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Technische Universität München

Victoria Dahmen

Foto von Victoria Dahmen

M.Sc. Victoria Dahmen

Themenschwerpunkte

  • Anwendung datengetriebener Methoden (insbesondere Machine Learning) im Verkehrswesen
  • Fahrradverkehr und -netze
  • Verkehrsmittel- und Routingmodelle

Lehre

  • Vorlesung und Übung “AI in Transportation” (WS 24/25)
  • Übung „Grundlagen der Verkehrstechnik“ (WS 24/25)
  • Übung „Grundlagen der Verkehrstechnik“ (WS 23/24)

Curriculum Vitae

Berufserfahrung

seit 2022

Technische Universität München
Lehrstuhl für Verkehrstechnik

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

2021 - 2022Siemens Mobility GmbH
Shared Autonomous Mobility: System Engineering, Testing & Validation.
Werkstudententätigkeit
2020 - 2021Technische Universität München
Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen
Wissenschaftliche Hilfskraft

Ausbildung

2022M.Sc. in Computational Science and Engineering
Abschlussarbeit: Methods for multimodal traffic state estimation to identify the optimal sensor distribution in urban road networks
Technische Universität München
2018B.Eng. (hons) in Civil Engineering
University of Bath, UK

Publikationen

  • Dahmen, Victoria; Loder, Allister; Bogenberger, Klaus: A novel Machine-Learning, Multi-Criteria, Centralized Bicycle Routing Algorithm. Transportation Research Board Annual Meeting, 2025 mehr…
  • Dahmen, Victoria; Weikl, Simone; Bogenberger, Klaus: Interpretable Machine Learning for Mode Choice Modeling on Tracking-Based Revealed Preference Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2024 mehr…
  • Loder, Allister; Dahmen, Victoria; Waldorf, Isabella; Álvarez-Ossorio Martinez, Santiago; Cantner, Fabienne; Bogenberger, Klaus: The Mobilität.Leben Study: A 20-Month Mobility-Tracking Panel. Arbeitsberichte Mobility Policy 2, 2024 mehr…
  • Fuchsgruber, Dominik; Dahmen, Victoria; Bogenberger, Klaus; Günnemann, Stephan;: Route Prediction for Mobility Data using Geometric Deep Learning. Georg Nemetschek Institute Symposium & Expo on AI for the Built World, 2024 mehr…
  • Dahmen, Victoria; Weikl, Simone; Bogenberger, Klaus: Interpretable Machine Learning for Mode Choice Modeling on Tracking-Based Revealed Preference Data. Transportation Research Board Annual Meeting, 2024 mehr…
  • Dahmen, Victoria; Martinez, Santiago Álvarez-Ossorio; Loder, Allister; Bogenberger, Klaus: Making Large-Scale Semi-Passive GPS Travel Diaries Valuable: a Quality Enhancement Method. Transportation Research Board Annual Meeting, 2024 mehr…
  • Dahmen, Victoria; Loder, Allister; Tilg, Gabriel; Kutsch, Alexander; Bogenberger, Klaus: Traffic State Estimation with Loss Constraint. IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 2022 mehr…

Betreute Studienarbeiten

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CC:XSLT processing: Transformation failed.
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