Masterarbeit

• 2023: Belikhov, D. Development of a machine learning model for the extrapolation of short-term bicycle counts with the inclusion of meteorological data. Master’s Thesis. Technical University of Munich (TUM)

Peer-Reviewed Conference Papers

• 2023: Sautter, Natalie; Kessler, Lisa; Belikhov, Danil; Bogenberger, Klaus: A Multimodal Performance Index for the Evaluation of Urban Traffic Control Measures. 2023 8th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS)
• 2022: Sautter, Natalie; Kessler, Lisa; Belikhov, Danil; Bogenberger, Klaus: Multimodal Performance Evaluation of Urban Traffic Control: A Microscopic Simulation Study. 4th Symposium on Management of Future Motorway and Urban Traffic Systems 2022 (MFTS2022)

Titel:
Nutzung von Umwelt-, physischen und physiologischen Parametern von Radfahrern zur Verbesserung ihrer Geschwindigkeitswahl bei der Verkehrsmodellierung.

Schlüsselwörter:
Radfahren, Radverkehr, Geschwindigkeitswahl, Verkehrsmodellierung, diskrete Wahlanalyse, Leistungsabgabe, E-Bike

Zusammenfassung:
Fahrradfahren ist mit menschlichem Energieaufwand verbunden, aber nur wenige Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf Modelle für die Wahl der Geschwindigkeit, die den Energieaufwand des Radfahrers und den Fahrradtyp berücksichtigen. Bestehende mikroskopische Verkehrssimulationen stellen die Parameter und die Leistung der Radfahrer nur unzureichend dar, was eine angemessene Infrastrukturplanung und weitere Forschungen zum integrativen Stadtverkehr behindert, insbesondere angesichts der zunehmenden Nutzung von E-Bikes. Diese Studie zielt darauf ab, Energieaspekte in die Modellierung der Geschwindigkeitswahl von Radfahrern zu integrieren und die Simulationsgenauigkeit zu verbessern. Dazu werden Geschwindigkeitswahlmodelle für den Fahrradverkehr in der mikroskopischen Verkehrssimulation entwickelt und getestet. Die Modelle beinhalten Umweltparameter, Leistungsreserven des Radfahrers und die Fahrzeit. Die Ergebnisse werden ein genaueres Modell für das Verhalten von Radfahrern liefern, das eine integrative städtische Verkehrsplanung, aktive Mobilität, Sicherheit und öffentliche Gesundheit fördert.