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PRISM

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PRobabilistic PRedictIon for Smart Mobility under stress scenarios

PRISM is about designing, implementing and testing methodologies to better predict transport demand in a city. While plenty solutions exist today for this objective, there is general consensus that, under stress scenarios (e.g. la... ver más

31/03/2019

TECHNICAL UNIVERSI...

212K€

Presupuesto del proyecto: 212K€

Líder del proyecto

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-03-31

MSCA-IF-2016: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 8 años

0% 100%

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1 Participantes

TECHNICAL UNIVERSITY OF DENM...

212.19K€ | Lider

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Duración del proyecto: 24 meses Fecha Inicio: 2017-03-24
Fecha Fin: 2019-03-31

Líder del proyecto

DANMARKS TEKNISKE UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 212K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto PRISM is about designing, implementing and testing methodologies to better predict transport demand in a city. While plenty solutions exist today for this objective, there is general consensus that, under stress scenarios (e.g. large social events, inclement weather, demonstrations, special days), those approaches are insufficient. With new, smart mobility modes, demand prediction becomes even more important. For example, a one-way car sharing (e.g. DriveNow) or an autonomous mobility on demand service, are highly sensitive to rebalancing operations (moving vehicles to where demand is expected). In fact, bad demand predictions can lead to disastrous outcomes, by placing supply where it is not needed, and removing it from where it is required. PRISM approach is to combine latest research from Transport Engineering and Computer Science, by using Probabilistic Graphical Models (PGMs), a tool that combines Bayesian statistics, graph theory and scientific computing. As a research area, PGMs have already reached a considerable level of solid foundations, community size, and software tools. The Experienced Researcher (ER) has recently returned to Europe, after several years of research in Singapore and USA with the Massachusetts Institute of Technology (MIT), and this Marie SkŁodowska-Curie fellowship will be instrumental for his growth and affirmation in the Danish and European context.

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