Stochastisch dynamische Verspätungsprognose (SDV)

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Java, MySQL, PHP, OOD, UML, Swing, Eclipse, Maven, Hibernate

Im Rahmen meiner Tätigkeit als stellvertretender Fachgebietsleiter „Bahnsysteme und Bahntechnik“, Institut für Verkehr, TU Darmstadt (12/2011 - 12/2013).

06/2012 – 11/2013	Stochastisch dynamische Verspätungsprognose (SDV)
Projektbeschreibung	Beauftragt war die Entwicklung eines dynamischen Verspätungsprognosemodells, das auf stochastisch ermittelten Verspätungsverteilungen beruht. Die Verspätungen sollen durchgängig als diskrete Verteilungen propagiert werden. Der erste Teil der Forschungsarbeit umfasst die Definition von Kenngrößen mit potenziellem Einfluss auf die Verspätungsverteilung, umfangreiche Analysen und stochastische Aufbereitung („Clusterung“) von LeiDis-Daten, sowie die Ableitung von Infrastrukturdaten aus Betriebsdaten (Mindestzugfolgezeiten und Überholabschnitten). Weiterer Teil ist die Entwicklung einer synchronen Bahnbetriebssimulation, mit der in der Kalibrierungsphase optimale Parameter sowie der Einfluss der definierten Kennwerte auf die Güte des Modells ermittelt werden.
Auftraggeber	DB Mobility Logistics AG
Rolle	Projektleitung
Technologien	Java, MySQL, PHP, OOD, UML, Swing, Eclipse, Maven, Hibernate
Daten	LeiDis (Zuglauf, Urverspätungen), Infrastrukturdaten
Ansprechpartner DB	Dr. Christoph Blendinger, DB Mobility Logistics AG