論文の概要: Measuring and Visualizing Place-Based Space-Time Job Accessibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00268v1
- Date: Sat, 30 May 2020 13:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 22:36:11.142622
- Title: Measuring and Visualizing Place-Based Space-Time Job Accessibility
- Title（参考訳）: 時空間アクセシビリティの測定と可視化
- Authors: Yujie Hu, Joni Downs
- Abstract要約: 都市における就業機会に対する就業者の空間的アクセシビリティに関する研究には,重力モデルなどの場所ベースの就業アクセシビリティ対策が広く適用されている。
それらは、ジョブアクセシビリティーパターンを捉えるために特別に設計されたものではなく、分析単位の空間的構成と規模に敏感である。
彼らは仕事の機会と労働者の時間的ダイナミクスを省き、時間とともに安定していると仮定する。
空間と時間における場所ベースジョブアクセシビリティの測定と可視化のための新しい手法フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Place-based accessibility measures, such as the gravity-based model, are
widely applied to study the spatial accessibility of workers to job
opportunities in cities. However, gravity-based measures often suffer from
three main limitations: (1) they are sensitive to the spatial configuration and
scale of the units of analysis, which are not specifically designed for
capturing job accessibility patterns and are often too coarse; (2) they omit
the temporal dynamics of job opportunities and workers in the calculation,
instead assuming that they remain stable over time; and (3) they do not lend
themselves to dynamic geovisualization techniques. In this paper, a new
methodological framework for measuring and visualizing place-based job
accessibility in space and time is presented that overcomes these three
limitations. First, discretization and dasymetric mapping approaches are used
to disaggregate counts of jobs and workers over specific time intervals to a
fine-scale grid. Second, Shen (1998) gravity-based accessibility measure is
modified to account for temporal fluctuations in the spatial distributions of
the supply of jobs and the demand of workers and is used to estimate hourly job
accessibility at each cell. Third, a four-dimensional volumetric rendering
approach is employed to integrate the hourly job access estimates into a
space-time cube environment, which enables the users to interactively visualize
the space-time job accessibility patterns. The integrated framework is
demonstrated in the context of a case study of the Tampa Bay region of Florida.
The findings demonstrate the value of the proposed methodology in job
accessibility analysis and the policy-making process.
- Abstract（参考訳）: 重力モデルのような場所ベースのアクセシビリティ尺度は、都市の雇用機会に対する労働者の空間的アクセシビリティを研究するために広く適用されている。
しかし、重力に基づく測定は、(1)仕事のアクセシビリティ・パターンを捉えるために特別に設計されたものではなく、しばしば粗い分析単位の空間的構成やスケールに敏感であり、(2)仕事の機会や労働者の時間的ダイナミクスを省略し、時間とともに安定し続けると仮定し、(3)動的なジオビジュアライゼーション技術には適さない、という3つの大きな制限に苦しむことが多い。
本稿では,これら3つの制約を克服し,空間と時間における場所ベースのジョブアクセシビリティを計測・可視化するための新しい手法を提案する。
第一に、離散化とダシメトリックマッピングのアプローチは、特定の時間間隔で作業員と作業員の数を分解するために用いられる。
第二に、Shen (1998) の重力によるアクセシビリティ測定は、仕事の供給と労働者の需要の空間分布の時間的変動を考慮し、各セルでの時間的ジョブアクセシビリティを推定するために用いられる。
第3に、時間単位のジョブアクセス推定を時空間キューブ環境に統合する4次元ボリュームトリクスレンダリング手法を採用し、ユーザが時空間のジョブアクセシビリティパターンをインタラクティブに可視化できるようにする。
この統合フレームワークは、フロリダ州タンパベイ地域のケーススタディの文脈で実証されている。
その結果,ジョブアクセシビリティ分析と政策策定プロセスにおける提案手法の価値が示された。
関連論文リスト
- Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information [68.10033984296247]
本稿では, 位置決めの精度を高めるために, 視点選択の重要性を強調し, アクティブな位置決め領域について検討する。
私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T12:32:09Z) - A Survey of Generative Techniques for Spatial-Temporal Data Mining [93.55501980723974]
本稿では,空間時間データマイニングにおける生成技術の統合に焦点を当てる。
本稿では,生成技術に基づく時空間法を包括的に分析する。
また、空間時間データマイニングパイプライン用に特別に設計された標準化されたフレームワークも導入されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T12:07:43Z) - The CAST package for training and assessment of spatial prediction models in R [0.0]
CASTパッケージとその機能について紹介する。
モデリングワークフローのさまざまなステップを調べて、より信頼性の高い空間予測をサポートするためにCASTをどのように使用できるかを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-10T12:48:10Z) - Space and Time Continuous Physics Simulation From Partial Observations [0.0]
大規模機械学習に基づくデータ駆動方式は、より直接的かつ効率的に長距離依存関係を統合することにより、高い適応性を約束する。
我々は流体力学に焦点をあて、正規格子や不規則格子の形で計算と予測の固定的サポートに基づく文献の大部分の欠点に対処する。
本研究では,空間的・時間的領域の連続的な領域において,スパース観測を訓練しながら予測を行う新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T13:24:04Z) - Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for
Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark] [78.05103666987655]
この研究は、多様な都市空間時間データセットにアクセスし活用する際の課題に対処する。
都市空間・時空間のビッグデータ用に設計された統合ストレージフォーマットであるアトミックファイルを導入し,40種類の多様なデータセットでその有効性を検証する。
多様なモデルとデータセットを使用して広範な実験を行い、パフォーマンスリーダーボードを確立し、有望な研究方向性を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:20:00Z) - Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility
Applications [9.896508514316812]
フェデレートラーニング(FL)は、空間時間モデルを訓練するための理想的な候補として機能する。
既存の時空間モデルから分散学習への移行には,ユニークな課題がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-09T08:26:48Z) - Averaging Spatio-temporal Signals using Optimal Transport and Soft
Alignments [110.79706180350507]
Fr'teche は双対性を意味し, 時間的バレシェセンタを定義するために提案した損失が有効であることを示す。
手書き文字と脳画像データによる実験は、我々の理論的発見を裏付けるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-11T09:46:22Z) - Temporal Predictive Coding For Model-Based Planning In Latent Space [80.99554006174093]
時間的に予測可能な環境要素を符号化するために,時間的予測符号化を用いた情報理論的手法を提案する。
本稿では,DMControl タスクの背景を複雑な情報を含む自然なビデオに置き換える,標準的な DMControl タスクの挑戦的な修正について評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T04:31:15Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Spatio-Temporal Action Localization [69.12982544509427]
S時間動作の局所化はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。
本稿では、エンドツーエンドの教師なしドメイン適応アルゴリズムを提案する。
空間的特徴と時間的特徴を別々にあるいは共同的に適応した場合に,顕著な性能向上が達成できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T04:25:10Z) - The Traveling Observer Model: Multi-task Learning Through Spatial
Variable Embeddings [28.029643109302715]
我々は、連続した空間を移動し、ある場所で値を計測し、他の場所でそれらを予測する観察者として、一般的な予測システムを構築した。
この視点は、一見無関係なタスクを単一のモデルで解決できる、機械学習フレームワークにつながります。
実験では,(1)空間と時間における変数の直感的な位置の復元,(2)完全に不整合な入力空間と出力空間を持つ関連するデータセット間の正則性の利用,(3)無関係なタスク間の正則性を利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-05T21:51:37Z) - A Novel Framework for Spatio-Temporal Prediction of Environmental Data
Using Deep Learning [0.0]
本稿では,深層学習を用いた気候・環境データの分解時間予測の枠組みを紹介する。
具体的には,完全時間信号の再構成を可能にする正規格子上に空間的にマッピング可能な関数を導入する。
実世界のシミュレーションデータへの応用は,提案フレームワークの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T07:44:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。