Tentalabbet

TNK120 · 6 hp · Avancerad nivå (A1N) · Transportsystem

Trafikflödesestimering, prediktion och styrning

Ges · nästa start HT 2026

100 %

klarade senaste ordinarie tillfället

LAB2 · 26 nov 2025 · 18 studenter

100 %

klarade de ordinarie tillfällena, alla tillfällen de senaste 5 åren

LAB2 · 32 studenter

Modulen rapporterar bara godkända resultat, så andelen godkända visar inte hur många som inte klarade den.

Inlämning eller laboration

LAB2 Laborationer

  • G

Ordinarie tillfällen

100 % godkända · 32 studenter

  • 100 %18
  • 100 %14

Senare tillfällen

100 % godkända · 12 studenter

  • 100 %7
  • 100 %5
  • Klarar ett senare tillfälle: 100 % (12 studenter), jämfört med 100 % (32 studenter) på ordinarie
Visa små tillfällen (3)

Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.

  • 100 %1
  • 100 %2
  • 100 %3

Övriga moment

Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.

Inlämning eller laboration

UPG1 Individuella inlämningsuppgifter

  • 5
  • 4
  • 3
  • U

Ordinarie tillfällen

100 % godkända · 27 studenter

  • 100 %14
  • 100 %13

Senare tillfällen

92 % godkända · 12 studenter

  • 86 %7
  • 100 %5
  • Klarar ett senare tillfälle: 92 % (12 studenter), jämfört med 100 % (27 studenter) på ordinarie
  • Får 4 eller 5: 26 % (39 studenter)
Visa små tillfällen (12)

Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.

  • 100 %3
  • 100 %1
  • 100 %1
  • 100 %1
  • 100 %1
  • 100 %1
  • 100 %2
  • 100 %1
  • 100 %1
  • 100 %2
  • 100 %1
  • 100 %1

Vem läser kursen?

Om kursen

Mål

Estimering och prediktering av trafik är viktiga komponenter i system för att skapa trafikantinformation och för styrning av trafik. Målet med denna kurs är att ge grundläggande kunskaper inom området trafikflödesestimering, prediktion av trafikflöden och trafikstyrning. Insikter om hur trafikstyrning kan användas för att förbättra effektiviteten i trafiksystemet och minska miljöpåverkan från biltrafik i stadsmiljö. Vidare introducerar kursen dynamisk modellering av trafik och ger insikter i teorin bakom dynamiska jämviktsmodeller.

Studenten ska efter avslutad kurs kunna:

  • Beskriva och tillämpa metoder för filtrering av trafikdata för att passa för trafikestimering
  • Beskriva och tillämpa grundläggande data-drivna metoder för prediktion av trafikflöden
  • Formulera och tillämpa makroskopiska trafikflödesmodeller för trafikanalyser
  • Beskriv och tillämpa trafikstyrningsstrategier för motorvägstrafik
  • Beskriva och tillämpa dynamisk trafiktillordning för utvärdering och analys av trafikstyrningssystem
  • Beskriva och tillämpa metoder för att utvärdera trafikstyrningseffekter med avseende miljöpåverkan
  • Beskriva olika modellers fördelar, nackdelar och möjlighet att användas för att analysera trafikinfrastruktur och styrningssystem för stadstrafik
  • Diskutera och analysera kursens relevans och kursinnehållet i relation till syftet med det studieprogram som studenten går på samt i relation till en framtida karriär som trafikingenjör

Innehåll

  • Introduktion till trafikflödesestimering
  • Filtering och assimilering av olika typer av trafikflödesdata
  • Introduktion till data-driven trafikflödesprediktion
  • Makroskopisk trafiksimulering
  • Trafikstyrning av motorvägstrafik
  • Introduktion till dynamisk nätverkstillordning och mesoskopisk trafiksimulering
  • Experiment med dynamiska trafiktillordningsmodeller
  • Tillämpning av dynamiska trafiktillordningsmetoder på trafikstyrningsproblem
  • Modellering av emissioner från fordonstrafik
Examinator
David Gundlegård
Schemalagd tid
44 h
Huvudområde
Transportsystem
Kursplanen på Studieinfo ↗