Prediction Models Analysis of Financing of Basic Transport Services

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F06%3A00003602" target="_blank" >RIV/00216275:25410/06:00003602 - isvavai.cz</a>

Alternative codes found

RIV/00216275:25410/06:00005643

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Prediction Models Analysis of Financing of Basic Transport Services

Original language description

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 basedon 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

Czech name

Analýza predikčních modelů určených pro financování základní dopravní obslužnosti území

Czech description

V současné době využívají pracovníci dopravních úřadů v ČR programová vybavení zefektivňující práci s daty o financování dopravní obslužnosti. Tato programová vybavení však plně neřeší problematiku predikování budoucích tržeb na kilometr spoje dopravců.Proto byl vytvořen predikční model určený pro podporu rozhodování při financování dotovaných spojů autobusových linek v regionu. Zohledňuje faktory, které mají vliv na určení budoucích tržeb na kilometr spoje dopravců. Pro vytvoření PM bylo využito neuronových sítí, které se zaměřují na řešení výpočetně náročnějších úloh. Dosažené výsledky byly porovnány s alternativními predikčními metodami.Určení budoucího objemu finančních prostředků pro financování základní dopravní obslužnosti by mělo vést k efektivnější nakládání s rozpočtovými prostředky KÚ.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

IN - Informatics

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Publication year

2006

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

WSEAS Transactions on Systems

ISSN

1109-2777

e-ISSN

—

Volume of the periodical

1

Issue of the periodical within the volume

1

Country of publishing house

GR - GREECE

Number of pages

8

Pages from-to

211-218

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—