Modeling Large-Scale Walking and Cycling Networks: A Machine Learning Approach Using Mobile Phone and Crowdsourced Data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Saberi, Meead, Lilasathapornkit, Tanapon |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Dynamic Pedestrian Traffic Assignment with Link Transmission Model for Bidirectional Sidewalk Networks
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Traffic Assignment Problem for Footpath Networks with Bidirectional Links
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Towards Foundation Models for Scientific Machine Learning: Characterizing Scaling and Transfer Behavior
von: Subramanian, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Subramanian, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-Driven Approximation of Binary-State Network Reliability Function: Algorithm Selection and Reliability Thresholds for Large-Scale Systems
von: Yeh, Wei-Chang
Veröffentlicht: (2025)
von: Yeh, Wei-Chang
Veröffentlicht: (2025)
Quantifying Correlations of Machine Learning Models
von: Li, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Singularity Formation: Synergy in Theoretical, Numerical and Machine Learning Approaches
von: Wang, Yixuan
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Yixuan
Veröffentlicht: (2026)
Solving All Regression Models For Learning Gaussian Networks Using Givens Rotations
von: Alipourfard, Borzou, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Alipourfard, Borzou, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Scalable Mechanistic Neural Networks for Differential Equations and Machine Learning
von: Chen, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Physics-Informed Machine Learning Approach for Solving Distributed Order Fractional Differential Equations
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
von: Aghaei, Alireza Afzal
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Multilevel Markov Chain Monte Carlo Using Machine Learning Models
von: Reddy, Sohail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Reddy, Sohail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transfer Learning on Multi-Dimensional Data: A Novel Approach to Neural Network-Based Surrogate Modeling
von: Propp, Adrienne M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Propp, Adrienne M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Large Data Limits of Laplace Learning for Gaussian Measure Data in Infinite Dimensions
von: Zhong, Zhengang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhong, Zhengang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Solving Poisson Equations using Neural Walk-on-Spheres
von: Nam, Hong Chul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nam, Hong Chul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Overview on Machine Learning Methods for Partial Differential Equations: from Physics Informed Neural Networks to Deep Operator Learning
von: Gonon, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gonon, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sketch 'n Solve: An Efficient Python Package for Large-Scale Least Squares Using Randomized Numerical Linear Algebra
von: Lavaee, Alex
Veröffentlicht: (2024)
von: Lavaee, Alex
Veröffentlicht: (2024)
Learning from Linear Algebra: A Graph Neural Network Approach to Preconditioner Design for Conjugate Gradient Solvers
von: Trifonov, Vladislav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Trifonov, Vladislav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Orthogonal Polynomial Kernel-Based Machine Learning Model for Differential-Algebraic Equations
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Taheri, Tayebeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Operator Learning at Machine Precision
von: Bacho, Aras, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bacho, Aras, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Flow Based Phase-Field Modeling Using Separable Neural Networks
von: Mattey, Revanth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mattey, Revanth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model Order Reduction of Cerebrovascular Hemodynamics Using POD_Galerkin and Reservoir Computing_based Approach
von: Halder, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Halder, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-Level GNN Preconditioner for Solving Large Scale Problems
von: Nastorg, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nastorg, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Solving PDEs on Unknown Manifolds with Machine Learning
von: Liang, Senwei, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Liang, Senwei, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Discovering Scaling Exponents with Physics-Informed Müntz-Szász Networks
von: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: N'guessan, Gnankan Landry Regis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mixture-of-Experts Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Digital Twin Data Modelling by Randomized Orthogonal Decomposition and Deep Learning
von: Bistrian, Diana Alina, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bistrian, Diana Alina, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Scale-Consistent Learning for Partial Differential Equations
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Integral Operator Approaches for Scattered Data Fitting on Spheres
von: Lin, Shao-Bo
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Shao-Bo
Veröffentlicht: (2024)
Variational (Energy-Based) Spectral Learning: A Machine Learning Framework for Solving Partial Differential Equations
von: Hammad, M. M.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hammad, M. M.
Veröffentlicht: (2026)
On the Limits of Interpretable Machine Learning in Quintic Root Classification
von: Thomas, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Thomas, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning High-dimensional Ionic Model Dynamics Using Fourier Neural Operators
von: Pellegrini, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pellegrini, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Driven, ML-assisted Approaches to Problem Well-Posedness
von: Bertalan, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bertalan, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large Language Models: A Mathematical Formulation
von: Baptista, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Baptista, Ricardo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DPOT: Auto-Regressive Denoising Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training
von: Hao, Zhongkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hao, Zhongkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine Learning-Based Nonlinear Nudging for Chaotic Dynamical Systems
von: Oh, Jaemin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Oh, Jaemin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Driven Model Reduction using WeldNet: Windowed Encoders for Learning Dynamics
von: Dahal, Biraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dahal, Biraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Yinuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Network Approach to Stochastic Dynamics for Smooth Multimodal Density Estimation
von: Zarezadeh, Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zarezadeh, Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dereziński, Michał, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sketching the Heat Kernel: Using Gaussian Processes to Embed Data
von: Gilbert, Anna C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gilbert, Anna C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Point Source Identification Using Singularity Enriched Neural Networks
von: Hu, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Dynamic Pedestrian Traffic Assignment with Link Transmission Model for Bidirectional Sidewalk Networks
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Traffic Assignment Problem for Footpath Networks with Bidirectional Links
von: Lilasathapornkit, Tanapon, et al.
Veröffentlicht: (2020) -
Towards Foundation Models for Scientific Machine Learning: Characterizing Scaling and Transfer Behavior
von: Subramanian, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Data-Driven Approximation of Binary-State Network Reliability Function: Algorithm Selection and Reliability Thresholds for Large-Scale Systems
von: Yeh, Wei-Chang
Veröffentlicht: (2025) -
Quantifying Correlations of Machine Learning Models
von: Li, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)