Om een voorbeeld te geven van het Aanvullen en corrigeren van ruwe data in de praktijk, beschrijft dit artikel hoe in de module Prepoc van Monibas snelheden en intensiteiten per meetraai berekent. Monibas is een algoritme dat in een eerste stap (Preproc) ruwe meetdata controleert op ontbrekende data en aggregeert naar rijbaan niveau. In een tweede stap worden reistijden en filelengtes berekend. De meetgegevens betreffen zowel lusgegevens (intensiteiten en snelheden) als beeldstanden op de matrixborden. In dit artikel wordt alleen ingegaan op het onderdeel waarbij lusgegevens gecorrigeerd en aangevuld worden.
Om een voorbeeld te geven van het Aanvullen en corrigeren van ruwe data in de praktijk, beschrijft dit artikel hoe in de module Prepoc van Monibas snelheden en intensiteiten per meetraai berekent. Monibas is een algoritme dat in een eerste stap (Preproc) ruwe meetdata controleert op ontbrekende data en aggregeert naar rijbaan niveau. In een tweede stap worden reistijden en filelengtes berekend. De meetgegevens betreffen zowel lusgegevens (intensiteiten en snelheden) als beeldstanden op de matrixborden. In dit artikel wordt alleen ingegaan op het onderdeel waarbij lusgegevens gecorrigeerd en aangevuld worden. Ruwe MoniCa data wordt verstuurd in de vorm van zogenaamde ADY-bestanden. Hierbij wordt gebruik gemaakt van de TSW (TopSimoneWaarnemingspunt) en TLP (TussendLiggendPunt) gegevens op de trajecten waar MTM aanwezig is, en van RSW (RijStrookWaarnemingspunt) gegevens waar alleen Monitoring aanwezig is. De beeldstanden van matrixsignaalgevers zijn alleen aanwezig voor de TSW, aangezien op trajecten met alleen monitoring (RSW) geen signalering aanwezig is en bij de TLP’s geen portaal met signaalgevers aanwezig is. Voor de RSW gegevens zijn intensiteit en snelheid gegevens per rijstrook per voertuigcategorie beschikbaar en voor de TSW en TLP gegevens alleen per rijstrook, niet uitgesplitst naar voertuigcategorie. De status van de meetpunten is in beide gevallen per rijstrook beschikbaar.