkehrsmanagement erfüllen und sich grundsätzlich für die Strategiebewertung eignen. Außer den Methoden sind zudem Kriterien eruiert worden, die für die Bewertung von Strategien im dynamischen Verkehrsmanagement berücksichtigt werden sollten. Dafür sind zum einen umfangreiche Literaturrecherchen durchgeführt, und zum anderen erneut die Meinung von Experten berücksichtigt worden. Im Ergebnis wurden Kriterien sowie Mess- und Kenngrößen aus den Bereichen der verkehrsinduzierten, nicht-monetären Wirkungen, der wirtschaftlichen Wirkungen und der Umsetzbarkeit identifiziert. Die Ergebnisse wurden schließlich in eine Gesamtmethodik zusammengeführt. Hierfür sind für die ex-ante-, Zwischen- und ex-post-Bewertung Hinweise zur Methodenauswahl, zur Verfahrensausgestaltung und zur Vorgehensweise entwickelt worden. Dies schließt u. a. die jeweils zu beteiligenden Personen, die Datenanforderung, die Zusammenführung verschiedener Teilergebnisse und Hinweise zur Entscheidungsfindung mit ein. Die wesentlichen Ergebnisse sind zudem praxis- und anwendungsgerecht in Form eines Leitfadenentwurfs zusammengefasst und dargestellt worden. Dieser Leitfadenentwurf soll der anwendenden Person eine konkrete, handhabbare und prägnante Orientierung für die Strategiebewertung geben. Weiterhin wurde die Methodik an einem fiktiven Anwendungsbeispiel im Rahmen dieses Kapitels angewandt. Zur Verifizierung der Ergebnisse und zur Herstellung eines größeren Praxisbezugs sind Expertengespräche mit Personen aus Verkehrsleitzentralen in Frankfurt, München, Düsseldorf, Stuttgart und Berlin und/oder mit Mitautoren bisheriger FGSV-Veröffentlichungen im Bereich der Strategien des dynamischen Verkehrsmanagements geführt worden. Die Erkenntnisse aus diesen Expertengesprächen wurden in der gesamten Arbeit berücksichtigt. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wurde somit eine Methodik entwickelt, die dem gesamten Bewertungsprozess eine klare Struktur und logische Vorgehensweise verleiht, was sich insbesondere durch den Zusammenhang zwischen dem Störfallrisiko, der Störfallkomplexität, den damit einhergehenden Strategieanforderungen und schließlich den Bewertungsanforderungen (nichtformalisiert, teilformalisiert und formalisiert) ausdrückt. Dennoch bietet die Methodik eine gewisse Flexibilität, die an verschiedenen Stellen Verfahrenserleichterungen erlaubt, sofern Erfahrungswerte vorhanden sind, die Strategiekomplexität gering ist oder bestimmte Ressourcen nicht zur Verfügung stehen. Dadurch ist es gelungen, den verschiedenen praxisrelevanten Anforderungen an eine Bewertungsmethodik, die im Rahmen von Expertengesprächen identifiziert worden sind, gerecht zu werden

Nachfragebeeinflussung im Schienenpersonenverkehr in Störfallsituationen - Entwicklung einer Methodik zur Modellierung des Entscheidungsverhaltens von Reisenden

Kleinere und größere Unregelmäßigkeiten, wie bspw. technische Störungen und größere Störfallsituationen lassen sich im Betriebsablauf des Schienenpersonenverkehrs nicht immer vermeiden. Dies ist insbesondere auf die vorhandenen hohen Abhängigkeiten im Bahnbetrieb zurückzuführen, wodurch sich aus nur einer kleinen Störung einer Zugverbindung ein großes Störfallereignis ergeben kann, in welchem dann eine Vielzahl an Zugverbindungen und somit eine sehr große Anzahl an Reisenden negativ betroffen sind. Es sind entsprechende Maßnahmen erforderlich, welche die Zufriedenheit der Reisenden auch in solchen Situationen nicht gefährden und trotz der Unregelmäßigkeit einen effizienten Betrieb gewährleisten. Bestenfalls sind die Maßnahmen auf die Bedürfnisse der Reisenden abgestimmt, so dass gute Möglichkeiten zur Fortsetzung der Reise geschaffen werden. Neben den gängigen Maßnahmen rücken hierbei die nachfragebeeinflussenden Maßnahmen mehr und mehr in den Fokus. Im Rahmen der Innovationsallianz zwischen der Deutschen Bahn AG (DB AG) und der Technischen Universität Darmstadt wurde in der Arbeitsgruppe Connected Mobility die Implementierung einer Nachfragebeeinflussung, in Form einer sogenannten Reisendenstromlenkung, als ein zusätzliches Instrument zur optimierten Lenkung von Reisendenströmen untersucht. Ein wesentlicher Aspekt der Nachfragebeeinflussung ist die Kenntnis über die Akzeptanz von Handlungsempfehlungen bzw. die Kenntnis über das wahrscheinliche Verhalten der jeweiligen Reisenden in Abhängigkeit einer Vielzahl an gleichzeitig wirkenden Einflussfaktoren. Sofern das Verhalten der Reisenden abgeschätzt werden kann, können geeignete nachfragebeeinflussende Maßnahmen ausgewählt und die Reisenden im Falle einer Unregelmäßigkeit optimal auf das (ggf. noch) vorhandene Verkehrsangebot verteilt werden. Die gezielte Beeinflussung der Verkehrsnachfrage im Schienenpersonenverkehr erfordert jedoch ein geeignetes Modell zur Prognose des Entscheidungsverhaltens der Reisenden, welches die wirkenden Einflussfaktoren einschließt, ein sogenannten Entscheidungsverhaltensmodell. In der vorliegenden Dissertation wird eine Methodik zur Erzeugung eines solchen Entscheidungsverhaltensmodells von Reisenden im Bahnbetrieb entwickelt, vorgestellt und validiert. Hierzu werden im ersten Schritt die relevanten Einflussfaktoren auf die Akzeptanz von Handlungsempfehlungen auf Basis einer durchgeführten Fahrgastbefragung (N = 1961) von Reisenden im Nah- und Fernverkehr identifiziert. Es wird dabei aufgezeigt, dass neben der Veränderung der Reisezeit und der Anzahl an Umstiegen als externale Einflussfaktoren im Entscheidungsprozess der Reisenden auch eine Vielzahl an internalen Einflussfaktoren, bspw. die Nutzungshäufigkeit des Schienenpersonenverkehrs, das Alter und die Komfortanforderungen der Reisenden, bei der Auswahl einer Handlungsoption durch den Reisenden zu berücksichtigen sind. Mit Hilfe der in der Fahrgastbefragung erfassten Merkmale wurde weiterhin eine Einteilung der Reisenden in acht stereotypische Reisendengruppen mit ähnlichen Eigenschaften und Verhaltensweisen vorgenommen, so dass die Reisendengruppe selbst als ein abgeleiteter internaler Einflussfaktor zur Prognose des Entscheidungsverhaltens berücksichtigt werden kann. Die Annahmewahrscheinlichkeit einer Handlungsempfehlung durch einen Reisenden wird mit Hilfe einer binär-logistischen Regressionsanalyse auf Basis des in den Fragebögen erfassten hypothetischen Verhaltens in zwei unterschiedlichen Szenarien (Zugausfall und Auslastungsproblem) bestimmt. Hierzu werden unterschiedliche Entscheidungsverhaltensmodelle entwickelt, wodurch die Auswirkungen bei der Variation der Einflussfaktoren inkl. dem Einbezug der Reisendengruppen auf die relevanten Kenngrößen zur Beurteilung der Klassifikationsgüte, Modellgüte, Ergebnisstabilität und Prognosegenauigkeit dargestellt werden können. Das final entwickelte Entscheidungsverhaltensmodell E5 (Zielmodell) zum Szenario 1 (Zugausfall) erzielt eine Steigerung der Klassifikationsgüte von 51,6 % auf 67,3 %. Werden lediglich die externalen Einflussfaktoren (die Veränderung der Reisezeit und die Anzahl an Umstiegen) in ein Entscheidungsverhaltensmodell eingeschlossen (Ausgangsmodell E1), so wird lediglich eine Klassifikationsgüte von 60,2 % erreicht. Bei Berücksichtigung der Reisendengruppen (Zielmodell R5) wurde hingegen eine Klassifikationsgüte von 68,1 % erzielt. Beide Entscheidungsverhaltensmodelle (E5 und R5) liegen im Bereich einer akzeptablen Modellgüte. Die Wirkungen von zusätzlichen Handlungsanreizen auf die Annahmequote einer Handlungsempfehlung, bspw. die temporäre Aufwertung des Reisetickets (Upgrade 1. Klasse) und die Ausstellung von Wertgutscheinen (bspw. kostenfreier Kaffee), werden ergänzend analysiert. Die durchgeführten Untersuchungen zeigen, dass durch die Nutzung von zusätzlichen Handlungsanreizen die Lenkungswirkung nachfragebeeinflussender Maßnahmen gesteigert werden kann. Insbesondere jene Handlungsanreize, aus denen eine Steigerung des Reisekomforts resultiert, bspw. eine Sitzplatzgarantie oder die Weiterfahrt in der 1. Klasse, weisen die größten Verbesserungen in der Annahmequote auf. So konnte in Szenario 1 (Zugausfall) die Annahmequote von 56,9 % auf 66,1 % bei Ausweisung einer Sitzplatzgarantie gesteigert werden. In Szenario 2 (Auslastungsproblem) lässt sich bei diesem Handlungsanreiz eine Steigerung der Annahmequote von 26,7 % auf 36,8 % erreichen. Die größte Wirkung in Szenario 2 resultiert jedoch aufgrund einer rechtzeitigen Informationsbereitstellung, wodurch eine Annahmequote 46,6 % erzielt wird. Insgesamt wurden je Szenario 14 Entscheidungsverhaltensmodelle entwickelt, welche sich bzgl. der eingeschlossenen Modellierungsparameter unterscheiden, um die Auswirkungen bei einer Variation auf die untersuchten Kenngrößen darstellen zu können. Weiterhin wurden bei der Entwicklung der Modelle unterschiedliche Anwendungsfälle berücksichtigt, um spezifische Modelle (bspw. bezogen auf den Nahverkehr, den Fernverkehr, eine geringe Datenlage oder die Nutzung von Reisendengruppen) zu erhalten. Die Vorgehensweise zur Auswahl eines Entscheidungsverhaltensmodells auf Basis einer Entscheidungslogik wird vorgestellt. Zukünftig wird es möglich sein, mit einer solchen Entscheidungslogik das passende Entscheidungsverhaltensmodell systematisch auszuwählen, um letztlich die Wirkungen von Maßnahmen abschätzen zu können. Die Methodik wurde durch die Erzeugung und Analyse der Kenngrößen der Entscheidungsverhaltensmodelle validiert und ermöglicht zukünftig die Entwicklung von Umlegungsmodellen in Störfällen auf Grundlage externaler und internaler Einflussfaktoren. Um ein in der Praxis anwendbares Modell zu erhalten, sind die erzeugten Entscheidungsverhaltensmodelle durch die Nutzung von Daten einer realen Störfallsituation zu validieren und ggf. zu kalibrieren. Die aktuelle Datenlage auf der einen Seite und der hohe Aufwand zur Erfassung solcher Realdaten auf der anderen Seite lassen zum heutigen Stand eine Validierung und Kalibrierung der Entscheidungsverhaltensmodelle nicht zu. Es ist aber davon auszugehen, dass die fortschreitende Digitalisierung die technischen Möglichkeiten liefert, so dass die Ergebnisse dieser Arbeit die ersten Ansätze für eine zukünftige Umsetzung einer gezielten Nachfragebeeinflussung im Schienenpersonenverkehr bereithält

Die Eisenbahn der Zukunft: Automatisierung, Schnellverkehr und Modernisierung bei den SBB 1955-2005

ISSN:1661-889