1 1 INTRODUCTION: THE AUTOMATIC VEHI- CLE MONITORING SYSTEM The public transport market is undergoing a trans- formation of rules and law (deregulation, privatisa- tion). In order to compete in a deregulation market, the firm should optimise internal resources (drivers, buses, etc), taking into account the customer satis faction (regularity, comfort, etc.) to increase its transport demand. The information system technologies could sup- port the transport supply management. THE AUTOMATIC VEHICLE MONITORING TO IMPROVE THE URBAN PUBLIC TRANSPORT MANAGEMENT L. La Franca, M. Migliore, G. Salvo Dipartimento di Ingegneria Aeronautica e dei Trasporti, Università degli Studi di Palermo, ITALIA F. Carollo AMAT, Palermo, ITALIA ABSTRACT: In order to improve efficiency of the public transport system, the technological evolution has allowed the employment of innovative solutions for the automation of remote control systems of the bus fleet on the road network. These systems, said “AVM” (Automatic Vehicle Monitoring) and introduced in the ur- ban transport network, allow to offer the maximum levels of availability of the lanes, to improve the quality of the service (commercial speed, regularity of the transport, etc) and the information to the user. The recorded data about the vehicular fleet position can be also used for off-line optimising of the urban pub- lic transport routes and frequencies. In this work the recorded data about the vehicular fleet position of the public transport firm of Palermo (the main town of Sicily) have been elaborated using neural networks in order to calibrate a multidimensional function among independent variables and the value of commercial speed in a medium working day and for different traffic conditions (rush hour or non congested conditions) in different links of the transport network. A sensitivity analysis has been also carried out in order to determinate the importance of each variable in the commercial speed estimation. The calibrated model has been tested on different links (unseen from the neural network in the calibration process) of the public transport network of Palermo producing good results in the comparison between esti- mated and observed data. RÉSUMÉ : Pour améliorer l'efficacité du système de transport public, l'évolution technologique a permis l'emploi de solutions innovantes pour l'automatisation des systèmes de télécommande de la flotte d'autobus sur le réseau routier. Ces systèmes, appelés "CAV" (Contrôle Automatique du Véhicule) et introduits dans le réseau urbain de transport, permettent d'offrir les niveaux maximum de disponibilité des voies, d’améliorer la qualité du service (la vitesse commerciale, la régularité du transport, etc) et l'information à l’usager. Les données enregistrées quant à la position de la flotte des véhicules peuvent aussi être utilisées pour l'op- timisation autonome des itinéraires et des fréquences des transports publics urbains. Dans ce travail, on a donné les détails des données enregistrées quant à la position de la flotte des véhicules de la société de transport public de Palerme (ville principale de la Sicile) en utilisant des réseaux neuronaux pour calibrer une fonction multidimensionnelle parmi des variables indépendantes et la valeur de vitesse commerciale dans un jour ouvrable moyen et dans des conditions de trafic différentes (des heures de pointe ou des conditions fluides) dans les liaisons différentes du réseau de transport. On a également effectué une analyse de sensibilité pour déterminer l'importance de chaque variable dans l'évaluation de la vitesse commer- ciale. Le modèle calibré a été évalué sur des liaisons différentes (invisible du réseau neuronal dans le processus de calibrage) du réseau de transport public de Palerme produisant de bons résultats dans la comparaison entre les données estimées et observées.