Közlekedési modellek robosztusságának elemzése Monte Carlo szimulációval

Nyilvántartási szám: 
14/22
Témavezető neve: 
Témavezető e-mail címe:
kisgyorgy.lajos@epito.bme.hu
A témavezető teljes publikációs listája az MTMT-ben:
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
  • A témavezető eddigi doktoranduszai

    Ambrus Dávid (2010//)
    Nagy Ádám János (2008/2010/)
    Ungvárai Ádám (2007/2010/)
    Szele András (2010/2016/)
    Státusz: 
    elfogadott