Verbesserung der Qualität der Verkehrsstatistik

Publiziert am: 08.09.2023
Autor: Alex Lavrynets

Das Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) arbeitet derzeit an einem Projekt zur Qualitätsverbesserung der Verkehrsstatistik. Es dient dazu, den Mitarbeitenden des Bundesamts für Strassen (ASTRA) bei der Nutzung der Fachanwendung VMON – Verkehrsmonitoring zuverlässigere Daten zum Verkehrsaufkommen auf den Schweizer Nationalstrassen bereitzustellen.

Von Sensoren gemessenes Verkehrsaufkommen auf den Nationalstrassen

Die von der ASTRA eingerichtete Fachanwendung VMON – Verkehrsmonitoring ist ein System zur Kontrolle und Validierung der Daten von rund 500 Verkehrsmessstellen in der Schweiz. Jedes Fahrzeug, dass am Sensor vorbeifährt, wird zu statistischen Zwecken erfasst. Anhand dieser Daten kann die Entwicklung des Verkehrs auf den Nationalstrassen geschätzt und die Schweizer Verkehrspolitik gesteuert werden. Erfasst werden die Uhrzeit der Durchfahrt nach Fahrzeugtyp (Personenwagen, Lieferwagen, Motorrad, Lastwagen, Bus usw.) und die Geschwindigkeit. Die Daten werden über das Telefonnetz von den Sensoren auf die Server übertragen. Auf dem Mobilnetz kann es jedoch zu vorübergehenden Störungen kommen, sodass die Datenübermittlung unterbrochen wird. Das ASTRA möchte zum einen die Qualität der Verkehrsstatistik verbessern, zum anderen ihre Erarbeitung effizienter gestalten. Die Verkehrsstatistik dient als Grundlage für verkehrspolitische Entscheidungen.

Die Datenwissenschaft im Dienst des Verkehrsmonitoringst

Um die Qualität der Daten sicherzustellen, kommen datenwissenschaftliche Methoden zum Einsatz. Zunächst werden die gemessenen Verkehrsdaten mithilfe von Algorithmen auf Anomalien untersucht, um allfällige Datenlücken zu erkennen. Das ASTRA wird so auf problematische Daten hingewiesen. In einem zweiten Schritt werden Machine-Learning-Algorithmen dahingehend trainiert, die fehlenden Daten zu rekonstruieren (Datenimputation). Die Leistung der Algorithmen wird verglichen und anhand der Ergebnisse das geeignetste statistische Modell ausgewählt. Anschliessend werden die mithilfe des ausgewählten Algorithmus rekonstruierten Daten dem ASTRA unterbreitet.

Leistungsfähige Algorithmen dank Training

Für eine optimale Leistung müssen die Algorithmen für die statistischen Modelle regelmässig trainiert werden. So wird sichergestellt, dass sie der Entwicklung der analysierten Daten (übliche Schwankungen, saisonale Trends usw.) entsprechen. Durch dieses Training können auch die ihnen zugrunde liegenden statistischen Modelle und Parameter angepasst werden. Es sorgt dafür, dass seltene anormale Ereignisse weiterhin präzis erkannt und fehlende Daten in dem sich ständig verändernden Umfeld zuverlässig imputiert werden können.