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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Erfassung von Ereignissen mittels mindestens zweier Zähleinrichtungen, bei welchem für ungültige Messwerte Ersatzwerte bereitgestellt werden. Solche Verfahren zur Erfassung von Ereignissen werden zur Überwachung von Strömungen in Netzwerken eingesetzt, beispielsweise zur Erfassung von Verkehrsströmen. Weiterhin können die Verfahren der eingangs genannten Art bei der Erfassung des Durchflusses in Rohrleitungen, der Abflussmessung von Flüssen oder bei der Zählung von elektrischer Energie eingesetzt werden.
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Bei allen Anwendungen von Zähleinrichtungen stellt sich das Problem, dass eine Vielzahl gesammelter Messdaten nicht mehr verwertbar wird, wenn nur einzelne Zähleinrichtung in einem Netzwerk von Zähleinrichtungen ungültige Messwerte liefern. Solche ungültigen Messwerte können beispielsweise auf einen technischen Defekt der Messanlage zurückgeführt werden. Die Betreiber der eingangs genannten Zähleinrichtungen haben daher ein Interesse daran, automatisiert Ersatzwerte für ungültige Messwerte bereitzustellen.
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Aufgrund der zentralen Bedeutung des Problems sind aus dem Stand der Technik eine Vielzahl von Verfahren zur automatisierten Bereitstellung von Ersatzwerten bekannt. Im einfachsten Fall dienen vom Benutzer vorgegebene Messwerte als Ersatzwert, wenn eine Zähleinrichtung ausfällt oder unplausible Werte liefert. Solche festen Werte können vom Benutzer für jede Zähleinrichtung in einem Netzwerk individuell vorgegeben werden. Zur Erhöhung der Genauigkeit können unterschiedliche Werte vorgehalten werden, welche beispielsweise zeitabhängig als Ersatzwert ausgegeben werden.
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Weiterhin ist aus dem Stand der Technik bekannt, Ersatzwerte für einen ungültigen Messwert durch arithmetische Ableitungen aus gültigen Messwerten umliegender Zähleinrichtungen zu bestimmen. Beispielsweise können die Messwerte der umliegenden Messstellen gemittelt werden, wobei der errechnete Mittelwert als Ersatzwert für den ungültigen Messwert herangezogen wird. Zur Erhöhung der Genauigkeit kann eine Unterauswahl der umliegenden Messstellen gebildet werden. Beispielsweise können nur Zähleinrichtungen im Zu- und/oder Abfluss einer ausgefallenen Zähleinrichtung zur Mittelwertbildung herangezogen werden.
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Das aufwändigste und genaueste Verfahren zur Ersatzwertermittlung, welches aus dem Stand der Technik bekannt ist, basiert auf Ganglinien der betreffenden Zähleinrichtung. Hierzu wird für jede Zähleinrichtung in einem Netzwerk mehrerer Zähleinrichtungen eine Ganglinie auf der Grundlage einer Vielzahl gültiger Messdaten erzeugt. Die Ganglinie besteht dabei aus Messwerten auf der y-Achse und der Zeit auf der x-Achse. Beispielsweise kann ein Durchfluss oder eine Zählrate im Tagesverlauf von 0 bis 24 Uhr dargestellt werden. Wenn ein ungültiger Messwert zu einem bestimmten Zeitpunkt erkannt wird, so wird aus der Ganglinie der zu diesem Zeitpunkt typische Messwert abgelesen und als Ersatzwert verwendet.
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Nachteilig an diesem Vorgehen ist jedoch der große Speicherbedarf, welcher sich daraus ergibt, dass die Ganglinien selbst aus einer Vielzahl gültiger Messwerte zusammengesetzt sind, welche dauerhaft gespeichert werden müssen. Sofern das Messsignal nicht nur im Tagesverlauf, sondern auch im Wochen-, Monats- oder Jahresverlauf schwankt, müssen für alle diese Fälle mehrere Ganglinien pro Zähleinrichtung vorgehalten werden. Mit zunehmender Genauigkeit des Ersatzwertes steigt dabei der Speicherbedarf und der Verwaltungsaufwand der Ganglinien. Weiterhin dauert das Sammeln einer entsprechenden Datengrundlage mit zunehmenden Anforderungen an die Genauigkeit immer länger.
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Aus der Patentanmeldungsveröffentlichung US 2008/0046165 A1 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Berichtigen fehlerhafter Sensordaten von Straßenverkehrssensoren bekannt. Bei den Verkehrssensoren kann es sich um Sensoren zur Erfassung von Geschwindigkeits- oder anderer Verkehrsflussinformationen, wie Verkehrsstärke, Verkehrsdichte, Belegungsgrad, handeln. In einem ersten Schritt werden fehlerhafte Sensordaten erfasst, die beispielsweise durch defekte Sensoren oder durch zeitweise Übertragungsprobleme verursacht werden können. In einem zweiten Schritt werden die fehlerhaften Sensordaten korrigiert. Die Erfassung fehlerhafter Sensordaten erfolgt durch Vergleich von aktuell erfassten Sensordaten mit historischen Sensordaten durch Einsatz von statistischen Verfahren, etwa wenn ein statistisches Maß eine Schwelle überschritten hat, oder durch Klassifikationsverfahren, wie z. B. neuronale Netzwerke oder Entscheidungsbäume. Die Korrektur fehlerhafter Sensordaten erfolgt durch Einbeziehen zusätzlicher Datenquellen, beispielsweise durch Ersetzen der fehlerhaften Sensordaten durch Sensordaten von benachbarten Verkehrssensoren, oder durch Verwendung von prognostizierten Sensordaten anstatt der fehlerhaften Sensordaten.
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Aus dem Aufsatz ”Toward Management and Imputation of Unavailable Data in Online Advanced Traveler Information Systems”, veröffentlicht von Fernandez-Moctezuma et al. in Proceedings of the 2007 IEEE Intelligent Transportation Sytems Conference, 30.09.–03.10.2007, Seiten 24 bis 29, sind Verfahren der linearen und nichtlinearen Regression bekannt, in welchen bei der Datenkorrelation jeweils zeitlich einander zugeordnete Daten verwendet werden. Die Datengrundlage bilden Ganglinien mit entsprechenden Zeitintervallen. Bei der Ermittlung eines Ersatzwertes wird eine Korrelation zwischen den Messwerten der benachbarten Zähleinrichtungen und der weiteren Zähleinrichtungen ausgenutzt. Die Messwerte der Mehrzahl weiterer Zähleinrichtungen werden gewichtet.
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Ausgehend von diesem Stand der Technik liegt der Erfindung daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Ersatzwert bestimmung anzugeben, welches einen reduzierten Verwaltungsaufwand und einen geringeren Speicherbedarf bei gleichbleibender oder steigender Genauigkeit aufweist.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Erfassung von Ereignissen mittels mindestens zweier Zähleinrichtungen, mit den in Patentanspruch 1 angegebenen Merkmalen.
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Weiterhin betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zur Bestimmung von Ereignissen mittels mindestens zweier Zähleinrichtungen, mit den in Patentanspruch 8 angegebenen Merkmalen.
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Die erfindungsgemäß zur Erfassung von Ereignissen verwendeten Zähleinrichtungen können beispielsweise Lichtschranken, Videokameras oder Infrarotdetektoren zur Erfassung von Straßen- und/oder Schienenfahrzeugen oder Fußgängern sein. Alternativ können auch induktive Zähleinrichtung zur Überwachung des Straßen- und Schienenverkehrs eingesetzt werden. Weiterhin können die Zähleinrichtungen mittels Radartechnik Anzahl und Geschwindigkeit durchfahrender Verkehrsteilnehmer bestimmen. Die Erfindung ist jedoch nicht auf die Verkehrszählung und Verkehrsüberwachung beschränkt. Weiterhin können beispielsweise Strömungen in einem Rohrnetz oder Fließgewässer überwacht werden. In diesem Fall kann die Zähleinrichtung ein Flügelradzähler oder eine auf dem Dopplereffekt basierende Messeinrichtung zur Bestimmung des Durchflusses sein. Die vorstehende Aufzählung soll nicht als abschließend betrachtet werden. Die Erfindung lehrt nicht die Anwendung einer bestimmten Zähleinrichtung, einer bestimmten Anzahl von Zähleinrichtungen oder einen bestimmten Anwendungszweck.
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Zur Vermeidung von Wiederholungen wird die Erfindung im Rahmen dieser Beschreibung anhand einer induktiven Zähleinrichtung in einem Straßenverkehrsnetz beschrieben. Dabei handelt es sich um ein Anwendungsbeispiel ohne Beschränkung des allgemeinen Erfindungsgedankens.
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Erfindungsgemäß wird vorgeschlagen, für ungültige Messwerte einen Ersatzwert aus einem Histogramm und einer Summenkurve bereitzustellen. Ungültige Messwerte können dabei beispielsweise dadurch erkannt werden, dass die zugehörige Zähleinrichtung ausgefallen ist oder die Eigendiagnose der Zähleinrichtung einen Fehler gemeldet hat. Weiterhin können ungültige Messwerte durch Plausiblitätstests mit Messwerten umliegender Zähleinrichtungen erkannt werden.
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Um für ungültige Messwerte einen Ersatzwert bereitstellen zu können, wird vorher eine Vielzahl gültiger Messwerte der Zähleinrichtung in ein Histogramm eingestellt. Ein Histogramm bezeichnet dabei die graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung der Messwerte. Dabei wird von den nach Gräte geordneten Daten ausgegangen, wobei der gesamte Bereich der Stichprobe in eine Anzahl k von Klassen aufgeteilt wird. Diese müssen nicht notwendigerweise gleich breit sein. Allerdings vereinfachen gleichgroße Klassen die Interpretation. Über jeder Klasse wird ein Rechteck errichtet, dessen Fläche proportional zur spezifischen Häufigkeit ist. Sofern das erfindungsgemäße Verfahren zur Bereitstellung eines Ersatzwertes auf einer elektronischen Datenverarbeitungsanlage läuft, kann ein Histogramm in besonders einfacher Weise als eindimensionales Feld bzw. Vektor von Integer-Werten dargestellt werden. Dabei bezeichnet die Zeilenadresse des Vektors den Messwert bzw. die k-te Klasse und der unter dieser Adresse abgelegte Integer-Wert die Häufigkeit. Jedes Mal, wenn ein gültiger Messwert bestimmt wird, wird die dem Messwert zugehörige Klasse ermittelt und der Integer-Wert mit der entsprechenden Adresse um 1 inkrementiert.
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Alternativ kann die Darstellung der gültigen Messwerte auch in einer Summenkurve erfolgen. Eine Summenkurve im Sinne der vorliegenden Erfindung wird dabei aus den Quantilen einer vorgebbaren Ordnung p der Messwerte gebildet. Das Quantil der Ordnung p ist dabei der Merkmalswert, unterhalb dessen ein vorgegebener Anteil p aller gültigen Messwerte liegt. Jeder Wert unterhalb des Quantils unterschreitet diesen vorgegebenen Anteil. Daher wird p auch als Unterschreitungsanteil bezeichnet. Dabei ist p eine reelle Zahl zwischen 0 und 1. Bevorzugt, aber nicht zwingend, wird die Summenkurve aus Percentilen gebildet (p = 100), d. h. jeder der k Klassen der Messwerte wird ein Prozentrang zugeordnet, welcher den Anteil an Klassen angibt, welche kleiner sind als die betrachtete Klasse. Falls eine höhere oder geringere Genauigkeit gefordert wird, können auch größere oder kleinere Quantile gebildet werden. Auch die Summenkurve lässt sich für eine einzelne Zähleinrichtung in einem eindimensionalen Feld bzw. Vektor in einem Speicherbereich einer Datenverarbeitungsvorrichtung ablegen. Selbstverständlich ist es dem Fachmann geläufig, auch mehrere Histogramme und/oder Summenkurven zu einem mehrdimensionalen Feld zusammenzufassen.
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Zur Bestimmung eines Ersatzwertes wird nun erfindungsgemäß vorgeschlagen, mindestens einen gültigen Messwert mindestens einer weiteren, funktionsfähigen Zähleinrichtung zu bestimmen. Zur Erhöhung der Genauigkeit können selbstverständlich auch mehrere Messwerte gemittelt werden. Diese können fallweise von einer einzigen Zähleinrichtung oder von mehreren umliegenden Zähleinrichtungen gewonnen werden. Bei der Mittelwertbildung sind selbstverständlich auch Gewichtungen der unterschiedlichen Messwerte möglich. Der mindestens eine gültige Messwert wird an ein Steuergerät zur Ermittlung des Ersatzwertes übertragen. Dieses Steuergerät kann ein zentraler Messdatenerfassungs- und Auswerterechner sein. Alternativ kann der Ersatzwert in einem dezentralen Steuergerät ermittelt werden, welches an der defekten Zähleinrichtung angeordnet ist. Zur Übermittlung des gültigen Messwertes an das Steuergerät kann eine drahtlose oder eine drahtgebundene Schnittstelle verwendet werden. Insbesondere kommt eine optische Datenübertragung, eine Funkübertragung, eine DSL-Verbindung, eine Netzwerkverbindung oder eine serielle Datenverbindung in betracht.
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In einem zweiten Verfahrensschritt wird das Percentil des gültigen Messwertes anhand des Histogramms und der Summenkurve der funktionsfähigen Zähleinrichtung bestimmt. Erfindunngsgemäß wurde erkannt, dass im Regelfall der Messwert der ausgefallenen Zähleinrichtung ein ähnliches Percentil aufweist, wie die Messwerte der umgebenden Zähleinrichtungen. Daher kann anhand des Percentils mindestens eines gültigen Messwertes einer benachbarten Zähleinrichtung und anhand des Histogramms der ausgefallenen Zähleinrichtung ein Ersatzwert mit hinreichender Genauigkeit bestimmt werden.
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Somit können Ersatzwerte für eine Vielzahl von tatsächlichen Gegebenheiten mittels eines einzelnen Histogramms erzeugt werden. Eine Vielzahl von Ganglinien für unterschiedliche Wochentage oder Jahreszeiten sind nicht mehr erforderlich. Sofern umliegende Zähleinrichtungen einen Messwert mit einem bestimmten Percentil liefern, so kann ein Ersatzwert mit demselben Percentil herangezogen werden. Ob sich dieser Wert aufgrund der Tageszeit, der Witterung oder eines Großereignisses so einstellt, ist für die Bestimmung des Ersatzwertes unerheblich. Auf diese Weise kann ein Großteil des für die nach dem Stand der Technik erforderlichen Ganglinien erforderlichen Speicherplatzes eingespart werden. Damit vereinfacht sich auch die Verwaltung der Ganglinien, welche notwendig sind, um gemäß dem Stand der Technik die jeweils zutreffende Ganglinie aus einer Vielzahl von Ganglinien auszuwählen. Weiterhin können die Daten eines Histogramms in kürzerer Zeit gewonnen werden als die Daten einer Vielzahl von Ganglinien. Darüber hinaus können anhand des erfindungsgemäß vorgeschlagenen Programms auch Ersatzwerte für zukünftige Ereignisse erzeugt werden, für welche noch keine Ganglinien vorliegen. Nachfolgend soll die Erfindung anhand der beigefügten Figuren ohne Beschränkung des allgemeinen Erfindungsgedankens näher erläutert werden. Dabei zeigt
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1 die Darstellung eines Histogramms aus Rohdaten
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2 zeigt die Darstellung eines Histogramms aus geglätteten Daten,
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3 zeigt die Darstellung eines Histogramms und einer Summenkurve für die gültigen Messwerte einer einzelnen Zähleinrichtung,
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4 zeigt ein Flussdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ersatzwertbereitstellung,
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5 zeigt nochmals anhand beispielhafter Daten und Summenkurven die Bereitstellung eines Ersatzwertes,
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6 zeigt den Vergleich von gemessenen Daten mit hierfür bestimmten Ersatzwerten anhand eines Ausführungsbeispiels,
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7 zeigt das Vertrauensniveau der mit dem erfindungsgemäßen Verfahren bereitgestellten Ersatzwerte.
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1 zeigt ein beispielhaftes Histogramm. Aufgetragen ist der von der zugeordneten Zähleinrichtung erfasste Messwert auf der x-Achse und die Häufigkeit mit welcher dieser Messwert auftritt, auf der y-Achse. Jedes Mal wenn ein gültiger Messwert erkannt wurde, wird der diesem Messwert zugeordnete Häufigkeitswert inkrementiert. Beispielsweise wurden in 810 Messintervallen 4 Fahrzeuge pro Messintervall registriert, in 160 Messintervallen wurden 15 Fahrzeuge registriert usw.
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Zur Erhöhung der Genauigkeit kann ein neu aufgenommener Messwert einer Glättung unterzogen werden, ehe dieser Messwert in das Histogramm eingestellt wird. Ein solches geglättetes Histogramm ist in 2 dargestellt. Zur Glättung sind aus dem Stand der Technik verschiedene Verfahren bekannt. Beispielsweise können zur Glättung Interpolationen oder gleitende Durchschnitte verwendet werden. Bevorzugt, aber nicht zwingend kommt eine exponentielle Glättung zum Einsatz. Die exponentielle Glättung zeichnet sich dadurch aus, dass ein geglätteter Messwert y*t aus einem Messwert yt zum Zeitpunkt t nach folgender Formel errechnet wird: y * / t = α·yt +(1 – α)·y * / t-1
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Das Ausmaß der Glättung kann durch den Parameter α angepasst werden. Für α = 1 ist der Vorhersagewert gleich dem Messwert und es findet keine Glättung statt. Für α = 0 bleibt die Vorhersage unverändert, d. h. der aktuelle Messwert wird verworfen. Für das erfindungsgemäße Zählverfahren eignen sich insbesondere Werte mit α = 0,1 bis 0,5. Besonders bevorzugt ist α = 0,3.
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Durch die Glättung kann das Histogramm Messwerte enthalten, welche eine bessere Auflösung aufweisen als die physikalische Auflösung der Zähleinrichtung. Beispielsweise kann in einem Zählexperiment wie der betrachteten Fahrzeugüberwachung auch ein Wert von beispielsweise 2,2 Fahrzeugen pro Messintervall auftreten. Im Beispiel nach 2 gibt die x-Achse den Messwert in 1/10 Fahrzeugen pro Messintervall an. Bei einem abgelesenen Wert von 80 wurden also 8 Fahrzeuge im Messintervall registriert.
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Das erfindungsgemäß zur Ersatzwertbestimmung herangezogene Histogramm kann für jede Zähleinrichtung einmalig nach der Installation der Zähleinrichtung aufgenommen und dauerhaft gespeichert werden. Auf diese Weise wird der zur Histogrammerstellung erforderliche Aufwand minimiert. In einer anderen Ausführungsform der Erfindung kann das Histogramm jedoch auch fortlaufend aus allen eintreffenden, gültigen Messwerten gebildet werden. Auf diese Weise wird die Genauigkeit des Ersatzwertes erhöht.
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Um zu hohe Werte in einem Histogramm zu vermeiden, kann das Histogramm in vorgebbaren Zeitabständen oder bei Eintreffen eines vorgebbaren Ereignisses geleert oder normiert werden.
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Die Normierung oder Leerung des Histogramms kann beispielsweise jede Nacht oder jede Woche in festen Zeitabständen erfolgen. Alternativ kann auch der Nutzungsgrad eines zur Ablage des Histogramms vorgesehenen Speichers überwacht werden, um bei Überschreiten eines vorgebbaren Grenzwertes der Speichernutzung die Rücksetzung auszulösen. Weiterhin kann das Histogramm stets dann zurückgesetzt werden, wenn es eine vorgebbare Anzahl von Messwerten enthält.
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Bei der Leerung werden alle Einträge auf 0 gesetzt und ein neues Histogramm begonnen. Um während der Zeitspanne, in welcher das neue Histogramm keine hinreichende Anzahl von Messwerten enthält, weiter Ersatzwerte bereitstellen zu können, kann das letzte Histogramm vor der Leerung noch eine gewisse Zeit lang weiter verwendet werden.
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Bei der Normierung des Histogramms wird ein an sich bekanntes Normierungsverfahren verwendet. In einer Ausführungsform können alle Einträge durch die Summe der Einträge geteilt werden. In einer weiteren Ausführungsform können die Werte bei Überschreiten einer vorgebbaren Anzahl A mit einem konstanten Faktor f multipliziert werden, welcher sich wie folgt errechnet: f = A / n
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Dabei bezeichnet n die Anzahl der Messwerte. Diese Normierung kann in einer Weiterbildung der Erfindung nach jeder Messung erfolgen. Dadurch erhält jeder Messwert, einschließlich der neu eintreffenden Messwerte, ein gleiches Gewicht von 1/A.
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3 zeigt den Vergleich zwischen einer Summenkurve und einem Histogramm. Im linken Bildbereich ist ein Histogramm mit geglätteten Messwerten nach Art der 2 dargestellt. Im rechten Bildbereich der 3 ist eine erfindungsgemäß zur Bereitstellung von Ersatzwerten verwendete Summenkurve dargestellt. In der Summenkurve ist für jeden vorkommenden Messwert ein Prozentrang abgelegt, d. h. die y-Achse gibt den Anteil der Messwerte an, welcher kleiner ist als der aktuell betrachtete Messwert. Beispielsweise lässt sich aus der Summenkurve der 1 zum Messwert 80 ablesen, dass etwa 40 Prozent aller Messwerte kleiner sind als 80. Umgekehrt sind etwa 60 Prozent aller Messwerte größer als 80.
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Die Messwerte aus dem Histogramm und der Summenkurve nach 3 wurden mittels einer induktiven Fahrzeugzählung erzeugt und mittels einer exponentiellen Glättung aufbereitet. Aufgrund der Glättung können auch Zwischenwerte zu den eigentlichen Messwerten auftreten. Daher muss die Anzahl der Fahrzeuge pro Messintervall nicht zwingend einen Integer-Wert ergeben. Im Beispiel nach 1 sind auf der x-Achse Messwerte in der Einheit 0.1 Fahrzeuge/Messintervall angegeben. Ein Messwert von 80 entspricht demnach genau 8 Fahrzeugen pro Messintervall. Das Messintervall beträgt dabei typischerweise 0,5 bis 2 Minuten. Dieser Wert ist jedoch rein beispielhaft. Andere Verkehrssituationen oder andere Anwendungen des erfindungsgemäßen Verfahrens können andere Messintervalle notwendig machen. Diese können länger oder kürzer sein als das angegebene Messintervall.
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Die Summenkurve errechnet sich aus dem Histogramm in besonders einfacher Weise, indem zu jedem Messwert die Summe aller niedrigeren Messwerte addiert wird. Die so erhaltene Zahl wird dann auf die Summe aller Messwerte normiert.
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Zur Umsetzung des erfindungsgemäßen Verfahrens in einer elektronischen Datenverarbeitungseinrichtung kann sowohl für das Histogramm als auch für die Summenkurve ein Speicherbereich vorgesehen sein. Neu auftretende Messwerte können dann zunächst in das Histogramm aufgenommen werden. Die Summenkurve wird dann in vorgebbaren Zeitintervallen oder ereignisgesteuert aus den Histogrammdaten neu erstellt. Genauso ist es jedoch möglich, die zugrundeliegenden Histogrammdaten nicht dauerhaft zu speichern, sondern mit einem neu hinzutretenden Messwert sofort eine neue Summenkurve zu erstellen. Umgekehrt muss auch die Summenkurve nicht dauerhaft gespeichert werden, sondern kann im Zuge der Ersatzwertbereitstellung dynamisch aus den Histogrammdaten erzeugt werden. Daher können zur Ersatzwertbestimmung sowohl das Histogramm als auch die Summenkurve verwendet werden. Sofern in der nachfolgenden Beschreibung des Verfahrens nur von der Summenkurve oder nur von einem Histogramm gesprochen wird, so ist diese Angabe als beispielhaft zu verstehen. Der Fachmann wird jeweils auch die andere Art der Darstellung der historischen Daten in Betracht ziehen.
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4 zeigt ein Flussdiagramm des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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In einem ersten Verfahrensschritt wird ein ungültiger Messwert einer Zähleinrichtung erkannt. Dies kann beispielsweise dadurch geschehen, dass die Zähleinrichtung ausgefallen ist. Weiterhin kann die Eigendiagnose der Elektronik der Zähleinrichtung Unregelmäßigkeiten festgestellt haben oder eine Plausibilitätsprüfung der Messwerte hat ergeben, dass ein Messwert einer bestimmten Zähleinrichtung zu den übrigen Messwerten derselben oder einer anderen Zähleinrichtung nicht kompatibel ist. In diesem Fall wird der ungültige Messwert verworfen und ein Ersatzwert bestimmt.
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Zur Bestimmung eines Ersatzwertes wird zunächst bestimmt, welche Zähleinrichtungen im Umkreis der defekten Zähleinrichtung funktionsfähig sind und gültige Messwerte liefern. Der Umkreis im Sinne dieser Erfindung kann dabei rein geometrisch bestimmt werden. Somit werden alle Zähleinrichtungen herangezogen, welche eine bestimmte räumliche Entfernung nicht überschreiten. In einem Sonderfall kann die räumliche Entfernung beliebig groß gewählt werden, d. h. es werden alle Zähleinrichtungen des Systems herangezogen.
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Der Umkreis kann aber auch dadurch bestimmt werden, dass alle Zähleinrichtungen herangezogen werden, welche auf dem Straßennetz innerhalb einer vorbestimmbaren Zeit oder einer vorbestimmbaren Fahrstrecke von der ausgefallenen Zähleinrichtung aus erreichbar sind. Somit erstreckt sich der Umkreis nur auf Zähleinrichtungen, welche stromabwärts der ausgefallenen Zähleinrichtung liegen. Umgekehrt können natürlich auch Zähleinrichtungen herangezogen werden, von welchen aus die defekte Zähleinrichtung auf dem Straßennetz innerhalb einer bestimmten Zeit oder einer bestimmten Fahrstrecke erreicht werden kann. Somit erstreckt sich der Umkreis nur auf die stromaufwärts der defekten Zähleinrichtung angeordneten Zähleinrichtungen. Weiterhin kann eine Einschränkung dahingehend vorgenommen werden, dass nur diejenigen Zähleinrichtungen herangezogen werden, welche auf dem gleichen Streckenabschnitt in der gleichen Fahrtrichtung liegen. Selbstverständlich können auch mehrere Kriterien kombiniert werden.
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In einer weiteren Ausführungsform kann der Benutzer eine Vorgabe machen, welche funktionsfähigen Zähleinrichtungen bei Ausfall einer vorgegebenen Zähleinrichtung zur Ersatzwertbestimmung herangezogen werden. Die Auswahl kann beispielsweise nach verkehrstechnischen Gesichtspunkten erfolgen. In einer Weiterbildung kann eine automatische Vorbelegung durch einen Benutzereingriff geändert werden.
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In einer Weiterbildung des Verfahrens können die zur Bestimmung eines Ersatzwertes verwendeten Zähleinrichtungen auch dynamisch aufgrund der gültigen Messdaten ermittelt werden. Beispielsweise kann die Kreuzkorrelation der gültigen Messsignale der Vergangenheit ausgewertet werden.
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Nachdem die funktionsfähigen Zähleinrichtungen im Umkreis bestimmt worden sind, wird in einem weiteren Verfahrensschritt festgelegt, welcher dieser funktionsfähigen Zähleinrichtungen zur Bestimmung des Ersatzwertes herangezogen wird. Dies können wahlweise alle im vorhergehenden Schritt bestimmten Zähleinrichtungen sein. In einer anderen Fallkonstellation kann auch eine Unterauswahl getroffen werden. Mindestens wird jedoch eine Zähleinrichtung ausgewählt, auf deren Messwerten der zu bestimmende Ersatzwert beruhen soll.
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Sodann wird zu demjenigen Zeitpunkt, zu welchem ein Ersatzwert bereitgestellt werden soll, mindestens ein Messwert der ausgewählten Zähleinrichtungen erfasst. Zur Erhöhung der Genauigkeit können auch mehrere Messwerte mit einer Zähleinrichtung erfasst und gemittelt werden. Selbstverständlich ist es jedoch auch möglich, nur einen Messwert pro Zähleinrichtung zu erfassen.
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Anhand des Histogramms der funktionsfähigen Zähleinrichtung wird das Percentil des erfassten Messwertes bestimmt. Somit ist bekannt, welcher Anteil der bisherigen Messwerte der funktionsfähigen ausgewählten Messeinrichtung kleiner bzw. größer sind als der aktuell gemessene Wert. Sofern nur ein Messwert einer Zähleinrichtung zur Bereitstellung des Ersatzwertes verwendet wird, kann mit dem bestimmten Percentil sofort der Ersatzwert ermittelt werden. Sofern mehrere Messwerte mehrerer Zähleinrichtungen verarbeitet werden, wird zu jedem Messwert das Percentil anhand der der jeweiligen Zähleinrichtung zugeordneten Summenkurve bestimmt.
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Im nächsten Verfahrensschritt wird die Mehrzahl der im vorhergehenden Schritt ermittelten Percentile gewichtet, um auf diese Weise das Percentil des bereitzustellenden Ersatzwertes festzulegen. Die Gewichtung der Percentile kann dabei beispielsweise gleich sein, d. h. es erfolgt eine Mittelwertbildung der bestimmten Percentile. Eine andere Verfahrensvariante könnte auch einen Algorithmus umfassen, welcher das anhand jeder benachbarten Zähleinrichtung ermittelte Percentil um so stärker gewichtet, je stärker das Messsignal der betreffenden Zähleinrichtung bis zuletzt mit dem Messsignal der defekten Zähleinrichtung korreliert. Weiterhin wäre auch eine räumliche Gewichtung der Percentile möglich, sodass näher an der defekten Zähleinrichtung ermittelte Percentile mit größerer Gewichtung in das Mittel der Percentile eingehen. Nachdem das Percentil des Ersatzwertes ermittelt wurde, wird anhand des Histogramms und der Summenkurve der ausgefallenen Zähleinrichtung derjenige Messwert der ausgefallenen Zähleinrichtung bestimmt, welcher das vorher bestimmte Percentil aufweist. Dieser Messwert wird aus dem Histogramm ausgelesen und als Ersatzwert an die zentrale Datenaufnahme geliefert, welche die Messwerte aller Zähleinrichtungen verarbeitet.
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5 stellt das erfindungsgemäße Verfahren nochmals anhand eines Beispiels dar. Dargestellt sind vier Messwertdiagramme 1a, 1b, 1c und 1d von vier unterschiedlichen Zähleinrichtungen, welche in einem städtischen Straßennetz eingesetzt sind. Jede Zähleinrichtung erkennt die Anzahl von Fahrzeugen, welche während einer vorbestimmten Messzeit durch die Messstelle fahren. Diese Anzahl ist auf der y-Achse der Diagramme 1a, 1b, 1c und 1d aufgetragen. Sobald ein Messintervall abgeschlossen ist, beginnt das nächstfolgende Messintervall. Die Messintervalle sind fortlaufend nummeriert auf der x-Achse der Diagramme 1a, 1b, 1c und 1d aufgetragen. Die Zähleinrichtungen sind synchronisiert, so dass die fortlaufend nummerierten Messintervalle in etwa zeitgleich beginnen und enden. In einer alternativen Ausführungsform können die Messintervalle auch zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen werden und/oder eine unterschiedliche Länge aufweisen, sofern eine Vielzahl von Zähleinrichtungen auf eine gemeinsame Zeitbasis normiert wird.
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Im dargestellten Beispiel hat die dem Diagramm 1a zugeordnete Zähleinrichtung im Messintervall Nr. 250 keinen gültigen Messwert geliefert. Dieser muss daher durch einen Ersatzwert ersetzt werden. Zur Bildung des Ersatzwertes werden die Messeinrichtungen herangezogen, welche die Daten nach Diagramm 1b, 1c und 1d geliefert haben. In einem ersten Verfahrensschritt wird der Messwert jeder Zähleinrichtung im Messintervall Nr. 250 bestimmt. Dieser beträgt bei der Messeinrichtung 1b 8, bei der Messeinrichtung 1c 15 und der Messeinrichtung 1d 1.
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Zu jeder Messeinrichtung sind die zugehörigen Summenkurven 2a, 2b, 2c und 2d gespeichert. Zu den jeweiligen Messwerten im Messintervall Nr. 250 wird das jeweilige Percentil aus der Summenkurve bestimmt. Im Falle der ersten Messeinrichtung ergibt sich aus Diagramm 2b ein Percentil von 53%. Dies bedeutet, dass 53 Prozent aller Messwerte der Messeinrichtung geringer sind als die im Messintervall 250 bestimmten 8 Fahrzeuge pro Messintervall.
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Entsprechend ergibt sich aus der Summenkurve 2c ein Percentil von 49% für die zweite Messeinrichtung und ein Percentil von 30% für die dritte Messeinrichtung.
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Zur Bestimmung des Percentils des Ersatzwertes werden die drei im vorherigen Verfahrensschritt bestimmten Percentile der gültigen Messwerte einer Gewichtung unterzogen. Im Ausführungsbeispiel nach 4 sind alle Percentile gleich gewichtet. Dies bedeutet, dass lediglich eine arithmetische Mittelwertbildung erfolgt. Das Percentil des Ersatzwertes beträgt somit 44%.
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Aus der Summenkurve 2a, welche aus gültigen Messwerten der ausgefallenen Zähleinrichtung bestimmt wurde, ergibt sich für ein Percentil von 44% ein Messwert von 10 Fahrzeugen pro Messintervall. Dieser Messwert wird als Ersatzwert für das Messintervall Nummer 250 in Diagramm 1a eingetragen.
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6 zeigt nochmals das Diagramm 1a aus 5. Dargestellt sind die Messwerte des Verkehrsstromes in der Einheit Fahrzeuge pro Messintervall auf der y-Achse für eine Mehrzahl von aufeinanderfolgenden Messintervallen auf der x-Achse. Die Messwerte sind dabei mittels einer dünnen, schwarzen Linie verbunden.
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Weiterhin sind Ersatzwerte zu den jeweiligen Messwerten als dickere, graue Linie dargestellt. Die Ersatzwerte wurden wie in 5 dargestellt aus dem Percentil anhand der Summenkurve bestimmt, wobei das Percentil der Ersatzwerte aus drei umliegenden Zähleinrichtungen bestimmt wurde. Wie aus 6 ersichtlich, sind die Abweichungen zwischen den Ersatzwerten und den Messwerten nur gering. Die Ersatzwerte nähern die tatsächlichen Messwerte sehr gut an. Der durchschnittliche absolute Fehler beträgt dabei lediglich 0,969 Fahrzeuge pro Messintervall, wenn die Messwerte einer exponentiellen Glättung mit α = 0,3 unterzogen werden, um den Einfluss des Messrauschens zu unterdrücken.
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In 7 ist die Qualität der mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens bereitgestellten Ersatzwerte nochmals veranschaulicht. Hierzu werden Ersatzwerte mit zeitgleich erfassten Messwerten verglichen. Zur Bestimmung der Mess- und Ersatzwerte wurde ein Netz aus 119 Zähleinrichtungen herangezogen, welches in einem Stadtteil von Prag installiert wurde. Die statistische Auswertung umfasst die Messwerte eines Tages, d. h. 953 Messintervalle zu je 90 s pro Zähleinrichtung. Demnach ist der Fehler mit einer Wahrscheinlichkeit von 46,97 Prozent 0, d. h. mit dieser Wahrscheinlichkeit wird der tatsächliche Messwert durch den Ersatzwert exakt getroffen. Mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr als 90% beträgt der Fehler der Ersatzdaten weniger als 2 Fahrzeuge pro Messintervall.
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Es muss darauf hingewiesen werden, dass die zur Ersatzwertbestimmung notwendigen Histogramme im Ausführungsbeispiel in weniger als einem Tag von den Zähleinrichtungen erstellt werden konnten. Dennoch ist die Genauigkeit der damit bestimmten Ersatzwerte ein Vielfaches größer als dies mit einer auf Basis der gleichen Messdaten erstellten Ganglinie möglich wäre.
