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Obtener la distribución de las ubicaciones de hogar y trabajo es esencial para la planificación urbana, ya que define la estructura y el patrón de movilidad de una ciudad. Con el desarrollo de las redes de telecomunicaciones, los datos de redes móviles, que tienen las ventajas de una amplia cobertura y un fuerte seguimiento, han producido grandes cantidades de información sobre las actividades humanas. Por lo tanto, se ha convertido en un tema de investigación popular para la detección de la posición humana. En este estudio, propusimos un nuevo método para detectar las ubicaciones de hogar y trabajo basado en la extracción de puntos focales en trazas, identificando las horas de trabajo y descanso de los individuos, y analizando las características de las cuadrículas de la ciudad utilizando datos de señalización celular de teléfonos móviles (CSD). A nivel individual, validamos el algoritmo con datos de voluntarios de verdad en el terreno y logramos una pequeña desviación de menos de 500 y 565 metros para la detección de la ubicación de hogar y trabajo el 85% del tiempo. A nivel agregado, lo probamos en un conjunto de datos de CSD anonimizado en toda la ciudad y encontramos una alta correlación de Pearson entre nuestro resultado y los datos del censo de 0.93. En comparación con estudios existentes, este estudio mejoró la granularidad y la precisión de la ubicación de hogar y trabajo, además de validar el método utilizando tanto datos de verdad en el terreno etiquetados individualmente como datos agregados por primera vez. Aplicando el algoritmo en una ciudad, capturamos la distribución de la población, los patrones de desplazamiento y el equilibrio entre trabajo y vivienda de la ciudad, y demostramos el potencial de utilizar datos de redes móviles para la planificación urbana y la formulación de políticas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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