20.02 2017

Angenommene Paper der Beuth Hochschule für Technik

Die Beuth Hochschule für Technik konnte gleich zwei hochkarätige Paper zum Thema Verkehrsvorhersage mittels Deep Learning Paradigmen platzieren. Die Konferenzen finden zeitgleich in Venedig und in Ostrava statt Ende März 2017 statt.

Bei der Konferenz in Venedig handelt es sich um die EDBT (Extending Database Technology), die in Kooperation mit der ICDT (International Conference on Database Theory) abgehalten wird. Dort wird Prof. Petra Sauer zusammen mit Stephan Pieper einen Vertrag auf dem BIGQP Workshop präsentieren. Der Workshop hat Datenschutz und Datenqualität von Geodaten als Themen. Das eingereichte Paper befasst sich mit den Vorhersagemöglichkeiten von stationären Verkehrssensoren unter Berücksichtigung von Datenschutz. Weitere Informationen gibt es auf der Webseite der Konferenz, siehe http://edbticdt2017.unive.it/.

Felix Kunde wird zeitgleich auf der GIS Ostrava 2017 einen Vortrag halten. Dieser Vortrag behandelt die Thematik, wie ein Netzwerk von Sensoren mit einer hohen Präzision den Verkehr in der Stadt Dresden vorhersagen kann. Im Paper werden Feed Forward Neural Networks (FFNN) beschrieben, die unterschiedliche geotemporale Constraints zur Vorhersage benutzen. Auf Grund des sequenziellen Charakters der verwendeten Sensordaten werden zukünftig komplexere neuronale Netzwerke zur Vorhersage implementiert. Auf der Webseite der GIS Ostrava (http://gisak.vsb.cz/gisostrava/index.php) lassen sich weiterführende Auskünfte zur Konferenz finden.

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