Echtzeitprognose FBT & Reif (DE)

Wien, im Dezember 2019:

Im Forschungsprojekt wird ein Prognosetools für Echtzeitvorhersagen von Fahrbahntemperatur & Reifereignissen durch Integration von Messdaten und Sensoren sowie Wetterprognosen für die Optimierung von Winterdienst und Verkehrssicherheit der ASFINAG entwickelt.

Optimierung heißt auch, dass die richtigen Geräte zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort sind.

Projekttitel

Entwicklung eines Prognosetools für Echtzeitvorhersagen von Fahrbahntemperatur & Reifereignissen durch Integration von Messdaten/Sensoren und Wetterprognosen

Auftraggeber

ASFINAG Service GmbH

Art

Forschungsprojekt

Dauer

Mai 2019 bis Oktober 2020

Partner/Rolle

HOFFMANN CONSULT mit Alexander Haberl und Valentin Donev mit Projektkonzeption und wissenschaftlicher Projektleitung

Projektziele

Die zuverlässige Vorhersage von Fahrbahntemperatur und Reifereignissen ist essentiell für Einsatzplanung, Präventivstreuung mit effizienten Streumitteleinsatz und hoher Verfügbarkeit & Sicherheit auf Autobahnen und Schnellstraßen.

Umsetzung eines Prognosetools für Echtzeitvorhersagen von FBT & Reifereignissen durch Integration von Messdaten/Sensoren, Wetterprognosen und Wetterportal sowie Integration in die IT – Umgebung der ASFINAG

Ergebnisse

Modellentwicklung, Integration und Umsetzung hochgenauer Prognosemodelle mit Fahrbahntemperatur und Reifvorhersage an 250 Wetterabschnitten, Downscaling der Prognosen auf 2.200 km und Umsetzung Admin—GUI für die Funktionskontrolle und Optimierung der Sensoren im Bestandsnetz sowie Prognosen FBT und REIF

• Regressionsmodelle, Neuronale Netzwerke

• Künstliche Intelligenz und Ensemble – Learning

• Applikationsdesign und Entwicklung

• Umfangreiche statistische Analysen

• Sensortests und Ergebnisprüfung

• Funktionstests und Prognosevalidierung

Resultiert in effizienterem Winterdienst und erhöhter Verkehrssicherheit.