Abstract
- 이 연구에서는 여러가지 객체(e.g. 토지이용, 도로 네트워크, 교통, 음식, 건강 시설)를 이용하는 흐름 가능성(flow probabilities)을 생성하는 Deep Gravity 모델을 제안함.
- 여러 객체와 모빌리티 흐름 사이의 비선형적 관계를 발견하기 위하여 딥 뉴런 네트워크(deep neural network)를 이용함.
- 연구 지역은 영국, 이탈리아, 뉴욕임. Deep Gravity는 특히 붐비는 지역에서 전통적 중력 모델이나 딥 뉴런 네트워크를 사용하지 않는 모델에 비해 지리학적 일반화 능력(현실적인 흐름 생성)을 잘 보임. 심지어 트레이닝 데이터가 없는 지역에서도 좋은 결과 생성.
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