Точность прогнозирования пассажиропотока зависит от количества данных, потому что чем больше информации, тем легче выявить закономерности, которые влияют на количество пассажиров. 1
Например, с помощью машинного обучения можно обработать большие объёмы данных и найти закономерности, которые сложно определить классическими методами. 1
Кроме того, при прогнозировании пассажиропотоков, особенно на среднесрочную или долгосрочную перспективу, необходимо использовать многомерные регрессионные модели, которые описывают статистически значимые взаимосвязи между прогнозируемыми показателями и влияющими внешними факторами. 4
Таким образом, обширный объём данных и качественные методы анализа создают прочную основу для успешного прогнозирования и повышения эффективности работы, например, транспорта. 1