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  1. Forschung an der Hochschule Luzern Forschung an der Hochschule Luzern
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  3. Pilotprojekt - Optimal Policy Learning für Fahrausweiskontrollen Pilotprojekt - Optimal Policy Learning für Fahrausweiskontrollen

Pilotprojekt - Optimal Policy Learning für Fahrausweiskontrollen

Ziel dieses Pilotprojekts ist es zu prüfen, ob ein datengetriebener Ansatz auf Basis ökonometrischer Methoden (Optimal Policy Learning und Causal Machine Learning) die Planung von Fahrausweiskontrollen unterstützen kann.

Kurzinformation

Departement:

Wirtschaft

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2026 - 31.12.2026

In der Übersicht

Im Erfolgsfall können basierend auf den Analysen Empfehlungen für Transportunternehmen abgeleitet werden – beispielsweise zur optimalen Kontrollstrategie in Abhängigkeit von Liniencharakteristiken (z.B. städtisch oder ländlich). Im Pilotprojekt werden zwei Use Cases gemeinsam mit PostAuto entwickelt. Der erste Use Case analysiert, ob die Art der Kontrolle (Präsenz- vs. Normalkontrolle) einen Einfluss auf die Anzahl entdeckter Reisender ohne gültigen Fahrausweis pro eingesetzter Stunde des Kontrollpersonals hat. Der zweite Use Case wird im Verlaufe des Jahres 2026 entwickelt.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • CC Mobilität (ITM Mob)
Externe Projektpartner
  • Université de Fribourg
Externe Projektfinanzierer
  • Alliance SwissPass
  • PostAuto
Finanzierung
  • Private / Stiftungen
Sustainable Development Goals der United Nations
Dieses Projekt leistet unter anderem einen Beitrag zur Erreichung der folgenden Sustainable Development Goals der UN (SDG):
  • SDG 8: Menschenwürdige Arbeit und Wirtschaftswachstum
    Dauerhaftes, breitenwirksames und nachhaltiges Wirtschaftswachstum, produktive Vollbeschäftigung und menschenwürdige Arbeit für alle fördern
  • SDG 9: Industrie, Innovation und Infrastruktur
    Eine widerstandsfähige Infrastruktur aufbauen, breitenwirksame und nachhaltige Industrialisierung fördern und Innovationen unterstützen
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Hannes Wallimann
Projektmitarbeiter/in
  • Cédric Brütsch
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Beteiligte Personen extern

Externe Projektmitarbeiter/in
  • Martin Huber

Publikationen

  • Bericht/Working Paper (1)

    • Wallimann, Hannes; Brütsch, Cédric & Huber, Martin (2026). Visible or Covert? The Causal Effect of Inspector Visibility on Fare Evasion Detection: A Causal Machine Learning and Policy Learning Approac (arXiv Working Paper).

Kurzinformation

Departement:

Wirtschaft

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2026 - 31.12.2026

Projektleitung

Dr. Hannes Wallimann

Dozent

+41 41 228 99 30

E-Mail anzeigen

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