Transporta un sakaru institūtā turpinās projekta 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 «Spatiotemporal urban traffic modeling using big data» īstenošana (pēcdoktorants: Dr.sc.ing. Dmitrijs Pavlyuk). Projektu atbalsta Eiropas Reģionālās attīstības fonds (ERAF) saskaņā ar programmu 1.1.1.2. Pēcdoktorantūras pētniecības atbalsts.
2019. gada pirmajā ceturksnī mēs izpildījām vairākas interesantas aktivitātes:
- Izstrādāta programmatūra satiksmes datu automatizētai savākšanai un priekšapstrādei. Izstrādāto funkciju avota kodi ir pieejami publiskajā repozitorijā https://github.com/DmitryPavlyuk/postdoc
- Veikts pētījums par video prognozēšanas algoritmu un modeļu ieviešanu pilsētu kustību prognozēšanai. Video plūsmas prognozēšana ir mūsdienīgu AI darbības joma, ko plaši izmanto autonomos transportlīdzekļos. Mēs iesakām izmantot esošos video prognozēšanas modeļus, lai prognozētu laiktelpisko pilsētas satiksmes struktūru, un atbalstīja šo ieteikumu, izmantojot reālu pasaules dati. Pētījuma rezultāti tika aprakstīti rakstā „ Spatiotemporal traffic forecasting as a video inpainting problem”, kas pieņemta publicēšanai Xplore datu bāzē un tiks prezentēta starptautiskajā konferencē – The 6th International Conference on Models and Technologies for Intelligent Transportation Systems (MT-ITS), 5-7 June 2019, Cracow, Poland.
- Uzsākta ansambļa mācīšanās izpēte laiktelpisko iezīmju izvēlei satiksmes plūsmās. Ansambļa mācīšanās ir sakāmvārdu “divas galvas ir labākas par vienu” zinātniskā pielietošana: mūsu gadījumā vienlaicīgi tiek izmantotas vairākas iezīmju izvēles metodes (un kombinācijas procedūra) efektīvākiem, robustākiem un īslaicīgiem modeļiem. Šobrīd tiek izstrādāts raksts “Towards ensemble learning of traffic flows’ spatiotemporal structure”, kas tiek izskatīta par svarīgu transporta konferenci – The 22nd Euro Working Group on Transportation Meeting (EGWT), 18-20 September 2019, Barcelona, Spain
Sīkāka informācija par projekta gaitu un rezultātiem ir pieejama šeit.
