Detailergebnis zu DOK-Nr. 76441
Konzipierung und Implementierung von Echtzeitprognosen von Busfahrzeiten mithilfe von Künstlicher Intelligenz (Orig. engl.: Designing and implementing real-time bus time predictions using artificial intelligence)
| Autoren |
B. Wai W. Zhou |
|---|---|
| Sachgebiete |
0.11 Daten (EDV, IT, Internetanwendungen und Verkehrsdaten) 5.3.4 Öffentlicher Personennahverkehr 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle |
Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 11, 2020, S. 636-648, 13 B, 3 T, 12 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr
Das Zufriedenstellen von Pendlererwartungen an die Zuverlässigkeit von Reisezeiten ist entscheidend für die Akzeptanz und Attraktivität von öffentlichen Verkehrsmitteln. Im Falle von signifikanten Abweichungen zwischen erwarteter und tatsächlicher Ankunfts- oder Reisezeit im Busverkehr verlieren Pendler schnell die Kontrolle über ihre Verkehrsverbindung und sind frustriert. In der Studie wird ein neuer Modellierungsansatz für maschinelles Lernen vorgestellt, um Ankunfts- und Reisezeiten für einzelne Segmente des Reiseweges im Busverkehr zuverlässig prognostizieren zu können. Die Autoren präsentieren eine Referenzarchitektur, wie der präsentierte Algorithmus in einem skalierbaren und kosteneffizienten Rahmen implementiert werden kann.