I
n
t
ern
a
t
i
o
n
a
l
J
o
u
rn
a
l
o
f
E
l
ect
ri
ca
l
a
n
d
C
o
m
p
u
t
er E
n
g
i
n
eeri
n
g
(
I
J
E
C
E
)
V
o
l.
8
, N
o.
5
,
O
c
t
obe
r
20
1
8
,
p
p.
31
12~
3
117
I
S
S
N
:
2088
-
8708
,
D
O
I
:
10.
11
591/
i
j
ece
.
v8
i
5
.
pp
311
2
-
3117
3112
Jou
r
n
al
h
om
e
p
age
:
h
ttp
:
//ia
e
s
c
o
r
e
.
c
o
m/
j
our
nal
s
/
i
nde
x
.
php/
I
J
E
C
E
A St
u
dy
o
f
M
o
bil
e Us
er M
o
v
e
m
en
t
s
P
redic
t
io
n M
e
t
h
o
ds
J
.
V
e
nk
a
t
a
Subr
a
m
a
ni
a
n
1
,
S
.
G
ovi
n
d
ar
aj
an
2
1
D
e
pa
r
t
m
e
nt
of
C
om
put
e
r
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
,
S
R
M
I
ns
t
i
t
u
t
e
of
S
c
i
e
nc
e
&
T
e
c
hnol
og
y
,
I
ndi
a
2
D
ep
ar
t
m
en
t
o
f
E
D
P
,
S
R
M
I
n
s
t
i
t
u
t
e o
f
S
ci
en
ce &
T
ech
n
o
l
o
g
y
,
I
n
d
i
a
A
rt
i
cl
e I
n
f
o
AB
S
T
RAC
T
A
r
tic
le
h
is
to
r
y
:
R
ecei
v
ed
O
c
t 1
0
,
201
7
Re
v
i
se
d
Fe
b
6
,
201
8
A
ccep
t
ed
S
e
p 14
,
2
01
8
F
or
a
de
c
a
de
a
nd m
or
e
,
t
he
N
um
be
r
o
f
s
m
a
r
t
phone
us
e
r
s
c
ou
nt
i
nc
r
e
a
s
i
ng
d
a
y
b
y d
a
y.
W
i
t
h t
he
dr
a
s
t
i
c
i
m
pr
ov
e
m
e
nt
s
i
n C
o
m
m
uni
c
a
t
i
on t
e
c
hno
l
og
i
e
s
,
t
he
pr
e
di
c
t
i
on
of
f
ut
ur
e
m
ov
e
m
e
nt
s
of
m
obi
l
e
us
e
r
s
ne
e
ds
a
l
s
o ha
v
e
im
p
o
r
ta
n
t r
o
le
.
V
a
r
io
u
s
s
e
c
to
r
s
c
a
n
g
a
in
f
r
o
m
th
is
p
r
e
d
ic
tio
n
.
C
o
m
m
u
n
i
cat
i
o
n
m
an
ag
e
m
en
t
,
C
i
t
y
D
ev
el
o
p
m
en
t
p
l
an
n
i
n
g
,
an
d
l
o
cat
i
o
n
-
b
as
ed
s
er
v
i
ces
ar
e s
o
m
e o
f
t
h
e f
i
el
d
s
t
h
at
can
b
e m
ad
e m
o
r
e v
al
u
ab
l
e w
i
t
h
m
ove
m
e
nt
pr
e
di
c
t
i
on
.
I
n t
hi
s
pa
p
e
r
,
w
e
pr
opos
e
a
s
t
udy
of
s
e
v
e
r
a
l
L
oc
a
t
i
on
P
r
e
d
ic
tio
n
T
e
c
h
n
iq
u
e
s
in
th
e
f
o
llo
w
in
g
a
r
e
a
s
.
Ke
y
wo
rd
:
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
D
a
t
a
m
i
ni
ng
L
o
c
a
tio
n
p
r
e
d
ic
tio
n
T
r
a
c
ki
ng
C
opy
r
i
g
ht
©
201
8
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
A
d
v
anc
e
d E
ngi
ne
e
r
i
ng
an
d
Sc
i
e
nc
e
.
A
l
l
ri
g
h
t
s re
se
rv
e
d
.
Co
rre
sp
o
n
d
i
n
g
Au
t
h
o
r
:
J
.
V
e
nka
t
a
S
ub
r
a
m
a
ni
a
n,
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t o
f
C
o
m
p
u
te
r
A
p
p
lic
a
tio
n
s
,
S
R
M I
n
s
t
i
t
u
t
e o
f
S
c
i
en
ce
&
T
ech
n
o
l
o
g
y
,
K
a
tta
n
k
u
la
th
u
r
–
603 2
03,
C
h
e
n
n
a
i
,
I
n
di
a
.
E
m
a
il:
j
v
e
n
k
at
m
ai
l
@
g
m
ai
l
.
co
m
1.
I
NT
RO
D
UCT
I
O
N
I
n
P
er
s
o
n
al
C
o
m
m
u
n
i
cat
i
o
n
S
y
s
t
e
m
s
,
t
h
e
w
i
r
el
es
s
t
ech
n
o
l
o
g
i
es
w
er
e b
o
o
m
ed
ab
o
u
t
m
o
r
e t
h
an
1
0
y
ear
s
,
T
o
g
et
t
h
e
s
u
cces
s
f
u
l
co
m
m
u
n
i
cat
i
o
n
b
et
w
een
h
u
m
an
s
,
t
h
e
u
s
a
g
e o
f
cel
l
u
l
ar
p
h
o
n
es
ar
e v
er
y
m
u
ch
i
m
p
o
r
t
an
t
.
T
h
e
m
o
b
i
l
e p
h
o
n
e
u
s
er
s
al
w
a
y
s
n
eed
v
ar
i
o
u
s
s
er
v
i
ces
f
r
o
m
t
h
e s
er
v
i
ce p
r
o
v
i
d
er
s
.
A
l
m
o
s
t
al
l
s
er
v
i
ce p
r
o
v
i
d
er
s
as
s
u
r
i
n
g
t
h
e
Q
u
al
i
t
y
O
f
S
er
v
i
ce t
o
t
h
ei
r
cu
s
to
m
e
r
s
in
a
ll a
r
o
u
n
d
th
e
w
o
r
ld
.
I
n
a co
v
er
ag
e
ar
ea o
f
an
y
s
er
v
i
ce p
r
o
v
i
d
er
,
t
h
o
u
s
a
n
d
s
o
f
u
s
er
s
av
ai
l
i
n
g
t
h
e
co
m
m
u
n
i
cat
i
o
n
s
er
v
i
ces
f
r
o
m
t
h
e p
r
o
v
i
d
er
s
at
a
s
a
m
e
t
i
m
e.
T
o
p
r
o
v
i
d
e b
et
t
er
q
u
al
i
t
y
o
f
s
er
v
i
ce
s
t
o
t
h
e cu
s
t
o
m
er
s
,
t
h
e co
m
p
a
n
i
e
s
,
i
m
p
l
e
m
en
t
s
a
n
d
f
o
l
l
o
w
s
v
ar
i
o
u
s
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
f
o
r
m
a
n
a
g
e
m
en
t
o
f
l
o
cat
i
o
n
s
i
n
t
h
ei
r
o
w
n
co
v
er
ag
e ar
ea
a
nd
he
l
p
t
o
t
he
go
ve
r
n
m
e
nt
.
T
h
e co
v
er
ag
e ar
ea,
t
h
e
en
t
i
r
e
g
eo
g
r
ap
h
i
cal
s
p
ace
h
as
b
ee
n
d
i
v
i
d
ed
i
n
t
o
t
h
e
h
e
x
ag
o
n
al
s
h
ap
ed
cel
l
s
.
F
o
r
ex
a
m
p
l
e,
a p
ar
t
i
cu
l
ar
u
s
er
can
t
r
av
el
al
m
o
s
t
i
n
a
s
a
m
e r
o
u
t
e f
r
o
m
h
i
s
h
o
m
e t
o
o
f
f
i
ce e
v
er
y
d
a
y
.
W
i
t
h
t
h
i
s
t
r
aj
ect
o
r
y
o
f
u
s
er
,
t
h
e r
o
u
t
e
h
a
s
b
een
r
eco
r
d
ed
i
n
t
h
e d
at
ab
as
e i
n
a p
er
i
o
d
o
f
t
i
m
e,
an
d
al
s
o
t
h
e r
o
u
t
e i
n
v
o
l
v
ed
cel
l
s
an
d
n
ei
g
h
b
o
r
h
o
o
d
cel
l
s
al
s
o
r
eco
r
d
e
d
.
W
i
t
h
t
h
es
e h
i
s
t
o
r
i
cal
m
o
v
e
m
e
n
t
s
,
w
e ca
n
p
r
ed
i
ct
t
h
e f
u
t
u
r
e
m
o
v
e
m
e
n
t
s
al
s
o
.
S
o
w
e can
p
r
o
v
i
d
e b
et
t
er
q
u
al
i
t
y
o
f
s
er
v
i
c
e
s
t
o
t
h
e
u
se
r
s.
2.
CO
M
P
ARI
S
I
O
N
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
w
e
h
a
v
e
c
o
m
pa
r
e
d,
s
e
v
e
r
a
l
m
e
t
h
ods
us
e
d b
y
va
r
i
ou
s
a
u
t
h
or
s
i
n t
h
e
f
ol
l
o
w
i
ng
f
i
e
l
ds
o
f
r
es
ear
ch
ar
eas
.
2.
1.
L
oc
al
L
i
n
ea
r R
eg
res
s
i
o
n
M
o
d
el
T
he
A
u
t
ho
r
s
[
1
]
u
s
ed
S
t
at
i
s
t
i
cal
m
et
h
o
d
n
a
m
el
y
l
o
cal
l
i
n
e
ar
r
eg
r
es
s
i
o
n
m
o
d
el
.
T
h
e
y
pr
opos
e
s
h
or
t
m
e
m
o
r
y
ad
ap
t
i
v
e l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
o
r
h
av
i
n
g
ad
ap
t
at
i
o
n
ca
p
ab
i
l
i
t
y
w
h
i
c
h
h
as
b
een
ac
h
i
ev
ed
t
h
r
o
u
g
h
f
u
zz
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
nt
J
E
l
ec &
C
o
m
p
E
n
g
I
S
S
N
:
2088
-
8708
A
St
udy
of
M
obi
l
e
U
s
e
r
M
ov
e
m
e
nt
s
P
r
e
di
c
t
i
on M
e
t
hods
(
J
.
V
e
nk
at
a S
ubr
am
ani
an
)
3113
co
n
t
r
o
l
l
er
.
T
h
e ex
p
er
i
m
e
n
t
s
co
n
d
u
ct
ed
w
i
t
h
r
eal
G
P
S
d
at
a.
T
h
e l
o
cal
r
eg
r
es
s
i
o
n
m
o
d
el
b
as
ed
o
n
k
er
n
el
w
e
i
gh
t
e
d f
u
n
c
t
i
on
s
t
o de
t
e
r
m
i
n
e
us
e
r
’
s
f
u
t
u
r
e
lo
c
a
tio
n
u
s
in
g
e
x
tr
a
p
o
la
tio
n
.
2.
2.
L
oc
at
i
on
a
nd
T
r
aj
e
c
t
or
y I
n
f
or
m
at
i
on
M
od
e
l
T
h
e
a
n
ot
h
e
r
m
ode
l
us
e
d by
a
u
t
h
or
s
[
1
]
ar
e,
l
o
cat
i
o
n
an
d
t
r
aj
ect
o
r
y
i
n
f
o
r
m
at
i
o
n
m
o
d
el
i
n
w
h
i
ch
t
h
e
l
o
cat
i
o
n
o
f
u
s
er
a
t
t
i
m
e t
c
an
b
e r
ep
r
es
en
t
ed
b
y
2
D
v
e
ct
o
r
,
t
h
e ex
act
pos
i
t
i
on c
a
n
be
pr
e
di
c
t
e
d.
T
h
e
P
er
f
o
r
m
a
n
ce o
f
L
o
cat
i
o
n
P
r
ed
i
ct
i
o
n
as
s
e
s
s
ed
b
y
r
eal
G
P
S
v
a
l
u
es
.
2.
3.
Spa
t
i
a
l
C
o
n
t
e
x
t
C
la
s
s
if
ie
r
a
n
d Sho
r
t
-
te
r
m
P
r
ed
i
ct
o
r
T
h
e au
t
h
o
r
s
[
2
]
p
r
o
p
o
s
ed
an
ef
f
i
ci
en
t
s
p
at
i
al
co
n
t
e
x
t
cl
a
s
s
i
f
i
er
an
d
a s
h
o
r
t
-
te
r
m
p
r
e
d
ic
to
r
f
o
r
th
e
fu
t
u
r
e
l
oc
a
t
i
on
o
f
a
m
obi
l
e
u
s
e
r
i
n
m
obi
l
e
ph
o
n
e
n
e
t
w
or
k
s
.
I
n
t
h
i
s
pa
pe
r
,
t
h
e
a
u
t
h
or
s
a
dopt
e
d pa
t
t
e
r
n
n
a
m
e
l
y
cl
as
s
i
f
i
cat
i
o
n
i
n
o
r
d
er
t
o
p
r
ed
i
ct
t
h
e f
u
t
u
r
e l
o
cat
i
o
n
o
f
a
m
o
b
i
l
e u
s
er
b
as
ed
o
n
t
h
e
s
p
at
i
al
co
n
t
ex
t
i
.
e.
,
a.
t
h
e
c
u
r
r
e
n
t p
o
s
itio
n
a
n
d
d
ir
e
c
tio
n
o
f
th
e
u
s
e
r
,
b.
t
h
e h
i
s
t
o
r
y
o
f
t
h
e t
r
aj
ect
o
r
i
es
f
o
l
l
o
w
ed
b
y
t
h
e
u
s
er
,
an
d
c.
t
he
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n o
n t
he
u
s
e
r
’
s
s
ur
r
o
und
i
ng
s
(
ne
i
g
hb
o
r
i
ng
ne
t
w
o
r
k c
e
l
l
s
)
.
T
h
e
a
u
th
o
r
s
a
n
a
l
y
z
e
d
th
e
p
r
e
v
io
u
s
N
a
ï
v
e
b
a
s
is
c
la
s
s
if
ic
a
tio
n
a
n
d
f
o
u
n
d
t
h
e
d
if
f
ic
u
ltie
s
in
h
a
n
d
lin
g
s
e
m
i
r
a
nd
o
m
a
nd
f
ul
l
y r
a
nd
o
m
m
ove
m
e
nt
pa
t
t
e
r
n
s
.
F
o
r
cl
as
s
i
f
i
cat
i
o
n
,
t
h
e f
o
l
l
o
w
i
n
g
t
h
r
ee t
y
p
e
s
m
et
h
o
d
s
u
s
ed
.
a.
N
o
n
P
ar
am
et
r
i
c t
r
aj
ect
o
r
y
cl
a
s
s
i
f
i
er
b.
N
o
n
m
e
tr
ic
tr
a
j
e
c
to
r
y
c
la
s
s
i
f
ie
r
c.
M
u
l
t
i
e
x
p
er
t
t
r
aj
ect
o
r
y
cl
as
s
i
f
i
er
F
o
r
l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
i
o
n
,
Macr
o
cel
l
b
as
ed
l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
o
r
an
d
M
ic
r
o
lo
c
a
tio
n
p
r
e
d
ic
to
r
w
it
h
th
e
i
r
t
y
p
es
w
er
e
u
s
ed
.
T
h
e Q
u
al
i
t
at
i
v
e a
n
d
q
u
a
n
t
i
t
at
i
v
e as
s
es
s
m
e
n
t
s
h
a
v
e d
o
n
e
f
o
r
p
er
f
o
r
m
an
ce e
v
al
u
at
i
o
n
.
S
i
m
ul
a
t
i
o
ns
w
i
t
h
s
ynt
he
t
i
c
a
n
d
r
e
a
l
-
w
or
l
d
m
obi
l
i
t
y
da
t
a
s
h
ow
n t
h
a
t
t
h
e
pr
opos
e
d s
h
or
t
-
te
r
m
M
ic
r
o
D
ir
e
c
tio
n
b
as
ed
L
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
o
r
g
o
t
h
i
g
h
p
r
ed
i
ct
i
o
n
ef
f
i
ci
e
n
c
y
a
n
d
accu
r
ac
y
,
T
h
er
ef
o
r
e d
el
i
v
er
i
n
g
L
P
s
s
u
i
t
ab
l
e f
o
r
ad
v
an
ced
co
n
t
e
x
t
-
a
w
ar
e ap
p
l
i
cat
i
o
n
s
.
2.
4.
M
ove
m
e
n
t
P
red
i
ct
i
o
n
F
ra
m
ew
o
rk
I
n t
hi
s
p
a
p
e
r
,
t
he
a
ut
ho
r
s
[
3
]
m
a
i
nl
y
f
o
c
u
s
e
d
t
he
l
o
c
a
t
i
o
n p
r
e
d
i
c
t
i
o
n d
ur
i
ng e
m
e
r
ge
nc
i
e
s
.
T
he
f
o
und
t
h
e
u
s
er
’
s
b
eh
av
i
o
r
s
ar
e
ch
a
n
g
ed
i
n
-
c
a
s
e
o
f
e
m
e
r
ge
nc
y
.
A
ne
w
m
o
ve
m
e
nt
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n f
r
a
m
e
w
o
r
k ha
s
b
e
e
n
f
r
a
m
ed
i
n
W
i
r
el
es
s
L
A
N
T
h
e u
s
er
s
ar
e a
w
ar
e o
f
t
h
ei
r
l
o
cat
i
o
n
s
u
s
i
n
g
t
h
e
G
P
S
an
d
v
el
o
c
itie
s
f
r
o
m
th
e
s
u
cce
s
s
i
v
e l
o
cat
i
o
n
s
.
Mo
r
eo
v
er
,
t
h
e u
s
er
s
ar
e al
s
o
a
w
ar
e
a
b
o
u
t
t
h
e
o
t
h
er
u
s
er
s
.
F
o
r
s
i
m
u
l
at
i
o
n
,
ar
o
u
n
d
5
0
u
s
er
s
m
o
v
e
m
e
n
t
s
w
er
e e
v
al
u
a
t
ed
.
T
h
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
accu
r
acy
l
e
v
el
t
h
e
y
ac
h
i
ev
ed
n
ear
l
y
1
0
0
%
.
2.
5.
C
l
u
st
e
r
-
b
as
e
d
T
e
m
p
or
al
M
o
bi
l
e
Se
q
ue
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n M
i
ni
ng
T
h
e
A
l
g
or
i
t
hm
us
e
d by
A
u
t
hor
s
[
4
]
i
s
CT
M
S
P
-
M
i
n
e al
o
n
g
w
i
t
h
C
l
u
s
t
er
o
b
j
ect
b
as
ed
s
m
ar
t
cl
u
s
t
er
A
f
f
i
n
i
t
y
S
ear
ch
T
ech
n
i
q
u
e a
n
d
as
s
es
s
ed
w
i
t
h
L
o
cat
i
o
n
b
as
e
d
S
er
v
i
ce
A
l
i
g
n
m
e
n
t
.
A
f
t
er
C
r
eat
i
n
g
p
at
t
er
n
s
,
t
o
p
r
ed
i
ct
t
h
e u
s
er
b
eh
a
v
i
o
r
a
n
d
r
eco
m
m
en
d
i
n
g
s
er
v
i
ces
.
F
o
r
s
i
m
u
l
at
i
o
n
,
t
h
e a
u
t
h
o
r
s
u
s
ed
Mat
l
ab
.
T
h
e
f
ol
l
o
w
i
ng
da
t
a
pr
oc
e
s
s
i
ng
m
e
t
h
ods
a
l
s
o u
s
e
d t
h
e
y
a
r
e
pi
c
k
m
i
x
,
s
a
m
pl
i
ng
,
pa
r
t
i
t
io
n
in
g
,
f
i
e
ld
r
e
o
r
d
e
r
in
g
e
tc
.
,
G
e
t
N
um
be
r
of
t
i
m
e
S
e
gm
e
n
t
i
n
g
P
oi
n
t
s
A
l
g
or
i
t
hm
us
e
d t
o f
i
n
d t
h
e
us
e
r
be
h
a
vi
ou
r
s
i
n
v
a
r
i
ou
s
t
i
m
e
s
e
g
m
e
n
t
s
.
2.
6.
A
s
s
o
c
ia
t
io
n
R
u
le
s
T
he
A
u
t
ho
r
s
[
5
]
s
e
le
c
te
d
t
h
e
w
e
ll
k
n
o
w
n
A
s
s
o
c
ia
tio
n
R
u
le
s
f
r
o
m
D
a
ta
M
i
n
i
n
g
to
f
i
n
d
t
h
e
s
o
lu
tio
n
s
f
o
r
M
o
b
ilit
y
P
r
e
d
ic
tio
n
a
n
d
L
o
c
a
tio
n
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t.
I
n
A
s
s
o
c
ia
tio
n
R
u
le
s
,
t
h
e
a
v
a
ila
b
le
h
i
d
d
e
n
lin
k
s
b
e
t
w
e
e
n
d
at
a,
t
h
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
can
b
e
m
ad
e ex
cel
l
e
n
t
.
T
h
e
y
h
a
v
e t
ak
en
a
s
m
al
l
co
v
er
a
g
e ar
ea
(
E
x
.
W
at
er
l
o
o
)
an
d
s
e
p
a
r
a
t
e
d
i
nt
o
4
5
he
xa
go
na
l
c
e
l
l
s
.
U
s
i
ng t
he
m
o
ve
m
e
nt
s
S
i
m
u
l
a
t
o
r
,
t
he
P
r
e
d
i
c
t
i
o
ns
m
a
d
e
.
T
he
A
ut
ho
r
s
go
t
ar
o
u
n
d
9
0
%
o
f
accu
r
ac
y
l
e
v
el
.
2.
7.
G
en
et
i
c
A
l
gor
i
t
h
m
a
nd A
nt
C
o
l
o
ny
O
pt
i
m
i
z
at
i
on
U
s
i
ng
t
h
e
a
bov
e
t
w
o
a
l
g
or
i
t
hm
s
[
6]
,
t
h
e
r
e
a
r
e
t
w
o
di
f
f
e
r
e
nt
a
l
g
or
i
t
hm
s
pr
opos
e
d
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
t
o
t
al
d
i
s
t
an
ce
b
as
ed
o
n
f
i
n
d
i
n
g
m
ax
i
m
u
m
f
l
o
w
i
n
w
i
r
el
es
s
n
et
w
o
r
k
s
an
d
g
e
n
er
at
e p
h
er
o
m
o
n
e
m
at
r
i
x
o
f
a
n
t
s
an
d
es
t
i
m
at
e t
h
e co
n
t
en
t
o
f
t
h
e p
at
h
u
s
i
n
g
n
ei
g
h
b
o
r
h
o
o
d
t
h
at
t
h
e u
s
er
h
av
e
n
o
t
b
een
v
i
s
i
t
ed
i
n
t
h
e p
ar
t
i
cu
l
ar
n
et
w
o
r
k
s
.
T
h
e au
t
h
o
r
s
w
er
e
ev
al
u
at
ed
t
o
o
p
t
i
m
i
ze
t
h
e
l
o
cat
i
o
n
o
f
co
n
t
r
o
l
l
er
s
i
n
w
i
r
el
es
s
n
et
w
o
r
k
s
a
n
d
co
m
p
ar
ed
w
i
t
h
g
r
eed
y
al
g
o
r
i
t
h
m
s
.
2.
8.
C
l
us
t
e
r
i
ng
ba
s
e
d Se
q
ue
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n
M
i
ni
ng
&
Se
que
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n
M
i
ni
ng
ba
s
e
d C
l
us
t
e
r
i
ng
T
he
a
ut
ho
r
s
[
7
]
,
f
i
r
s
t
a
na
l
ys
e
s
a
b
o
ut
S
e
q
ue
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n M
i
n
i
ng a
nd
C
l
u
s
t
e
r
i
n
g t
e
c
hni
q
ue
s
a
nd
t
he
i
r
de
f
i
c
i
e
n
c
i
e
s
.
S
o,
T
h
e
y
pr
opos
e
d t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng t
w
o
a
l
go
r
i
t
h
m
s
na
m
e
l
y
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SSN
:
20
88
-
8708
In
t
J
E
l
e
c
&
C
o
m
p
E
n
g
,
V
o
l.
8
, N
o
.
5
,
O
c
t
obe
r
20
18
:
311
2
-
3117
3114
2.
9.
C
l
us
t
e
r
i
ng
b
a
s
e
d Se
q
ue
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n
M
i
ni
ng
T
h
is
m
o
d
e
l
a
i
m
s
to
u
til
iz
e
t
h
e
a
n
a
lo
g
o
u
s
m
o
v
e
m
e
n
t c
h
a
r
a
c
te
r
is
tic
s
o
f
m
o
b
ile
u
s
e
r
s
to
d
e
a
l
w
it
h
t
h
e
d
e
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
m
o
b
i
l
i
t
y
b
e
ha
vi
o
r
s
o
f
i
nd
i
vi
d
ua
l
s
.
B
y
us
i
n
g
s
uc
h
s
i
m
i
l
a
r
m
o
b
i
l
i
t
y
b
e
ha
vi
o
r
s
,
t
he
m
o
d
e
l
m
a
y
gi
ve
n t
he
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
f
ut
ur
e
m
o
ve
m
e
nt
o
f
a
ne
w
u
s
e
r
o
r
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
u
s
er
.
T
h
i
s
m
o
d
el
h
as
n
o
t
d
i
s
car
d
ed
r
an
d
o
m
m
o
v
e
m
e
n
ts
f
r
o
m
m
o
b
ile
u
s
e
r
s
’
h
i
s
to
r
ie
s
b
e
f
o
r
e
c
lu
s
te
r
i
n
g
m
o
b
ilit
y
b
e
h
a
v
io
r
s
in
to
s
i
m
i
la
r
g
r
o
u
p
s
.
T
h
e
a
u
th
o
r
s
ge
ne
r
a
t
e
d
a
d
a
t
a
s
e
t
w
i
t
h o
nl
y
5
m
o
ve
m
e
nt
b
e
ha
vi
o
r
s
.
2.
10.
Se
que
nt
i
a
l
P
a
tte
r
n
M
i
ni
ng
ba
s
e
d
C
l
u
s
t
e
r
i
ng
T
hi
s
m
o
d
e
l
m
a
i
nl
y c
o
nc
e
nt
r
a
t
e
d
o
n e
l
i
m
i
na
t
i
n
g no
i
s
e
o
f
r
a
nd
o
m
m
o
ve
m
e
n
t
s
i
n
us
e
r
s
’
hi
s
t
o
r
i
e
s
t
o
i
m
pr
ov
e
t
h
e
qu
a
l
i
t
y
of
g
e
n
e
r
a
t
e
d g
r
ou
ps
of
s
i
m
i
l
a
r
m
obi
l
i
t
y
be
h
a
v
i
or
s
.
A
n
d a
l
s
o t
h
i
s
m
ode
l
f
o
u
n
d t
h
e
m
o
ve
m
e
nt
gr
o
up
t
o
w
h
i
c
h
t
he
c
ur
r
e
nt
t
r
a
j
e
c
t
o
r
y
b
e
l
o
n
gs
a
n
d
t
he
n e
x
tr
a
c
ts
a
ll
m
o
b
ilit
y
r
u
l
e
s
f
r
o
m
t
h
i
s
g
r
o
u
p
.
T
h
e n
ex
t
l
o
cat
i
o
n
o
f
t
h
e c
u
r
r
en
t
t
r
ace i
s
s
e
l
ect
ed
b
as
ed
o
n
its
b
e
s
t
m
a
tc
h
i
n
g
r
e
g
u
la
tio
n
.
T
h
e
a
ut
ho
r
s
c
o
nc
l
ud
e
d
t
h
e co
m
b
i
n
at
i
o
n
o
f
ab
o
v
e
m
o
d
el
s
w
i
l
l
g
i
v
e t
h
e acc
u
r
at
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
o
f
m
o
v
e
m
en
t
s
.
2.
11.
O
b
j
ect
T
ra
ck
i
n
g
Al
gor
i
t
h
m
T
h
e
O
b
j
ect
T
r
ack
i
n
g
A
l
g
o
r
i
t
h
m
[8
]
f
o
und
f
r
o
m
t
he
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n o
f
F
uz
z
y l
o
gi
c
a
nd
N
e
ur
a
l
N
et
w
o
r
k
s
.
U
s
i
n
g
M
u
l
t
i
l
a
y
er
p
er
cep
t
r
o
n
t
h
e p
r
o
p
o
s
ed
ap
p
r
o
a
ch
w
as
e
v
al
u
at
ed
i
n
M
at
L
A
B
en
v
i
r
o
n
m
e
n
t
.
W
i
t
h
t
h
e
h
el
p
o
f
s
m
al
l
d
at
a
s
et
t
h
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
s
w
er
e
m
ad
e b
y
a
u
t
hor
s
.
F
or
h
a
n
dl
i
ng
t
h
e
i
m
pr
e
c
i
s
i
on
da
t
a
,
t
h
e
y
us
e
d
t
h
e co
n
cep
t
o
f
F
u
zz
y
L
o
g
i
c.
T
h
e A
u
t
h
o
r
ach
i
e
v
ed
8
0
%
o
f
A
cc
u
r
ac
y
L
ev
el
f
r
o
m
t
h
e d
y
n
a
m
i
c t
r
ai
n
i
n
g
o
f
S
p
eci
al
N
eu
r
al
N
et
w
o
r
k
.
2.
12.
M
ul
t
i
Ag
e
n
t
S
ys
t
e
m
f
or
M
o
ve
m
e
n
t
A
n
al
ys
i
s
T
h
e
S
y
s
t
e
m
w
a
s
de
v
e
l
ope
d
by
t
h
e
a
u
t
h
or
s
[
9
]
,
to
f
i
n
d
o
u
t th
e
lo
c
a
tio
n
p
r
e
d
ic
tio
n
i
n
M
o
b
ile
N
et
w
o
r
k
s
.
T
h
e a
u
t
h
o
r
s
u
s
ed
M
I
T
R
eal
i
t
y
M
i
n
i
n
g
D
a
t
as
et
w
i
t
h
a
s
a
m
p
l
e
o
f
1
0
s
el
ect
ed
p
ar
t
i
ci
p
an
t
s
.
M
o
v
e
m
e
n
t
R
eco
r
d
A
n
al
y
s
i
s
t
ak
en
f
o
r
an
al
y
zi
n
g
f
i
n
d
o
u
t
t
h
e s
t
at
i
o
n
ar
y
l
o
cat
i
o
n
s
,
i
.
e.
,
t
h
e s
i
g
n
i
f
i
can
t
t
i
m
e
s
ta
y
i
n
g
in
th
e
s
i
g
n
i
f
ic
a
n
t p
la
c
e
s
w
it
h
p
r
o
b
a
b
le
l
o
c
a
tio
n
s
o
f
u
s
e
r
s
.
T
o
e
s
tim
a
te
t
h
e
lo
c
a
tio
n
p
r
o
b
a
b
ilitie
s
,
th
e
m
o
v
e
m
e
n
t
an
al
y
s
i
s
a
n
d
l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
i
o
n
w
er
e n
eed
ed
.
T
h
e S
y
s
t
e
m
w
o
r
k
s
u
n
d
er
t
h
e
cen
t
er
p
o
i
n
t
o
f
t
h
e co
o
r
d
i
n
at
o
r
ag
en
t
can
ab
l
e t
o
m
a
n
ag
e
t
h
e
f
l
ow
of
r
eq
u
i
r
ed
j
o
b
s
an
d
co
n
t
act
w
i
t
h
o
t
h
er
ag
e
n
t
s
.
T
h
er
e ar
e t
w
o
p
r
ed
i
ct
o
r
s
ar
e
u
s
ed
b
y
au
t
h
o
r
s
,
i
f
t
h
e
m
o
v
e
m
e
n
t
s
ar
e r
eg
u
l
ar
w
e
n
eed
n
e
u
r
al
n
et
w
o
r
k
b
as
ed
p
r
ed
i
ct
o
r
.
O
n
t
h
e o
t
h
er
h
a
n
d
,
i
f
i
r
r
eg
u
l
ar
,
w
e n
eed
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
b
as
ed
p
r
ed
i
ct
o
r
.
T
h
e accu
r
ac
y
o
b
t
a
i
ns
hi
gh
,
w
h
e
n
pr
oba
bl
e
l
oc
a
t
i
on
of
3 n
e
i
gh
bor
i
ng
l
oc
a
t
i
on
s
.
2.
13.
M
ar
k
ov b
as
e
d
M
e
t
h
od
s
T
h
er
e
ar
e
t
h
r
ee m
et
h
o
d
s
w
er
e an
al
y
zed
b
y
a
u
t
h
o
r
s
[
1
0
]
.
T
h
ey
ar
e Mar
k
o
v
b
as
ed
m
et
h
o
d
s
,
s
o
ci
al
A
n
a
l
y
s
i
s
ba
s
e
d
m
e
t
h
ods
a
n
d
H
y
br
i
d
m
e
t
h
ods
.
I
n
M
a
r
k
ov
ba
s
e
d
m
e
t
h
ods
,
T
h
e
m
o
b
ilit
y
h
i
s
to
r
y
o
f
u
s
e
r
s
i
s
c
o
lle
c
te
d
b
o
th
a
t in
te
r
-
c
e
l
l le
v
e
l
w
i
th
t
h
e
h
e
lp
o
f
c
e
ll id
a
n
d
a
ls
o
b
y
u
s
i
n
g
G
P
S
a
t in
tr
a
-
c
e
ll le
v
e
l.
W
it
h
th
e
h
e
l
p of
S
e
c
on
d or
de
r
M
a
r
k
ov P
r
e
di
c
t
or
f
or
bot
h
s
pa
t
i
a
l
m
o
v
e
m
e
n
t
s
a
n
d t
e
m
por
a
l
be
h
a
v
i
or
,
P
r
e
di
c
t
i
on
t
a
k
e
s
p
l
ace.
T
h
e
y
s
h
o
w
r
e
s
u
l
t
s
a
r
oun
d 76%
of
a
c
c
u
r
a
c
y
w
he
n
c
o
m
pa
r
e
d t
o G
P
S
P
os
i
t
i
on
i
ng
.
2.
14.
S
oc
i
al
A
n
al
ys
i
s
b
as
e
d
M
e
t
ho
ds
I
n
t
h
e S
o
ci
al
A
n
al
y
s
i
s
b
as
ed
m
et
h
o
d
s
,
w
i
l
l
d
el
i
v
er
a l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
i
o
n
s
y
s
t
e
m
i
n
cl
o
u
d
.
b
as
ed
o
n
m
o
ve
m
e
nt
p
a
t
t
e
r
n d
i
s
c
o
ve
r
y
a
nd
a
na
l
ys
i
s
.
T
he
y
ha
ve
m
e
r
g
e
d
th
e
L
o
c
a
tio
n
e
s
ti
m
a
tio
n
a
n
d
s
o
c
ia
l in
f
o
r
m
a
tio
n
b
y
a
n
al
y
zi
n
g
t
h
e
t
i
m
e b
et
w
een
t
w
o
u
s
er
s
m
a
k
e a cel
l
an
d
t
h
e
t
i
m
e t
h
e
y
ar
e l
o
cat
ed
i
n
t
h
e
s
a
m
e cel
l
.
T
he
r
e
s
ul
t
w
il
l b
e
th
e
f
o
r
m
a
t o
f
ta
b
le
c
o
n
ta
in
s
r
e
le
v
a
n
t lo
c
a
tio
n
s
s
o
r
te
d
b
y
th
e
p
r
o
b
a
b
ilit
y
o
f
v
is
it
i
n
g.
T
h
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
w
as
ev
al
u
a
t
ed
b
y
t
h
e D
at
a
s
et
.
R
e
g
ar
d
i
n
g
t
h
e p
r
eci
s
i
o
n
,
l
i
s
t
ed
o
u
t
f
r
o
m
1
st
ho
ur
t
o
6
th
H
o
ur
.
2.
15.
H
y
br
i
d M
e
t
ho
d
T
he
ne
xt
H
yb
r
i
d
m
e
t
ho
d
,
t
h
e
p
r
ed
i
ct
i
o
n
m
ad
e as
a S
er
v
i
c
e f
o
r
i
m
p
r
o
v
e ap
p
l
i
cat
i
o
n
s
as
m
o
b
i
l
i
t
y
a
w
ar
e p
er
s
o
n
al
i
zat
i
o
n
an
d
p
r
ed
i
ct
i
v
e r
es
o
u
r
ce al
l
o
cat
i
o
n
.
T
h
es
e
m
et
h
o
d
s
co
m
b
i
n
es
t
h
e ear
l
y
m
ar
k
o
v
m
et
h
o
d
s
an
d
co
l
l
ect
i
v
e b
eh
a
v
i
o
r
al
p
at
t
er
n
s
.
T
h
e M
P
aaS
S
ch
e
m
e e
v
al
u
a
t
i
o
n
p
r
o
v
i
n
g
w
i
t
h
p
o
s
i
t
i
v
el
y
i
n
f
l
u
en
ce t
h
e
m
ar
k
o
v
b
as
ed
p
r
ed
i
ct
o
r
s
.
H
e
r
e t
h
e au
t
h
o
r
s
w
er
e g
o
t
o
n
l
y
ar
o
u
n
d
3
0
%
o
f
accu
r
ac
y
f
o
r
t
h
e f
i
r
s
t
6
h
o
u
r
s
.
W
he
r
e
a
s
t
he
ne
xt
6
ho
ur
s
w
i
t
h
hi
g
h r
e
g
ul
a
r
i
t
y t
he
a
c
c
ur
a
c
y
a
r
o
und
7
0
%
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
nt
J
E
l
ec &
C
o
m
p
E
n
g
I
S
S
N
:
2088
-
8708
A
St
udy
of
M
obi
l
e
U
s
e
r
M
ov
e
m
e
nt
s
P
r
e
di
c
t
i
on M
e
t
hods
(
J
.
V
e
nk
at
a S
ubr
am
ani
an
)
3115
T
ab
l
e 1
.
C
o
m
p
a
r
is
o
n
S
tu
d
y
o
f
V
a
r
io
u
s
M
o
b
ile
P
r
e
d
ic
tio
n
M
et
h
o
d
s
S
l.
N
o
.
A
u
t
h
o
r
s
a
n
d
Y
e
a
r
A
p
p
r
o
a
c
h
/
M
et
h
o
d
s
U
s
ed
T
r
ai
n
i
n
g
D
at
as
e
t
U
s
ed
Ar
e
a
E
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
(
C
a
m
p
u
s
/
P
u
b
li
c
)
1
.
T
h
e
od
or
os
A
n
a
gn
os
t
op
ou
l
o
s
,
C
h
r
i
s
t
o
s
A
n
a
gn
os
t
op
ou
l
o
s
&
S
ta
th
e
s
H
a
d
ji
e
f
t
h
y
m
ia
d
e
s
2
01
0
L
o
cal
l
i
n
e
ar
r
eg
r
es
s
i
o
n
m
o
d
el
W
i
t
h
R
e
a
l
G
PS
T
r
ace
s
S
t
a
ti
s
ti
c
a
l a
n
d
F
u
z
z
y
C
on
t
r
o
l
P
u
b
lic
L
oc
a
t
i
o
n
a
nd
tr
a
je
c
to
r
y
i
n
f
or
m
a
t
i
on
m
o
d
e
l
2
.
T
h
e
od
or
e
A
n
a
g
n
o
s
t
o
p
o
u
l
os
,
C
h
r
i
s
t
o
s
A
n
a
gn
os
t
op
ou
l
o
s
,
&
S
t
at
h
es
H
a
d
j
i
ef
t
h
y
m
i
ad
es
2
0
1
2
S
p
at
i
al
co
n
t
e
x
t
c
l
a
ssi
f
i
e
r
MI
T
R
e
a
l
ity
M
i
n
i
n
g
D
at
a
s
et
P
a
tte
r
n
C
l
a
s
s
if
i
c
a
tio
n
P
u
b
lic
(
H
o
m
e
t
o
C
a
m
p
u
s
a
n
d
C
a
m
p
u
s
t
o
H
o
m
e)
3
.
N
u
s
r
a
t
A
h
m
e
d
S
u
r
o
b
h
i
&
A
b
b
a
s
J
a
m
a
l
i
p
o
u
r
2
0
1
2
M
o
v
em
en
t
P
r
e
d
ic
t
io
n
F
ra
m
e
w
o
rk
5
0
N
o
s
.
of
M
o
b
i
l
e
u
s
er
s
Ne
t
wo
r
k
C
om
m
un
i
c
a
t
i
o
n
I
n
d
o
o
r
(
W
L
A
N
b
a
s
ed
M
a
ch
i
n
e t
o
M
ac
h
i
n
e
Ne
t
wo
r
k
)
4
.
S
a
n
d
h
y
a
A
v
a
s
t
h
i
,
A
v
i
n
a
s
h
D
w
i
v
e
d
i
2
0
1
3
C
l
u
s
t
er
-
B
a
s
ed
T
em
p
o
r
a
l
M
o
b
i
l
e
S
eq
u
en
t
i
a
l
P
at
t
er
n
M
in
in
g
---
D
a
ta
M
i
n
in
g
---
5
.
R
a
c
h
id
a
A
o
u
d
ji
t
,
M
a
lik
a
B
e
lk
a
d
i
,
M
e
h
a
m
m
e
d
D
a
o
u
i
,
L
y
n
d
a
C
h
a
m
e
k
,
S
o
f
ia
n
e
H
e
m
r
io
u
i &
M
u
s
t
a
p
h
a L
al
am
2
0
1
3
A
s
s
oc
i
a
t
i
on
R
u
l
e
s
A
s
m
a
ll n
o
.
o
f
u
s
er
s
m
o
v
em
en
t
s
w
er
e r
ec
o
r
d
ed
b
y
s
i
m
u
l
a
t
or
d
a
t
a
b
a
s
e
D
a
ta
M
in
in
g
P
u
b
lic
(
A
S
m
a
ll
Ar
e
a
o
f
W
a
t
e
r
l
oo
)
6
.
Da
c
-
N
hu
on
g L
e
2
0
1
3
G
en
et
i
c
A
l
g
o
r
ith
m
&
A
n
t
C
ol
on
y
O
p
ti
m
i
z
a
t
io
n
1
0
N
o
s
.
of
o
p
t
i
m
a
l lo
c
a
ti
o
n
o
f
c
on
t
r
o
l
l
e
r
p
r
o
b
l
e
m
I
n
s
t
a
n
c
e
s
W
i
r
e
l
e
ss
Ne
t
wo
r
k
s
--
7
.
T
h
u
y
V
a
n
T
.
D
u
o
n
g
&
D
i
n
h
Q
u
e
T
r
a
n
2
01
5
C
l
u
s
t
e
r
i
n
g
b
a
s
e
d
S
eq
u
en
t
i
a
l
P
at
t
er
n
M
in
in
g
5
in
i
ti
a
li
z
e
d
m
o
v
em
en
t
b
e
h
a
v
i
o
u
r
s
D
a
ta
M
in
in
g
P
u
b
lic
S
eq
u
en
t
i
a
l
P
at
t
er
n
M
i
n
i
n
g
b
a
s
e
d
C
lu
s
t
e
r
in
g
8
.
J
aw
d
at
J
am
i
l
A
l
s
h
ae
r
2
0
1
5
O
b
j
e
ct
T
r
ack
i
n
g
A
l
g
o
r
ith
m
7
0
R
a
nd
om
l
y
s
a
m
p
l
e
d
l
o
c
a
t
i
o
n
s
c
r
e
a
t
e
d
b
y
a
u
t
h
o
r
F
u
zzy
L
o
g
i
c
an
d
N
e
u
r
al
Ne
t
wo
r
k
s
P
u
b
lic
9
.
M
a
r
i
n
V
u
k
ov
i
c
&
D
r
a
g
a
n
J
e
v
t
i
c
Mu
l
t
i A
g
e
n
t
S
ys
t
e
m
f
o
r
M
o
v
em
en
t
A
n
a
ly
s
is
MI
T
R
e
a
l
ity
M
in
in
g
P
r
o
j
e
c
t
Ne
u
r
a
l
Ne
t
wo
r
k
P
u
b
lic
1
0
.
C
r
i
s
t
i
a
n
L
.
L
e
ca, L
e
o
n
t
i
n
T
u
t
ă,
I
o
an
N
i
co
l
ae
s
cu
&
C
r
i
s
t
ia
n
I
.
R
în
c
u
2
0
1
5
M
a
r
k
o
v b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
d
s
MI
T
R
e
a
l
ity
M
in
in
g
P
r
o
j
e
c
t
S
t
a
ti
s
ti
c
a
l a
n
d
Ne
t
wo
r
k
s
P
u
b
lic
S
o
ci
al
A
n
al
y
s
i
s
b
a
s
ed
m
et
h
o
d
H
y
b
r
i
d
m
e
t
h
o
d
1
1
.
H
a
i
t
a
o
Z
h
a
n
g
,
Z
e
w
e
i
C
h
e
n
,
Z
h
a
o
L
i
u
,
Y
u
n
h
o
n
g
Z
h
u
,
&
C
h
e
n
x
u
e
W
u
2
0
1
6
R
ou
g
h
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
an
d
A
ccu
r
at
e
P
r
e
d
ic
t
io
n
K
A
n
o
n
y
m
ity
D
at
as
e
t
cr
e
at
e
d
f
r
om
G
oo
g
l
e
M
a
p
s
,
F
o
u
r
s
q
u
a
r
e
,
B
a
id
u
M
a
p
s
,
e
tc
D
a
ta
M
in
in
g
P
u
b
lic
1
2
.
S
u
n
g
j
u
n
L
e
e
,
J
u
n
s
e
o
k
L
i
m
,
J
o
n
g
h
u
n
P
a
rk
&
K
wa
n
h
o
Ki
m
2
01
6
S
p
a
ti
o
-
t
em
p
o
r
a
l
P
e
r
io
d
ic
P
a
tte
r
n
7
1
4
,
4
4
8
W
i
F
i
s
i
g
n
a
l
l
o
gs
a
r
o
u
n
d
5
0
D
a
ys
D
a
ta
M
in
in
g
C
a
m
p
u
s
o
f
S
e
o
u
l
N
at
i
o
n
al
Un
i
v
e
r
s
i
ty
1
3
.
A
h
m
ed
A
ze
ez
K
h
u
d
h
a
i
r
, S
ab
a
Q
a
s
i
m
J
ab
b
ar
,
M
o
h
am
m
e
d
Q
as
i
m
S
u
l
t
ta
n
&
D
e
s
h
e
n
g
W
a
n
g
2
0
1
6
tr
i
a
n
g
u
l
a
tio
n
,
f
i
n
ge
r
p
r
i
n
t
i
n
g,
p
r
o
x
im
ity
,
v
is
io
n
a
n
a
l
y
si
s a
n
d
tr
i
l
a
t
e
r
a
t
io
n
S
om
e
I
n
d
o
o
r
L
o
cal
i
z
at
i
o
n
S
ys
t
e
m
s
W
i
r
e
l
e
ss
S
ys
t
e
m
s
I
n
d
o
o
r
1
4
.
V
.
N
i
v
ed
h
a,
E.
K
ar
u
n
ak
ar
a
n
&
J
.K
u
m
ar
an
@K
u
m
ar
2
01
7
A
p
p
r
o
xi
m
a
t
e
M
u
lti
p
le
a
li
g
n
m
e
n
t p
a
tt
e
r
n
m
in
i
n
g
---
D
a
ta
M
i
n
in
g
P
u
b
lic
W
L
A
N
S
1
5
.
S
u
s
h
i
l
K
u
m
ar
V
e
r
m
a,
R
.S
. T
h
a
k
u
r
&
S
h
a
i
l
es
h
J
a
l
o
r
ee
2
0
1
7
F
u
zzy
A
s
s
o
ci
at
i
o
n
R
u
le
M
i
n
i
n
g
2
0
4
S
t
ud
e
n
t
s
R
ec
o
r
d
s
D
a
ta
M
i
n
in
g
S
am
r
at
A
s
h
ok
T
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
I
n
s
t
it
u
te
,
V
i
d
is
h
a
,
M
a
d
h
y
a
P
r
a
d
e
s
h
,
I
n
d
i
a
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
SSN
:
20
88
-
8708
In
t
J
E
l
e
c
&
C
o
m
p
E
n
g
,
V
o
l.
8
, N
o
.
5
,
O
c
t
obe
r
20
18
:
311
2
-
3117
3116
2.
16.
R
ou
gh
P
red
i
ct
i
o
n
a
n
d
A
ccu
ra
t
e P
red
i
ct
i
o
n
T
h
e b
as
i
c t
h
eo
r
y
o
f
L
o
cat
i
o
n
B
as
ed
S
y
s
t
e
m
q
u
er
i
es
a
n
d
t
h
e p
r
i
m
i
t
i
v
es
o
f
L
o
cat
i
o
n
B
as
ed
S
y
s
t
e
m
p
r
i
v
ac
y
w
er
e i
n
t
r
o
d
u
ced
.
S
am
p
l
es
o
f
a
n
o
n
y
m
i
t
y
d
at
as
et
s
a
dopt
e
d
by
a
t
y
pi
c
a
l
m
e
t
h
od
of
s
pa
t
i
a
l
-
t
e
m
por
a
l
k
-
a
n
onym
i
t
y
w
e
r
e
e
x
pl
a
i
n
e
d
.
F
or
pr
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
l
oc
a
t
i
on
s
,
t
h
e
f
ol
l
o
w
i
ng
s
t
e
ps
w
e
r
e
pr
opos
e
d
by
a
ut
ho
r
s
[1
1
].
a.
E
x
tr
a
c
tin
g
s
e
q
u
e
n
tia
l r
u
le
s
f
r
o
m
a
n
o
n
y
m
it
y
d
a
ta
s
e
t
s
b.
B
u
ild
in
g
tr
a
n
s
itio
n
p
r
o
b
a
b
ilit
y
m
a
tr
ic
e
s
f
r
o
m
t
h
e
m
i
n
ed
s
eq
u
en
t
i
al
r
u
l
es
;
c.
N
o
r
m
a
liz
i
n
g
t
h
e
tr
a
n
s
itio
n
p
r
o
b
a
b
ilitie
s
d.
C
a
lc
u
la
ti
n
g
n
-
s
te
p
tr
a
n
s
itio
n
p
r
o
b
a
b
ilit
y
m
a
tr
ic
e
s
e.
C
r
af
t
i
n
g
a r
o
u
g
h
p
r
ed
i
ct
i
o
n
m
et
h
o
d
an
d
an
accu
r
at
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
m
et
h
o
d
b
as
ed
o
n
t
h
e n
-
s
te
p
tr
a
n
s
itio
n
pr
oba
bi
l
i
t
y
T
h
e
P
r
e
d
ic
tio
n
s
w
er
e ev
al
u
at
ed
b
y
t
h
e t
w
o
t
y
p
e
s
o
f
ex
p
er
i
m
en
t
s
,
I
n
t
h
e E
x
p
.
1
,
accu
r
at
e p
r
ed
i
ct
i
o
n
f
i
n
ds
f
r
o
m
t
h
e
de
t
a
i
l
e
d pa
t
h
s
obt
a
i
n
e
d b
y
us
i
n
g t
h
e
A
l
g
or
i
t
hm
w
hi
c
h g
e
t
s
i
n
pu
t
s
a
s
s
i
m
p
l
e
pa
t
h
s
o
f
m
obi
l
e
s
.
W
h
er
eas
i
n
t
h
e E
x
p
.
2
,
v
er
i
f
y
t
h
e co
r
r
ect
n
es
s
o
f
t
h
e p
r
o
p
o
s
ed
L
o
cat
i
on
pr
e
di
c
t
i
on
m
e
t
h
ods
.
2.
17.
Spa
t
i
o
-
t
e
m
p
or
al
P
e
r
io
d
ic
P
a
tte
r
n
T
h
e ab
o
v
e p
at
t
er
n
[
1
2
]
w
a
s
u
s
ed
f
o
r
cap
t
u
r
e t
h
e
v
i
s
i
t
s
o
f
t
h
e p
l
aces
o
f
m
o
b
i
l
e u
s
er
s
i
n
d
i
f
f
er
en
t
ti
m
i
n
g
s
a
n
d
d
if
f
e
r
e
n
t d
a
y
s
,
b
a
s
e
d
o
n
th
e
p
a
s
t v
is
it
s
,
th
e
f
u
tu
r
e
v
is
it
w
il
l b
e
p
r
e
d
ic
te
d
.
T
h
e
a
u
th
o
rs
w
e
re
ex
p
er
i
m
e
n
t
ed
w
i
t
h
r
eal
d
at
a s
et
o
f
t
h
e s
t
u
d
en
t
s
o
f
S
eo
u
l
N
a
t
i
o
n
al
U
n
i
v
er
s
i
t
y
.
T
h
e G
P
S
an
d
W
I
F
I
w
er
e act
ed
as
r
eco
r
d
er
s
o
f
t
h
e u
s
er
v
i
s
i
t
s
.
A
n
d
al
s
o
s
m
ar
t
p
h
o
n
e
s
i
n
v
o
l
v
ed
.
T
h
e ex
p
er
i
m
en
t
s
i
m
p
l
e
m
en
t
ed
b
y
f
i
r
s
t
o
r
d
er
m
a
r
ko
v c
ha
i
n
m
e
t
ho
d
s
.
2.
18.
T
r
i
an
gu
l
at
i
o
n,
f
i
ng
e
r
pr
i
nt
i
n
g
,
p
r
ox
i
m
i
t
y,
vi
s
i
on
an
al
ys
i
s
an
d
t
r
i
-
l
a
t
e
r
a
t
i
o
n T
e
c
hni
que
s
:
T
he
a
ut
ho
r
s
[
1
3
]
m
eas
u
r
ed
t
h
e ab
o
v
e
f
i
v
e l
o
cal
p
r
ed
i
ct
i
o
n
ap
p
r
o
ach
es
,
an
d
e
s
t
i
m
at
ed
t
h
e
p
er
f
o
r
m
a
n
ce i
n
-
te
r
m
s
o
f
A
c
c
u
r
a
c
y
,
R
o
b
u
s
tn
e
s
s
,
C
o
s
t,
S
c
a
la
b
ilit
y
a
n
d
c
o
m
p
le
x
it
y
.
T
h
e
i
r
c
h
a
r
a
c
te
r
is
tic
s
o
f
in
d
o
o
r
lo
c
a
liz
a
tio
n
s
y
s
te
m
s
w
e
r
e
lis
te
d
.
I
n
t
he
a
b
o
ve
s
t
ud
y,
t
he
a
ut
ho
r
s
c
o
ns
i
d
e
r
e
d
a
b
o
ut
t
he
c
o
nt
i
n
uo
us
l
y
t
r
a
c
k
i
ng
pe
opl
e
be
t
w
e
e
n
i
n
do
or
a
n
d ou
t
door
e
n
v
i
r
onm
e
n
t
s
.
2.
19.
A
ppr
o
x
i
m
a
t
e
M
u
lt
ip
le
A
lig
n
m
e
n
t
P
a
t
t
e
r
n
M
in
in
g
:
T
he
a
ut
ho
r
s
[
1
4
]
c
o
m
b
i
ne
d
C
l
us
t
e
r
i
n
g
a
nd
S
e
q
ue
nt
i
a
l
P
a
t
t
e
r
n
M
i
ni
ng
t
e
c
hni
q
ue
s
f
o
und
t
he
A
p
p
r
o
x
i
m
a
te
M
u
ltip
le
A
lig
n
m
e
n
t P
a
tte
r
n
M
i
n
i
n
g
te
c
h
n
iq
u
e
t
h
a
t
u
s
e
d
q
u
a
lit
y
r
u
le
s
a
n
d
d
is
c
o
v
e
r
e
d
f
r
o
m
v
ar
i
o
u
s
s
i
m
i
l
ar
u
s
er
b
eh
av
i
o
r
s
.
T
h
e au
t
h
o
r
s
f
o
u
n
d
L
o
cat
i
o
n
P
r
ed
i
ct
i
o
n
b
as
ed
o
n
i
nd
i
vi
d
ua
l
M
o
ve
m
e
nt
H
i
s
t
o
r
y
a
n
d
M
u
ltip
le
u
s
e
r
m
o
v
e
m
e
n
ts
h
is
to
r
ie
s
.
2.
20.
F
u
zzy
A
s
s
oc
i
at
i
on
R
ul
e
M
i
ni
ng
:
B
y
u
s
i
n
g
t
h
e ab
o
v
e
m
et
h
o
d
,
t
h
e au
t
h
o
r
s
[
1
5
]
w
er
e ev
al
u
at
e
d
t
h
e p
er
f
o
r
m
a
n
ce o
f
t
w
o
s
et
s
o
f
s
t
u
d
e
n
t
s
an
d
p
r
ed
i
ct
ed
t
h
e p
er
f
o
r
m
a
n
ce i
n
e
n
d
o
f
t
h
e s
e
m
es
t
er
o
f
t
h
ei
r
co
u
r
s
e b
as
ed
o
n
t
h
e
p
r
ev
i
o
u
s
acad
e
m
i
c
p
er
f
o
r
m
a
n
ce l
i
k
el
y
at
t
en
d
a
n
ce
,
i
n
t
er
n
al
m
ar
k
s
et
c.
,
an
d
f
ound t
h
e
r
e
v
i
s
i
o
n
of
c
u
r
r
i
c
u
l
um
a
n
d a
l
l
.
3.
CO
NCL
U
S
I
O
N
I
n t
he
a
b
o
ve
s
t
ud
y
,
m
a
n
y
a
ut
ho
r
s
us
e
d
d
a
t
a
m
i
ni
n
g t
e
c
hni
q
ue
s
t
o
f
i
nd
t
he
l
o
c
a
t
i
o
ns
o
f
t
he
m
o
ve
m
e
nt
s
o
f
t
he
m
o
b
i
l
e
us
e
r
s
.
B
ut
,
t
he
D
a
t
a
M
i
ni
n
g
t
e
c
h
ni
q
ue
s
ha
vi
ng
t
w
o
d
r
a
w
b
a
c
k
s
,
t
he
f
i
r
s
t
i
s
,
t
he
y
ma
y
f
a
i
l
t
o pr
e
di
c
t
n
e
w
us
e
r
s
or
u
s
e
r
s
w
i
t
h
m
ov
e
m
e
n
t
o
n
nov
e
l
m
e
t
h
ods
.
S
e
c
on
d,
r
e
du
c
t
i
on
i
n
a
c
c
u
r
a
c
y
f
or
r
e
gul
a
r
m
o
ve
m
e
n
t
a
nd
r
a
nd
o
m
m
o
ve
m
e
nt
s
ha
vi
ng
s
i
m
i
l
a
r
q
ua
l
i
t
y
b
e
ha
vi
o
r
s
o
f
m
o
b
i
l
e
us
e
r
s
.
T
o
o
ve
r
c
o
m
e
t
h
i
s
s
i
t
u
a
t
i
o
n
,
R
es
ear
c
h
er
s
c
an
ch
o
o
s
e N
eu
r
al
N
et
w
o
r
k
s
f
o
r
g
et
t
i
n
g
accu
r
ac
y
a
n
d
ex
act
p
r
ed
i
ct
i
o
n
o
f
L
oc
a
t
i
ons
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
T
he
odor
os
A
na
g
nos
t
o
po
ul
os
,
C
hr
i
s
t
os
A
na
g
nos
t
o
po
ul
os
&
S
t
a
t
he
s
H
a
dj
i
e
f
t
hy
m
i
a
de
s
,
A
n
ad
ap
t
i
v
e l
o
cat
i
o
n
pr
e
di
c
t
i
o
n m
ode
l
ba
s
e
d
on
f
uz
z
y
c
ont
r
o
l
,
C
om
put
e
r
C
om
m
uni
c
a
t
i
ons
,
E
l
s
e
v
i
e
r
(
20
10)
,
V
ol
34,
p
p.
8
14
-
83
4.
[
2]
T
he
odor
os
A
na
g
nos
t
o
po
ul
os
,
C
hr
i
s
t
os
A
na
g
nos
t
opo
ul
os
&
S
t
a
t
he
s
H
a
dj
i
e
f
t
h
y
m
i
a
de
s
,
E
f
f
ic
ie
n
t
L
o
c
a
tio
n
P
r
e
d
ic
tio
n
i
n M
o
bi
l
e
C
e
l
l
ul
a
r
N
e
t
w
or
k
s
,
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
na
l
of
W
i
r
e
l
e
s
s
I
nf
or
m
a
t
i
on N
e
t
w
or
k
s
,
S
pr
i
ng
e
r
(
201
2)
,
V
ol
-
19,
pp.
97
-
11
1.
[
3]
Nu
sr
a
t
A
h
m
e
d S
ur
o
bh
i
&
A
bba
s
J
a
m
a
l
i
pour
,
M
ov
e
m
e
nt
P
r
e
di
c
t
i
on
of
M
o
bi
l
e
U
s
e
r
s
i
nE
m
e
r
ge
nc
i
e
s
U
s
i
ng
M
2M
N
e
t
w
or
ks
,
I
E
E
E
23r
d I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
S
y
m
pos
i
um
on
P
e
r
s
o
na
l
,
I
nd
oor
a
n
d M
ob
i
l
e
R
a
di
o C
om
m
uni
c
a
t
i
ons
,
(
20
12)
pp.
25
35
-
2
54
0.
[
4]
S
a
ndhy
a
A
v
a
s
t
hi
,
A
v
i
na
s
h D
w
i
v
e
di
,
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n of
M
o
b
ile
u
s
e
r
B
e
h
a
v
io
r
u
s
in
g
C
lu
s
te
r
in
g
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
na
l
of
S
c
i
e
nt
i
f
i
c
a
nd R
e
s
e
a
r
c
h P
ub
l
i
c
a
t
i
ons
,
(
20
13)
,
V
ol
.
3,
I
s
s
ue
2,
p
p.
1
–
5.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
nt
J
E
l
ec &
C
o
m
p
E
n
g
I
S
S
N
:
2088
-
8708
A
St
udy
of
M
obi
l
e
U
s
e
r
M
ov
e
m
e
nt
s
P
r
e
di
c
t
i
on M
e
t
hods
(
J
.
V
e
nk
at
a S
ubr
am
ani
an
)
3117
[
5]
R
a
c
hi
da
A
oudj
i
t
,
M
a
l
i
k
a
B
e
l
k
a
di
,
M
e
ha
m
m
e
d D
a
oui
,
L
y
nda
C
ha
m
e
k
,
S
of
i
a
ne
H
e
m
r
i
oui
&
M
us
t
a
pha
L
a
l
a
m
,
M
o
b
i
lity
P
r
e
d
ic
tio
n
B
as
ed
o
n
D
at
a m
i
n
i
n
g
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
na
l
o
f
D
a
t
a
ba
s
e
T
he
or
y
a
nd A
ppl
i
c
a
t
i
o
n,
(
20
13)
,
V
o
l
.
6
,
N
o.
2,
pp
.
7
1
-
78.
[
6]
D
ac
-
N
huong
L
e
,
(
20
13)
,
G
A
a
nd
A
C
O
A
l
g
or
i
t
hm
s
A
ppl
i
e
d t
o O
pt
i
m
i
z
i
ng
L
oc
a
t
i
on of
C
ont
r
ol
l
e
r
s
i
n
W
i
r
e
l
e
s
s
N
e
t
w
or
ks
,
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
J
o
ur
na
l
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd C
om
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
V
ol
.
3,
N
o.
2,
pp.
2
21
~
2
29
[
7]
T
huy
V
a
n T
.
D
uong
&
D
i
nh Q
ue
T
r
a
n,
A
F
us
i
on O
f
D
a
t
a
M
i
ni
ng
T
e
c
hn
i
que
s
F
or
P
r
e
di
c
t
i
ng
M
ov
e
m
e
nt
O
f
M
obi
l
e
Use
r
s
,
J
our
na
l
of
C
om
m
uni
c
a
t
i
on
s
a
nd N
e
t
w
or
k
s
,
(
201
5)
,
V
OL
.
X,
NO.
Y,
p
p.
1
-
14.
[
8]
J
a
w
d
a
t J
a
m
il
A
ls
h
a
e
r
,
M
o
b
i
l
e O
b
j
ect
-
T
r
a
c
k
i
ng
A
ppr
oa
c
h us
i
n
g
a
C
o
m
bi
na
t
i
o
n of
F
uz
z
y
L
o
g
i
c
a
nd N
e
ur
a
l
N
e
t
w
or
ks
,
G
l
oba
l
J
our
na
l
of
C
om
put
e
r
S
ci
en
ce
an
d
T
ech
n
o
l
o
g
y
(
E
)
,
(
2015)
,
V
o
l
.
X
V
Is
s
u
e
V
III V
e
r.
I
Y
ear
,
pp.
19
-
2
5.
[
9]
M
ar
i
n
V
u
k
o
v
i
c &
D
r
ag
an
J
ev
t
i
c,
A
ge
n
t
-
ba
s
e
d M
ov
e
m
e
nt
A
na
l
y
s
i
s
a
nd L
oc
a
t
i
on
P
r
e
di
c
t
i
on i
n C
e
l
l
ul
a
r
N
e
t
w
or
k
s
,
19t
h I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on K
now
l
e
dg
e
B
a
s
e
d a
nd I
nt
e
l
l
i
g
e
nt
I
nf
or
m
at
i
o
n
an
d
E
n
g
i
n
eer
i
n
g
S
ys
t
e
m
s
(E
l
s
e
v
i
e
r),
(2
0
1
5
),
p
p
.
51
7
–
5
26
.
[
1
0]
C
r
i
s
t
i
an
L
.
L
eca,
L
eo
n
t
i
n
T
u
t
ă,
I
o
an
N
i
co
l
aes
cu
&
C
r
i
s
t
i
an
I
.
R
î
n
cu
,
R
ecen
t
ad
v
an
ces
i
n
l
o
cat
i
o
n
p
r
ed
i
ct
i
o
n
m
e
t
hods
f
or
c
e
l
l
ul
a
r
c
om
m
uni
c
a
t
i
on
ne
t
w
or
k
s
, I
E
E
E
2
3
rd
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
a
t
i
ons
f
or
um
(
201
5)
,
p
p.
1
-
5.
[
1
1]
H
a
i
t
a
o Z
ha
ng
,
Z
e
w
e
i
C
he
n,
Z
ha
o L
i
u,
Y
un
ho
ng
Z
h
u,
&
C
he
nx
u
e
W
u,
L
oc
a
t
i
on P
r
e
di
c
t
i
o
n B
a
s
e
d on T
r
a
ns
i
t
i
on
P
r
o
b
a
b
ility
M
a
tr
ic
e
s
C
o
n
s
tr
u
c
tin
g
f
r
o
m
S
e
q
u
e
n
tia
l R
u
le
s
f
o
r
S
p
a
tia
l
-
T
e
m
por
a
l
K
A
nony
m
i
t
y
D
a
t
a
s
e
t
,
P
L
OS
ONE
J
our
na
l
,
(
2
01
6)
,
pp.
1
–
22.
[
1
2]
S
ung
j
u
n L
e
e
,
J
uns
e
ok
L
i
m
,
J
onghun
P
a
r
k
&
K
w
a
nho K
i
m
,
N
e
x
t
P
l
ace
P
r
ed
i
ct
i
o
n
B
as
ed
o
n
S
p
at
i
o
t
em
p
o
r
al
P
at
t
er
n
M
i
ni
ng
of
M
ob
i
l
e
D
e
v
i
c
e
L
og
s
,
M
D
P
I
(
S
e
ns
or
s
)
J
our
na
l
,
(
20
16)
,
p
p.
1
-
1
9.
[
1
3]
A
h
m
ed
A
z
eez
K
h
u
d
h
ai
r
,
S
ab
a
Q
as
i
m
J
ab
b
ar
,
M
o
h
am
m
ed
Q
as
i
m
S
u
l
t
t
an
,
D
es
h
en
g
W
an
g
,
W
i
r
el
e
s
s
I
ndoo
r
L
oc
a
l
i
z
a
t
i
on S
y
s
t
e
m
s
a
nd T
e
c
hni
que
s
:
S
ur
v
e
y
a
nd C
om
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
,
I
ndo
ne
s
i
a
n J
our
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
(
201
6)
,
V
ol
.
3,
N
o.
2,
pp.
3
92
~
4
09
[
1
4]
V
.
N
i
v
ed
h
a,
E
.
K
ar
u
n
ak
ar
an
&
J
.
K
u
m
ar
an
@
K
u
m
ar
,
A
N
ov
e
l
A
ppr
oa
c
h f
or
P
r
e
di
c
t
i
ng
M
ov
e
m
e
nt
of
M
obi
l
e
U
s
e
r
s
B
a
s
e
d on D
a
t
a
M
i
ni
ng
T
e
c
hni
que
s
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
R
e
s
e
a
r
c
h J
our
na
l
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd T
e
c
hnol
og
y
,
(
20
17)
,
V
ol
-
4
,
I
ssu
e
–
4
,
p
p 36
03
–
36
08.
[
1
5]
S
us
hi
l
K
um
a
r
V
e
r
m
a
,
R
.
S
.
T
ha
k
ur
,
S
ha
i
l
e
s
h J
a
l
or
e
e
,
F
uz
z
y
A
s
s
oc
i
a
t
i
on R
u
l
e
M
i
ni
ng
ba
s
e
d M
ode
l
t
o
P
r
e
di
c
t
S
t
ude
nt
s
’
P
e
r
f
or
m
a
nc
e
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd C
om
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
(
2
01
7)
,
V
o
l
.
7
, N
o
. 4
, p
p
.
222
3~
22
31
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.