PuR2Scale

Park and Ride to Scale - Multi-dimensionale Skalierung der Vorhersage der Auslastung ohne die Notwendigkeit von baulichen Änderungen an den Parkflächen unter der Nutzung von Floating Car Data und individuellen Eigenschaften von P+R-Anlagen

Gefördert von: Bundesministerium für Digitales und Verkehr

Laufzeit: September 2022 bis August 2025

Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Petra Schäfer

Ansprechpartner/-in: Seray Künbet, M. Eng. und Jonas Hamann, M. Sc.

P+R-Anlagen sind wirksame Instrumente zur Förderung des intermodalen Verkehrsverhaltens. Der wichtigste Faktor für Nutzende ist hierbei die Wahrscheinlichkeit eines freien Stellplatzes. Besteht eine zu hohe Unsicherheit über die Belegung der Anlage kann die Attraktivität des MIV im Vergleich zu einer Verknüpfung mit dem ÖV höher erscheinen. Eine zuverlässige und flächendeckende Prognose über die Auslastung von P+R-Anlagen kann die Intermodalität und eine optimierte Auslastung der P+R-Anlagen erleichtern.

Ziel des „P+R-Aktuell“-Nachfolgeprojekts ist es daher, P+R-Anlagen zu kategorisieren, um so die Ergebnisse großflächig zu übertragen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen wird für jeden Anlagentyp ein Prognosemodell erstellt, das die Auslastung an P+R-Anlagen vorhersagen kann, um so die Parksuchdauer der Nutzerinnen und Nutzer zu verringern und den Umstieg zwischen MIV und ÖPNV zu erleichtern und zu fördern.