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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/19241
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Bensebti, Riadh | - |
dc.contributor.author | Hadj Kacem, Ahmed | - |
dc.contributor.author | Kamech, Abdellah ( Promoteur) | - |
dc.date.accessioned | 2022-09-19T10:15:06Z | - |
dc.date.available | 2022-09-19T10:15:06Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/19241 | - |
dc.description | ill., Bibliogr. Cote: ma-004-820 | fr_FR |
dc.description.abstract | L’émergence du concept des villes intelligentes, des technologies de l’information et de la communication (TIC) et de l’Internet des objets (IoT), observés durant ces dernières années, a permis d’améliorer le quotidien du citoyen tout en l’impliquant dans ce concept. Parmi les données utilisées, celles liées à la mobilité des individus sont nécessaires pour des solutions visant l’amélioration de plusieurs domaines tels que la recommandation des services, le transport, les réseaux cellulaires, etc. Les données de mobilité sont dans un état brut, afin de les utiliser dans un processus de prédiction, un filtrage de données est nécessaire, ces données filtrées seront utilisées par la suite pour la modélisation de la trajectoire, qui signifie dans ce cas la manière avec laquelle la trajectoire est décrite. Dans ce mémoire nous allons proposer un modèle de description de trajectoire pour faire une prédiction basée sur le machine Learning qui sera évaluée et comparée à d'autre modèle en utilisant des jeux de données réelles de mobilité humaine. Mots-clés :Ville intelligente, technologie de l’information, internet des objets, mobilité humain, prediction, Intelligence Artificielle. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
dc.subject | Ville intelligente | fr_FR |
dc.subject | technologie de l’information | fr_FR |
dc.subject | internet des objets | fr_FR |
dc.subject | mobilité humain | fr_FR |
dc.subject | prediction | fr_FR |
dc.subject | Intelligence Artificielle | fr_FR |
dc.title | Etude et implémentation des techniques de modélisation de la trajectoire d’un objet mobile dans une ville intelligente en vue de prédiction de mobilité | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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