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Modellbasierte Prognose der Straßenverkehrssicherheit

Hosse, René Sebastian GND

Die Sicherheit im deutschen Straßenverkehr hat dank zahlreich ergriffener Maßnahmen der Wissenschaft, der Politik, der Hersteller und der Gesellschaft mittlerweile ein hohes Niveau erreicht. Dennoch verlieren rund dreitausend Menschen jährlich ihr Leben durch ihre aktive Verkehrsteilhabe. Es bleibt das gemeinschaftliche Ziel aller am Verkehrssystem Beteiligten weiterhin das Sicherheitsniveau zu erhöhen. Die Einführung der Promillegrenze im Jahr 1973 hatte einen sprunghaften Effekt der Reduzierung der Anzahl Getöteter hervorgerufen. Aktuell ergriffene Maßnahmen zeigen dagegen wenig Effekt in den Verkehrsstatistiken. Welche der vorhandenen und geplanten Verkehrssicherheitsmaßnahmen eine höhere Wirkung erzielt und kurzfristig zu einer Verbesserung der Sicherheit führt, konnte bisher nicht geklärt werden. Diese Dissertation befasst sich mit der modellbasierten Prognose der Verkehrssicherheit in Abhängigkeit von verkehrsmittel-, verkehrsobjekt-, verkehrsinfrastruktur- und verkehrsorganisationsseitigen Maßnahmen. Die Zielsetzung ist die Definition und Qualifizierung eines Verfahrens zur Erstellung eines Prognosemodells, welches in der Lage ist den Sicherheitsnutzen ausgewählter Maßnahmen zu evaluieren und zu prognostizieren. Entscheidungsträgern kann somit eine Methode zur strategischen Entscheidungsfindung bereitgestellt werden. Das im Rahmen dieser Dissertation definierte Verfahren prognostiziert die Entwicklung der Verkehrssicherheit mittels eines zweistufigen Verfahrens: Im ersten Schritt wird das Sicherheitspotential einer ausgewählten Maßnahme auf Basis des Wirkfelds, dem erwarteten Unfallreduktionspotential und dem Grad der Systempenetration bestimmt. In einem zweiten Schritt wird mittels eines mathematischen Verfahrens die Prognose der Verkehrssicherheit unter Einbindung Sicherheitspotentials bestimmt. Hierbei wurde im Rahmen der Arbeit eine Reihe unterschiedlicher daten-, modellbasierter und hybrider Verfahren angewendet. Die finale Prognosemethode nutzt ein hybrides Modellkonzept, welches mittels Grey System Theory und künstlicher neuronaler Netze eine Verkehrssicherheitsprognose durchführt. Die exemplarische Anwendung betrachtet ausgewählte Maßnahmen und analysiert ihren Einfluss auf die Entwicklung der Verkehrssicherheit. Es wird eine Priorisierung hinsichtlich der Wirkung auf die Sicherheit vorgenommen. Die Arbeit liefert Implikationen, welche Maßnahmen zur kurzfristigen Verbesserung der Verkehrssicherheit gefördert werden sollten.

Safety in German traffic has now reached a high level thanks to numerous measures taken by science, politics, manufacturers and society. Nevertheless, around three thousand people lose their lives every year through their active participation in the transport system. It remains the joint objective of all participants in the transport system to continue to increase the level of safety and to continuously reduce the number of fatalities. Where, in contrast to the introduction of the alcohol limit in 1973, a precipitous effect in terms of improving the number of people killed has been shown, the measures currently taken have little or no effect on transport statistics. Which of the existing and planned traffic safety measures has a higher impact and leads to an improvement in safety in the short term has not yet been clarified. This dissertation deals with the model-based prognosis of traffic safety as a function of means of transport, traffic, traffic infrastructure and traffic organization. The central objective here is the definition and qualification of a method for the well-founded preparation of a prognosis model, which is able to evaluate and predict the safety benefits of selected measures. Road safety decision-makers will thus be provided with a method of strategic decision-making. The method defined in this dissertation predicts the development of traffic safety by means of a two-stage procedure: In the first step, the safety benefit or safety potential of a selected measure based on the effective field, the expected potential for accident reduction and the degree of accident reduction System penetration determined. In a second step, the prediction of traffic safety is determined by incorporating the previously determined safety potential by means of a mathematical method to be qualified. In the course of the work, a number of different data, model-based and hybrid methods were applied and qualified. The final qualified forecasting method uses a hybrid model concept, which uses gray system theory and artificial neural networks to carry out a traffic safety prognosis. The exemplary application of the method looks at selected traffic safety measures and analyzes their influence on the development of traffic safety. Prioritization is made on the predicted safety impact and implications for policy makers on what measures should be taken to improve road safety in the short term.

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Hosse, R.S., 2019. Modellbasierte Prognose der Straßenverkehrssicherheit. https://doi.org/10.24355/dbbs.084-201907191139-0
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