A Modified Inverse Distance Weighting Method for Interpolation in Open Public Places Based on Wi-Fi Probe Data
Notice bibliographique
Résumé
Urban open places with a public service function (e.g., urban parks) are likely to be populated in peak hours and during public events. To mitigate the risk of overcrowding and even events of stampedes, it is of considerable significance to realize a real-time full coverage estimate of the population density. The main challenge has been the limited deployment of crowd surveillance detectors in open public spaces, leading to incomplete data coverage and thus impacting the quality and reliability of the density estimation. To remedy this issue, this paper proposes a modified inverse distance weighting (IDW) method, named the inverse distance weighting based on path selection behavior (IDWPSB) method. The proposed IDWPSB method adjusts the distance decay effect according to visitors’ path selection behavior, which better characterizes the human dynamics in open spaces. By implementing the model in a real-world road network in the Shichahai scenic area in Beijing, China, the study shows a decrease in the absolute deviation by 17.62% comparing the results between the new method and the traditional IDW method, justifying the effectiveness of the new method for spatial interpolation in open public places. By considering the behavioral factor, the proposed IDWPSB method can provide insights into public safety management with the increasing availability of data derived from location-based services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».