Methoden zur Modellierung von kurz- und mittelfristigen Nachfrageschwankungen am Beispiel des Schienengüterverkehrs:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Darmstadt
Hestra-Verl.
2000
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| Schriftenreihe: | Wissenschaftliche Arbeiten / Institut für Verkehrswesen, Eisenbahnbau und -betrieb der Univeristät Hannover
53 Wissenschaftliche Arbeiten für den Schienenverkehr |
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| Beschreibung: | XVI, 134, [60] S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3777102865 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Problemstellung und Ziele der Arbeit 1
1.2 Thematische Abgrenzung der Untersuchung 5
2 Grundlagen der Untersuchung 7
2.1 Abgrenzung und Definition des Untersuchungsgegenstandes 7
2.1.1 Angebot, Nachfrage und Aufkommen 7
2.1.2 Schwankungstypen 8
2.2 Ursachen für Nachfrageschwankungen 8
2.3 Definition relevanter Parameter 9
2.4 Datengrundlagen 10
2.4.1 Verfügbares Datenmaterial 10
2.4.2 Grundlegende Probleme des verwendeten Datenmaterials 11
2.5 Untersuchungsmethoden 12
2.6 Erfahrungen aus anderen Bereichen 12
2.6.1 Wirtschaftswissenschaftliche Methoden der Zeitreihenanalyse 13
2.6.1.1 Verfahren zur Analyse von Zeitreihen mit saisonalen Schwan¬
kungen 13
2.6.1.2 Andere, im Rahmen dieser Untersuchung interessante Ver¬
fahren 16
2.6.2 Modellierung von Verkehrsabläufen des Straßenverkehrs 16
2.6.3 Untersuchungen im Bereich des Güterverkehrs 19
i
ü . INHALTSVERZEICHNIS
2.6.3.1 Statistische Untersuchungen im Schienengüterverkehr .... 19
2.6.3.2 Trendanalysen für den Güterverkehr, Vergleich der Verkehrs¬
träger 21
3 Mathematische Grundlagen 23
3.1 Einleitung 23
3.2 Modelle zur Zeitreihenanalyse 23
3.2.1 Ziele der Zeitreihenanalyse 23
3.2.2 Grundlegende Begriffe 24
3.2.2.1 Allgemeine Begriffe aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung und
Statistik 24
3.2.2.2 Grundlegende Begriffe der Zeitreihenanalyse 25
3.2.3 Komponentenzerlegung und Trendbereinigung von Zeitreihen 27
3.2.4 Bestimmung saisonaler Faktoren 29
3.2.5 Spektralanalyse oq
3.2.5.1 Das Spektrum eines stochastischen Prozesses 30
3.2.5.2 Schätzen des Spektrums für konkrete Zeitreihen 32
3.3 Clusteranalytische Verfahren 34
3.3.1 Motivation für die Anwendung clusteranalytischer Verfahren 34
3.3.2 Ziele der Clusteranalyse 35
3.3.3 Between Groups Linkage oder Average Linkage 40
3.3.4 Within Groups Linkage 40
3.3.5 Nearest Neighbor oder Single Linkage 40
3.3.6 Furthest Neighbor oder Complete Linkage 41
3.3.7 Ward s Method
41
3.3.8 Relocate Algorithmen
3.3.9 Schätzen der optimalen Clusterzahl 42
3.3.10 Auswahl eines geeigneten Clusterverfahrens 43
Heike Twele
INHALTSVERZEICHNIS in
4 Analyse periodischer Nachfrageschwankungen am Beispiel des
Schienengüterverkehrs 45
4.1 Makro Analyse 46
4.1.1 Verwendetes Datenmaterial des Statistischen Bundesamtes 46
4.1.1.1 Insgesamt beförderte Güter im Wagenladungsverkehr nach
Güterabteilungen 47
4.1.1.2 Insgesamt beförderte Güter nach Bundesländern 48
4.1.2 Verwendetes Datenmaterial aus den Wochenstatistiken der Städti¬
schen Häfen Hannover 49
4.1.3 Analyse der Daten des Statistischen Bundesamtes 50
4.1.3.1 Analyse von Bundesland Bundesland Relationen 51
4.1.3.2 Analyse von Aufkommensdaten für Güterabteilungen .... 53
4.1.4 Analyse der Wochenstatistiken der Städtischen Häfen Hannover ... 55
4.1.5 Zusammenfassung der Ergebnisse 57
4.2 Mikro Analyse 57
4.2.1 Das Knotenpunktsystem 58
4.2.2 Die EDV Verfahren FIV und PVG 60
4.2.2.1 Verfügbares Datenmaterial 61
4.2.3 Die FIV Datenbank 63
4.2.3.1 Einbindung der FIV Datenbestände in das System DAVID . 63
4.2.3.2 Probleme bei der Integration der FIV Datenbestände .... 65
4.2.4 Analysemethode und Analyseparameter 67
4.2.5 Frequenzanalyse 70
4.2.6 Analyse von Aufkommensrelationen 76
4.2.6.1 Auswahl geeigneter Relationen 76
4.2.6.2 Festlegung der Analyseparameter 79
4.2.6.3 Ermittlung eines geeigneten Clusterverfahrens 80
4.2.6.4 Clusteranalyse mit Ward s Method 82
4.2.6.5 Analyse relozierter Klassifizierungen 86
Methoden zur Modellierung von kurz und mittelfristigen Nachfrageschwankungen
am Beispiel des Schienengüterverkehrs
iv INHALTSVERZEICHNIS
4.2.6.6 Vergleichbarkeit der beiden vorliegenden Zeiträume 87
4.2.6.7 Clusteranalyse anhand von Wagenzahlen 88
4.2.6.8 Zusammenhänge zwischen Clusterzugehörigkeit und anderen
Parametern der Aufkommensrelation 89
4.2.7 Analyse von betrieblichen Relationen 100
4.2.7.1 Untersuchungsparameter 100
4.2.7.2 Untersuchungsmethode 102
4.2.7.3 Ergebnisse der Clusteranalyse für Ganglinien auf der Basis
von Tageswerten 102
4.2.7.4 Ergebnisse der Clusteranalyse für Ganglinien auf der Basis
von 6 Stunden Werten 104
4.2.7.5 Zusammenhänge zwischen Clusterzugehörigkeit und anderen
Parametern einer betrieblichen Relation 106
4.3 Erarbeitung eines Verfahrens zur Erzeugung von virtuellen Aufkommensdaten 111
4.3.1 Allgemeine Bemerkungen 111
4.3.2 Arbeitsweise von VICENZA R 113
5 Anwendung der Ergebnisse auf konkrete Planungsaufgaben 115
5.1 Angebots und nachfrageorientierte Verkehrskonzepte 115
5.2 Anwendungsmöglichkeiten der entwickelten Modelle bei der Bewertung neuer
Angebotskonzepte ng
5.3 Simulation derzeitiger Angebotsformen mit SVPLAN 117
5.3.1 Das Programmsystem SVPLAN . . 117
5.3.2 Vorgehensweise iio
5.3.3 Beschreibung der untersuchten Szenarien 119
5.3.3.1 Erste Szenariengruppe 119
5.3.3.2 Zweite Szenariengruppe 120
5.3.3.3 Vergleichsgruppe 12Q
5.3.4 Ergebnisse der Simulation 12i
5.3.4.1 Erste Szenariengruppe 121
Heike Twele
INHALTSVERZEICHNIS v
5.3.4.2 Zweite Szenariengruppe 123
5.3.4.3 Vergleichsgruppe 125
5.3.5 Schlußfolgerungen 125
6 Zusammenfassung und Ausblick 127
Methoden zur Modellierung von kurz und mittelfristigen Nachfrageschwankungen
am Beispiel des Schienengüterverkehrs
Abbildungsverzeichnis
3.1 Verschieben einer Zeitreihe um den Lag 1 und den Lag k 26
3.2 Autokorrelogramm einer Zeitreihe 27
3.3 Maximal beobachtbare Frequenzen eines stochastischen Prozesses 31
3.4 Vergleich unterschiedlicher Schätzfunktionen für das Spektrum der Zeitreihe
„Aufkommen in Hannover Nordhafen in Tonnen 34
3.5 Beispiel für eine scharfe (linkes Bild) und eine unscharfe Klassifizierung (rech¬
tes Bild) 36
3.6 Einfaches Dendrogramm einer Clusterhierarchie 38
3.7 Objekte eines Clusters und resultierende Clustermitte 39
4.1 Gesamtaufkommen in den Güterabteilungen von Januar 1991 bis Dezember
1996, alte Bundesländer 48
4.2 Aufkommen zwischen dem Land Schleswig Holstein und den alten Bundes¬
ländern von Januar 1991 bis November 1998 49
4.3 Wochenaufkommen im Binnenhafen Hannover Nordhafen in Tonnen 50
4.4 Saisonfiguren der Relation Schleswig Holstein Niedersachsen für die Jahre
1992 bis 1997 als Beispiel vergleichsweise stabiler Saisonfiguren einer Bundes¬
land Bundesland Relation 52
4.5 Globale Saisonfiguren der Güterabteilungen Andere Nahrungsmittel, Feste
mineralische Brennstoffe sowie Steine und Erden 54
4.6 Jahresbezogene Saisonfiguren der Güterabteilung Landwirtschaftliche Erzeug¬
nisse 55
4.7 Jahresbezogene Saisonfiguren für den Umschlag von Wagen in Hannover
Nordhafen nur VW 56
4.8 Bahnhofehierarchie im Knotenpunktsystem 58
vii
vüi ABBILDUNGSVERZEICHNIS
4.9 Ganglinie der Kbf Kbf Relation Luitpoldhütte Schwandorf für den zweiten
Untersuchungszeitraum (6 Stundenwerte) 71
4.10 Spektrum der Ganglinie aus Abb. 4.9 (Kbf Kbf Relation Luitpoldhütte
Schwandorf) 72
4.11 Korrelogramm der Ganglinie aus Abb. 4.9 (Kbf Kbf Relation Luitpoldhütte
Schwandorf) 73
4.12 Aufkommen auf der Relation Dingolfing Bremerhaven Nordhafen im ersten
Untersuchungszeitraum (Tageswerte) 74
4.13 Spektrum der Ganglinie aus Abb. 4.12 (Aufkommensrelation Dingolfing
Bremerhaven Nordhafen) 75
4.14 Korrelogramm der Ganglinie aus Abb. 4.12 (Aufkommensrelation Dingolfing
Bremerhaven Nordhafen) 76
4.15 Mittelwertlinien der 7 Cluster für den ersten Untersuchungszeitraum 84
4.16 Mittelwertlinien der 7 Cluster für den zweiten Untersuchungszeitraum .... 85
4.17 Mittelwertlinien der 7 Cluster für den ersten Untersuchungszeitraum, relo
zierte Klassifizierung gg
4.18 Mittelwertlinien der 7 Cluster für den zweiten Untersuchungszeitraum, relo
zierte Klassifizierung 07
4.19 Mittelwertlinien der 7 Cluster Lösung anhand der Wagenzahlen für den zwei¬
ten Untersuchungszeitraum gg
4.20 Prozentuale Verteilung der Relationen einzelner Wertebereichsklassen (Auf¬
kommensmenge) auf die Cluster der globalen 7 Cluster Lösung aus Abb. 4.17 93
4.21 Prozentuale Verteilung der Relationen einzelner Wertebereichsklassen (Wa¬
genzahlen) auf die Cluster der globalen 7 Cluster Lösung aus Abb. 4.17 ... 94
4.22 Mittelwertlinien der 3 Cluster Lösung für Relationen mit mehr als 50 Wagen,
erster Untersuchungszeitraum 95
4.23 Mittelwertlinien der 2 Cluster Lösung für G Wagen Verkehre des zweiten Un
tersuchungszeitraums qo
424 d^trilGt WT m tk neD aD der ^P^ierten 7 Cluster Lösung
des ersten Untersuchungszeitraumes 99
425 ?^^^STIT*rür betriebUche Relationen Tageswme)
lUii
^ lUO
Heike Twele
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ix
4.27 Clustermitten der 3 Cluster Lösung für betriebliche Relationen (6 Stunden
Werte), 1. Untersuchungszeitraum 104
4.28 Clustermitten der 3 Cluster Lösung für betriebliche Relationen (6 Stunden
Werte), 2. Untersuchungszeitraum 105
4.29 Prozentuale Verteilung der betrieblichen Relationen einzelner Wertebereichs¬
klassen (Wagenzahlen) auf die Cluster der globalen 7 Cluster Lösung aus
4.25, 1. Untersuchungszeitraum 108
4.30 Prozentuale Verteilung der betrieblichen Relationen einzelner Wertebereichs¬
klassen (Wagenzahlen) auf die Cluster der globalen 3 Cluster Lösung aus
4.27, 1. Untersuchungszeitraum 109
4.31 Prozentuale Verteilung der betrieblichen Relationen einzelner Wertebereichs¬
klassen (Transportentfernungen) auf die Cluster der globalen 7 Cluster Lö
sung aus 4.25, 1. Untersuchungszeitraum 110
4.32 Prozentuale Verteilung der betrieblichen Relationen einzelner Wertebereichs¬
klassen (Transportentfernungen) auf die Cluster der globalen 3 Cluster Lö
sung aus 4.27, 1. Untersuchungszeitraum 111
4.33 Arbeitsweise von VICENZA 112
4.34 VICENZA Klassifikationsdatei 114
Methoden zur Modellierung von kurz und mittelfristigen Nachfrageschwankungen
am Beispiel des Schienengüterverkehrs
Tabellenverzeichnis
2.1 Erläuterung der Schwankungstypen 8
2.2 Schwankungsursachen 9
2.3 Anzahl der Werk , Urlaubs , Sonn und Feiertage im „Planungsjahr .... 17
4.1 Ausprägung der Jahresschwingung für Bundesland Bundesland Relationen . 51
4.2 Saisonale Strukturen im Aufkommen der Güterabteilungen 53
4.3 Ausprägung der Jahresschwingung in der Umschlagsmenge der Häfen Linden
und Nordhafen 56
4.4 Durchschnittliche Verweilzeiten für einzelne Bahnhöfe im Netz der DB AG . 59
4.5 Speicherbedarf der FIV Datenbanktabellen für die beiden Untersuchungs¬
zeiträume 65
4.6 Laufwegsverfolgung für den Wagen mit der Nummer 25804257369 5 (Gat¬
tung Laekks), zweiter Untersuchungszeitraum 67
4.7 Verhältnis der Datensätze in FIVTRANS zu Transportfällen für den zweiten
FlV Zeitraum 67
4.8 Anzahl der relevanten betrieblichen Relationen mit Anzeichen einer Tages¬
schwingung 74
4.9 Anzahl der relevanten Aufkommensrelationen mit Anzeichen einer Wochen¬
schwingung 76
4.10 Anzahl der Aufkommensrelationen innerhalb der FIV Zeiträume 77
4.11 Bewertung der verschiedenen Clusterverfahren (25 Cluster Lösungen, Stich¬
probe 2) 82
4.12 Clusterzahlen der 7 Cluster Lösung 83
4.13 Durchschnittliche Aufkommensmengen in den Clustern der relozierten 7 Clu
ster Lösungen aus Kapitel 4.2.6.4 92
xi
xii TABELLENVERZEICHNIS
4.14 Betrachtete Wertebereichsklassen für die Aufkommensmenge und Anzahl der
relevanten Relationen pro Klasse 92
4.15 Betrachtete Wertebereichsklassen für die Wagenzahlen und Anzahl der rele¬
vanten Relationen pro Klasse 93
4.16 Wertebereichsklassen für die Wagenzahlen und signifikante Clusterzahlen für
die Teilklassifikationen 94
4.17 Anzahl der relevanten Relationen mit Verkehr bestimmter Wagengattungen . 97
4.18 Signifikante Clusterzahlen für Verkehre bestimmter Wagengattungen 97
4.19 Entfernungsklassen für Aufkommensrelationen 99
4.20 Signifikante Clusterzahlen für die Teilklassifikationen nach Entfernungsklassen 100
4.21 Beschreibung der 3 Cluster Lösung für betriebliche Relationen (6 Stunden
Werte) und Ableitung von Tagesganglinien Typen 106
4.22 Betrachtete Wertebereichsklassen für die Wagenzahlen und Anzahl der be¬
trieblichen Relationen pro Klasse 107
4.23 Betrachtete Wertebereichsklassen für die Transportentfernungen und Anzahl
der betrieblichen Relationen pro Klasse 109
5.1 Untersuchte Szenarien der ersten Szenariengruppe 120
5.2 Untersuchte Szenarien der zweiten Szenariengruppe 121
5.3 Wagenzahlen der Szenarien der Vergleichsgruppe 121
5.4 Ergebnisse der SVPLAN Simulationen für die erste Szenariengruppe 122
5.5 Ergebnisse der SVPLAN Simulationen für die zweite Szenariengruppe .... 124
5.6 Ergebnisse der SVPLAN Simulationen für die Vergleichsgruppe 125
Heike Twele
Anlagenverzeichnis
Anlage 1: Clustermitten der 8 Cluster Lösungen für Aufkommensrelationen, beide Un¬
tersuchungszeiträume
Anlage 2: Zuordnung der Ganglinien für Aufkommensrelationen auf die Cluster der re
lozierten 7 Cluster Lösung, beide Untersuchungszeiträume
Anlage 3: Zuordnung der Ganglinien für Aufkommensrelationen auf die Cluster einer
relozierten 7 Cluster Lösung anhand von Wagenzahlen, erster Untersuchungs¬
zeitraum
Anlage 4: Zuordnung der Ganglinien für betriebliche Relationen (6 Stunden Werte) auf
die Cluster der relozierten 3 Cluster Lösung, beide Untersuchungszeiträume
Anlage 5: Verwendbare Teilklassifizierungen in VICENZA R mit Wertebereichsklassen
Anlage 6: Ergebnisse der SVPLAN Simulationen der ersten Szenariengruppe
Anlage 7: Ganglinien des Rbf Hamm für die Szenarien der ersten Szenariengruppe
Anlage 8: Ganglinien des Rbf Seelze für die Szenarien der ersten Szenariengruppe
Anlage 9: Ergebnisse der SVPLAN Simulationen der zweiten Szenariengruppe
Anlage 10: Ganglinien des Rbf Hamm für die Szenarien der zweiten Szenariengruppe
Anlage 11: Ganglinien des Rbf Seelze für die Szenarien der zweiten Szenariengruppe
Anlage 12: Ergebnisse der SVPLAN Simulationen der Vergleichsgruppe
xiii
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