PRobabilistic PRedictIon for Smart Mobility under stress scenarios

Información del proyecto

PRISM

Identificador del acuerdo de subvención: 745673

DOI

10.3030/745673

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 24 Marzo 2017

Fecha de inicio 1 Abril 2017

Fecha de finalización 31 Marzo 2019

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 212 194,80

Aportación de la UE

€ 212 194,80

Coordinado por

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET
Denmark

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Publicaciones

Peer reviewed articles (3)

Multi-output Gaussian processes for crowdsourced traffic data imputation

Autores: F Rodrigues, K Henrickson, FC Pereira
Publicado en: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, Página(s) 1-10, ISSN 1524-9050
Editor: Institute of Electrical and Electronics Engineers

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

Autores: Filipe Rodrigues, Francisco C. Pereira
Publicado en: Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Edición 95, 2018, Página(s) 636-651, ISSN 0968-090X
Editor: 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

Autores: Filipe Rodrigues, Ioulia Markou, Francisco C. Pereira
Publicado en: Information Fusion, Edición 49, 2019, Página(s) 120-129, ISSN 1566-2535
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.inffus.2018.07.007

Conference proceedings (1)

Deep Learning from Crowds

Autores: Rodrigues, F., & Pereira, F. C.
Publicado en: The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18), 2018, Página(s) 1611-1818
Editor: AAAI