Visualisierung und Analyse automatischer Verkehrszählungen im gesamten Münsteraner Stadtgebiet
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traffic-dynamics

In this project, the automatic countings of bicycles and cars in Münster (Westf.), Germany are analyzed. This repository contains a Docker image in which the data are downloaded, preprocessed, and subsequently put in a database. The data come originally from the Stadt Münster and are available in this repository. The docker image from this repository is at the docker hub. The source code can be best understood by following the pipeline in src/000_run_pipeline.R.

There exists a front-end web-app visualizing the data using Shiny. The shiny-web-app is here, the code for the front-end can be found in this repository.

We are in the process of adding analyses of these data with machine learning and statistical tools.

Ideas for future development

  • use machine learning tools to predict the number of traffic participants: The idea is to predict number of cyclists based on date, hour, weather, etc. There is already some work done using Bayesian and non-Bayesian regression models (see files src/06_Bayesian_glms.R and src/06_glm_regression.R).
  • add model benchmarking (e.g. RMSE score, based on cross-validation)
  • migrate 'negative-binomial regression' to 'linear regression', due to normal distribution of target variable during day hours
  • grab live data from EcoCounter counting machines via https://github.com/derhuerst/eco-counter-client
  • interactive visualization of statistical model
  • compute ratio of space needed by bikes vs cars and the actual numbers of bikes/cars passing by
  • impute missing weather observations (assuming similar weather as e.g. 30 minutes earlier)

Ideas from talking to bike stakeholders

  • Pendler quantifizieren
    • Tagesverlauf (Pendlerpulse) visualisieren -> Pendler identifizieren
    • Daten zu stadtein- und auswärts nutzen
    • Wo / wann wird gependelt?
  • Ausweichen auf andere verkehrsmittel
    • Umstieg der Pendler aufs Auto im Winter / bei Schlechtwetter?
    • "Regeneffekt"
    • Vergleich mit Autozählstellen
    • Ausweichen auf ÖPNV oder auf Auto?
  • Auto & Luftqualität -> mehr Autos, schlechtere Luft?

Notizen / Ideen seitens der Stadt:

  • Daten sind nicht "kontrolliert" -> es kann gut sein, dass manche Zählschleifen nicht funktionieren oder manche Zählschleifen vertauscht sind.
  • Gibt es mehr Verkehr auf dem Albersloher Weg wegen Autobahnanschluss Hiltrup?
  • Radverkehr verhält sich sehr ähnlich zum Kfz-Verkehr (vom Muster her)
  • Münster ist Kfz-verkehrsmäßig am Limit, 3-4 % mehr Autos und es gibt Stau (z.B. bei schlechtem Wetter)
  • Radverkehrsplanung ist Schönwetterplanung

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Quelltext

Copyright © 2017-2018 Thorben Jensen, Thomas Kluth

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Daten

Datenquelle: Stadt Münster

Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 (oder diese pdf-Datei)