Künstliche Intelligenz zur Verbesserung von Verspätungsprognosen im ÖPNV: VedApp
Kurzbeschreibung
Verbesserte Verspätungsprognosen für den Busverkehr – das ist das Ziel des Projekts VedApp. Dazu braucht es neue Berechnungsmethoden, die die Dynamik im realen Fahrtverlauf auf der Basis von Echtzeitdaten berücksichtigen. So können auch zuverlässigere Informationen über das Erreichen von Anschlüssen ermöglicht werden.
Der Algorithmus zur Verspätungsprognose wird die bislang lineare Verspätungsfortschreibung bei Bedarf ergänzen. Somit können interessierte Nutzerinnen und Nutzer Vergleiche zwischen Auskünften mit „klassischen“, linearen Prognosen und verbesserten Prognosen ziehen.
Ergebnisse
* Einbinden verschiedener Datenquellen in ein Prognosemodell
* Auskunftssystem mit verbesserten Prognosen
* Bereitstellung der verbesserten Prognosen als Open Data über TRIAS-Schnittstelle
Mehrwert
* Wissens- und Erfahrungsaufbau
* Daten werden interessierten Nutzer*innen in einem Layout präsentiert und Anschlussbeziehungen sichtbar gemacht
* Daten werden interessierten Nutzer*innen über eine technische Schnittstelle bereitgestellt, um weitergehenden Analysen durch Dritte zu ermöglichen
Ressourcen
* Verbesserte Prognosedaten über TRIAS-Schnittstelle auf Anfrage unter: opendata@vvs.de sowie im Sommer 2021 über: MobiData BW und Open VVS
Förderung : MobiArch BW - Förderlinie des Ministeriums für Verkehr Baden-Württemberg
Laufzeit: 12/2018 - 12/2020
Den vollständigen Steckbrief des Projekts VedApp finden Sie hier
Kontakt:
Anke Beckert (Teamleiterin Informationssysteme Entwicklung und Betrieb Verkehrs- und Tarifverbund Stuttgart GmbH)
Email: anke.beckert@vvs.de