Das Ziel dieses Forschungsprojekts war die Entwicklung von Prognosefunktionen für innerörtliche Straßenzustände. Die Wahl eines deterministischen Modells erfordert eine aussagekräftige Datengrundlage, worauf zunächst eine ein- und in einem weiteren Schritt auch zweidimensionale Funktionsbeschreibung ermittelt wird. Die Datenbasis setzt sich aus Aufbau-, Verkehrs-, Bestands- und Zustandsdaten zusammen, welche von verschiedenen Städten und Kommunen zur Verfügung gestellt wird. Eine messtechnische Zustandserfassung von Längs- und Querebenheiten, Spurrinnen, Flicken und Rissen muss hierbei in wiederholter Ausführung vorliegen. Darauf aufbauend erfolgt die Entwicklung von deterministischen Zustandsprognosefunktionen. Jedoch steht kein ausgeprägtes Datengerüst zur Verfügung, welches ein allgemein gültiges Modell zulässt. Stattdessen wird die Vorgehensweise der Funktionsermittlung entwickelt, welche den Zustand in Abhängigkeit zunächst einer und dann zweier Variablen prognostizieren kann. Die Einflussparameter werden mithilfe einer Varianzanalyse gruppiert und die Güte der Funktionsbeschreibung anhand einer Regressionsanalyse ermittelt. Die modellierten Verhaltenskurven werden mit abschnittsbezogenen Einflussgrößen kalibriert, was die Prognosefunktionen an die Realität anpasst. Die damit prognostizierten Werte können für die meisten Zustandsgrößen mit einer hohen Approximationsgenauigkeit zu den gemessenen Werten ermittelt werden.