yupi：Python中的轨迹数据生成、跟踪和分析
摘要：轨迹研究在几个研究领域中通常是一个核心任务。在环境建模中，轨迹对于研究液体污染、动物迁徙、油漂模式或土地移动至关重要。在本研究中，我们解决了当前处理轨迹数据的方法中存在的标准化和集成不足的问题。在这个场景中，挑战从从原始传感器数据中提取轨迹到应用数学工具进行建模或对人口及其环境进行推理的问题都有。本文介绍了一个通用的框架，将整个问题进行了处理，即一个用于处理轨迹数据的软件库。它包含一个强大的跟踪模块，旨在使数据采集方便，通过不同的随机模型提供人工生成轨迹的功能，以便进行实验和理论数据的比较，提供了一个统计工具包来分析轨迹组的模式，以及加速轨迹数据的预处理的其他资源。值得强调的是，该库不对轨迹的性质进行假设（例如GPS轨迹），这使得它可以在不同的学科中使用。我们通过重现与环境建模相关的动力系统建模的关键结果来验证该软件。每个案例都提供了一个示例脚本以方便重现。
作者：A. Reyes and G. Viera-L''opez and J.J. Morgado-Vega and E. Altshuler
论文ID：2108.06340
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-09-23