Zobrazeno 1 - 10
of 9 128
pro vyhledávání: '"Mobility Prediction"'
Human mobility prediction plays a critical role in applications such as disaster response, urban planning, and epidemic forecasting. Traditional methods often rely on designing crafted, domain-specific models, and typically focus on short-term predic
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.23692
With the popularity of location-based services, human mobility prediction plays a key role in enhancing personalized navigation, optimizing recommendation systems, and facilitating urban mobility and planning. This involves predicting a user's next P
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.14970
Predicting human mobility across multiple cities presents significant challenges due to the complex and diverse spatial-temporal dynamics inherent in different urban environments. In this study, we propose a robust approach to predict human mobility
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.14099
Autor:
Yang, Xiaojie, Ge, Hangli, Wang, Jiawei, Fan, Zipei, Jiang, Renhe, Shibasaki, Ryosuke, Koshizuka, Noboru
Large-scale human mobility exhibits spatial and temporal patterns that can assist policymakers in decision making. Although traditional prediction models attempt to capture these patterns, they often interfered by non-periodic public events, such as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.02155
Human mobility prediction is essential for applications like urban planning and transportation management, yet it remains challenging due to the complex, often implicit, intentions behind human behavior. Existing models predominantly focus on spatiot
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.12832
Autor:
Mayemba, Christian N., Nkashama, D'Jeff K., Tshimula, Jean Marie, Dialufuma, Maximilien V., Muabila, Jean Tshibangu, Didier, Mbuyi Mukendi, Kanda, Hugues, Galekwa, René Manassé, Fita, Heber Dibwe, Mundele, Serge, Kalala, Kalonji, Ilunga, Aristarque, Ntobo, Lambert Mukendi, Muteba, Dominique, Abedi, Aaron Aruna
This paper provides a comprehensive survey of recent advancements in leveraging machine learning techniques, particularly Transformer models, for predicting human mobility patterns during epidemics. Understanding how people move during epidemics is e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.16921
Traditional traffic prediction, limited by the scope of sensor data, falls short in comprehensive traffic management. Mobile networks offer a promising alternative using network activity counts, but these lack crucial directionality. Thus, we present
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.17507
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.