Adaptive Modeling of Urban Dynamics with Mobile Phone Database - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2016

Adaptive Modeling of Urban Dynamics with Mobile Phone Database

Modélisation adaptative de la dynamique urbaine avec base de données de téléphonie mobile

Résumé

Thecommunicationnetworks(mobilephonenetworks,socialmediaplatforms)producedigital traces from their usages. This type of information help to understand and analyze the human mobility in very accurate way. By these analyzes over cities, it can give powerful data on daily citizen activities, urban planners have in that way, relevant indications for decision making on design and development. As well as, the Call detail Records (CDRs) provides valuable spatiotemporal data at the level of citywide or even nationwide. The CDRs could be analyzed to extract the life patterns and individuals mobility in an observed urban area and during ephemeral events. Whereas, their analysis gives conceptual views about human density and mobility patterns. In this study, the mobile phone traces concern an ephemeral event called Armada in Rouen city. However,importantdensitiesofindividualsareanalyzedandarerepresentedtoextractthe life patterns by classifying the most active regions during observed period in this urban area. Then, the collective mobility patterns are investigated in aggregated urban mobility patterns via extracting the universal mobility law (power-law distribution). This investigation explores the characteristics of human mobility patterns, and model them mathematically depending on substantial parameters, that are the inter-event time, traveled distances (displacements), and the radius of gyration. The main purpose of this study is to determine the general pattern law of the population. And, its contribution is the resulting outcomes, which are revealed and visualized in both static and dynamic perspectives. They can be capitalized as guidelines to explore the urban pulse and life patterns. The numerical simulation results endorse the previousinvestigations. Hence, they found that the real system patterns almost follow an exponential distribution. Additionally, the experiments classified the mobility patterns into major classes as general, work, and off days.
Dans cette étude, on s’intéresse à l’étude de la mobilité urbaine à partir de traces de données de téléphonie mobile qui ont été fournies par l’opérateur Orange. Les données fournies concernent la région de la ville de Rouen, durant un événement éphémère qui est l’Armada de 2008. Dans une première étude, on gère une masse importante de données pour extraire des caractéristiques permettant de qualifier des usages de la ville lors d’évènements éphémères, en fonctions des jours d’activités ou de repos des individus. Des visualisations sont données et permettent de comprendre les mobilités engendrées de manière spécifique ou non par l’événement. Dans une seconde partie, on s’intéresse à la reconstitution de trajectoires avec des approches agrégées inspirées des techniques de physique statistique afin de dégager des comportements en fonction des périodes d’activités et d’un découpage spatial en grandes zones urbaines. On tente ainsi de dégager des lois en observant des distributions en loi de puissance caractéristiques de la complexité des systèmes étudiés.
Fichier principal
Vignette du fichier
Suhad Faisal Behadili.pdf (14.21 Mo) Télécharger le fichier

Dates et versions

tel-01441611 , version 1 (19-01-2017)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01441611 , version 1

Citer

Suhad Suhad Faisal Behadili. Adaptive Modeling of Urban Dynamics with Mobile Phone Database. Computer Science [cs]. Normandie Université, France, 2016. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-01441611⟩
235 Consultations
229 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More