Datensatz Zitierlink: 
http://hdl.handle.net/20.500.12708/139965
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Titel: 
Analysis of Train Delays using Bayesian Networks
en
Zitat: 
Barzal, V., Rössler, M., Wastian, M., Breitenecker, F., & Popper, N. (2022). Analysis of Train Delays using Bayesian Networks. In F. Breitenecker, C. Deatcu, U. Durak, A. Körner, & T. Pawletta (Eds.), ASIM SST 2022 Proceedings Kurzbeiträge (pp. 33–36). ARGESIM Publisher. http://hdl.handle.net/20.500.12708/139965
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Publikationstyp: 
Konferenzbeitrag - Full-Paper Contribution
de
Sprache: 
Englisch
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Autor_innen: 
Barzal, Valentin 
Rössler, Matthias 
Wastian, Matthias 
Breitenecker, Felix 
Popper, Nikolas 
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Organisations­einheit: 
E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing 
E105-06 - Forschungsbereich Computational Statistics 
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Erschienen in: 
ASIM SST 2022 Proceedings Kurzbeiträge 
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ISBN: 
9783901608964
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Band: 
19
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DOI des Buches: 
10.11128/arep.19
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Datum (veröffentlicht): 
20-Jul-2022
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Veranstaltungs­name: 
26. Symposium Simulationstechnik - ASIM 2022 
en
Veranstaltungs­zeitraum: 
25-Jul-2022 - 27-Jul-2022
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Veranstaltungs­ort: 
Wien, Österreich
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Umfang: 
4
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Verlag: 
ARGESIM Publisher
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Keywords: 
Bayesian networks; rail networks; delay
en
Abstract: 
Bayesian networks can be used for analysis and representation of dependencies in large data sets. Due to their property of operating with graphs, they are suitable for analyzing delays in rail networks. After getting an overview of the theory of Bayesian networks, this article deals with recent literature about Bayesian networks and train delays. Furthermore, the presented methods will be applied to data from the Austrian railway network.
en
Forschungs­schwerpunkte: 
Modeling and Simulation: 100%
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Wissenschafts­zweig: 
1010 - Mathematik: 100%
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Enthalten in den Sammlungen:
Conference Paper

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