Η υποτροφία αυτή αφορά στην ανάπτυξη ευέλικτων προτύπων για την περιγραφή της κυκλοφορίας με μεθόδους που επιτρέπουν την πρακτική χρήση πολλών και διαφορετικών πηγών παροχής στοιχείων. Οι σχέσεις της κυκλοφοριακής τεχνικής αποτελούν ένα κλασικό τρόπο προτυποποίησης της κυκλοφορίας. Στο έργο αυτό, θα αναπτυχθεί μία εναλλακτική προσέγγιση για πρότυπα δυναμικής κυκλοφορίας, τα οποία είναι ιδιαίτερα πρόσφορα για χρήση σε πρότυπα προσομοίωσης. Οι μέθοδοι που θα χρησιμοποιηθούν θα αντλούν στοιχεία από τη μηχανική μάθηση (machine learning), π.χ. ομαδοποίηση (clustering), ταξινόμηση (classification) και τεχνικές τοπικά σταθμισμένης παλινδρόμησης (locally weighted regression). Αν και τα πρότυπα αυτής της κατηγορίας δεν προσφέρουν άμεσα εμβάθυνση στην θεωρία της κυκλοφοριακής τεχνικής, επιτρέπουν την εύκολη ενσωμάτωση επιπρόσθετων μεταβλητών και, συνεπώς, μπορεί να είναι πιο κατάλληλα για χρήση σε πρότυπα εκτίμησης και πρόβλεψης κυκλοφορίας, ειδικά εκείνων που χρησιμοποιούν προσομοίωση.
| ID | ap2 |
| Tags |
