Short-term Railway Passenger Demand Forecasting

Das Buch "Short-term Railway Passenger Demand Forecasting" von Tsung-Hsien Tsai bietet eine umfassende Analyse und innovative Ansätze zur Vorhersage der Passagiernachfrage im Schienenverkehr. Die Vorhersage der Passagierankünfte ist entscheidend für die täglichen Betriebsabläufe und das Revenue Management. Durch den Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzwerken (ANN) wird gezeigt, wie diese Technologien effektiv zur Lösung von Zeitreihenprognoseproblemen eingesetzt werden können. Das Buch stellt neuartige ANN-Modelle vor, die auf dem Konzept von "divide-and-conquer" basieren, und bietet Einblicke in die Entwicklung von Strukturen wie dem Multiple Temporal Units Neural Network, dem Parallel Ensemble Neural Network und dem Input Recurrent Neural Network. Darüber hinaus werden verschiedene relevante Fragestellungen getestet, um die Vorhersagefähigkeiten der einzelnen Modelle und deren Kombinationen zu demonstrieren. Dieses Fachbuch richtet sich an Forscher und Praktiker in den Bereichen Zeitreihenprognose, ANN, Revenue Management und Schienenverkehr.