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Contenuto archiviato il 2024-05-29

Development of flexible traffic models that exploit emerging data collection technologies through the introduction of machine learning concepts

Obiettivo

This proposal deals with the development of flexible models for the representation of traffic dynamics in ways that allow the practical use of rich and diverse data sources and provide insight into the traffic flow problem. The fundamental traffic flow theory relationships are a classic way of modelling traffic dynamics. In this project, an alternative paradigm for traffic dynamics models, appropriate for traffic simulation models, will be developed, based on machine learning approaches such as clustering, classification and local regression techniques. While these models may not directly provide as much insight into traffic flow theory, they allow for easy incorporation of additional explanatory variables, and hence, may be more appropriate for use in traffic estimation and prediction models, especially simulation based.

The objectives of this research are three-fold:
- Develop flexible alternatives to the classical traffic dynamics models, especially in the context of traffic simulation models, that integrate the state-of-the-art in diverse research fields (such as machine learning) and exploit emerging data collection techniques (such as richer data, increasingly becoming available from probe vehicles and Automatic Vehicle Identification Systems, AVI)
- Compare how the presented alternative models perform with respect to their traditional counterparts, considering several different criteria, such as overall predictive accuracy, computational performance and robustness, and
- Develop insight into their operation.

Preliminary empirical results indicate that the use of such flexible traffic models for speed estimation can considerably improve the estimation accuracy, providing up to 40% improvement over the base case of using models based on conventional traffic flow theory.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP6-2004-MOBILITY-12
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

IRG - Marie Curie actions-International re-integration grants

Coordinatore

NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY OF ATHENS
Contributo UE
Nessun dato
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
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