Accelerating transport electrification by machine learning

Información del proyecto

ATEM

Identificador del acuerdo de subvención: 101025896

DOI

10.3030/101025896

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 23 Febrero 2021

Fecha de inicio 1 Agosto 2021

Fecha de finalización 31 Julio 2023

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 191 852,16

Aportación de la UE

€ 191 852,16

Coordinado por

CHALMERS TEKNISKA HOGSKOLA AB
Sweden

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Publicaciones

Peer reviewed articles (6)

A personalized recommendation system for multi-modal transportation systems

Autores: Fanyou Wu, Cheng Lyu, Yang Liu
Publicado en: Multimodal Transportation, 2022, ISSN 2772-5863
Editor: Elsevier
DOI: 10.1016/j.multra.2022.100016

Model Controlled Prediction: A Reciprocal Alternative of Model Predictive Control

Autores: Shen Li, Yang Liu, Xiaobo Qu
Publicado en: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, ISSN 2329-9274
Editor: IEEE Advancing Technology for Humanity
DOI: 10.1109/jas.2022.105611

How machine learning informs ride-hailing services: A survey

Autores: Yang Liu; Ruo Jia; Jieping Ye; Xiaobo Qu
Publicado en: Communications in Transportation Research, 2022, ISSN 2772-4247
Editor: Elsevier
DOI: 10.1016/j.commtr.2022.100075

A spatio-temporal deep learning model for short-term bike-sharing demand prediction

Autores: Ruo Jia, Richard Chamoun, Alexander Wallenbring, Masoomeh Advand, Shanchuan Yu, Yang Liu, Kun Gao
Publicado en: Electronic Research Archive, 2023, ISSN 2688-1594
Editor: AIMS Press
DOI: 10.3934/era.2023051

Bus timetable optimization model in response to the diverse and uncertain requirements of passengers for travel comfort

Autores: Peiqun Lin, Chenxing He, Lingshu Zhong, Mingyang Pei, Chuhao Zhou, Yang Liu
Publicado en: Electronic Research Archive, 2023, ISSN 2688-1594
Editor: AIMS Press
DOI: 10.3934/era.2023118

DeepTSP: Deep traffic state prediction model based on large-scale empirical data

Autores: Yang Liu, Cheng Lyu, YuanZhang, Zhiyuan Liu, Wenwu Yu, Xiaobo Qu
Publicado en: Communications in Transportation Research, 2021, ISSN 2772-4247
Editor: Elsevier
DOI: 10.1016/j.commtr.2021.100012