Auslastungsprognose Regionalzüge Berlin-Brandenburg (RE3 und RE5)

ProTrain möchte mittels einer Fusion von in der mCLOUD bereitgestellten Daten und Daten weiterer Partner neuartige Dienste schaffen bzw. bisherige Dienste merklich verbessern. Ziel ist eine effektive Fahrgastlenkung vor und während der ÖV-Nutzung zur besseren Nutzung vorhandener Kapazitäten und Ressourcen im Öffentlichen Verkehr. Mit Hilfe der Prognosen und den aktuellen Belegungsgraden sollen Fahrgäste so gelenkt werden, dass sich ein möglichst ausgewogenes Verhältnis von Angebot und Nachfrage einstellt. So kann einem Fahrgast, der eine Verbindung sucht, empfohlen werden, lieber eine frühere oder spätere Verbindung zu nutzen, um großes Gedränge im Zug zu vermeiden.

Hierfür wurden zunächst Anforderungsanalysen durchgeführt, welche relevante Nutzergruppen und Stakeholder mit ihren spezifischen Anforderungen identifiziert.

Ein technisches Gesamtsystem, das diesen Anforderungen Rechnung trug, wurde erstellt, eine Datenplattform eingerichtet und eine modulare Systemlandschaft spezifiziert, die heterogene Datenquellen erschloss, und deren Daten integriert waren und als Service bereitgestellt wurden. Speziell wurde auf die Konzeption eines effizienten Datenmanagements für historische Daten geachtet. Geeignete Schnittstellen zum Datenaustausch zwischen den zuliefernden Partnern wurden definiert. Für die Testnutzer-Information wurde eine Web-App als bestgeeignete Lösung angesehen und, dem System angepasst, entworfen. Mithilfe eines eigens entwickelten SDK auf Android-Handys sollten bei einigen Probanden die genutzten Verkehrsmittel ermittelt werden. Diese waren nutzerbestätigt.

Die Spezifikation des Dienstes wurde entwickelt, die benötigten Daten für die Anwendungen definiert. Drei verschiedene Prognosealgorithmen wurden für bestimmte Prognosezeiträume erarbeitet. Die Datenschnittstellenstrategie wurde entwickelt, die Komponenten der Schnittstellen zwischen den Partnern abgestimmt, das Fahrtarchiv online zur Verfügung gestellt. Algorithmen zur automatischen Erkennung von Verkehrsmittel und Fahrtzweck wurden erarbeitet. Auf Basis der Fahrgastzähldaten und Sitzplatzkapazitäten wurden Auslastungsgrade ermittelt. Die Belegungsdaten aus AFZS für RE-Züge wurden dem Projekt bereitgestellt. Die Erweiterung des Fahrplandaten-Managements um Wetterdaten ist erfolgt. Die Basisprognose wurde differenziert je Wetterlage (z. B. Sommertag). Tagesgruppen, Tageszeit und Fahrtabschnitt wurden berechnet und bereitgestellt. Für die Prognoseinformation an die Testnutzer wurde ein Dienstekonzept erstellt. Eine Web-App auf der HaCon Plattform wurde als Test-App entwickelt.

Der beiliegende Datensatz beinhaltet die konsolidierte Prognose basierend auf den drei Algorithmen (Spalte N) sowie eine tatsächliche Auslastung (Spalte O).

Spalte E und F beschreiben den Fahrtverlauf von bis. Die Spalten J-M geben Auskunft über den jeweiligen Abschnitt.

Der Datensatz beinhaltet alle Daten für einen Kalendertag (1. November 2019).

mFUND-Projekt: ProTrain, FKZ: 19F2021

Links zu den Daten:

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Bereitgestellt durch

VBB Verkehrsverbund Berlin-Brandenburg GmbH

Kategorie
Infrastruktur
Bahn
Aktualität der Daten

01.11.2019

Aktualität der Datensatzbeschreibung

11.03.2020

Nutzungsbestimmung

Freie Nutzung

Lizenz

Datenlizenz Deutschland Namensnennung 2.0