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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification par arbre de décision > Extreme Gradient Machine
Extreme Gradient MachineSynonyme(s)Extreme gradient Boost |
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Titre : Assessment of renewable energy resources with remote sensing Type de document : Monographie Auteurs : Fernando Ramos Martins, Éditeur scientifique Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 244 p. Format : 16 x 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0481-0 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] climat
[Termes IGN] détection des nuages
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] hydroélectricité
[Termes IGN] image GOES
[Termes IGN] Matlab
[Termes IGN] prévision météorologique
[Termes IGN] rayonnement solaire
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (éditeur) The book “Assessment of Renewable Energy Resources with Remote Sensing" focuses on disseminating scientific knowledge and technological developments for the assessment and forecasting of renewable energy resources using remote sensing techniques. The eleven papers inside the book provide an overview of remote sensing applications on hydro, solar, wind and geothermal energy resources and their major goal is to provide state of art knowledge to contribute with the renewable energy resource deployment, especially in regions where energy demand is rapidly expanding. Renewable energy resources have an intrinsic relationship with local environmental features and the regional climate. Even small and fast environment and/or climate changes can cause significant variability in power generation at different time and space scales. Methodologies based on remote sensing are the primary source of information for the development of numerical models that aim to support the planning and operation of an electric system with a substantial contribution of intermittent energy sources. In addition, reliable data and knowledge on renewable energy resource assessment are fundamental to ensure sustainable expansion considering environmental, financial and energetic security. Note de contenu : 1- Enhancement of cloudless skies frequency over a large tropical reservoir in Brazil
2- On the land-sea contrast in the surface solar radiation (SSR) in the Baltic region
3- Real-time automatic cloud detection using a low-cost sky camera
4- Attenuation factor estimation of direct normal irradiance combining sky camera images and mathematical models in an inter-tropical area
5- Multistep-ahead solar radiation forecasting scheme based on the light gradient boosting machine: A case study of Jeju Island
6- Modified search strategies assisted crossover whale optimization algorithm with selection operator for parameter extraction of solar photovoltaic models
7- Industry experience of developing day-ahead photovoltaic plant forecasting system based on machine learning
8- The global wind resource observed by scatterometer
9- Coastal wind measurements using a single scanning LiDAR
10- Characterizing geological heterogeneities for geothermal purposes through combined geophysical prospecting methods
11- A computational workflow for generating a voxel-based design approach based on subtractive shading envelopes and attribute information of point cloud dataNuméro de notice : 28653 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0481-0 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0481-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99795 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]Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities / Li Tiancheng (2021)
Titre : Intelligent sensors for positioning, tracking, monitoring, navigation and smart sensing in smart cities Type de document : Monographie Auteurs : Li Tiancheng, Éditeur scientifique ; Jan Junkun, Éditeur scientifique ; Cao Yue, Éditeur scientifique ; et al., Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2021 Importance : 266 p. Format : 17 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-0365-0123-9 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] capteur (télédétection)
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] Inférence floue
[Termes IGN] internet des objets
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] odomètre
[Termes IGN] positionnement en intérieur
[Termes IGN] réseau de capteurs
[Termes IGN] simulation de signal
[Termes IGN] ville intelligenteRésumé : (éditeur) The rapid development of advanced, arguably, intelligent sensors and their massive deployment provide a foundation for new paradigms to combat the challenges that arise in significant tasks such as positioning, tracking, navigation, and smart sensing in various environments. Relevant advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are also finding rapid adoption by industry and fan the fire. Consequently, research on intelligent sensing systems and technologies has attracted considerable attention during the past decade, leading to a variety of effective applications related to intelligent transportation, autonomous vehicles, wearable computing, wireless sensor networks (WSN), and the internet of things (IoT). In particular, the sensors community has a great interest in novel, intelligent information fusion, and data mining methods coupling AI and ML for substantial performance enhancement, especially for the challenging scenarios that make traditional approaches inappropriate. This reprint book has collected 14 excellent papers that represent state-of-the-art achievements in the relevant topics and provides cutting-edge coverage of recent advances in sensor signal and data mining techniques, algorithms, and approaches, particularly applied for positioning, tracking, navigation, and smart sensing. Note de contenu : 1- MIMU/odometer fusion with state constraints for vehicle positioning during BeiDou signal outage: Testing and results
2- Autonomous road roundabout detection and navigation system for smart vehicles and cities using laser simulator–fuzzy logic algorithms and sensor fusion
3- An elaborated signal model for simultaneous range and vector velocity estimation in FMCW radar
4- Hybrid solution combining Kalman filtering with Takagi–Sugeno fuzzy inference system for online car-following model calibration
5- Computationally efficient cooperative dynamic range-only SLAM based on sum of Gaussian filter
6- LoRaWAN geo-tracking using map matching and compass sensor fusion
7- A robust multi-sensor data fusion clustering algorithm based on density peaks
8- Extended target marginal distribution Poisson multi-Bernoulli mixture filter
9- A multi-core object detection coprocessor for multi-scale/type classification applicable to IoT devices
10- Leveraging uncertainties in softmax decision-making models for low-power IoT devices
11- Implementing deep learning techniques in 5G IoT networks for 3D indoor positioning: DELTA (DeEp Learning-Based Co-operaTive Architecture)
12- A novel hybrid algorithm based on Grey Wolf optimizer and fireworks algorithm
13- Passenger flow forecasting in metro transfer station based on the combination of singular spectrum analysis and AdaBoost-weighted extreme learning machine
14- A unified fourth-order tensor-based smart community systemNuméro de notice : 28609 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/POSITIONNEMENT Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.3390/books978-3-0365-0123-9 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-0365-0123-9 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99453 Utilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) / Sabrina Bosque (2017)
Titre : Utilisation d’image THR et drone pour l’étude de la dynamique côtière d’Ouvéa (Île des Loyautés - Nouvelle Calédonie) Type de document : Mémoire Auteurs : Sabrina Bosque, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse 2 Jean Jaurès Année de publication : 2017 Autre Editeur : Toulouse : Institut National Polytechnique de Toulouse INPT Importance : 102 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Master 2 Géomatique, ScIences Géomatiques en environneMent et Aménagement (SIGMA)Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par arbre de décision
[Termes IGN] érosion côtière
[Termes IGN] Extreme Gradient Machine
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] géoréférencement indirect
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] Loyauté (îles)
[Termes IGN] Nouvelle-Calédonie
[Termes IGN] orthophotoplan numérique
[Termes IGN] plage
[Termes IGN] R (langage)
[Termes IGN] trait de côteRésumé : (auteur) Ce stage s’inscrit dans le projet Litto « Mise en place d’un réseau participatif du suivi de rivage : expérimentation dans les îles Loyautés en Nouvelle Calédonie (2014-2017) » émanant à l’appel à projet MOM (Ministère d’Outre-Mer). Dans ce stage, on s’intéresse à l’atoll d’Ouvéa, une des îles Loyautés de la Nouvelle Calédonie. Cet atoll fragile est très sensible aux changements d’origines naturelles et/ou anthropiques qui sont particulièrement visibles sur le système plage. Les objectifs de cette étude sont la détection par classification automatique des dynamiques côtières et l’expérimentation de la complémentarité entre les images des satellites (Worldview-2, Quickbird) et les images des Drones (Phantom 2 et 4). Outre les prétraitements qui ont été nécessaires sur les images satellites (fusion et géoréférencement) et Drones (orthomosaïque), différentes méthodes de classification ont été expérimentées. Parmi ces méthodes « Extreme Gradient Machine » (module XGBoost sous R) présente les meilleurs résultats et permet de créer un modèle applicable à d’autres images basé sur des arbres de décision. L’entrainement du modèle, réalisé à partir de l’image satellite de 2015 atteint une précision de 96,5% et son application sur l'image de 2011 donne un taux de confiance de 72,6%. De la même façon, les résultats obtenus pour les orthomosaïques Drone de 2017 et 2015 présentent les précisions respectives de 92,2% et de 67,6%. Cette étape de classification a permis de réaliser une analyse diachronique sur la dynamique du trait de côte mettant en évidence des zones d’érosions et d’accrétions sur les plages d’Ouvéa. Note de contenu : 1- Introduction
2- Matériel et méthodes
3- Résultats
4- L'analyse diachronique
5- Conclusion
6- PerspectivesNuméro de notice : 24592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : Institut de Recherche pour le Développement / Université de Nouvelle-Calédonie Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92163 Documents numériques
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