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Detailergebnis zu DOK-Nr. 51098

Modellierung von Mobilitätsdaten mit Methoden der Künstlichen Intelligenz

Autoren	J. Hugo
Sachgebiete	6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Zeitschrift für Verkehrswissenschaft 71 (2000) Nr. 4, S. 355-377, 3 B, 4 T

In dieser Untersuchung werden vier Modelle zur Beschreibung des Modal-Splits in städtischen Regionen getestet und bewertet. Dabei handelt es sich um die folgenden Modelle: Statistische Modelle (Logit Models) und drei Modelle der Künstlichen Intelligenz (Neuronale Netze, Fuzzy Systeme und Neuro Fuzzy Systeme). Diese Modelle der Künstlichen Intelligenz werden im Allgemeinen in den Natur- und Ingenieurwissenschaften eingesetzt. In dieser Arbeit werden diese Modelle zur Lösung eines Problems aus den Sozialwissenschaften, nämlich des Problems des Modal-Splits in städtischen Regionen eingesetzt. Der wesentliche Unterschied in den Gebieten Natur- und Sozialwissenschaften ist in den zum Teil irrationalen Entscheidungen der Menschen zu sehen. Es kann in dieser Arbeit gezeigt werden, dass neuronale Netze sowohl in der Natur als auch in den Sozialwissenschaften erfolgreich eingesetzt werden können. Fuzzy Systeme hingegen können lediglich zur Lösung technischer Fragestellungen herangezogen werden. Neuro Fuzzy Systeme wiederum können Informationen aus neuronalen Netzen sinnvoll ergänzen. Abschließend werden Entwicklungsmöglichkeiten bei der Anwendung auf verkehrliche Fragestellungen und bei der Erweiterung und Differenzierung der Methoden aufgezeigt.