Verkehrsprognosen für die Zukunft Präzise Modelle, intelligente Strategien
Wir bieten Ihnen Unterstützung beim Aufbau hochwertiger und zuverlässiger Verkehrsmodelle, die auf aktuellen Daten, innovativen Modelltheorien und modernster Software basieren. Optimieren Sie Ihre Planung und gestalten Sie die Mobilität von morgen – nachhaltig und effizient.

verkehrsprognosen.de
Vor dem Hintergrund der demografischen Entwicklung und der knapper werdenden öffentlichen Mittel entstehen immer umfangreichere Anforderungen an die Verkehrsplanung. So wird es zunehmend wichtiger, die Auswirkungen infrastruktureller und betrieblicher Maßnahmen in Überlagerung mit den sich vollziehenden raumstrukturellen und demografischen Veränderungen zu betrachten. Dies beinhaltet sowohl eine adäquate Ermittlung der verkehrlichen Aspekte (z. B. maßnahmenbedingte Verkehrsverlagerungen) als auch die Berücksichtigung der Auswirkungen auf Mensch und Umwelt.
Zur Lösung dieser Aufgaben ist der Einsatz rechnergestützter Verkehrsmodelle unabdingbar, welche ausgehend von einer integrierten Betrachtung aller Verkehrsarten in der Lage sind, die Verkehrsnachfrage maßnahmensensitiv und damit auch prognosefähig zu berechnen.
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Verkehrsbezirkeim größten Modell
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JahreBeratungserfahrung
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%aller betreuten Modelle werden angewendet
Herausforderungen moderner Verkehrsmodellierung
Die stetige Vergrößerung der Untersuchungsräume und die damit einhergehende Zunahme der Komplexität haben Verkehrsmodelle zu einem unverzichtbaren Verkehrsplanungsinstrument gemacht. Damit sollen Analysen kleinräumiger Fragestellungen beantwortet (z.B. Linienoptimierung) als auch großräumiger Veränderungen (z.B. Auswirkungen von Veränderungen in der Siedlungsstruktur) berechnet werden können.
Um allen Belangen gerecht zu werden, sind jedoch auch die Anforderungen sowohl in Bezug auf die Einsatzmöglichkeiten und Fragestellungen als auch auf die Genauigkeit der Verkehrsnachfragemodelle stark gestiegen. Somit hat die Verlässlichkeit der Modellergebnisse eine zentrale Bedeutung für verkehrsplanerische Entscheidungen. Gleichzeitig stellt eine höhere Modellgenauigkeit auch sehr hohe Anforderungen sowohl an die Qualität der Eingangsdaten als auch an die Erstellung, Verwendung und Kalibrierung der mathematischen Modellansätze in allen Stufen des Modells.