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Modeling Animal Movements Using LSTM and Graph Theory: A Case Study of Modern Poultry Farming in Rural Sahelian Areas
编号：99 访问权限：仅限参会人 更新：2026-07-22 16:40:51 浏览：8次 Online

报告开始：2026年07月31日 12:25（Asia/Kolkata）

报告时间：15min

所在会场：[S6] Artificial Intelligence Use Cases [S6-5] Artificial Intelligence Use Cases

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摘要
Prédire les déplacements des poules en milieu ouvert représente un défi majeur dans l'étude du comportement spatio-temporel, dans un contexte où les mouvements sont variables et souvent influencés par les interactions spatiales. Cette étude propose un modèle hybride GNN-LSTM conçu pour modéliser et estimer les trajectoires des poules à partir de données GPS. Ce modèle comprend un réseau de neurones graphiques (GNN), qui capture les liens spatiaux entre les individus grâce à une structure de graphe, et un réseau de mémoire à long terme (LSTM), utilisé pour appréhender les dépendances temporelles des déplacements. Après traitement, les données sont normalisées et organisées en séries temporelles avant la construction d'un graphe spatial basé sur la proximité entre les animaux. L'approche proposée dans cette étude pour l'analyse du comportement des poules a démontré son efficacité, comme en témoignent les résultats obtenus.
关键词
暂无
报告人
AHMAT BRAHIM BACHIR
Teacher Université Numérique du Tchad

稿件作者
AHMAT BRAHIM BACHIR Université Numérique du Tchad
CHOROMA Marayi University of N'Djamena
Daouda Ahmat University of N'Djamena
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重要日期

  • 会议日期

    07月30日

    2026

    至

    08月01日

    2026

  • 07月28日 2026

    注册截止日期

  • 07月30日 2026

    初稿截稿日期

主办单位
The United Societies of Science
承办单位
Kongunadu College of Engineering and Technology
协办单位
IEEE Section
IEEE Madras Section
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