Predicting geographic population density
    12.
    发明授权
    Predicting geographic population density 有权
    预测地理人口密度

    公开(公告)号:US08825080B1

    公开(公告)日:2014-09-02

    申请号:US13906319

    申请日:2013-05-30

    申请人: Google Inc.

    IPC分类号: H04W24/00

    CPC分类号: H04W4/021 H04W16/22

    摘要: The population density for a geographic area is predicted using a Markov Random Field (MRF) model. A MRF model is defined for estimating a number of mobile devices being used within a geographic area. The MRF model includes a set of rules describing how to use current data describing mobile devices currently observed in the area, and historical data describing mobile devices historically observed in the area to produce the estimate. Values of weight parameters in the MRF model are learned using the historical data. The current and historical data are applied to the MRF model having the learned weight parameters, and cost minimization is used to estimate of the number of mobile devices currently being used within the area. This estimate is used to predict the population density for the area. The predicted population density can then be used to provide location-based services.

    摘要翻译: 使用马尔科夫随机场(MRF)模型预测地理区域的人口密度。 定义MRF模型以估计在地理区域内正在使用的移动设备的数量。 MRF模型包括一组规则,描述如何使用当前在该区域观察到的移动设备的当前数据,以及描述在该区域中历史观察到的移动设备以产生估计的历史数据。 使用历史数据学习MRF模型中权重参数的值。 当前和历史数据被应用于具有所学习的权重参数的MRF模型,并且使用成本最小化来估计当前在该区域内正在使用的移动设备的数量。 这个估计用于预测该地区的人口密度。 然后可以使用预测的人口密度来提供基于位置的服务。