Modernste Verkehrsanalyse

Dieses Papier wurde präsentiert bei Luzern 2010, International Congress on Vertical Transportation Technologies und erstmals im IAEE-Buch Elevator Technology 18 erschienen, herausgegeben von A. Lustig. Es handelt sich um einen Nachdruck mit Genehmigung der International Association of Elevator Engineers (Webseite: www.elevcon.com). Dieser Artikel ist ein exakter Nachdruck und wurde nicht von ELEVATOR WORLD bearbeitet.

Eine einfache und zuverlässige Methode zur Verkehrsanalyse auf Basis von Simulationen.

Abstract

Früher basierten Verkehrsanalysen für die Auslegung von Aufzugsgruppen auf einfachen Annahmen: Morgendliche Spitzenverkehrslage und konventionelle Dispatching-Systeme. Es ist bekannt, dass heute beide Annahmen überdacht werden müssen: Analysen müssen zB auch mit Mittagsverkehr und Zielleitsystemen umgehen. Daher sind Simulationsmethoden mittlerweile weit verbreitet. Es gibt jedoch verschiedene Möglichkeiten, wie Simulationen angewendet werden können, was verwirrend sein kann. Wir diskutieren Unterschiede verschiedener Ansätze und stellen eine möglichst einfache und zuverlässige Methode zur Verkehrsanalyse auf Basis von Simulationen vor.

1. Einleitung

1.1 Das Ziel der Aufzugsplanung

Zur Planung großer Gebäude gehört unter anderem die richtige Auslegung der Aufzugsanlage. Die Aufzüge müssen in der Lage sein, alle Fahrgäste auch zu Stoßzeiten mit einem angemessenen Serviceniveau zu befördern. Wenn nicht genügend Aufzüge vorhanden sind, müssen die Fahrgäste lange Wartezeiten haben oder zu Stoßzeiten anstehen; andernfalls können zu viele Aufzüge Platz- und Geldverschwendung sein. Daher ist es wichtig, vor dem Bau zu wissen, wie sich eine bestimmte Aufzugsanlage unter verschiedenen Bedingungen verhält: Wie hoch ist die maximale Förderleistung der Aufzugsanlage in einer bestimmten Verkehrssituation, wie z. Wie sind die Wartezeiten bei einer bestimmten Ankunftsrate von Passagieren und einer bestimmten Verkehrssituation?

1.2 Ein neuer Bereich der Gebäudeplanung

Seit der Einführung der Zielsteuerung Miconic 10® von Schindler im Jahr 1996 hat sich die Planung des vertikalen Transports in Gebäuden dramatisch verändert. Die Zielsteuerung hat nicht nur die Paradigmen der Nutzung von Aufzügen verändert, sondern auch die Gebäudeplanung. Wir sehen nicht nur eine viel höhere Effizienz von Aufzugsanlagen und Gebäudelayouts, die vorher nicht realisierbar gewesen wären. Nun kann die Aufzugsgruppensteuerung selbst den Unterschied zwischen „funktioniert“ und „funktioniert nicht“ machen. Die Servicequalität ist von Konzernsteuerung zu Konzernsteuerung sehr unterschiedlich – der Unterschied war noch nie so groß wie heute.

Frühere Planungsinstrumente beruhten auf der Tatsache, dass alle Steuerungen im Wesentlichen die gleiche Leistung lieferten, und eine einfache Berechnungsformel für die Aufwärtsspitze konnte verwendet werden. Einfache Berechnungen führen heute nirgendwo hin: Auch wenn die Leistungsfähigkeit einer fortschrittlichen Zielsteuerung durch irgendeine Formel beschrieben werden könnte, wäre sie für jede andere Steuerung nutzlos. Wäre das Gebäude dennoch rechnerisch konzipiert, hätte es entweder zu viele oder zu wenige Aufzüge – Geldverschwendung und nicht als „Planung“ zu bezeichnen.

1.3 Das Hauptproblem bei den meisten Traffic-Analysen

Simulationen werden heute häufig für Verkehrsanalysen verwendet, da allgemein anerkannt wurde, dass dies notwendig ist. Simulationsmethoden werden jedoch oft sehr schlecht angewendet. Das Hauptproblem liegt darin, dass den Ergebnissen die statistische Relevanz oft völlig fehlt – es werden lediglich nicht genügend Datenpunkte für die Auswertung berücksichtigt. Obwohl dieses Problem allgemein und auch speziell in der Aufzugsindustrie seit langem bekannt ist, wird es weitgehend ignoriert. Es ist der Hauptzweck dieses Artikels, dieses Problem anzugehen.

1.4 Geltungsbereich dieses Artikels

Obwohl die Aufzugsplanung keineswegs trivial ist, muss der eigentliche Schritt der Erstellung von qualifizierenden Ergebnissen durch Verkehrsanalysen nicht allzu komplex, undurchsichtig und fehleranfällig sein. In der Vergangenheit wurden jedoch verschiedene Methoden diskutiert, die eher Verwirrung als Einsichten stifteten. Das Ziel dieses Artikels ist es, die grundlegenden Anforderungen an Verkehrsanalysen zu erläutern und warum wir eine große Streuung der Ergebnisse verschiedener Methoden sehen. Darüber hinaus besprechen wir, wie Verkehrsanalysen vorzugsweise durchgeführt werden. Wir behaupten nicht, dass unsere Methoden neu sind; bei Schindler wurden sie dagegen schon seit Jahren erfolgreich eingesetzt. Darüber hinaus waren die Elemente unserer Methoden bereits öffentlich bekannt und wurden bereits diskutiert; eine kohärente Darstellung fehlte jedoch bisher, und der vorliegende Artikel soll diese Lücke schließen.

2. Grundsätze und Anforderungen für Verkehrsanalysen

2.1 Allgemeine Grundsätze

Im Rahmen dieses Artikels betrachten wir eine Gruppe von Aufzügen und Passagieren, die diese Gruppe verwenden. Wir gehen davon aus, dass die Aufzugsgruppe vollständig spezifiziert ist, zB in Bezug auf maximale Kabinentragfähigkeit, Türöffnungs- und -schließzeiten, Fahrgeschwindigkeit, Beschleunigung und Ruck usw. Außerdem muss die Aufzugsgruppensteuerung verfügbar sein (siehe auch Diskussion in Abschnitt 2.3 ). Die Bedürfnisse der Fahrgäste werden üblicherweise als Verkehr bezeichnet; typischerweise ist dies eine Liste der Anrufe der Passagiere, wobei jeder Anruf durch seine Zeit, seinen Ursprung und sein Zielstockwerk bestimmt wird. Außerdem muss angegeben werden, wie lange es dauert, bis ein Fahrgast in ein Auto ein- oder aussteigt; typischerweise wird 1 Sekunde pro Person berücksichtigt.

Die Frage, welcher Verkehr zu berücksichtigen ist, erfordert Expertise, die in diesem Artikel nicht im Detail erörtert werden würde. Generell wird die Einwohnerzahl des Gebäudes und deren Verteilung pro Stockwerk berücksichtigt, sowie Sonderfunktionen im Gebäude wie Restaurants oder Parkplätze. Aus dieser Bevölkerungsverteilung und den Gebäudefunktionen werden Verkehrsströme, typischerweise tageszeitabhängig, gebildet.

Bei allen oben genannten Spezifikationen muss die Verkehrsanalyse eine Methode anwenden, die die wichtigsten Fragen beantworten sollte, die sein könnten: Wie hoch ist die maximale Handhabungskapazität der Aufzugsanlage für eine gegebene Verkehrssituation? Wie sind die Wartezeiten bei einer bestimmten Ankunftsrate von Passagieren und einer bestimmten Verkehrssituation?

2.2 Sättigung erkennen

Jede Aufzugsanlage wird den Fahrgästen sehr gute Dienste leisten, wenn nur wenige Fahrgäste die Aufzüge benutzen. Da immer mehr Passagiere ankommen, werden die Wartezeiten länger. An einem bestimmten Punkt wird das System gesättigt und es treten Warteschlangen auf, was eine unerwünschte und unerwünschte Situation ist. Eine Verkehrsanalyse sollte Sättigungen erkennen, jedoch sind die meisten Methoden dazu nicht zuverlässig in der Lage, wie wir im Folgenden diskutieren werden.

Aus Gründen der Übersichtlichkeit fügen wir einige technische Begriffe und Erläuterungen zum Thema Sättigung hinzu.

Die Ankunftsrate ist die Häufigkeit der Anrufe von Passagieren, die technisch gemessen wird, indem die Anzahl der Anrufe innerhalb eines längeren Zeitraums gezählt und dann als durchschnittliche Anzahl von Anrufen pro 5 Minuten ausgedrückt wird.

Wir sagen, dass eine Aufzugsanlage gesättigt ist, wenn bei einem herkömmlichen Auf-Ab-Knopfsystem nicht alle Passagiere in die erste ankommende Aufzugskabine in ihre Richtung einsteigen können oder bei einer Zielsteuerung nicht alle Passagiere sofort eine Zuordnung zu einem Aufzug, der sie bei der nächsten Ankunft in der Rufetage bedient.

Solange keine Sättigung vorliegt, werden alle Passagiere wie erwartet bedient; In diesem Fall ist die Ankunftsrate auch die Häufigkeit der bedienten Passagiere, die wir Abfertigungskapazität nennen.

Die maximale Förderkapazität einer Aufzugsanlage ist die höchste Ankunftsrate ohne Sättigung. Es ist zu beachten, dass die maximale Umschlagskapazität von der Verkehrssituation abhängt, zB haben morgendliche Spitzen- und Mittagssituationen usw. alle unterschiedliche maximale Umschlagskapazitäten. Ohne genaue Definition des Verkehrs ist es sinnlos, eine maximale Umschlagleistung anzugeben.

2.3 Realistisch und zuverlässig

Wie in Abschnitt 1.2 erörtert, haben Aufzugsgruppensteuerungen einen großen Einfluss auf die Abfertigungskapazität und die Servicequalität. Daher muss eine realistische Verkehrsanalyse die tatsächliche Aufzugsgruppensteuerung widerspiegeln: Es gibt keine andere Möglichkeit, als Simulationen durchzuführen, die die tatsächlichen Steuerungsalgorithmen der Aufzugsgruppe verwenden.

Darüber hinaus müssen die Ergebnisse einer Verkehrsanalyse zuverlässig sein, das heißt die Ergebnisse sind reproduzierbar und unverfälscht. Die Reproduzierbarkeit wird durch den Zufall herausgefordert, der ein wichtiges Element in Simulationen ist. Wir werden sehen, dass es nicht so schwer ist, damit umzugehen, wenn das Problem einmal verstanden ist. Einfach ausgedrückt, muss die Streuung durch Berücksichtigung eines ausreichend großen Satzes von Stichprobendatenpunkten gemittelt werden.

Schließlich sollte eine Verkehrsanalyse aus praktischen Gründen so einfach wie möglich sein und keine unnötigen komplexen Schritte erfordern.

3. Simulationsbasierte Methoden

3.1 Allgemeine Grundsätze

Allen Simulationen für Verkehrsanalysen ist gemeinsam, dass sie Aufzüge und Fahrgäste per Software modellieren. Der Zustand von Aufzügen und Fahrgästen, zB ihre Position im Gebäude, ändert sich im Laufe der Zeit ständig. Eine Simulation beginnt typischerweise mit leeren Aufzügen, die zB im Erdgeschoss geparkt sind. Beginnend mit einem ersten und dann allen weiteren modellierten Fahrgästen werden Anrufe getätigt und den Aufzügen zugeordnet, basierend auf der realen Gruppensteuerung. Aufzüge bedienen Türen und bewegen sich im Modell wie in der Realität von Stockwerk zu Stockwerk. Normalerweise stoppt die Simulation, wenn der letzte Fahrgast bedient wurde und alle Aufzüge wieder im Leerlauf sind. Während der Simulation stellt eine die Zeit darstellende Uhr sicher, dass alle Ereignisse die richtige Zeit und Geschwindigkeit aufweisen.

3.2 Anruferstellung

Während das Verhalten der Aufzüge normalerweise deterministisch ist, werden die Rufe der Fahrgäste absichtlich durch Zufälligkeit erzeugt. Dies geschieht, um die reale Situation im Gebäude widerzuspiegeln: Während sich die täglichen Verkehrsmerkmale wie die durchschnittlichen Ankunftsraten oder die relative Verteilung der Anrufe pro Stockwerk zumindest teilweise wiederholen, kommen die Fahrgäste jeden Tag in einer anderen Reihenfolge und zu unterschiedlichen Zeiten an . Daher werden nach der Auswahl der allgemeinen Verkehrsmerkmale aufgrund von Fachwissen die tatsächlichen Rufsequenzen so zufällig wie in der Realität generiert. Das heißt, die Rufe sollten nicht zB in festen Intervallen erfolgen, sondern nach einem sogenannten Poisson-Prozess, der bekanntermaßen die Ankunft unabhängiger Passagiere gut modelliert; Abbildungen finden Sie in den Abbildungen 1 und 2.

Ein Anruferzeugungsprozess, der kein Poisson-Prozess ist, würde zumindest eine Begründung erfordern und wird voraussichtlich zu verzerrten Ergebnissen führen. Wenn Anrufe nicht zufällig, sondern zu ausgewählten Zeiten getätigt werden, ist es nicht schwer, gut aussehende Ergebnisse zu erzielen. Im Folgenden nehmen wir an, dass ein Poisson-Prozess angewendet wird.

Neben der Verteilung der Rufzeiten sollten auch Ursprungs- und Zielstockwerk der Rufe zufällig gewählt werden, wobei die Wahrscheinlichkeit eines Stockwerks von der Verteilung der Bevölkerung im Gebäude abhängt.

3.3 Das Gesetz der großen Zahlen

Der Zufallsanteil moderner Verkehrsanalysemethoden bedeutet nicht, dass die Ergebnisse nicht zuverlässig sind. Im Gegensatz dazu wurde früh erkannt, dass große Datenstichproben zu genaueren Ergebnissen führen können.

Es existieren mehrere sehr alte Quellen für solche Beobachtungen, beispielsweise eine vom griechischen Historiker Thukydides (ca. 460 v. Chr. – ca. 395 v. Chr.). Die Entwicklung einer Statistiktheorie dauerte lange, und es war der Schweizer Mathematiker Jakob Bernoulli (1654–1705), der einen ersten Beweis für das lieferte, was heute als Gesetz der großen Zahlen bekannt ist.

Das Gesetz der großen Zahlen ist ein mathematischer Satz. Sie besagt, dass sich mit immer mehr Datenpunkten in einer Statistik der Mittelwert einem bestimmten Wert nähert, dh die Zufälligkeit wird immer unbedeutender. Zur Veranschaulichung zeigen wir in Abbildung 3 die durchschnittliche Wartezeit einer steigenden Zahl von Passagieren; bei einer kleinen Zahl von Fahrgästen gibt es eine hohe Abweichung der durchschnittlichen Wartezeiten, während bei einer größeren Zahl fast keine Abweichung mehr besteht.

Das Gesetz der großen Zahlen und weitere Theoreme aus der Statistik erlauben genaue Vorhersagen, wie zuverlässig die Ergebnisse von Simulationen sind. In der Regel verdoppelt sich die Genauigkeit der Ergebnisse, wenn die Anzahl der Datenpunkte um den Faktor vier erhöht wird: Bei Verkehrsanalysen auf Basis einer konstanten Ankunftsrate sind die durchschnittlichen Wartezeitergebnisse einer 2-stündigen Simulationsperiode doppelt so genau wie für nur 30 Minuten Dauer.

Besondere und wichtige Fälle sind Situationen mit Sättigung (siehe Abschnitt 2.2). Dort gilt das Gesetz der großen Zahl nicht, wenn sich Warteschlangen aufbauen und statistische Werte von der Dauer der Simulation abhängen. Dies stellt jedoch kein Problem dar: Da die Sättigung eine unerwünschte Situation darstellt, werden die entsprechenden Ergebnisse für die statistische Auswertung nicht benötigt – tatsächlich wäre dies sinnlos und irreführend.

3.4 Einige Beispiele für simulationsbasierte Methoden

Die in diesem Abschnitt besprochenen Beispiele sind allesamt typische Fälle aus der Aufzugsindustrie. Wir geben Hinweise, wann und warum diesen Beispielen nicht gefolgt werden sollte. Unsere vorgeschlagene und bewährte Methode wird in Kapitel 4 diskutiert.

Das Hauptproblem, das bei Simulationen auftreten kann, besteht darin, dass die Ergebnisse sehr unterschiedlich aussehen, obwohl sie auf den gleichen Annahmen basieren sollten. Tatsächlich ergeben sich einige Unterschiede aus den Simulationsmethoden; dies ist unnötig und sollte vermieden werden. Aufgrund des Gesetzes der großen Zahl wissen wir, dass es wichtig ist, genügend Passagiere für die Ergebnisse zu berücksichtigen. Wir werden auch weitere Probleme diskutieren, die mit einigen schwachen Simulationsmethoden einhergehen. Die technischen Elemente der folgenden Diskussion sind nicht neu und wurden teilweise in Präsentationen verschiedener Quellen berührt; eine klare Erklärung, warum einige Methoden vorzuziehen und andere vermieden werden sollten, fehlte jedoch noch.

3.4.1 Konstante Ankunftsrate

Simulationen mit konstanter Ankunftsrate stellen den einfachsten Fall dar. Hier wird die beabsichtigte Ankunftsrate auf einen festen Wert gesetzt und während des gesamten Simulationszeitraums beibehalten (siehe Abbildung 4). Wie bereits erwähnt, sollte ein Poisson-Prozess angewendet werden; dies führt natürlich zu einer Variation der tatsächlichen Ankunftsrate. Daher muss bei der Auswertung der Simulation die tatsächliche Zahl der Fahrgäste gezählt und in den Verkehrsergebnissen ausgewiesen werden.

Nach dem Gesetz der großen Zahlen (siehe Abschnitt 3.3) führt eine längere Simulationszeit zu genaueren Ergebnissen. Dies gilt natürlich nicht, wenn ein kurzer Auswertungszeitraum gewählt wird, zB wenn nur 30 Minuten einer langen Simulation für die Ergebnisse berücksichtigt werden. Ebenso wird die Genauigkeit reduziert, wenn nur einige der Passagiere (zB alle Rufe von einem bestimmten Stockwerk) berücksichtigt werden.

Generell sollten die besonderen und günstigen Bedingungen zu Beginn und am Ende einer Simulation von den Ergebnissen ausgenommen werden, dh entsprechende Passagiere werden in den Ergebnissen nicht berücksichtigt. Wir empfehlen, die ersten 15 Minuten einer Simulation auszuschließen, da zu Beginn alle Wagen leer und meist im Erdgeschoss positioniert sind. Dadurch entstehen für die ersten Fahrgäste kurze Warte- und Fahrzeiten und Aufzüge dürfen nicht wie für die gewählte Verkehrssituation typisch im Gebäude verteilt sein. Auch das Beenden der Simulation sollte ausgeschlossen werden: Wenn keine Anrufe mehr getätigt werden, erleben die letzten Passagiere eine schnellere Fahrt. Wir empfehlen, entweder alle Passagiere auszuschließen, die zum Zeitpunkt des letzten Anrufs ihr Ziel noch nicht erreicht haben, oder einfacher die letzten 5 Minuten der Simulation auszuschließen, wenn alle Passagiere ihr Ziel innerhalb dieser Zeit erreicht haben.

Es ist eine gute Idee, eine konstante Ankunftsrate zu verwenden: Es ist einfach und klar, was getan wird. Aber auch mit dieser Art der Simulation können bedeutungslose Ergebnisse erzeugt werden. Wir haben oft gesehen, dass die Simulationszeit auf kurze 15 Minuten eingestellt wurde und die Auswertung weder Anfang noch Ende ausschließt. Dadurch sind zB die durchschnittlichen Wartezeiten deutlich geringer als bei längerer Fahrt. Paradoxerweise werden solche Simulationen oft z. B. 10 Mal wiederholt, „um Fehler auszugleichen“. Natürlich wiederholen sich die systematischen Fehler nur. Wir empfehlen jedem, das Experiment durchzuführen und den Unterschied zu den Ergebnissen einer Simulation zu sehen, die 10 x 15 = 150 Minuten läuft, ohne die ersten 15 Minuten und die letzten 5 Minuten.

3.4.2 Kontinuierlicher Anstieg

Ein Ziel von Verkehrsanalysen ist es, die maximale Abfertigungskapazität für eine gegebene Verkehrssituation zu finden. Eine Simulationsmethode, die diese Idee aufgreift, ist relativ einfach: Die Ankunftsrate wird mit fortschreitender Zeit kontinuierlich erhöht (siehe Abbildung 5).

Vorausgesetzt, dass der Anstieg langsam ist, funktioniert diese Methode ziemlich gut, solange sich das System nicht nahe der Sättigung oder in der Sättigung befindet. Allerdings ist das Verfahren eher schwach, um die maximale Umschlagleistung zu bestimmen oder um verlässliche Werte nahe der Sättigung zu finden. Dies liegt an den folgenden drei Problemen:

1. Nahe oder in Sättigung weist jedes System eine hohe Streuung auf, dh Wartezeiten sind von klein bis sehr groß verteilt. Daher ist ein langer Evaluierungszeitraum erforderlich, um zuverlässige Messungen zu erhalten.
2. Das Verfahren ist verzerrt, dh jeder Passagier profitiert zum Zeitpunkt des Anrufs davon, dass die Ankunftsrate in der Vergangenheit geringer war. Mit einem schnelleren Anstieg der Ankunftsrate wird auch der Bias größer und die Ergebnisse können optimistisch werden.
3. Evaluationszeiträume sind in der Regel kurz. Typischerweise ist der gewählte Anstieg zu groß für Bewertungszeiträume von mehr als 30 Minuten, oder der Bias innerhalb der Bewertungszeiträume wird noch größer.

Insgesamt besteht eine hohe Chance, den eigentlichen Sättigungspunkt zu verfehlen und eine zu hohe maximale Umschlagleistung zu melden. Dies steht jedoch im Widerspruch zur ursprünglichen Idee der Methode. Außerdem werden typischerweise zu kurze Auswertungszeiträume gewählt, was zu einer hohen Streuung der Ergebnisse, wenn nicht sogar zu verzerrten Werten, führt.

3.4.3 Schrittweise Erhöhung

Ein anderer Ansatz, der dem kontinuierlichen Anstieg etwas ähnelt, ist eine Simulation durch schrittweisen Anstieg: Die Ankunftsrate wird zuerst auf einem ersten Wert konstant gehalten, dann auf einem nächsthöheren Wert für die gleiche Zeit usw. (siehe Abbildung 6).

Man könnte dies als eine Mischung aus konstanter Ankunftsrate und kontinuierlichem Anstieg betrachten. Praktische Anwendungen werden jedoch als fast lächerlich beobachtet: Schritte werden nur für 5 Minuten gehalten, und die gesamte Simulationszeit beträgt etwa 60 bis 90 Minuten; wenn Ergebnisse aus einem der Schritte erhalten werden, beziehen sie sich auf einen viel zu kurzen Zeitraum. Aber auch bei längeren Zeiträumen leidet das Verfahren unter allen oben diskutierten Problemen:

1. Werte nahe oder in Sättigung sind nicht zuverlässig.
2. Das Verfahren ist verzerrt, zB wenn ein Zeitraum mit konstanter Ankunftsrate ausgewertet wird, werden die Werte durch die Schritte vor und nach diesem Zeitraum beeinflusst.
3. Evaluationszeiträume sind in der Regel kurz.

Zusammenfassend sieht diese Methode vielversprechender aus, als sie ist.

Auch bei sehr langer Schrittdauer ergibt sich kein Vorteil gegenüber der in Kapitel 4 diskutierten Methode.

3.4.4 Peaks und Tagesprofile

Beliebte Simulationsverfahren sind solche, die versuchen, sehr realistisch zu sein: Peaks verschiedener Art (Abbildungen siehe Abbildung 7) oder andere nicht konstante Verkehrsprofile (siehe Abbildung 8), zB Profile, die einen ganzen Verkehrstag modellieren.

Diese Methoden sind nicht nur unnötig kompliziert wegen all der Daten, die zur Definition der Simulation über die Zeit benötigt werden, sie sind auch irreführend in Bezug auf die Realitätsnähe – sie sind in der Regel entweder sehr unrealistisch (Peaks ausgelegt wie in Abbildung 7) oder zu spezifisch (wie in Abbildung 8) für ein anderes Projekt als das, bei dem die Daten erhoben wurden. Die größten Nachteile sind jedoch: 

• Oft sind die Auswertungszeiträume sehr kurz und den Ergebnissen fehlt die statistische Relevanz.
• Diese Verfahren sind nutzlos, um die maximale Handhabungskapazität eines Aufzugssystems zu ermitteln.
• Die eigentliche Generierung des Verkehrs ist nicht einfach, wenn sie so selbstverständlich wie in einem Poisson-Prozess sein sollte. Es ist sehr wahrscheinlich, dass hier ungewollte Fehler eingeführt werden.
• Es ist wahrscheinlich, dass die Ergebnisse auf die eine oder andere Weise verzerrt sind, da die Wahl des Auswertungszeitraums die Ergebnisse beeinflusst.

4. So verwenden Sie die Simulation in Verkehrsanalysen

4.1 Die Methode

Wir präsentieren eine Methode, die auf Simulationen basiert, aber nicht von den oben diskutierten Nachteilen betroffen ist. Schindler wendet diese Methode seit Jahren erfolgreich an. Ähnliche Methoden können auch von anderen verwendet worden sein. Die Methode ist ziemlich einfach:

1. Führen Sie für verschiedene Werte der Ankunftsrate Simulationen mit konstanter Ankunftsrate durch, wie in Abschnitt 3.4.1 vorgeschlagen: Jede Simulation dauert mindestens 2 Stunden, die ersten 15 Minuten und die letzten 5 Minuten werden bei der Auswertung ausgeschlossen.
2. Immer wenn eine Sättigung festgestellt wird, werden die Ergebnisse verworfen und nicht gemeldet. Dies geschieht, weil eine Sättigung überhaupt nicht erwünscht ist und ihre Einbeziehung in die Ergebnisse irreführend wäre (siehe auch Abschnitt 3.3 für weitere Details). Die Ergebnisse können verschiedene Werte enthalten, die aus den einzelnen Simulationen gewonnen werden.

Bitte beachten Sie, dass alle Simulationen in einer Serie der gleichen Verkehrssituation folgen, zB die gesamte Serie ist für eine morgendliche Aufwärtsspitze oder für eine bestimmte Mittagsverkehrssituation usw. 4.2 Beispiel

Wir betrachten eine bestimmte Aufzugsgruppe in einem Gebäude, in der Bevölkerung und Gebäudefunktionen analysiert wurden. Für die Verkehrsanalyse wurden aufgrund von Gutachten eine oder mehrere Verkehrssituationen ausgewählt. Bei einem Bürogebäude wäre dies zB eine spezielle Mittagsverkehrssituation. Für jede der ausgewählten Verkehrssituationen wird eine vollständige Reihe von Simulationen durchgeführt und wie in Abschnitt 4.1 beschrieben bewertet.

Zur Veranschaulichung betrachten wir eine grafische Darstellung wie in Abbildung 9. Für jede Simulation der Serie können wir die tatsächliche Umschlagleistung (siehe Abschnitt 2.2) und zB die durchschnittliche Wartezeit ermitteln. Das Ergebnis jeder Simulation kann durch einen entsprechend platzierten Punkt im Diagramm wie in Abbildung 9 dargestellt werden. Alle Ergebnisse können zur besseren Sichtbarkeit durch eine Linie verbunden werden. Das Ergebnis ganz rechts stammt aus der Simulation, die mit einer Ankunftsrate bei maximaler Umschlagskapazität durchgeführt wurde. Ein weiterer Anstieg der Ankunftsrate würde zu einer Sättigung führen (siehe Abschnitt 2.2); Dank des langen Simulationslaufs wird dies erkannt und die Simulation geht nicht in die Ergebnisse ein.

4. Diskussion

Die in Kapitel 4 vorgestellte Methode ist die einfachste und unkomplizierteste. Verwechslungen hinsichtlich der Verkehrsdefinition oder der Ergebnisauswertung können vermieden werden. Vor allem werden die Nachteile anderer Methoden vermieden, denn diese Methode basiert auf einer sicheren und wissenschaftlich fundierten Theorie und auf unserer langjährigen Erfahrung aus der Praxis.

Die Methode bringt alle gewünschten Eigenschaften mit:

1. Die maximale Umschlagkapazität wird bestimmt.
2. Die gemeldeten Werte sind so zuverlässig wie gewünscht – für mehr Präzision können längere Simulationsläufe durchgeführt werden.
3. Das Verfahren ist nicht verzerrt aufgrund besonderer Bedingungen zu Beginn oder am Ende eines Simulationslaufs oder aufgrund von Effekten, die mit nicht konstanten Ankunftsraten einhergehen.
4. Das Verfahren vermeidet unnötige Komplexität.

Darüber hinaus erweist sich die Methode im Vergleich zu realen Gebäuden als von großer Praxisrelevanz.

5. Zusammenfassung

Moderne Verkehrsanalysen müssen auf Simulationen basieren. Dank des Gesetzes der großen Zahlen (siehe Abschnitt 3.3) existiert ein simulationsbasiertes Verfahren (siehe Kapitel 4), das alle gewünschten günstigen Eigenschaften aufweist (siehe Kapitel 5). Wir haben auch andere Methoden und mögliche Mängel besprochen (Abschnitt 3.4).

Insgesamt erfordern Verkehrsanalysen viel Know-how und sind gar nicht so einfach; der technische Schritt zum Erzeugen von Werten für eine gegebene Aufzugs- und Verkehrskonfiguration muss jedoch nicht schwierig oder fehleranfällig sein. Dieser Artikel stellt eine gültige Methode für diesen Schritt vor, die ihn einfach und zuverlässig macht. Die Anwendung dieser Methode trägt dazu bei, unnötige Verwirrung zu vermeiden und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Verkehrsanalyse zu verbessern.

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