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J-GLOBAL ID：201702212585931170   整理番号：17A0368759

予測ベースUnobstructed経路計画【Powered by NICT】

Prediction-based Unobstructed Route Planning

著者 (4件)： Shang Shuo (State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum-Beijing, China) ,  Guo Danhuai (CNIC, Chinese Academy of Sciences, China) ,  Liu Jiajun (Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods, School of Information, Renmin University of China, China) ,  Wen Ji-Rong (Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods, School of Information, Renmin University of China, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 213  ページ： 147-154  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト追跡データ(例えば,公共交通ICカードデータ)の利用性の増大に伴い,人間の移動性予測はますます重要になっている。この観点から,著者らはヒト移動度を予測し,過密ステーションを発見するため,ヒト死体追跡データを用いて,過密ステーションを避けるために障害物のない経路計画の新しい問題を研究した。は本研究では一般的に経路計画と勧告,都市コンピューティング,位置ベースサービスなどの多くの有用なモバイルアプリケーションにおけるユーザーに大きな利益をもたらすことができると信じている。問題は二つの困難さにより困難である(1)混雑した所を効率的に検出する方法と,(2)効率的に障害物のないルートを見つける方法。これらの困難を克服するために,著者らは,均一な分布,標準正規分布,および優先順位に基づく三種のヒト移動度予測法,人間の移動性を予測し,過密ステーションを検出するためを提案した。,効率的に障害物のないルートを計画する二確率的アルゴリズム開発した。開発したアルゴリズムの性能を,合成空間データ上での包括的実験により検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ヒト ,  正規分布 ,  公共輸送 ,  移動度 ,  予測技法 ,  都市 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 空間データ ,  アルゴリズム開発 ,  モバイルアプリケーション ,  人間の移動性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ヒト移動度 ,  予測 ,  確率 ,  Unobstructed経路計画

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 予測 ,  経路計画