Descripteur
Termes IGN > 1-Candidats > modèle mathématique > modèle de simulation
modèle de simulationSynonyme(s)modèle de prévisionVoir aussi |
Documents disponibles dans cette catégorie (181)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Inferencing hourly traffic volume using data-driven machine learning and graph theory / Zhiyan Yi in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)
[article]
Titre : Inferencing hourly traffic volume using data-driven machine learning and graph theory Type de document : Article/Communication Auteurs : Zhiyan Yi, Auteur ; Xiaoyue Cathy Liu, Auteur ; Nikola Markovic, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 101548 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] échantillonnage de données
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] inférence statistique
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] planification
[Termes IGN] théorie des graphes
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] Utah (Etas-Unis)Résumé : (auteur) Traffic volume is a critical piece of information in many applications, such as transportation long-range planning and traffic operation analysis. Effectively capturing traffic volumes on a network scale is beneficial to Transportation Systems Management & Operations (TSM&O). Yet it is impractical to install sensors to cover a large road network. To address this issue, spatial prediction techniques are widely performed to estimate traffic volumes at sites without sensors. In retrospect, most relevant studies resort to machine learning methods and treat each prediction location independently during the training process, ignoring the potential spatial dependency among them. This paper presents an innovative spatial prediction method of hourly traffic volume on a network scale. To achieve this, we applied a state-of-the-art tree ensemble model - extreme gradient boosting tree (XGBoost) - to handle the large-scale features and hourly traffic volume samples, due to the model's powerful scalability. Moreover, spatial dependency among road segments is taken into account in the proposed model using graph theory. Specifically, we created a traffic network graph leveraging probe trajectory data, and implemented a graph-based approach - breadth first search (BFS) - to search neighboring sites in this graph for computing spatial dependency. The proposed spatial dependency feature is subsequently incorporated as a new feature fed into XGBoost. The proposed model is tested on the road network in the state of Utah. Numerical results not only indicate high computational efficiency of the proposed model, but also demonstrate significant improvement in prediction accuracy of hourly traffic volume comparing with the benchmarked models. Numéro de notice : A2021-004 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2020.101548 Date de publication en ligne : 24/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101548 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96271
in Computers, Environment and Urban Systems > vol 85 (January 2021) . - n° 101548[article]Integrating multilayer perceptron neural nets with hybrid ensemble classifiers for deforestation probability assessment in Eastern India / Sunil Saha in Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol 12 n° 1 (2021)
[article]
Titre : Integrating multilayer perceptron neural nets with hybrid ensemble classifiers for deforestation probability assessment in Eastern India Type de document : Article/Communication Auteurs : Sunil Saha, Auteur ; Gopal Chandra, Auteur ; Biswajeet Pradhan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 29 - 62 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] changement d'occupation du sol
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] classification par Perceptron multicouche
[Termes IGN] déboisement
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes IGN] Rotation Forest classification
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (auteur) The rapid expansion of human settlement, agricultural land and roads because of population growth in several regions of the world has contributed to the depletion of forest land. In this study, novel ensemble intelligent approaches using bagging, dagging and rotation forest (RTF) as meta classifiers of multilayer perceptron (MLP) were used to predict spatial deforestation probability (DP) in Gumani Basin, India. The success rate and correctness of prediction of the ensemble models were compared with MLP. A total of 1000 deforested pixels and 14 deforestation determining factors (DDFs) were used. The ensemble models were trained using 70% of the deforested pixels and validated with the remaining 30%. DDFs were chosen by applying the information gain ratio and Relief-F test methods. Distance to settlement, population growth and distance to roads were the most important factors. The results of DP modelling demonstrated that nearly 16.82%–12.64% of the basin had very high DP. All four models created DP maps with reasonable prediction accuracy and goodness of fit, but the best map was produced by MLP-bagging. The accuracy of the MLP neural net model was increased 2-3% after ensemble with the hybrid meta classifiers (RTF, bagging and dagging). The proposed method could be used for deforestation prediction in other areas having similar geo-environmental conditions. Furthermore, the findings might be used as a basis for future research and could help planners in forest management. Numéro de notice : A2021-106 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/19475705.2020.1860139 Date de publication en ligne : 22/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1860139 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96903
in Geomatics, Natural Hazards and Risk > vol 12 n° 1 (2021) . - pp 29 - 62[article]Modeling the risk of robbery in the city of Tshwane, South Africa / Nicolas Kemp in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Modeling the risk of robbery in the city of Tshwane, South Africa Type de document : Article/Communication Auteurs : Nicolas Kemp, Auteur ; Gregory D. Breetzke, Auteur ; Anthony K. Cooper, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 29 - 42 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] Afrique du sud (état)
[Termes IGN] criminalité
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] prévention des risques
[Termes IGN] protection civile
[Termes IGN] zone à risqueRésumé : (auteur) In this study, we model the risk of robbery in the City of Tshwane in South Africa. We use the collective knowledge of two prominent spatial theories of crime (social disorganization theory, and crime pattern theory) to guide the selection of data and employ rudimentary geospatial techniques to create a crude model that identifies the risk of future robbery incidents in the city. The model is validated using actual robbery incidences recorded for the city. Overall the model performs reasonably well with approximately 70% of future robbery incidences accurately identified within a small subset of the overall model. Developing countries such as South Africa are in dire need of crime risk intensity models that are simple, and not data intensive to allocate scarce crime prevention resources in a more optimal fashion. It is anticipated that this model is a first step in this regard. Numéro de notice : A2021-017 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2020.1814872 Date de publication en ligne : 10/09/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2020.1814872 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96455
in Cartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 1 (January 2021) . - pp 29 - 42[article]Réservation
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2021011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Modélisation et simulation de comportements piétons réalistes en espace partagé avec un véhicule autonome / manon Prédhumeau (2021)
Titre : Modélisation et simulation de comportements piétons réalistes en espace partagé avec un véhicule autonome Type de document : Thèse/HDR Auteurs : manon Prédhumeau, Auteur ; Julie Dugdale, Directeur de thèse ; Anne Spalanzani, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenobles Alpes, spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] interaction homme-machine
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] psychologie sociale
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] UML
[Termes IGN] zone urbaine denseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans un futur proche, les véhicules autonomes ne seront plus limités aux routes et auront à naviguer dans des environnements urbains denses et dynamiques comme les espaces partagés. Dans de tels espaces, la séparation entre piétons et véhicules est réduite au minimum et les usagers doivent négocier leur passage sans règles de circulation explicites. Les piétons naviguent selon certaines normes sociales et s'attendent à ce que le véhicule autonome ait une navigation sécurisée, mais aussi efficace et conforme aux conventions sociales et urbaines. Pour cela, un élément clé de la navigation dans les espaces partagés repose sur la compréhension et l'anticipation des comportements piétons et de leurs interactions.Cependant, nous ne savons pas comment les piétons vont se comporter, car actuellement il est très rare que des véhicules autonomes naviguent dans le même espace que des piétons. Notre problématique est donc la suivante : comment anticiper les comportements piétons dans un espace partagé avec un véhicule autonome ?Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR HIANIC (Human Inspired Autonomous Navigation In Crowds). Dans cette thèse, nous étudions le comportement des piétons en espace partagé avec un véhicule autonome en modélisant et en simulant des comportements piétons réalistes.Notre approche intègre des observations empiriques et des concepts issus des sciences sociales afin de proposer un modèle et un simulateur à base d'agents pour une application en robotique. À chaque étape, le modèle proposé a été évalué et validé par des simulations de plusieurs scénarios et des comparaisons avec des données réelles.Notre première contribution est un modèle des comportements piétons individuels dans un contexte d'espace partagé. Le modèle tient compte de la perception, de l'attention et de l'espace personnel des piétons pour simuler des foules peu denses en environnement ouvert.Notre deuxième contribution est un modèle de quatre relations sociales au sein des groupes de piétons (couples, amis, familles et collègues de travail). Le modèle permet de simuler à la fois le mouvement des groupes sociaux de piétons dans plusieurs contextes de foule et les comportements d'évitement des groupes par d'autres piétons.Notre troisième contribution est un modèle des comportements piétons en interaction avec un véhicule autonome en espace partagé.Le modèle permet de représenter des comportements piétons à la fois hétérogènes, précis et explicables dans plusieurs situations d'interaction. Le modèle peut être utilisé pour reproduire des scènes du monde réel et pour prédire les trajectoires des piétons autour d’un véhicule autonome en temps réel.Notre quatrième contribution est l'implémentation du modèle pour proposer le simulateur SPACiSS, "Simulator for Pedestrians and an Autonomous Car in Shared Spaces". SPACiSS est open source et permet de simuler les interactions entre les piétons et les véhicules dans différents espaces partagés. Avec l'intégration dans le cadre ROS, couramment utilisé en robotique, SPACiSS est conçu comme un environnement pour le test de systèmes de navigation autonome.Nous avons montré que la modélisation et la simulation à base d'agents peuvent contribuer à une intégration efficace entre les sciences sociales et la robotique. Cette association est prometteuse pour aborder des scénarios du monde réel. Note de contenu : 1- Introduction
2- Revue de littérature
3- Modélisation et simulation de piétons en environnement ouvert
4- Modélisation et simulation de groupes sociaux de piétons
5- Modélisation et simulation de piétons en espace partagé avec un véhicule autonome
6- SPACiSS : un simulateur de piétons réalistes pour tester la navigation d’un véhicule autonome en espace partagé
7- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 24103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d’Informatique de Grenoble DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03518751 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102581 Modelling landslide hazards under global changes: the case of a Pyrenean valley / Séverine Bernardie in Natural Hazards and Earth System Sciences, vol 21 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : Modelling landslide hazards under global changes: the case of a Pyrenean valley Type de document : Article/Communication Auteurs : Séverine Bernardie, Auteur ; Rosalie Vandromme, Auteur ; Yannick Thiery, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 147 - 169 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] carte topographique
[Termes IGN] Cauterets
[Termes IGN] changement climatique
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] effondrement de terrain
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle hydrographique
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Pyrénées (montagne)
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Several studies have shown that global changes have important impacts in mountainous areas, since they affect natural hazards induced by hydrometeorological events such as landslides. The present study evaluates, through an innovative method, the influence of both vegetation cover and climate change on landslide hazards in a Pyrenean valley from the present to 2100. We first focused on assessing future land use and land cover changes through the construction of four prospective socioeconomic scenarios and their projection to 2040 and 2100. Secondly, climate change parameters were used to extract the water saturation of the uppermost layers, according to two greenhouse gas emission scenarios. The impacts of land cover and climate change based on these scenarios were then used to modulate the hydromechanical model to compute the factor of safety (FoS) and the hazard levels over the considered area. The results demonstrate the influence of land cover on slope stability through the presence and type of forest. The resulting changes are statistically significant but small and dependent on future land cover linked to the socioeconomic scenarios. In particular, a reduction in human activity results in an increase in slope stability; in contrast, an increase in anthropic activity leads to an opposite evolution in the region, with some reduction in slope stability. Climate change may also have a significant impact in some areas because of the increase in the soil water content; the results indicate a reduction in the FoS in a large part of the study area, depending on the landslide type considered. Therefore, even if future forest growth leads to slope stabilization, the evolution of the groundwater conditions will lead to destabilization. The increasing rate of areas prone to landslides is higher for the shallow landslide type than for the deep landslide type. Interestingly, the evolution of extreme events is related to the frequency of the highest water filling ratio. The results indicate that the occurrences of landslide hazards in the near future (2021–2050 period, scenario RCP8.5) and far future (2071–2100 period, scenario RCP8.5) are expected to increase by factors of 1.5 and 4, respectively. Numéro de notice : A2021-135 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/nhess-21-147-2021 Date de publication en ligne : 18/01/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/nhess-21-147-2021 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96999
in Natural Hazards and Earth System Sciences > vol 21 n° 1 (January 2021) . - pp 147 - 169[article]RegNet: a neural network model for predicting regional desirability with VGI data / Wenzhong Shi in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)PermalinkSpatiotemporal patterns of urbanization during the last four decades in Switzerland and their impacts on urban heat islands / Marti Bosch Padros (2021)PermalinkTurgor – a limiting factor for radial growth in mature conifers along an elevational gradient / Richard L. Peters in New phytologist, vol 229 n° 1 (January 2021)PermalinkVolumes by tree species can be predicted using photogrammetric UAS data, Sentinel-2 images and prior field measurements / Mikko Kukkonen in Silva fennica, vol 55 n° 1 (January 2021)PermalinkBioclimatic modeling of potential vegetation types as an alternative to species distribution models for projecting plant species shifts under changing climates / Robert E. Keane in Forest ecology and management, vol 477 ([01/12/2020])PermalinkExploring the heterogeneity of human urban movements using geo-tagged tweets / Ding Ma in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)PermalinkSemantic‐based urban growth prediction / Marvin Mc Cutchan in Transactions in GIS, Vol 24 n° 6 (December 2020)PermalinkStand-level mortality models for Nordic boreal forests / Jouni Siipilehto in Silva fennica, vol 54 n° 5 (December 2020)PermalinkThe utility of fused airborne laser scanning and multispectral data for improved wind damage risk assessment over a managed forest landscape in Finland / Ranjith Gopalakrishnan in Annals of Forest Science, vol 77 n° 4 (December 2020)PermalinkUsing multi-agent simulation to predict natural crossing points for pedestrians and choose locations for mid-block crosswalks / Egor Smirrnov in Geo-spatial Information Science, vol 23 n° 4 (December 2020)Permalink