Apprentissage profond de la mobilité des personnes
Institution:
Bourgogne Franche-ComtéDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Knowledge of mobility is a major challenge for authorities mobility organisers and urban planning. Due to the lack of formal definition of human mobility, the term "people's mobility" will be used in this book. This topic will be introduced by a description of the ecosystem by considering these actors and applications.The creation of a learning model has prerequisites: an understanding of the typologies of the available data sets, their strengths and weaknesses. This state of the art in mobility knowledge is based on the four-step model that has existed and been used since 1970, ending with the renewal of the methodologies of recent years.Our models of people's mobility are then presented. Their common point is the emphasis on the individual, unlike traditional approaches that take the locality as a reference. The models we propose are based on the fact that the intake of individuals' decisions is based on their perception of the environment.This finished book on the study of the deep learning methods of Boltzmann machines restricted. After a state of the art of this family of models, we are looking for strategies to make these models viable in the application world. This last chapter is our contribution main theoretical, by improving robustness and performance of these models.
Abstract FR:
La connaissance de la mobilité est un enjeu majeur pour les autorités organisatrices de mobilité et l'aménagement urbain. En raison du manque de définition formelle de la mobilité humaine, l'expression "mobilité des personnes" sera utilisée dans cette ouvrage. Ce sujet sera introduit par une description de l'écosystème en considérant ces acteurs et ces applications.La création d'un modèle d'apprentissage a des prérequis: la compréhension des typologies des ensembles de données disponibles, leurs forces et leurs faiblesses. Cet état de l'art de la connaissance de la mobilité passe par le modèle à quatre étapes qui existe et est utilisé depuis 1970 pour finir sur le renouvellement des méthodologies de ces dernières années.Nos modélisations de la mobilité des personnes sont ensuite présentées. Leur point commun est la mise en avant de l'individu contrairement aux approches classiques qui prennent comme référence la localité. Les modèles que nous proposons s'appuient sur le fait que la prise de décision des individus se fait selon leur perception de l'environnement.Cet ouvrage fini sur l'étude des méthodes d'apprentissage profond des machines de Boltzmann restreintes. Après un état de l'art de cette famille de modèles, nous recherchons des stratégies pour rendre ces modèles viables dans le monde applicatif. Ce dernier chapitre est notre contribution théorique principale, par l'amélioration de la robustesse et la performance de ces modèles.