Onderzoek naar betere voorspelling van files

Hoe ontstaan files op snelwegen waar ogenschijnlijk niet veel aan de hand is? En hoe lossen ze op? Niek Baër promoveerde onlangs op die vraag binnen de vakgroep Stochastic Operations Research van de Faculteit EWI. In zijn onderzoek keek Baër naar de verschillende aspecten die een rol spelen bij filevorming, en verkreeg nieuwe inzichten in hoe de verschillende factoren zich tot elkaar verhouden. De resultaten helpen verkeersonderzoekers nog betere voorspellingen van het vormen en oplossen van files te kunnen doen.

Drie factoren spelen zeggen iets over filevorming op snelwegen: de snelheid van de voertuigen, het aantal voertuigen dat een bepaald punt passeert (de doorstroming) en de verhouding tussen de wegcapaciteit en het aantal voertuigen (de dichtheid). Een veelgebruikte methode om files te voorspellen, is door te stellen dat de doorstroming van het verkeer een product is van snelheid en dichtheid.

Baër concludeerde dat het toepassen van slechts deze methode, er kansen zijn voor een nog nauwkeurigere voorspelling. Hij onderzocht aan de hand van de wachtrijtheorie hoe het verkeer anticipeert op toenemende drukte op de weg. Die theorie wordt wel vaak gebruikt voor kruispunten, maar niet voor vrije wegvakken. Door gebruik te maken van de wachtrijtheorie, kan nog betrouwbaarder inzichtelijk worden gemaakt hoe flinke verkeersstromen leiden tot files en hoe het verkeer zich vervolgens weer in gang brengt.

In samenwerking met de Deense transportautoriteit DTU Transport bestuurde Baër het gedrag van het verkeer op de Deense autosnelwegen. Daarbij vergeleek hij het gedrag van het verkeer op verschillende plekken op de snelweg tussen Kopenhagen en Helsingør. Aan de hand daarvan kon hij zijn modelmatige voorspellingen valideren en aanscherpen.

Om het onderzoek ook daadwerkelijk een toepassing te geven in de praktijk, is vervolgonderzoek nodig. Onderzoekers bij CTIT buigen zich daar op dit moment over. De modelmatige aanpak van Baër kan daarbij bijvoorbeeld helpen op basis van actuele verkeersinformatie nog betrouwbaardere informatie over reistijdverlies kunnen geven. Ook kan het helpen de modellen die verkeersanalisten gebruiken voor het ontwerp van infrastructuur te verbeteren.