University vs. Student vs. Company

304 views

Published on

Presentation by Mark Veenstra in the TIL/T&P Masterclass on 16 May2012. MSc research on the effect of traffic measures and the theme "Help I've got a supervisor."

Published in: Education, Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
304
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

University vs. Student vs. Company

  1. 1. University  vs.  Student  vs.  Company                                                                21/5/12   Mark  Veenstra   1  
  2. 2. University  vs.  Student  vs.  Company                                                                 Fight!?  21/5/12   Mark  Veenstra   2  
  3. 3. University  vs.  Student  vs.  Company   How  to  manage  your  supervisors  21/5/12   Mark  Veenstra   3  
  4. 4. 21/5/12   Mark  Veenstra   4  
  5. 5. 15-­‐minute  prospect   •  What  am  I  doing?   •  My  research   •  How  come?   •  About  my  supervisors     •  How  I  work  with  them   •  Other  possibiliLes    21/5/12   Mark  Veenstra   5  
  6. 6. What  am  I  doing?   GraduaLng  •  3  days/week  at  MuConsult,  Amersfoort  •  2  days/week  at  TU  DelR    à  Serge  Hoogendoorn    à  Research  on  the  effect  of  traffic  measures  21/5/12   Mark  Veenstra   6  
  7. 7. Research  •  Improving  the  method  of  esLmaLng  the  overall  effect  of   traffic  measures  on  the  vehicle  delay  Lme  at  the  Dutch   naLonal  freeway  network  21/5/12   Mark  Veenstra   7  
  8. 8. Research  •  Improving  the  method  of  esLmaLng  the  overall  effect  of   traffic  measures  on  the  vehicle  delay  Lme  at  the  Dutch   naLonal  freeway  network   Possible  development  of  total  vehicle  delay  8me  if  measures   were  not  taken   The  unknown  effect  of  the   200   measures  on  the  development   190   of  the  total  delay  7me   180   170   160   Index   150   140   130   Index  Total  Vehicle  Delay  Time   120   110   Possible  development  without  measures   100   taken   2000   2001   2002   2003   2004   2005   2006   2007   2008   2009   2010   Year  21/5/12   Mark  Veenstra   8  
  9. 9. Research  21/5/12   Mark  Veenstra   9  
  10. 10. Research  21/5/12   Mark  Veenstra   10  
  11. 11. Research  21/5/12   Mark  Veenstra   11  
  12. 12. Research     Current  methodology  uses  mulLple  regression  analysis  ​"↓$% =  ​↓% +(∙​)↓*+ +,∙​-↓*$ +​.∙/↓01 ​ +2∙3↓4 +​5∙6↓$% +​7↓$%     Measures,  situaLon  specific,  year,  month,  traffic  volume  and  error-­‐term    •       SimplificaLon:                            68/=9(8;4<=>,  );<?@1;?,  8$?A@1B<=;?)+  7    21/5/12   Mark  Veenstra   12  •  TransiLon:  
  13. 13. Research  •  Data  available:   –  10  years  of  data  of  over  60%  of  the  Dutch  NaLonal  Freeway   –  15  minutes  aggregated  à  96  quarters  for  each  day    >  9  million  rows      >  6300  variables,  including  hourly  weather  staLsLcs,  incidents,   speeds,  vehicle  kilometers,  vehicle  delay  Lmes,  all  implemented   measures    21/5/12   Mark  Veenstra   13  
  14. 14. Research  •  1  row  in  data  is  1  day  for  1  road-­‐secLon    •  Acempt  to  use  the  data  without  having  to  use  data  from  the   upstream  and/or  downstream  road-­‐secLons  •  Focus  on  the  capacity  part  of  the  problem  •  Focus  to  work  from  the  measured  data  and  not  from  the   theoreLcal  contribuLon  of  the  individual  traffic  measures  21/5/12   Mark  Veenstra   14  
  15. 15. Research  •  1  row  in  data  is  1  day  for  1  road-­‐secLon    •  Acempt  to  use  the  data  without  having  to  use  data  from  the   upstream  and/or  downstream  road-­‐secLons  •  Focus  on  the  capacity  part  of  the  problem  •  Focus  to  work  from  the  measured  data  and  not  from  the   theoreLcal  contribuLon  of  the  individual  traffic  measures   VerLcal  queuing  21/5/12   Mark  Veenstra   15  
  16. 16. Research  •  Strategy:   Input Method Vehicle delay time•  VerLcal  queuing:  21/5/12   Mark  Veenstra   16  
  17. 17. Research  •  Strategy:   Input Black box Method Vehicle delay time•  VerLcal  queuing:  21/5/12   Mark  Veenstra   17  
  18. 18. Research  •  Strategy:   Input Black box Method Vehicle delay time•  VerLcal  queuing:   Arrivals Vertical queuing Vehicle delay time Departures method21/5/12   Mark  Veenstra   18  
  19. 19. Research  •  Strategy:   Input Black box Method Vehicle delay time•  VerLcal  queuing:   Cumulative Arrivals arrival curve Vehicle delay Queue length time Cumulative Departures departure curve21/5/12   Mark  Veenstra   19  
  20. 20. Research  •  Strategy:   Input Black box Method Vehicle delay time•  VerLcal  queuing:   Cumulative Arrivals arrival curve Vehicle delay Queue length time Cumulative Departures departure curve Measured delay time21/5/12   Mark  Veenstra   20  
  21. 21. •  CumulaLve  curves   Synthe8c  Example  Cumula8ve  Arrival   and  Departure  Curves     40000   36000   32000   28000   Number  of  Vehicles   24000   20000   Arrivals   16000   Departures   12000   8000   4000   0   0   4   8   12   16   20   24   28   32   36   40   44   48   Time  Interval  21/5/12   Mark  Veenstra   21  
  22. 22. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            21/5/12   Mark  Veenstra   22  
  23. 23. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                21/5/12   Mark  Veenstra   23  
  24. 24. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him   (his  secretary)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                21/5/12   Mark  Veenstra   24  
  25. 25. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him   (his  secretary)     A  discussion  followed  about  my  moLvaLons  and  preferences                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        21/5/12   Mark  Veenstra   25  
  26. 26. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him   (his  secretary)     A  discussion  followed  about  my  moLvaLons  and  preferences  •  Serge  had  some  ideas/opLons                                                                                                                                                                                                                                                            21/5/12   Mark  Veenstra   26  
  27. 27. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him   (his  secretary)     A  discussion  followed  about  my  moLvaLons  and  preferences  •  Serge  had  some  ideas/opLons  •  I  had  talks/interviews  with  Wiceveen+Bos,  DVS,  and   MuConsult                                                                                                                            21/5/12   Mark  Veenstra   27  
  28. 28. How  come?  •  I  wanted  something  with  models,  traffic,  data,  puzzling  et.   cetera  •  I  wanted  Serge,  thus  I  contacted  him   (his  secretary)     A  discussion  followed  about  my  moLvaLons  and  preferences  •  Serge  had  some  ideas/opLons  •  I  had  talks/interviews  with  Wiceveen+Bos,  DVS,  and   MuConsult  •  Decision  made  on  best  feeling  of  most  interesLng  subject      21/5/12   Mark  Veenstra   28  
  29. 29. About  the  supervisors  •  GraduaLon  commicee:                                                                                                                                                                                                                                                                                                        21/5/12   Mark  Veenstra   29  
  30. 30. About  the  supervisors  •  GraduaLon  commicee:   –  Prof.  dr.  ir.  Serge  P.  Hoogendoorn;  TU  DelR                                                                                                                                                                                                            21/5/12   Mark  Veenstra   30  
  31. 31. About  the  supervisors  •  GraduaLon  commicee:   –  Prof.  dr.  ir.  Serge  P.  Hoogendoorn;  TU  DelR   –  Prof.  dr.  Henk  Meurs;  Muconsult                                                                                                                                          21/5/12   Mark  Veenstra   31  
  32. 32. About  the  supervisors  •  GraduaLon  commicee:   –  Prof.  dr.  ir.  Serge  P.  Hoogendoorn;  TU  DelR   –  Prof.  dr.  Henk  Meurs;  Muconsult         Dr.  ir.  Henk  Taale;  TU  DelR                                                                          21/5/12   Mark  Veenstra   32  
  33. 33. About  the  supervisors  •  GraduaLon  commicee:   –  Prof.  dr.  ir.  Serge  P.  Hoogendoorn;  TU  DelR   –  Prof.  dr.  Henk  Meurs;  Muconsult         Dr.  ir.  Henk  Taale;  TU  DelR     Ir.  Paul  B.L.  Wiggenraad;  TU  DelR  21/5/12   Mark  Veenstra   33  
  34. 34. About  the  supervisors  •  Daily  supervisors,  MuConsult     –  Drs.  Jan  Perdok;  Data  and  models   –  Dr.  Rinus  Haaijer;  QuanLtaLve  research   –  Ir.  Peter  van  Bekkum;  Traffic  engineer  21/5/12   Mark  Veenstra   34  
  35. 35. How  I  work  with  them  •  Professors  are  very  busy..  best  chance  is  to  walk  by  and  he   might  have  10  minutes  somewhere  that  day.  Otherwise,   make  an  appointment  with  the  secretary  •  With  Henk  Taale:  progress  meeLng  every  two  weeks,  and   quesLons/problems  in  between  via  e-­‐mail  •  At  MuConsult  also  every  2  weeks  a  meeLng.  QuesLons  and   discussions  along  the  way  21/5/12   Mark  Veenstra   35  
  36. 36. How  I  work  with  them   Different  interests?  •  TU  DelR  à  ScienLfic  •  MuConsult  à  Part  of  the  research,  thus  usability  •  Difficult?  Not  at  all…  at  least  in  this  case  •  Henk  Meurs  is  MuConsult  but  is  also  a  scienLst,  thus  he  keeps   the  focus  on  the  scienLfically  value  •  Advises:   –  Keep  communicaLng,  make  sure  that  all  parLes  agree  with  decisions   on  what  to  do  and  what  not  to  do     –  Start  small  and  focused,  extend  when  possible  21/5/12   Mark  Veenstra   36  
  37. 37. Other  possibiliLes  •  Interests  are  long  way  apart  •  Communicate  with  commicee    •  Let  commicee  also  communicate  with  each  other  •  Sepng  the  scope  and  limits  of  the  research  in  the  beginning  is   one  of  the  most  difficult  parts  (for  me  it  was),  but  if  everyone   agrees  to  that,  you  will  always  have  something  to  fall  back  on  •  Take  a  helicopter  view  from  Lme  to  Lme,  to  overthink  what   you  are  doing,  and  if  that  will  lead  to  the  desired  final  results  21/5/12   Mark  Veenstra   37  

×