Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Prediction Models Analysis of Financing of Basic Transport Services
Year: 2006
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: WSEAS Transactions on Systems
Publisher name: WSEAS Press
Place: Venice, Italy
Page from-to: 211-218
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Analýza predikčních modelů pro finacování základní dopravní obslužnosti Článek se zabývá analýzou predikčních modelů, které jsou určeny pro účely financování základní dopravní obslužnosti. Jejich důležitost spočívá v možnosti dopravních úřadů pružně reagovat na požadavky dopravců, kteří zajišťují základní dopravní obslužnost území. Pro tvorbu predikčních modelů byly využity neuronové sítě. Dosažené výsledky založené na neuronových sítích byly porovnány s výsledky jiných modelů (jednalo se o využití rozhodovacích stromů a vícenásobné lineární regrese).
eng Prediction Models Analysis of Financing of Basic Transport Services The paper deals with a prediction models analysis. These models are determined for a financing of basic transport services (BTS). Importance of the prediction model (PM) lies in possibility of the Regional Authority employees to flexibly respond to requirements of a bus carrier that provides BTS within a specified region. The requirements are connected with an obligation of the public services contract conclusion. For the PM creation it was used neural networks. The achieved results of PM that is based on the neural networks were compared with results of prediction of other models. Prediction algorithms in these models are regression trees and multiple regression. A future volume of the financial resources determination for bus line connections financing should lead to a more effective usage of budget resources. Public administration effectiveness increase and related public administration quality increase count among trends in the field of good governance under sustainable development (SD) in Czech Republic. prediction model, financing, neural nets, regression tree, multiple regression