Abstrakt. I detta dokument undersöks effektiviteten hos nästa plats-förutsägelse inomhus genom att jämföra flera förutsägelser metoder. Scenariot gäller personer i en kontorsbyggnad som regelbundet besöker kontor under en viss tidsperiod. Vi modellerar scenariot genom ett dynamiskt Bayesianskt nätverk och utvärderar noggrannheten av nästa rum förutsägelse och av varaktigheten av vistelse, utbildning och omskolning prestanda, samt minne och prestanda krav av en Bayesian nätverk prediktor. Resultaten jämförs med ytterligare kontext prediktor tillvägagångssätt - en stat prediktor och en flerskikts perceptron prediktor med exakt samma utvärdering uppsättning och riktmärken. De allmänt tillgängliga Augsburg Indoor Location Tracking Benchmarks tillämpas som prediktor belastningar. Våra resultat visar att Bayesian nätverket prediktor når en nästa plats förutsägelse noggrannhet på upp till 90% och en varaktighet förutsägelse noggrannhet på upp till 87% med variationer beroende på person och specifik prediktor set-up. Bayesian nätverket prediktor utför i samma noggrannhetsområde som neurala nätverket och staten prediktor.
Ett dynamiskt Bayesianskt nätverk användes för att förutsäga rörlighet inomhus i REF.
Prediction of Indoor Movements Using Bayesian Networks
{'venue': 'LoCA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}