Simulationsverfahren unterstĂŒtzen u.a. die Untersuchung und Planung von spurgefĂŒhrten Verkehrssystemen, um Betriebsprogramme zu erstellen und die Effekte eines Betriebskonzepts zu bewerten. Die QualitĂ€t des Untersuchungsergebnisses bei Simulationsverfahren hĂ€ngt von der PlausibilitĂ€t 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 können. Der hierzu entwickelte Algorithmus erreicht eine hinreichend gute Ăbereinstimmung des ĂŒber Parameter beschriebenen Modells mit dem tatsĂ€chlichen Betriebsablauf in der RealitĂ€t. Durch die Umsetzung des Algorithmus zum maschinellen Lernen wurde die Abweichung zwischen dem Simulationsmodell und der zu modellierenden BetriebsrealitĂ€t in einem automatisierten iterativen Prozess minimiert und die Untersuchung und Planung von spurgefĂŒhrten Verkehrssystemen durch ein realitĂ€tsnahes Simulationsmodell erheblich erleichtert.