اعلام جامعة بابل | رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"GPS Trajectory Clustering"

رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"GPS Trajectory Clustering"

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 05/8/2024 32:27:09 AM

عدد المشاهدات : 236

رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش"GPS Trajectory Clustering"

ضحى فاضل عباس
كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش رسالة ماجستير " GPS Trajectory Clustering for Spatio-Temporal Behavior Analysis using Deep Learning and HeatMap Techniques"
لطالبة الماجستير ( ميس مهند منصور ناجي ) و بإشراف (د. وضاح رزوقي عبود ) في قسم البرمجيات . و ذلك في الساعة التاسعة من صباح يوم الاحد المصادف 4/8/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات

أدى إدخال تقنية نظام تحديد المواقع العالمي إلى إنشاء كميات هائلة من البيانات المكانية والزمانية ، والتي تلتقط أنماط حركة الأشياء المختلفة. يعد التخصيص الفعال للموارد لضمان رضا المستخدمين عاملا حاسما في تشكيل مستقبل التخطيط الحضري والتنمية. من الضروري فهم العوامل التي يمكن أن تسهم في إنشاء طرق لدراسة سلوكيات المستخدم باستخدام عدد كبير من الأشخاص في غضون إطار زمني قصير من الضروري استخدام مناهج التجميع المناسبة لتحليل هذه البيانات من أجل فهم السلوكيات المكانية والزمانية. تقدم هذه الدراسة طريقة لتجميع مسارات نظام تحديد المواقع العالمي من خلال الجمع بين مناهج خريطة الحرارة مع شبكة عصبية ثنائية الرسم البياني المكانية والزمانية (ST-DGNN). تقدم الخرائط الحرارية عرضا رسوميا للتغيرات في الكثافة عبر كل من الموقع والوقت ، مما يجعلها أداة سهلة الاستخدام لتحليل البيانات الأولية وتحديد مجالات النشاط العالي تستخدم الشبكة العصبية للرسم البياني الديناميكي المكاني والزماني الشبكات العصبية للرسم البياني لتمثيل الاتصالات المعقدة الموجودة في البيانات المكانية والزمانية ، والتي تشمل كلا من الترابط المكاني والتغيرات الزمنية. تعمل منهجيتنا على تحسين دقة وتفسير تجميع المسار من خلال دمج منهجيات مختلفة. وهذا يسمح بفهم أكثر تفصيلا لأنماط الحركة ويتيح استنتاجات أكثر دقة. وقد تبين أن الطريقة المقترحة تحدد بشكل فعال المجموعات ذات الصلة وتكشف عن الخصائص المكانية والزمانية الجديرة بالملاحظة من خلال التحليل التجريبي لمجموعات بيانات النظام