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.
- 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)
- Transportation Research Part B
- Transportation
- Traffic Engineering and Control
- Transportation Letters
- Transport Policy
- Case Studies on Transport Policy
- Journal of Transportation Engineering
- 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
- Etraffic: An Open-Access Travel Demand Modeling Concept, Case Studies on Transport Policy, revised manuscript beadva, 2016