Simulationsverfahren unterstĂźtzen u.a. die Untersuchung und Planung von spurgefĂźhrten Verkehrssystemen, um Betriebsprogramme zu erstellen und die Effekte eines Betriebskonzepts zu bewerten. Die Qualität des Untersuchungsergebnisses bei Simulationsverfahren hängt von der Plausibilität des Simulationsmodells ab. AuĂerdem beschreibt der Ablauf der Kalibrierung des Modells den Betriebsprozess des Schienenverkehrs, sodass einzelne, dabei zu variierende Parameter von groĂer Relevanz sein kĂśnnen. Der hierzu entwickelte Algorithmus erreicht eine hinreichend gute Ăbereinstimmung des Ăźber Parameter beschriebenen Modells mit dem tatsächlichen Betriebsablauf in der Realität. Durch die Umsetzung des Algorithmus zum maschinellen Lernen wurde die Abweichung zwischen dem Simulationsmodell und der zu modellierenden Betriebsrealität in einem automatisierten iterativen Prozess minimiert und die Untersuchung und Planung von spurgefĂźhrten Verkehrssystemen durch ein realitätsnahes Simulationsmodell erheblich erleichtert.