Mobile Positioning and Trajectory Reconstruction Based on Mobile Phone Network Data: A Tentative Using Particle Filter

2021 ◽  
Author(s):  
Salijona Dyrmishi ◽  
Amnir Hadachi
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Particle Filter ◽  
Network Data ◽  
Trajectory Reconstruction ◽  
Mobile Positioning ◽  
Mobile Phone Network

scholarly journals Discovering Regularity Patterns of Mobility Practices Through Mobile Phone Data

2018 ◽  
pp. 173-195
Author(s):  
Paolo Tagliolato ◽  
Fabio Manfredini
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Temporal Resolution ◽  
Northern Italy ◽  
Mobile Phone Data ◽  
Urban Region ◽  
Network Data ◽  
Mobile Phone Network

The chapter addresses the issue of analyzing and mapping mobility practices by using different kinds of mobile phone network data that provide geo-located information on mobile phone activity at a high spatial and temporal resolution. The authors present and discuss major findings and drawbacks based on an application carried out on the Milan urban region (Lombardy, Northern Italy) and suggest possible implications for policies.

scholarly journals Inferring and Modeling Migration Flows Using Mobile Phone Network Data

IEEE Access ◽  
2019 ◽  
Vol 7 ◽  
pp. 164746-164758 ◽  
Author(s):  
Soranan Hankaew ◽  
Santi Phithakkitnukoon ◽  
Merkebe Getachew Demissie ◽  
Lina Kattan ◽  
Zbigniew Smoreda ◽  
...  
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Network Data ◽  
Mobile Phone Network ◽  
Migration Flows

scholarly journals Improved Response to Disasters and Outbreaks by Tracking Population Movements with Mobile Phone Network Data: A Post-Earthquake Geospatial Study in Haiti

PLoS Medicine ◽  
2011 ◽  
Vol 8 (8) ◽  
pp. e1001083 ◽  
Author(s):  
Linus Bengtsson ◽  
Xin Lu ◽  
Anna Thorson ◽  
Richard Garfield ◽  
Johan von Schreeb
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Network Data ◽  
Population Movements ◽  
Mobile Phone Network

scholarly journals Long-distance mode choice model estimation using mobile phone network data

2021 ◽  
pp. 100337
Author(s):  
Angelica Andersson ◽  
Leonid Engelson ◽  
Maria Börjesson ◽  
Andrew Daly ◽  
Ida Kristoffersson
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Choice Model ◽  
Mode Choice ◽  
Network Data ◽  
Model Estimation ◽  
Long Distance ◽  
Mode Choice Model ◽  
Mobile Phone Network

scholarly journals Az egynapos látogatóforgalom elemzése mobilcella adatok alapján: esettanulmány Szentendre példáján = An analysis of same-day visitor flow based on mobile phone network data: a case study of Szentendre

2020 ◽  
Vol 20 (KSZ) ◽  
pp. 19-28
Author(s):  
Attila Csaba Kondor ◽  
Tünde Szabó ◽  
Márton Prorok
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Network Data ◽  
Mobile Phone Network

A tanulmány célja az egynapos látogatóforgalom (szatellit turizmus) nagyságának és speciális jellemzőinek elemzése a budapesti agglomerációhoz tartozó attraktív kisváros, Szentendre, példáján a Magyar Telekom mobiltelefon-hálózatának adatforgalma alapján. Elsőként meghatároztuk azokat a paramétereket, amelyek alkalmasak lehetnek a napi ingázás, ezen belül a külföldi és belföldi szatellit turisták azonosítására, majd ezeket egy saját fejlesztésű szoftver segítségével bizonyos időszakokra vonatkozóan lekérdeztük a cella-adatbázisból. A napi ingázási adathalmazból különböző validációs lépések segítségével elkülönítettük a turistákat a munkavállalási, a tanulási és a tranzit célú ingázóktól. Az adatbázisunk alapján 2019-ben kb. 510.000 főre becsültük a napi látogatóforgalom volumenét Szentendrén, amelynek 75%-a belföldi látogató. A hagyományos turizmushoz képest a szatellit turizmust kevésbé érinti a szezonalitás, de erőteljes hétköznap-hétvége dichotómia figyelhető meg, főleg a belföldi látogatók esetében.

scholarly journals Discovering Regularity Patterns of Mobility Practices through Mobile Phone Data

2014 ◽  
Vol 5 (3) ◽  
pp. 37-54 ◽  
Author(s):  
Paolo Tagliolato ◽  
Fabio Manfredini ◽  
Paola Pucci
Keyword(s):  
Mobile Phone ◽  
Temporal Resolution ◽  
Northern Italy ◽  
Mobile Phone Data ◽  
Urban Region ◽  
Network Data ◽  
Mobile Phone Network

This article addresses the issue of analyzing and mapping mobility practices by using different kinds of mobile phone network data, which provide geo-located information on mobile phone activity at a high spatial and temporal resolution. It will present and discuss major findings and drawbacks, based on an application carried out on the Milan urban region (Lombardy, Northern Italy) and suggest possible implications for policies.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document