Kurzzeitprognosen von IBM

Köln schließt Stau-Vermeidungsprojekt ab

25.01.2013, von

Die Stadt Köln will Staus mit intelligenten Verkehrsvoraussagen vermeiden. Die Prognose-Software IBM Traffic Prediction hilft dabei.

Köln ist eine der verkehrsreichsten Städte in Deutschland und besonders belastet durch Staus. Mit dem Einsatz der Systems Traffic Prediction von IBM könnte sich das demnächst ändern, teilte der IT-Hersteller mit. Auch andere Städte und IT-Dienstleister arbeiten an dem Problem. So berichtete CIO.de vor kurzem über die Zusammenarbeit von Atos, der Universität Paderborn und der Stadt Berlin.

Köln ist als Messe- und Einkaufsmetropole besonders belastet durch Staus.Vergrößern
Köln ist als Messe- und Einkaufsmetropole besonders belastet durch Staus.
Foto: Stadt Köln

Im Rahmen eines Pilotprojekts mit der Stadt Köln wurde in den vergangenen Monaten untersucht, wie eine Optimierung des Verkehrsflusses in der Millionenmetropole möglich wäre. Ziel war es, auf der Grundlage von Verkehrsdaten möglichst präzise Voraussagen zur Verkehrsentwicklung zu geben, so dass mit Verkehrsmanagement Staus möglichst vermieden werden. Die Ergebnisse waren laut IBM überzeugend: Die Genauigkeit der Kurzzeitprognosen lag bei über 90 Prozent.

Autofahrer in Köln kommen meist nur im Schneckentempo voran. Die Kölner Verkehrsleitzentrale verfügt zwar über rund 150 Messstellen und 20 Verkehrskameras an sensiblen Verkehrsknotenpunkten, doch eine computergestützte Verkehrsanalyse mithilfe von Prognoseinstrumenten gibt es bislang nicht. Angesichts der ständig steigenden Verkehrsdichte suchte die Stadt nach Möglichkeiten für eine bessere Verkehrssteuerung. Gemeinsam mit IBM wurde im Rahmen des Pilotprojektes untersucht, inwieweit eine Optimierung auf der Grundlage von Verkehrsprognosen helfen könnte, Staus zu verhindern.

IBM Watson Research Center

Verkehrsexperten von IBM Deutschland und dem IBM Watson Research Center hatten in Köln die Daten von Messstellen an der links-rheinischen Rheinufer-Strecke in einem Zeitraum von sechs Wochen mit Hilfe der Verkehrsvorhersage-Software IBM Traffic Prediction analysiert und sind zu erstaunlich präzisen Ergebnissen gekommen.

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