postdoc_logo16x9

TSI turpinās darbs pie pētniecības projekta 1.1.1.2/VIAA/1/16/112 „Laiktelpiska pilsētas satiksmes modelēšana, izmantojot lielos datus”.

Neskatoties uz COVID-19 pandēmiju un ar to saistītajiem ierobežojumiem, 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. Dmitry Pavlyuk). Projektu atbalsta Eiropas Reģionālās attīstības fonds (ERAF) saskaņā ar programmu 1.1.1.2. Pēcdoktorantūras pētniecības atbalsts.

Projekta ietvaros tika īstenotas šādas aktivitātes:

  • Publicēts pētījums Pavlyuk, D., 2020. Towards ensemble learning of traffic flows’ spatiotemporal structure. Transportation Research Procedia 47, 361–368. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.03.110
  • Raksts «Robust and Responsive Learning of Spatiotemporal Urban Traffic Flow Relationships» ir sagatavots un iesniegts Transportation Research: Part C žurnālā
  • Dalība ECTRI satiksmes vadības tematiskās grupas vebinārā un VIAA “Open Science” vebināros.
  • Raksts «Spatiotemporal Dynamics of Public Transport Demand: a Case Study of Riga» (ar N.Spiridovsku and I. Jackivu) ir iesniegts Transport žurnālā.
  • Pētījums «Spatiotemporal cross-validation of urban traffic forecasting models» ir pieņemts prezentācijai EWGT-2020 (http://www.ewgt2020.eu/) un attiecīgais darbs tiek iesniegts Transportation Research Procedia.
  • Tēzes «Short-term urban traffic forecasting with the spatial GARCH model» ir pieņemtas prezentācijai RelStat-2020 (http://relstat2020.tsi.lv/)

Sīkāka informācija par projekta gaitu un rezultātiem ir pieejama šeit.

contact us