論文の概要: Mobility signatures: a tool for characterizing cities using intercity mobility flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01789v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 08:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 00:04:41.688279
• Title: Mobility signatures: a tool for characterizing cities using intercity mobility flows
• Title（参考訳）: モビリティシグネチャ:都市間モビリティフローを用いた都市を特徴付けるツール
• Authors: Maryam Kiashemshaki, Zhiren Huang, Jari Saram\"aki
• Abstract要約: 我々は、より広い移動ネットワークに都市がどのように埋め込まれているかを理解するためのツールとして、モビリティシグネチャを紹介した。 フィンランドの携帯電話ベースのデータに基づいて構築された2つのアプリケーションによるモビリティシグネチャ手法の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the patterns of human mobility between cities has various applications from transport engineering to spatial modeling of the spreading of contagious diseases. We adopt a city-centric, data-driven perspective to quantify such patterns and introduce the mobility signature as a tool for understanding how a city (or a region) is embedded in the wider mobility network. We demonstrate the potential of the mobility signature approach through two applications that build on mobile-phone-based data from Finland. First, we use mobility signatures to show that the well-known radiation model is more accurate for mobility flows associated with larger cities, while the traditional gravity model appears a better fit for less populated areas. Second, we illustrate how the SARS-CoV-2 pandemic disrupted the mobility patterns in Finland in the spring of 2020. These two cases demonstrate the ability of the mobility signatures to quickly capture features of mobility flows that are harder to extract using more traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 都市間の移動のパターンを理解することは、輸送工学から伝染病の拡散の空間的モデリングまで様々な応用がある。 このようなパターンを定量化するために,我々は,都市(あるいは地域)がより広いモビリティネットワークにどのように埋め込まれているかを理解するためのツールとして,モビリティシグネチャを導入する。 フィンランドの携帯電話ベースのデータに基づく2つのアプリケーションによるモビリティシグネチャ手法の可能性を示す。 まず、大都市に付随する移動フローにおいて、よく知られた放射モデルの方がより正確であることを示し、従来の重力モデルは人口密度の低い地域でより適しているように思われる。 第2に、2020年春のSARS-CoV-2パンデミックがフィンランドの移動パターンをいかに破壊したかを説明する。 これらの2つの事例は、より伝統的な方法で抽出するのが困難な移動流の特徴を素早く把握するモビリティシグネチャの能力を示している。

関連論文リスト

• MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
  最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。 公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。 本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z)
• Pretrained Mobility Transformer: A Foundation Model for Human Mobility [11.713796525742405]
  textbfPretrained textbfMobility textbfTransformer (PMT) textbfMobility textbfTransformer (PMT) textbfPretrained textbfMobility textbfTransformer (PMT)
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T00:07:22Z)
• Deep Activity Model: A Generative Approach for Human Mobility Pattern Synthesis [11.90100976089832]
  我々は,人間の移動性モデリングと合成のための新しい生成的深層学習手法を開発した。 オープンソースのデータを使って、アクティビティパターンとロケーショントラジェクトリの両方を組み込む。 モデルはローカルデータで微調整できるため、さまざまな領域にわたるモビリティパターンを正確に表現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T02:04:10Z)
• COLA: Cross-city Mobility Transformer for Human Trajectory Simulation [44.157114416533915]
  モデル非依存転送フレームワークを用いた都市間mObiLity trAnsformer (COLA) を開発した。 COLAはトランスフォーマーを、都市固有の特性のためのプライベートモジュールと、都市・ユニバーサルモビリティパターンのための共有モジュールに分割する。 実装された都市間ベースラインは,その優位性と有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T07:45:29Z)
• Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series Forecasting Approach [71.67506068703314]
  長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。 伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。 本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。 都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T07:39:05Z)
• A generalized vector-field framework for mobility [0.0]
  本稿では,任意の種類の移動に有効な個人軌跡から始まる一般ベクトル場表現を提案する。 個人の選挙が運動場のメソスコピック特性をどのように決定するかを示す。 筆者らのフレームワークは, メソスコピックな都市移動において, 隠れ対称性を捉えるための重要なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T07:50:08Z)
• Priority-Centric Human Motion Generation in Discrete Latent Space [59.401128190423535]
  テキスト・ツー・モーション生成のための優先中心運動離散拡散モデル(M2DM)を提案する。 M2DMは、コード崩壊に対処するために、グローバルな自己注意機構と正規化用語を組み込んでいる。 また、各動きトークンの重要度から決定される革新的なノイズスケジュールを用いた動き離散拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T10:40:16Z)
• CrowdWeb: A Visualization Tool for Mobility Patterns in Smart Cities [0.39373541926236766]
  現在の移動予測モデルの精度は25%未満である。 人間の移動パターンを可視化するWebプラットフォームを提案する。 我々はこのプラットフォームを拡張し、都市規模の観点から複数のユーザのモビリティを可視化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:30:00Z)
• Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN [50.55181727145379]
  本稿では,道路網上の連続軌道を生成するために,新たな2段階生成対向フレームワークを提案する。 具体的には、A*アルゴリズムの人間の移動性仮説に基づいてジェネレータを構築し、人間の移動性について学習する。 判別器では, 逐次報酬と移動ヤウ報酬を組み合わせることで, 発電機の有効性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T09:54:02Z)
• IMAP: Individual huMAn mobility Patterns visualizing platform [0.39373541926236766]
  ユーザのモビリティパターンを予測する既存のモデルの精度は25%以下である。 本研究では,人間の移動パターンを研究・分析し,その柔軟性を捉える新しい視点を提案する。 我々のプラットフォームは、利用者が訪れた場所の履歴に基づいてグラフを視覚化することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T07:43:54Z)
• Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.456196356335745]
  都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。 輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T13:53:01Z)

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。