PRobabilistic PRedictIon for Smart Mobility under stress scenarios

Projektinformationen

PRISM

ID Finanzhilfevereinbarung: 745673

DOI 10.3030/745673

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 24 März 2017

Startdatum 1 April 2017

Enddatum 31 März 2019

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten € 212 194,80

EU-Beitrag € 212 194,80

Koordiniert durch

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Multi-output Gaussian processes for crowdsourced traffic data imputation

Autoren: F Rodrigues, K Henrickson, FC Pereira
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, Seite(n) 1-10, ISSN 1524-9050
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers

Heteroscedastic Gaussian processes for uncertainty modeling in large-scale crowdsourced traffic data

Autoren: Filipe Rodrigues, Francisco C. Pereira
Veröffentlicht in: Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Ausgabe 95, 2018, Seite(n) 636-651, ISSN 0968-090X
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.trc.2018.08.007

Combining time-series and textual data for taxi demand prediction in event areas: A deep learning approach

Autoren: Filipe Rodrigues, Ioulia Markou, Francisco C. Pereira
Veröffentlicht in: Information Fusion, Ausgabe 49, 2019, Seite(n) 120-129, ISSN 1566-2535
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.inffus.2018.07.007

Conference proceedings (1)

Deep Learning from Crowds

Autoren: Rodrigues, F., & Pereira, F. C.
Veröffentlicht in: The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), 2018, Seite(n) 1611-1818
Herausgeber: AAAI