A téma rövid leírása, a kidolgozandó feladat részletezése:
A közlekedési modellek nagy horderejű, sok kockázattal járó döntéseket alapoznak meg. Bár mind a bemenő adatok, mind a felépített modell jelentős bizonytalanságokat tartalmaz, ezeket nem szokták alapos elemzésnek alávetni. A téma keretében kidolgozandó egy, a Monte Carlo szimuláción alapuló módszertan, mely alkalmas a közlekedési modellben lévő bizonytalanságok és hibák elemzésére.
A doktorandusz feladata:
1. Bemenő adatok (társadalmi-gazdasági változók) alternatív eloszlásfüggvényeinek hatása a modell eredményeire. Szimmetrikus és aszimmetrikus eloszlásfüggvények. Vizsgálat és szisztematikus elemzés.
2. Politikai változók (utazási költség és utazási idő) alternatív eloszlásfüggvényeinek hatása a modell eredményeire. Szimmetrikus és aszimmetrikus eloszlásfüggvények. Vizsgálat és szisztematikus elemzés.
3. A különböző eredmények összehasonlítására szolgáló módszer kidolgozása.
4. Eloszlásfüggvények meghatározására szolgáló módszertan kidolgozása.
5. Kidolgozandó egy módszer annak számszerűsítésére, hogy mely változók milyen mértékben járul hozzá a modell eredményeiben lévő bizonytalanságokhoz. Kritikus változók azonosítására szolgáló módszer kidolgozása.
6. Monte Carlo ciklusok száma és az eredményekben lévő bizonytalanságok közötti összefüggések vizsgálata. A szükséges ismétlési szám meghatározására szolgáló módszer.
7. A modell paramétereiben rejlő bizonytalanságok mennyire befolyásolják az eredményeket. Érzékenységvizsgálat a paraméterekhez rendelt eloszlásfüggvények alapján. Az egyes paraméterekben rejlő bizonytalanságok hatásának számszerűsítése.
8. A modell előrejelzési bizonytalanságának meghatározására szolgáló módszer kidolgozása.
A téma meghatározó irodalma:
Application of the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) approach for assessing uncertainty in hydrological models: a review (2015)
Uncertainty in the framework of policy analysis (2013)
Sensitivity-based Uncertainty Analysis of a Combined Travel Demand Model (2013)
Uncertainty in travel demand forecasting models: literature review and research agenda (2012)
Unlocking the ways in which uncertainly is identified and managed (2011)
Methodologies and Software for PEST-Based Model Predictive Uncertainty Analysis. Watermark Numerical Computing (2010)
Generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) using adaptive Markov Chain Monte Carlo Sampling (2008)
Uncertainty in traffic forecasts: literature review and new results for The Netherlands (2007)
Sensitivity Analysis (2000)
Monte Carlo Strategies in Scientific Computing (2001)
A téma hazai és nemzetközi folyóiratai:
Transportation Research Part B
Transportation
Traffic Engineering and Control
Transportation Letters
Transport Policy
Case Studies on Transport Policy
Journal of Transportation Engineering
A témavezető utóbbi tíz évben megjelent 5 legfontosabb publikációja:
Chemically Stabilized Crumb Rubber Asphalt, Gradjevinar, 2016
Analysis of Hyperbolic Transition Curve Geometry, Periodica Polytechnica, 2015
Design Patterns In Transport Design: The difference between tool and principle patterns, 2015
Analysis and Observation of Road Network Topology, HKSTS, Hong Kong, 2014
Integrating Uncertainties And Stochastic Effects Into Transportation Network Models At Trip Generation, Conference paper, Krakow, 2014
A témavezető fenti folyóiratokban megjelent 5 közleménye:
Etraffic: An Open-Access Travel Demand Modeling Concept, Case Studies on Transport Policy, revised manuscript beadva, 2016
