I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   40 ,   N o .   2 N o v e m b e r   2025 ,   pp.   60 1 ~ 609   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 40 .i 2 . pp 60 1 - 609             601     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   Pr e c i s i o n   i n   3 D   p o si t i o n a l   f o r e c a st i n g   w i t h   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   t e m p o r a l   a r c h i t e c t u r e s       P .   S i r i s h   K u m ar 1 , 2 ,   V .   B.   S .   S r i l ath I n d i r a   D u tt 3 ,   S a i   K i r an   O r u gan ti 1   1 L i n c o l n   U n i v e r s i t y   Co l l e g e ,   P e t a l i n g   J a y a ,   M a l a y s i a   2 D e p a rt m e n t   o f   E l e c t ro n i c s   a n d   C o m m u n i c a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   A d i t y a   In s t i t u t e   o f   T e c h n o l o g y   a n d   M a n a g e m e n t ,   T e k k a l i ,   I n d i a   3 D e p a rt m e n t   o f   E l e c t ri c a l ,   E l e c t r o n i c s   a n d   C o m m u n i c a t i o n ,   E n g i n e e ri n g ,   G I T A M   S c h o o l   o f   T e c h n o l o g y   G IT A M   D e e m e d   t o   b e   U n i v e rs i t y ,   V i s a k h a p a t n a m ,   I n d i a         A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e O c t   31 2024   R e v i s e A ug   15 2025   A c c e pt e O c t   15 2 025       W e   p r e s e n t   a   c o m p a r a t i v e   a n a l y s i s   o f   t r a d i t i o n a l   m a c h i n e   l e a r n i ng   ( M L )   m o de l s ,   r a ndo m   f o r e s t   ( R F ) ,   s u ppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   ( S V M ) ,   a n d   e x t r e m e   g r a d i e n t   bo o s t i ng   ( X G B ) ,   a n d e e p   l e a r n i ng   ( D L )   a r c h i t e c t u r e s ,   c o n v o l u t i o n a l   ne ur a l   ne t w o r ks   ( C N N ) ,   a nd   bi di r e c t i o na l   l o ng   s ho r t - t e r m   m e m o r y   ( B i L S T M )   f o r   h i g h - pr e c i s i o 3D   po s i t i o na l   f o r e c a s t i ng .   C o n v e nt i o na l   a ppr o a c he s   o f t e und e r p e r f o r m   w he n   m o de l i ng   c o m pl e s pa t i o t e m po r a l   de pe n de nc i e s ,   l i m i t i ng   t h e i r   u s e   i n   dy na m i c   s y s t e m s   s uc a s   r o b o t i c s   a nd   a ut o no m o us   v e hi c l e s .   T h i s   s t udy   hi g hl i g ht s   B i L S T M ' s   a dv a nt a g e   i l e a r ni ng   bi d i r e c t i o na l   t e m po r a l   f e a t ur e s ,   a c hi e v i ng   s upe r i o r   R ²   s c o r e s   a nd  s t a b l e   pr e d i c t i o n   i n t e r v a l s   c o m pa r e d   t o   bo t c l a s s i c a l   M L   a nd  s pa t i a l l y - f oc us e C N N   m o de l s .   U nc e r t a i n t y   m e t r i c s ,   pr e d i c t i o n   i n t e r v a l   c o v e r a g e   p r o ba bi l i t y   ( P I C P ) ,   a n m e a p r e d i c t i o i n t e r v a l   w i d t ( M P I W )   pr o v i de   a ddi t i o na l   i ns i g ht   i n t o   m o de l   r e l i a b i l i t y .   E x pe r i m e n t s   o a   22 - ho ur   G P S   da t a s e t   c o nf i r m   t ha t   B i L S T M   a c hi e v e s   bo t h   hi g h   a c c ur a c y   a nd   p r e d i c t i v e   c o nf i de nc e ,   unde r s c o r i ng   i t s   s ui t a bi l i t y   f o r   r e a l - w o r l d   t r a j e c t o r y   f o r e c a s t i ng .   Ke y w or d s :   3D   po s i t i o na l   f o r e c a s t i n g   B i di r e c t i o n a l   l o n g   s h o r t - t e rm   m e m o r y   P r e di c t i o n   u n c e r t a i nt y   S pa t i o t e m po r a l   m o de l i n g   T r a j e c t o r y   pr e di c t i o n   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   P .   S i ri s h   K u m a r   L i n c o l U ni v e r s i t y   Co l l e ge   P e t a l i n g   J a y a ,   S e l a ngo D a r u l   E h s a n,   4730 1,   M a l a y s i a   E m a i l :   pdf . s i r i s h@ l i n c o l n. e du. m y   a n d   s i ri s h dg @ gm a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   A c c ur a t e   3D   po s i t i o n a l   f o r e c a s t i n g   i s   e s s e n t i a l   f o r   a ut o n o m o us   n a v i g a t i o n,   r o b o t i c s ,   a n d   ge o s pa t i a l   s y s t e m s .   T h e s e   a p pl i c a t i o n s   r e qu i r e   r e a l - t i m e   p r e di c t i o n s   o f   s pa t i a l   c o o r di n a t e s   go v e r n e d   by   bo t h   s p a t i a l   a n d   t e m po ra l   de pe n de n c i e s .   T r a di t i o na l   m a c h i n e   l e a rn i ng   (M L )   m e t h o ds   o f t e n   f a l l   s h o r t   i m o de l i ng   h i g h - di m e n s i o na l   s e que n t i a l   da t a ,   w h e r e   c o m pl e x,   n o n - l i n e a r e l a t i o n s hi ps   e v o l ve   o ve r   t i m e .   C l a s s i c a l   m o de l s   s uc h   a s   ra n do m   f o r e s t   (R F ) s u ppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   (S V M ) ,   a n d   e xt r e m e   g r a di e n t   b oo s t i n g   (X G B )   pe r f o r m   w e l l   o s t a t i c   d a t a s e t s   b ut   l a c i n t e rna l   m e c h a ni s m s   t o   c a p t ur e   s e que n c e   pa t t e rn s   [1 ] - [ 3].   T h i s   s h o rt c o m i n m o t i v a t e s   t h e   us e   of   de e l e a rni n (D L m o de l s ,   pa rt i c ul a r l y   t h o s e   s ui t e t o   t i m e - s e ri e s   da t a .   c o n v o l ut i o na l   n e u r a l   n e t w o r ks   (CN N s ) ,   t h o ug h   e f fe c t i ve   fo r   s pa t i a l   pa t t e rn  r e c o gn i t i o n ,   do   n o t   i nh e r e n t l y   c a pt u r e   t e m po r a l   pr o g r e s s i o n .   I n   c o nt r a s t ,   L S T M   a nd  i t s   b i d i r e c t i o n a l   v a ri a nt ,   b i di r e c t i o n a l   l o n s h o r t - t e rm   m e m o r y   (B i L S T M )   off e r   t e m po ra l   m o de l i n g   t hr o ug h   m e m o r y   m e c h a ni s m s   a n ha v e   s h o w n   p r o m i s i n g   r e s ul t s   i n   p ri o s e que n c e - l e a rn i ng  t a s ks   [4 ] - [ 6] .   D e s pi t e   t h i s ,   f e w   s t udi e s   di r e c t l y   c o m pa r e   t h e s e   a r c h i t e c t u r e s e s pe c i a l l y   us i n un c e rt a i n t y   m e t ri c s   -   o n   r e a l - w o r l po s i t i o n a l   da t a s e t s .   T hi s   pa pe a dd r e s s e s   t h a t   g a t hr o ug a   s t ruc t u r e e v a l ua t i o o f   f i ve   m o de l s   o G P S   d a t a   c o l l e c t e o ve r   a   c o nt i n uo us   22 - h o u pe r i o d.   T h e   c o r e   o bj e c t i v e   i s   t o   a s s e s s   w h e t h e r   B i L S T M   o ut pe r f o r m s   c l a s s i c a l   a nd  CN N   m o de l s   i b o t h   a c c ura c y   a n d   u n c e r t a i nt y     r e l i a b i l i t y   [7 ],   [ 8].   O u ke y   c o n t ri b ut i o n s   a r e :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 60 1 - 609   602     A   c o m pa r a t i v e   s t udy   a c r o s s   f i ve   M L   a n D L   m o de l s   o r e a l   G P S - b a s e 3D   t r a j e c t o r y   da t a .     Int e g r a t i o o f   un c e rt a i n t y   qua n t i f i c a t i o n   us i ng  P I CP   a n M P I W   a l o n gs i de   s t a n d a r d   m e t ri c s .     E m p i r i c a l   v a l i d a t i o n   t h a t   B i L S T M   y i e l ds   t h e   m o s t   a c c u r a t e   a n d   r e l i a b l e   f o r e c a s t s   a c r o s s   a l l   di m e n s i o n s .   T h e   r e m a i n de r   o f   t h i s   pa pe r   o ut l i n e s   t h e   m e t h o do l o g y   i n   s e c t i o n   2 ,   p r e s e n t s   r e s ul t s   a n d   i nt e r p r e t a t i o i s e c t i o n   3 ,   a nd  c o n c l ude s   w i t i m pl i c a t i o n s   a n d   f ut u r e   d i r e c t i o n s   i s e c t i o n   4 .       2.   M ET H O D   2. 1 .     D ata   s ou r c e   an d   p r e p r o c e s s i n g   W e   us e   a   r e a l - w o r l d   22 - h o ur  G P S   da t a s e t   r e c o r de a t   t h e   I n di a I n s t i t ut e   o f   S c i e n c e   (IIS c ),   B a n g a l o r e .   E a c r e c o r i n c l ude s   t hr e e - di m e n s i o na l   c o o r di na t e s   x,   y ,   z   r e p r e s e n t i n l o n g i t u de ,   l a t i t ude ,   a nd  a l t i t u de   [9 ] ,   [ 10].   T h e   po s i t i o n   ( P )   a t   t i m e   i   i s   r e p r e s e n t e a s   i (1) .     P = [ x , y , z ]   (1)     T o   e n s u r e   u ni f o r m   s c a l i ng  a n d   e nha n c e   m o de l   t r a i n i ng,   a l l   c oo r di na t e s   a r e   n o rm a l i z e a s   i (2) .     P ̂ = P     σ    μ = 1 N P i n i = 1 σ = 1 N ( P i μ ) 2 n i = 1   (2)     W h e r e ,   P ̂   i s   n o rm a l i z e d   c o o r di n a t o v e c t o r ,   μ   i s   t h e   m e a a n σ   i s   t h e   s t a nda rd  de v i a t i o o f   a l l   po s i t i o n s   i n   t h e   da t a s e t .   T h i s   s t e r e duc e s   da t a   v a r i a n c e   a n d   p r e pa r e s   i n p ut s   f o r   a l l   l e a rni n g   m o de l s .     2. 2 .     Ti m e - s e r i e s   w i n d o w i n   T o   f r a m e   t h e   d a t a   f o r   s e que n c e   l e a rn i ng,   w e   a pp l y   a   s l i d i n g   w i n do w   of   l e n g t T = 30   [11] ,   [ 12] .   E a c h   i n put   s e que n c e   X j   c o n s i s t s   o f   30  t i m e s t e ps ,   a nd  t h e   c o rr e s po n di n g   t a r ge t   y j   i s   t h e   n e xt   po s i t i o a s   i (3) .     X j = [ P ̂ , P ̂ + 1 , P ̂ + 1 ]    ,         y j = P ̂ +   (3)     W h e r e   j = 1 , 2 , …, N T ,   a n N   i s   t h e   t o t a l   n u m b e r   o f   da t a   po i n t s   a f t e r   n o r m a l i z a t i o n .   T hi s   t ra n s f o r m s   t h e   n o rm a l i z e d a t a s e t   i n t o   s upe r v i s e t r a i n i ng  s a m p l e s   s ui t a b l e   fo r   t e m po ra l   f o r e c a s t i n g   m o de l s .     2. 3 .   Bi LS T M   m o d e l   s tr u c tu r e   an d   tr ai n i n g   2. 3 . 1.   M o d e l   a r c h i te c tu r e   E a c h   i n pu t   s e que n c e   X j   (30   t i m e s t e ps i s   p r o c e s s e by   a   B i L S T M   l a y e r   w i t 64   u ni t s .   I t s   o ut pu t   i s   pa s s e t hr o ug h   a   50 - n e u r o de n s e   l a y e r   (R e L U   a c t i v a t i o n )   a n d   a   f i na l   de n s e   l a y e r   t o   p r e di c t   3D   c o o r di na t e s   [13 ] - [ 15] .   T h e   s t r uc t u r e   o f   t h e   B i L S T M   n e t w o r k,   i n c l udi ng  t h e   b i d i r e c t i o na l   L S T M   l a y e r   a nd   de n s e   l a y e r s ,   i s   i l l us t r a t e i F i gu r e   1 .     2. 3 . 2.   LS T M   c o m p u tati o n   A t   t i m e s t e t ,   a   s t a n d a r d   L S T M   u ni t   pe r f o r m s   a s   s h o w n   i (4 t o   (6) .     = ( [ 1 , ] + )   = ( [ 1 , ] + )   (4)       ̃ = ( [ 1 , ] + ) = 1 +   ̃     (5)     = ( [ 1 , ] + )   ,                     =     ( )   (6)     H e r e ,     i s   F o r ge t   G a t e   i n pu t   ga t e ,   ̃   i s   c a n d i d a t e   m e m o r y ,     i s   Ce l l   s t a t e ,     i s   hi dde s t a t e ,     i s   o ut pu t   ga t e ,   σ( i s   t h e   s i g m o i f u n c t i o n,     ( i s   t h e   h y pe r b o l i c   t a nge nt ,   a nd    de n o t e s   e l e m e n t - w i s e   m ul t i p l i c a t i o n,     a n b   a r e   t h e   w e i g h t   m a t ri c e s   a n d   b i a s e s   a s s o c i a t e d   w i t h   e a c h   ga t e   B i L S T M   c o m b i n e s   fo r w a r d   a nd  b a c kw a r d   L S T M   o ut pu t s   a s   i n   (7 ).      = [   , ]     (7)     T h e   p r e di c t i o i s   c o m put e d   a s   i (8) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         P r e c i s i on   i n   3D   pos i t i ona l   f or e c as t i ng  w i t m a c hi ne   l e ar ni n and   d e e p   t e m por al     ( P .   Si r i s h   Kum ar )   603   ̂ =   + b    (8)     w h e r e ,   ̂ 3   i s   t h e   p r e di c t e 3D   po s i t i o na l   v e c t o r .     2. 3 . 4.   T r ai n i n g   s e tu p   T h e   m o de l   i s   t ra i n e us i ng  t h e   M e a S qua r e d   E rr o r   (M S E )   l o s s   f un c t i o a s   i (9) .      = 1 M Y ̂ j Y j M j = 1     (9)     W h e r e ,   M   i s   t h e   num b e o f   t r a i n i ng  s a m p l e s .   T ra i ni n us e s   e a r l y   s t o ppi n g   b a s e o v a l i d a t i o l o s s   t o   p r e v e n t   ov e r f i t t i n g .     2. 4 .     CNN  m o d e l   s tr u c tu r e   an d   tr a i n i n g   T o   b e n c h m a r a g a i n s t   a   s pa t i a l   D L   a pp r o a c h,   w e   i m p l e m e n t e a   o n e - d i m e n s i o na l   c o n v o l ut i o n a l   n e u r a l   n e t w o r (1D - CN N ) .   T h o ug h   CN N s   l a c s e que n c e   m e m o r y ,   t h e y   c a n   e f fe c t i ve l y   l e a rn  l o c a l   s p a t i a l   pa t t e rn s   w i t h i t h e   i n pu t   w i n do w   [16 ] - [ 18] .     2. 4 . 1.   M o d e l   a r c h i te c tu r e   T h e   m o de l   r e c e i ve s   i n put   X j   a nd  pa s s e s   i t   t hr o ug h   a   1D   c o n v o l ut i o n a l   l a y e r   w i t h   64  f i l t e r s   (ke rn e l   s i z e   =   3) ,   f o l l ow e by   a   f l a t t e ni n l a y e r   a n a   50 - n e u r o n   de ns e   l a y e r   (R e L U   a c t i v a t i o n ).   T h e   f i n a l   de n s e   l a y e r   o u t p u t s   t he   p re d i c t e d   x ,   y ,   z   c o o rd i na t e s   [ 1 9 ] - [ 2 2 ] .   T he   C N N   a rc hi t e c t u re   a nd   d a t a   f l o w   a re   i l l u s t r a t e d   i F i g u re   2 .               F i gu r e   1 .   W o r kf l o w   fo r   B i L S T M   m o de l   f o r   3D   po s i t i o n a l   p r e d i c t i o n   F i gu r e   2 .   W o r kf l o w   fo r   CN N   m o de l   f o r   3D   po s i t i o na l   pr e di c t i o n       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 60 1 - 609   604   2. 4 . 2.   C o n vo l u ti o n   op e r ati o n   T h e   c o n v o l ut i o n   o pe ra t i o a t   po s i t i o n   t   f o f i l t e r   m   i n   l a y e r   l   i s   de f i n e a s   i (1 0).     ( , ) = ( ( , ) 1 = 0 + ( 1 ) + ( , ) )     (10)     W h e r e ,   ( )   i s   t h e   R e L U   a c t i v a t i o f un c t i o n,   ( , )   a r e   t h e   f i l t e w e i ght s ,   ( , )   i s   t h e   b i a s   t e rm ,   + ( 1 )   i s   t h e   i n put   f r o m   t h e   p r e v i o us   l a y e r ,     i s   t h e   ke rn e l   s i z e   (s e t   t o   3).     2. 4 . 3.   O u tp u l aye r s   T h e   f e a t u r e   m a p   i s   f l a t t e n e a n d   t ra n s f o r m e i s   p r e s e nt e i (11).     =   ( { ( , ) } )   (11)     T h i s   i s   t h e n   p a s s e t hr o ug a   de n s e   l a y e r   a s   i (12) .     h d en s e = ( W d en s e + b d en s e )     (12)     A n d   f i n a l l y   m a ppe t o   t h e   p r e d i c t e po s i t i o n   a s   i ( 13).     y ̂ j = h o ut   h d en s e   +   b o ut       (13)     2. 4 . 4.   T r ai n i n g   s e tu p   T h e   CN N   m o de l   i s   t ra i n e d   us i ng   t h e   s a m e   M S E   l o s s   f un c t i o a s   t h e   B i L S T M .   E a rl y   s t o ppi n g   i s   a l s o   a ppl i e w i t h   a   pa t i e n c e   o f   10  e po c h s ,   r e s t o r i ng  t h e   m o de l   w e i g h t s   t o   t h e   b e s t - pe r f o r m i n g   v a l i d a t i o e po c h .     2. 5 .   U n c e r t ai n ty   q u an ti fi c at i o n   w i th   p r e d i c ti o n   i n t e r v al s   In   a dd i t i o n   t o   po i n t   p r e di c t i o n   a c c u r a c y ,   w e   a s s e s s   m o de l   r e l i a b i l i t y   us i n p r e di c t i o n   i n t e r v a l s   (P Is ) ,   w h i c h   e s t i m a t e   t h e   c o n f i de n c e   r a nge   a r o und  e a c h   f o r e c a s t   [23 ] - [ 2 5].   T w o   m e t r i c s   a r e   us e d :   p r e di c t i o n   i n t e r v a l   c o v e r a ge   p r o b a b i l i t y   (P ICP a n d   m e a p r e di c t i o i nt e r v a l   w i dt ( M P IW ).     2. 5 . 1.   P r e d i c t i o n   i n te r v al   e s ti m ati o n   F o r   e a c p r e di c t i o ̂ ,   a   c o n f i de n c e   i nt e r v a l   i s   c o m put e a s   i n   (14).     PI = [ ̂ α   j   , ̂ + α j ]   (14)     W h e r e ,   j   i s   t h e   e s t i m a t e s t a n d a r de v i a t i o n   e s t i m a t e ,   α   i s   t h e   z - s c o r e   c o r r e s po n d i n t o   t h e   de s i r e c o n f i de n c e   l e ve l   (e . g. ,   1. 96  f o r   9 5%   c o n f i de n c e ).     2. 5 . 2.   P r e d i c t i o n   i n te r v al   c o v e r age   p r o b ab i l i ty   P ICP   qua nt i f i e s   h o w   of t e n   t r ue   v a l ue s   f a l l   w i t h i t h e   p r e di c t e i nt e r v a l s   a s   i (15 ).      = 1 M ( PI ) M j = 1   (15)     w h e r e   ( )   i s   t h e   i n d i c a t o f un c t i o r e t u rni n g   1   i f   t h e   t r ue   v a l ue   i s   w i t h i t h e   i nt e r v a l   a n d   o t h e r w i s e ,   M   i s   t h e   t o t a l   num b e o f   pr e di c t i o n s .     2. 5 . 3.   M e an   p r e d i c t i o n   i n te r v al   w i d th   M P IW   c a pt u r e s   t h e   a v e r a ge   w i dt h   o f   a l l   p r e d i c t i o i nt e r v a l s   a s   i (1 6).      = 1 M ̂ ̂  M j = 1     ( 16)     T o ge t h e r ,   P ICP   ( r e l i a b i l i t y a n d   M P IW   (p r e c i s i o n )   o ff e r   a   r o b us t   un c e r t a i nt y   a s s e s s m e n t   f o r   e a c m o de l .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         P r e c i s i on   i n   3D   pos i t i ona l   f or e c as t i ng  w i t m a c hi ne   l e ar ni n and   d e e p   t e m por al     ( P .   Si r i s h   Kum ar )   605   2. 6 .     M o d e l   e v al u ati o n   m e tr i c s   W e   us e   s t a n d a r d   r e gr e s s i o a n d   v a r i a n c e   m e t r i c s   t o   e v a l ua t e   m o de l   pe r f o r m a n c e   a c r o s s   a l l   s pa t i a l   a xe s   i (17)   t o   ( 21).   T h e s e   i n c l ude   e rr o m a g ni t ude ,   p r e d i c t i v e   s t r e n gt h,   a n d   e xpl a i n e d   v a r i a b i l i t y .   M e a n   s qua r e e rr o r   (M S E ) :   P e n a l i z e s   l a rge   de v i a t i o n s ,   h i g h l i g h t i ng  a v e ra ge   s qua r e d   e rr o r.     M S E = 1 M ̂ j 2 M j = 1     (17)     Ro o t   m e a s qu a r e e rr o (R M S E ):   E xp r e s s e s   p r e di c t i o n   e rr o i o ri gi na l   u ni t s .     R M S E = 1 M ̂ j 2 M j = 1     (18)     M e a a b s o l ut e   e rr o r   (M A E ):   M e a s u r e s   a v e ra ge   a b s o l ut e   di f fe r e n c e .     M A E = 1 M ̂ j j M j = 1       (19)     R - s qua r e (R ² ) :   R e f l e c t s   t h e   p r o po r t i o o f   v a r i a n c e   e xp l a i n e by   t h e   m o de l .       R 2 = 1 ̂ 2 M j = 1 ̂ ̅ j 2 M j = 1     (20)     W h e r e   y ̅   i s   t h e   m e a o f   a l l   t rue   t a r ge t   v e c t o r s .   E xpl a i n e d   v a ri a n c e   s c o r e   ( E V S ):   I n di c a t e s   h o w   w e l l   t h e   m o de l   c a pt u r e s   v a ri a t i o i t a r ge t   da t a .       E V S = 1 V ar ( ̂ j ) V ar ( )   (21)       3.   R ES U LTS   A N D   D I S C U S S I O N     T h i s   s e c t i o p r e s e nt s   a   c o m p r e h e n s i v e   e v a l ua t i o o f   a l l   f i v e   m o de l s ,   t hr e e   c l a s s i c a l   M L   m o de l s   ( RF SVM ,   a n d   XGB a n t w o   DL   a r c hi t e c t u r e s   (CN N   a nd  B i L S T M ),   o n   t h e   t a s k   o f   3D   po s i t i o n a l   f o r e c a s t i ng.   T h e   m o de l s   w e r e   a s s e s s e b a s e o n   m u l t i pl e   pe r f o r m a n c e   i n d i c a t o r s ,   i n c l udi ng  p r e di c t i o n   a c c ur a c y   m e t r i c s   (M S E ,   R M S E ,   M A E ,   R ² ,   E V S a n d   u n c e rt a i n t y   qua nt i f i c a t i o n   m e t ri c s   (P ICP   a nd  M P IW ) ,   e v a l ua t e d   s e pa ra t e l y   a c r o s s   t h e   X ,   Y ,   a n Z   c oo r di na t e   a xe s .   T h e   r e s ul t s   a r e   p r e s e n t e d   i t a b ul a f o r m ,   f o l l o w e by   a n   i n - de pt d i s c us s i o n   t h a t   i n t e r p r e t s   t h e   ke y   f i n di ngs .   W e   e xa m i n e   t h e   s t r e ngt h s   a n d   l i m i t a t i o n s   o f   e a c h   m o de l ,   c o m pa r e   o ut c o m e s   w i t e xi s t i ng  l i t e r a t u r e ,   a n d   di s c us s   i m pl i c a t i o n s   f o r e a l - w o r l d   de pl o y m e n t .   T h i s   s t r uc t u r e d   a n a l y s i s   e m pha s i z e s   t h e   p ra c t i c a l   s i g n i f i c a n c e   of   t h e   f i n di ngs   a n d   de m o n s t ra t e s   h o w   t h e   B i L S T M   m o de l   e ff e c t i v e l y   ove r c o m e s   l i m i t a t i o n s   i nh e r e nt   i n   t r a di t i o na l   ML   a nd  s p a t i a l l y - fo c us e DL   a pp r o a c h e s .     3. 1 .     P e r fo r m an c e   o c l as s i c al   ML   m o d e l s   T h e   p r e di c t i v e   pe r f o r m a n c e   o f   R F ,   S V M ,   a nd  X G B   m o de l s   a c r o s s   a l l   t hr e e   s pa t i a l   d i m e n s i o n s   i s   s um m a r i z e i T a b l e   1 .   T h e s e   m o de l s   w e r e   e v a l u a t e d   us i ng  t h e   s t a n d a r d i z e d   i nput - o ut pu t   p a i r s   ge n e ra t e d   f r o m   t i m e - s e r i e s   w i n do w i n g .   W h i l e   a l l   t hr e e   m o de l s   de m o n s t r a t e r e a s o n a b l y   g o o pe r fo r m a n c e ,   t h e i r   a b i l i t y   t o   c a pt u r e   t h e   u n de r l y i n g   t e m po r a l   s t r uc t u r e   o f   t h e   d a t a   v a r i e c o n s i de r a b l y .   A m o n g   t h e   c l a s s i c a l   m o de l s ,   X G B   c o n s i s t e n t l y   o ut pe r f o r m e b o t R F   a nd  S V M ,   pa rt i c ul a r l y   i t h e   Y   a n d   Z   a xe s ,   a c h i e v i n g   hi g h e r   R ²   s c o r e s   (up  t o   0. 99 58)   a n l o w e r   R M S E   v a l ue s .   X G B ’s   t r e e - b oo s t i n m e c h a ni s m   e na b l e i t   t o   c a p t u r e   c o m pl e n o n - l i n e a r   p a t t e rn s   i t h e   t ra j e c t o r y   da t a ,   m a k i n g   i t   a   s t r o n b a s e l i n e   f o r   n o n - s e que nt i a l   m o de l i n g .   A dd i t i o n a l l y ,   i t   de m o n s t ra t e na rr o w e r   p r e di c t i o i nt e r v a l s   (M P IW   ≈  0. 198 0. 1 99)  a n r e s pe c t a b l e   c ove r a ge   (P ICP   ≈  0 . 989) ,   s ugge s t i n a   b a l a n c e   b e t w e e n   a c c ura c y   a n un c e rt a i n t y   e s t i m a t i o n .   R F ,   w h i l e   l e s s   po w e r f ul   t ha X G B ,   de l i v e r e r o b us t   pe r f o r m a n c e ,   e s pe c i a l l y   i t h e   Z - a xi s   w i t m i ni m a l   v a r i a n c e   i p r e d i c t i o e rr o r.   R F ' s   e n s e m b l e   o f   de c o r r e l a t e d   t r e e s   h e l pe d   r e duc e   o v e r f i t t i n g   a nd  c o n t ri b ut e t o   s t a b l e   M A E   v a l ue s .   H ow e ve r ,   i t s   pe r f o rm a nc e   a c r o s s   a l l   d i m e n s i o n s   s h o w e a   s l i g h t   l a g   i c a pt u r i ng  s ub t l e   dy n a m i c   v a ri a t i o n s   i t h e   da t a s e t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 60 1 - 609   606   S V M ,   i c o n t r a s t ,   p r o duc e t h e   w e a ke s t   r e s ul t s .   W hi l e   i t   m a i n t a i n e d   m o de ra t e   a c c u r a c y   (R ²     0. 991) ,   i t s   hi g h e M A E   a n d   w i de p r e di c t i o n   i n t e r v a l s   i n d i c a t e   di f f i c ul t y   i n   ge n e r a l i z i n g   o v e r   t h e   f ul l   s e que n c e   w i n do w .   T h e   l a c o f   i n t e rna l   m e c h a ni s m s   t o   m o de l   t e m po r a l   c o rr e l a t i o l i m i t s   i t s   ut i l i t y   fo r   s e que n c e - ba s e fo r e c a s t i n g   t a s ks .   T h e s e   o b s e r v a t i o n s   r e i n f o r c e   t h e   n o t i o t ha t   w hi l e   c l a s s i c a l   ML   m o de l s   c a o f f e r   b a s e l i n e   p r e d i c t i v e   c a pa b i l i t i e s ,   t h e y   s t r ugg l e   t o   ge n e ra l i z e   t e m po ra l   de pe nde nc i e s ,   w h i c h   a r e   c r i t i c a l   i t r a j e c t o r y   pr e di c t i o s c e n a r i o s .   T h i s   h i g h l i g h t s   t h e   n e e f o r   m o r e   s pe c i a l i z e d   a r c h i t e c t u r e s   c a pa b l e   o f   m o de l i ng  t i m e - a w a r e   pa t t e rn s ,   a a r e a   a d d r e s s e by   t h e   DL   m o de l s   i t h e   n e xt   s e c t i o n .       T a b l e   1 .   Co m p a r a t i v e   pe r f o r m a n c e   o f   M L   a n d   D L   m o de l s   a c r o s s   a l l   m e t r i c s   M o d e l   Co o rd i n a t e   E v a l u a t i o n   m e t ri c     M S E   RM S E   M A E   E x p l a i n e d   v a ri a n c e   P ICP   M P I W   RF   X   0 . 9 9 4 0   0 . 0 0 5 9   0 . 0 7 7 1   0 . 0 0 7 0   0 . 9 9 4 0   0 . 9 9 1 4   0 . 1 9 8 4   Y   0 . 9 9 3 5   0 . 0 0 6 5   0 . 0 8 0 7   0 . 0 0 6 8   0 . 9 9 3 5   0 . 9 9 0 4   0 . 1 9 9 1   Z   0 . 9 9 4 7   0 . 0 0 5 2   0 . 0 7 2 3   0 . 0 0 7 0   0 . 9 9 4 7   0 . 9 9 1 0   0 . 1 9 8 8   S V M   X   0 . 9 9 0 9   0 . 0 0 9 0   0 . 0 9 4 9   0 . 0 5 0 6   0 . 9 9 0 9   0 . 9 5 1 0   0 . 9 9 0 9   Y   0 . 9 9 1 5   0 . 0 0 8 5   0 . 0 9 2   0 . 0 5 1 9   0 . 9 9 1 5   0 . 9 4 0 5   0 . 9 9 1 5   Z   0 . 9 9 1 9   0 . 0 0 8 1   0 . 0 8 9 7   0 . 0 5 6 2   0 . 9 9 2 0   0 . 9 5 1 6   0 . 9 9 1 9   X G B   X   0 . 9 9 3 6   0 . 0 0 6 4   0 . 0 7 9 7   0 . 0 1 1 0   0 . 9 9 3 6   0 . 9 8 9 2   0 . 1 9 8 4   Y   0 . 9 9 5 1   0 . 0 0 4 9   0 . 0 6 9 9   0 . 0 0 9 3   0 . 9 9 5 1   0 . 9 8 9 4   0 . 1 9 9 5   Z   0 . 9 9 5 8   0 . 0 0 4 2   0 . 0 6 4 7   0 . 0 1 0 6   0 . 9 9 5 8   0 . 9 8 8 9   0 . 1 9 8 9   CN N   X   0 . 9 9 4 5   0 . 0 0 5 5   0 . 0 7 4 1   0 . 0 1 8 3   0 . 9 9 4 5   0 . 9 9 3 3   0 . 1 9 9 0   Y   0 . 9 9 5 1   0 . 0 0 4 9   0 . 0 6 9 9   0 . 0 1 6 0   0 . 9 9 5 1   0 . 9 9 3 9   0 . 1 9 8 7   Z   0 . 9 9 5 9   0 . 0 0 4 0   0 . 0 6 3 6   0 . 0 1 6 4   0 . 9 9 5 9   0 . 9 9 1 0   0 . 1 9 9 2   BIL S T M   X   0 . 9 9 4 8   0 . 0 0 5 2   0 . 0 7 1 9   0 . 0 1 1   0 . 9 9 4 8   0 . 9 9 6 5   0 . 1 9 8 8   Y   0 . 9 9 5 4   0 . 0 0 4 6   0 . 0 6 7 8   0 . 0 1 0 4   0 . 9 9 5 4   0 . 9 9 7 5   0 . 1 9 9 9   Z   0 . 9 9 6 2   0 . 0 0 3 8   0 . 0 6 1 3   0 . 0 0 9 8   0 . 9 9 6 2   0 . 9 9 6 4   0 . 1 9 9 9       3. 2 .     DL   m o d e l   p e r fo r m an c e   (C N N   an d   B i LS TM )   In  c o n t ra s t   t o   t h e   c l a s s i c a l   m o de l s ,   b o t h   DL   a r c hi t e c t u re s ,   CN N   a nd  B i L S T M   de m o n s t r a t e s i g n i f i c a n t l y   e nh a n c e pe r f o r m a n c e   i n   m o de l i ng  t h e   c o m pl e s pa t i o t e m po ra l   p a t t e rn s   o f   t h e   G P S   da t a s e t .   T h e i r   a b i l i t y   t o   e xt r a c t   m e a n i ngf ul   r e p r e s e n t a t i o n s   f r o m   s e que n t i a l   i n pu t   d a t a   l e d   t o   i m p r o v e m e n t s   a c r o s s   n e a rl y   a l l   e v a l u a t i o m e t ri c s .   Th e   CN N   a c hi e v e s t r o n g   r e s ul t s   a c r o s s   t h e   X ,   Y ,   a n d   Z   di m e n s i o n s ,   w i t R ²   v a l ue s   e xc e e di n g   0. 995   i a l l   c a s e s   a nd  R M S E   v a l ue s   c o n s i s t e nt l y   b e l ow   0. 075.   I t s   s t r e n g t l i e s   i i t s   c a pa b i l i t y   t o   e xt ra c t   l o c a l i z e d   s pa t i a l   f e a t u r e s   a c r o s s   t h e   30 - t i m e s t e i nput   w i n do w .   H ow e ve r ,   b e c a us e   CN N s   l a c i nh e r e nt   t e m po ra l   r e c u rr e n c e ,   t h e y   a r e   l i m i t e i n   m o de l i n l o n g - t e rm   de pe nde n c i e s .   T h i s   i s   v i s i b l e   i n   t h e   po s i t i o na l   pl o t   s h o w n   i F i g u r e   3 ,   w h e r e   p r e di c t e d   v a l ue s   a l i g c l o s e l y   w i t a c t ua l   v a l ue s   b ut   s h o w   s l i g h t l y   m o r e   di s pe r s i o n   t ha n   B i L S T M ,   pa rt i c ul a rl y   i n   t h e   Y   a n Z   a xe s .   R e s i dua l   pl o t   i F i gu r e   4   f u r t h e r   i l l us t ra t e s   t h e s e   de v i a t i o n s ,   w i t h   r e s i d ua l s   s h o w i n b r o a de v a r i a n c e   c o m pa r e t o   B i L S T M .   T h e   B i L S T M   m o de l ,   h o w e ve r ,   de l i v e r e t h e   m o s t   a c c ura t e   a nd  s t a b l e   pe r f o rm a n c e   a c r o s s   a l l   m o de l s .   It   a c hi e v e t h e   hi g h e s t   R ²   s c o r e s   (0. 9948  t o   0. 9 962)  a nd  t h e   l o w e s t   R M S E   a n M A E   v a l ue s ,   pa r t i c ul a rl y   a l o n t h e   Z - a xi s ,   w h i c h   o f t e n   p r e s e n t s   g r e a t e r   v a r i a b i l i t y   i G P S   da t a .   A s   s h o w n   i n   F i g u r e   5 ,   t h e   pr e di c t e po s i t i o n a l   v a l ue s   c l o s e l y   fo l l ow   t h e   a c t ua l   v a l ue s ,   w i t h   m i n i m a l   d i s pe r s i o n .   T h e   r e s i dua l   p l o t   i n   F i gu r e   6   f urt h e c o n f i r m s   t hi s :   r e s i dua l s   a r e   t i g ht l y   c l us t e r e d   a r o u n d   z e r o ,   hi g hl i g ht i ng  t h e   m o de l ’s   a b i l i t y   t m i ni m i z e   p r e d i c t i o e rr o a c r o s s   t h e   e nt i r e   s e que n c e .   M o r e ov e r ,   B i L S T M   p r o duc e t h e   h i g h e s t   P I CP   (~ 0. 9 975  f o r   Y - a x i s a nd  m a i n t a i n e M P IW   w i t hi n   0. 199 ,   i ndi c a t i n g   n o t   o n l y   a c c ur a c y   b ut   a l s o   hi g h   c o n f i de nc e   i n   i t s   p r e di c t i o n s .   T hi s   pe r f o r m a n c e   a f f i r m s   B i L S T M ’s   s ui t a b i l i t y   f o r   t i m e - s e ri e s   f o r e c a s t i n g   i s c e na r i o s   w h e r e   s e que n c e   de pe nde n c i e s   a r e   c r i t i c a l   s uc a s   v e h i c l e   t r a c ki ng,   U A V   na v i ga t i o n,   a n d   r o b o t i c s .   T h e   l e a rni n c u r v e s   of   bo t h   m o de l s   a r e   p r e s e n t e i n   F i gu r e s   7   a n 8 .   A s   s e e n   i F i gu r e   8,   t h e   B i L S T M   m o de l   c o n v e r ge d   s m o o t h l y   a n d   a c hi e v e m i ni m a l   v a l i da t i o l o s s   by   e p o c h   3 7 ,   w h i l e   F i g u r e   7   s h o w s   CN N   pl a t e a ui ng  s l i g ht l y   e a r l i e r.   T hi s   d i f fe r e n c e   i c o n v e r ge n c e   b e h a v i o r   r e f l e c t s   B i L S T M ’s   g r e a t e r   r e p r e s e n t a t i o na l   c a pa c i t y   f o r   c a pt u ri n g   t e m po r a l   dy n a m i c s .   In  s um m a r y ,   w h i l e   CN N   p r o v i de s   a   f a s t   a n d   s pa t i a l l y - a w a re   a l t e rna t i v e ,   B i L S T M   e m e r ge s   a s   t h e   m o s t   e ff e c t i v e   m o de l   fo r   a c c u r a t e   a n d   r e l i a b l e   3D   po s i t i o na l   f o r e c a s t i n g .   It s   s u pe ri o pe r f o r m a n c e   di r e c t l y   a dd r e s s e s   t h e   l i m i t a t i o n s   o f   c l a s s i c a l   a nd  c o n v o l ut i o n a l   a p p r o a c h e s   by   f ul l y   l e ve r a g i n t e m po r a l   p a t t e rn s   i n   t h e   i n p ut   da t a .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         P r e c i s i on   i n   3D   pos i t i ona l   f or e c as t i ng  w i t m a c hi ne   l e ar ni n and   d e e p   t e m por al     ( P .   Si r i s h   Kum ar )   607           F i gu r e   3 .   CN N   c o m pa r a t i v e   po s i t i o na l   pl o t   F i gu r e   4 .   CN N   r e s i dua l   e rr o r   p l o t                   F i gu r e   5 .   B i L S T M   c o m pa ra t i v e   po s i t i o n a l   p l o t   F i gu r e   6 .   B i L S T M   r e s i du a l   e rr o pl o t                   F i gu r e   7 .   CN N   l e a rni n g   c u r v e   F i gu r e   8 .   B i L S T M   l e a rn i ng  c u r v e         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i ,   V o l .   40 ,   N o .   2 ,   N o v e m be r   20 25 60 1 - 609   608   4.   C O N C LU S I O N     In  t h i s   s t u dy ,   w e   c o n duc t e a   c o m pa ra t i v e   a n a l y s i s   of   t r a di t i o n a l   ML   m o de l s   (R F ,   S V M ,   X G B a nd  DL   a r c hi t e c t u r e s   (CN N ,   B i L S T M f o r   3D   po s i t i o n a l   f o r e c a s t i n us i n g   a   r e a l - w o r l G P S   da t a s e t .   T hr o ug a   s t ruc t u r e e v a l ua t i o n   b a s e o a c c ura c y   a n u n c e rt a i n t y   m e t r i c s ,   w e   de m o n s t ra t e t h a t   B i L S T M   o ff e r s   t h e   m o s t   r o b us t   a n d   r e l i a b l e   pe r f o r m a n c e .   I t s   b i di r e c t i o n a l   t e m po ra l   l e a rni n g   c a p a b i l i t y   a l l o w s   i t   t o   c a pt u r e   c o m pl e s e que n t i a l   de pe n de n c i e s ,   o ut pe r f o r m i ng   c l a s s i c a l   a n d   s pa t i a l - o n l y   m o de l s   i b o t p r e di c t i v e   a c c ur a c y   a n d   c o n f i de n c e   i n t e r v a l   e s t i m a t i o n.   T h e   r e s ul t s   a f f i r m   t ha t   m o de l s   c a p a b l e   of   l e a rni n g   l o n g - r a nge   t e m po ra l   de pe n de n c i e s   a r e   b e t t e s ui t e f o r   t ra j e c t o r y   fo r e c a s t i n t a s ks .   W hi l e   CN N s   p r o v i de   a e ff i c i e n t   s pa t i a l   a l t e rn a t i v e ,   a nd  c l a s s i c a l   m o de l s   o ffe r   s o l i b a s e l i n e s ,   B i L S T M ’s   c o n s i s t e nt   a c c ur a c y ,   hi g h   P I CP ,   a n d   na rr o w   M P IW   m a ke   i t   t h e   m o s t   v i a b l e   c a ndi d a t e   f o r   r e a l - w o r l d   f o r e c a s t i n g   a pp l i c a t i o n s .   T hi s   po s i t i o n s   B i L S T M   a s   a   p ra c t i c a l   s o l ut i o f o r   de pl o y m e n t   i f i e l ds   s uc a s   a ut o n o m o us   n a v i ga t i o n ,   l o gi s t i c s ,   a n d   m o b i l e   r o bo t i c s ,   w h e r e   p r e c i s e   a n de pe n da b l e   po s i t i o n   p r e di c t i o n   i s   m i s s i o n - c ri t i c a l .   F ut u r e   w o r m a y   e xpl o r e   h y b r i a r c h i t e c t ur e s   c o m b i ni n CN N s   a nd  B i L S T M   l a y e r s   t o   l e v e r a ge   b o t s pa t i a l   a n d   t e m po r a l   f e a t ur e s ,   a s   w e l l   a s   t h e   i n t e g ra t i o n   o f   e xt e rna l   v a ri a b l e s   s uc h   a s   s pe e d,   di r e c t i o n,   o r   s e n s o r   n o i s e .   A ddi t i o n a l l y ,   t e s t i n a c r o s s   v a ri e da t a s e t s   a nd  e n v i r o nm e nt a l   c o n di t i o n s   w o ul f ur t h e r   v a l i d a t e   t h e   ge n e ra l i z a b i l i t y   a n d   r e s i l i e n c e   o f   t h e   p r o po s e a ppr o a c h .       F U N D I N G   I N F O R M A TI O N   A ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i n g   i n v o l v e d.       C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN T   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y   D a t a   a v a i l a b i l i t y   i s   n o t   a ppl i c a b l e   t o   t hi s   pa pe a s   n o   n e w   d a t a   w e r e   c r e a t e d   o a n a l y z e i t hi s   s t udy .       R EF ER EN C ES     [1 ]   X .   G u o ,   M .   A d l ,   B.   A b d i ,   a n d   A .   E m a d i ,   In t e r s e c t i o n - s p e c i fi c   t ra j e c t o ry   p re d i c t i o n   fo r o a d   u s e r s :   a   r e v i e w ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 3 ,   p p .   4 0 0 5 4 4 0 0 7 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C CE S S . 2 0 2 5 . 3 5 4 6 3 2 5 .   [2 ]   P .   S i ri s h   K u m a a n d   V .   B.   S .   S r i l a t h a   In d i ra   D u t t ,   T h e   g l o b a l   p o s i t i o n i n g   s y s t e m :   P o p u l a a c c u ra c y   m e a s u r e s ,   M a t e r i a l s   T o d a y P r o c e e d i n g s ,   v o l .   3 3 ,   p p .   4 7 9 7 4 8 0 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m a t p r. 2 0 2 0 . 0 8 . 3 8 0 .   [3 ]   R.   W a l t e r s ,   J .   L i ,   a n d   R.   Y u ,   T ra j e c t o ry   p r e d i c t i o n   u s i n g   e q u i v a ri a n t   c o n t i n u o u s   c o n v o l u t i o n ,   a r X i v   p r e p r i n t   a r X i v :2 0 1 0 . 1 1 3 4 4 2020.   [4 ]   Z .   L i u ,   J .   L i u ,   X .   X u ,   a n d   K .   W u ,   D e e p G P S :   d e e p   l e a r n i n g   e n h a n c e d   G P S   p o s i t i o n i n g   i n   u rb a n   c a n y o n s ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   M o b i l e   Co m p u t i n g ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 6 3 9 2 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M C. 2 0 2 2 . 3 2 0 8 2 4 0 .   [5 ]   S .   Ra i n a ,   J .   C h a l l a g u n d l a ,   a n d   M .   S i n g h ,   D e e p   l e a r n i n g - b a s e d   r o a d   u s e p r e d i c t i o n   i n   s m a rt   c i t i e s ,   IE E E   1 5 t h   A n n u a l   Co m p u t i n g   a n d   Co m m u n i c a t i o n   W o r k s h o p   a n d   Co n f e r e n c e   ( CC W C) ,   p p .   0 0 7 5 3 0 0 7 5 9 ,   2 0 2 5 .   [6 ]   Y .   S h i ,   Re l i a b l e   u n c e rt a i n t y   q u a n t i f i c a t i o n   i n   m a c h i n e   l e a r n i n g   v i a   c o n f o r m a l   p r e d i c t i o n ,   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   A A A Co n f e r e n c e   o n   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 9 ,   n o .   2 8 ,   p p .   2 9 2 9 9 2 9 3 0 0 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / a a a i . v 3 9 i 2 8 . 3 5 2 2 7 .   [7 ]   Y .   D u   a n d   N .   D i n g ,   A   s y s t e m a t i c   r e v i e w   o f   m u l t i - s c a l e   s p a t i o - t e m p o ra l   c r i m e   p re d i c t i o n   m e t h o d s ,   IS P R S   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o - In f o r m a t i o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p .   2 0 9 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j g i 1 2 0 6 0 2 0 9 .   [8 ]   M .   A .   B e l a y ,   A .   Ra s h e e d ,   a n d   P .   S .   R o s s i ,   S p a r s e   n o n - l i n e a v e c t o a u t o r e g r e s s i v e   n e t w o rk s   fo m u l t i v a ri a t e   t i m e   s e ri e s   a n o m a l y   d e t e c t i o n ,   IE E E   S i g n a l   P r o c e s s i n g   L e t t e r s ,   v o l .   3 2 ,   p p .   3 3 1 3 3 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L S P . 2 0 2 4 . 3 5 2 0 0 1 9 .   [9 ]   S .   K .   P a g o t i   a n d   S .   I .   D .   V e m u ri ,   D e v e l o p m e n t   a n d   p e r fo r m a n c e   e v a l u a t i o n   o c o rr e n t r o p y   K a l m a n   f i l t e r   fo i m p r o v e d   a c c u ra c y   o f   G P S   p o s i t i o n   e s t i m a t i o n ,   In t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   In t e l l i g e n t   Ne t w o r k s ,   v o l .   3 ,   p p .   1 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j i n . 2 0 2 2 . 0 1 . 0 0 2 .   [1 0 ]   M .   E .   L e v e ri n g t o n ,   P a ra m e t r i c   s t u d y   o t h e r m a l   a n d   c h e m i c a l   n o n e q u i l i b ri u m   n o z z l e   f l o w ,   D e p a r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c   E n g i n e e r i n g   O s a k a   U n i v e r s i t y ,   2 0 2 2 .   [1 1 ]   N .   A .   M .   Ra z a l i ,   N .   S h a m s a i m o n ,   K .   K .   I s h a k ,   S .   Ra m l i ,   M .   F .   M .   A m r a n ,   a n d   S .   S u k a rd i ,   G a p ,   t e c h n i q u e s   a n d   e v a l u a t i o n :   t ra ffi c   f l o w   p r e d i c t i o n   u s i n g   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g ,   J o u r n a l   o f   B i g   D a t a ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   D e c .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 021 - 0 0 5 4 2 - 7.   [1 2 ]   H .   A b b a s i m e h a n d   R .   P a k i ,   I m p r o v i n g   t i m e   s e ri e s   fo r e c a s t i n g   u s i n g   L S T M   a n d   a t t e n t i o n   m o d e l s ,   J o u r n a l   o f   A m b i e n t   In t e l l i g e n c e   a n d   H u m a n i z e d   Co m p u t i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   6 7 3 6 9 1 ,   J a n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 652 - 020 - 02761 - x.   [1 3 ]   M .   F a t h i ,   R.   S h a h - H o s s e i n i ,   A .   M o g h i m i ,   a n d   H .   A r e f i ,   M H R A - MS - 3D - R e s N e t - Bi L S T M :   A   m u l t i - h e a d - r e s i d u a l   a t t e n t i o n - b a s e d   m u l t i - s t r e a m   d e e p   l e a rn i n g   m o d e l   fo s o y b e a n   y i e l d   p r e d i c t i o n   i n   t h e   U . S .   u s i n g   m u l t i - s o u rc e   r e m o t e   s e n s i n g   d a t a ,   R e m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 ,   p .   1 0 7 ,   D e c .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / rs 1 7 0 1 0 1 0 7 .   [1 4 ]   X .   W a n g   e t   a l . ,   A i q u a l i t y   f o re c a s t i n g   u s i n g   a   s p a t i o t e m p o ra l   h y b ri d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   b a s e d   o n   V M D G A T Bi L S T M ,   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 024 - 6 8 8 7 4 - x.   [1 5 ]   S .   L a n g m a n ,   N .   Ca p i c o t t o ,   Y .   M a d d a h i ,   a n d   K .   Z a r e i n i a ,   Ro b o e t h i c s   p ri n c i p l e s   a n d   p o l i c i e s   i n   E u ro p e   a n d   N o r t h   A m e ri c a ,   S N   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   3 ,   n o .   1 2 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 2 4 5 2 - 021 - 04853 - 5.   [1 6 ]   A .   B .   S .   N z a o ,   S t u d y   a n d   m o d e l i n g   o f   h u m a n   b i o l o g i c a l   t i s s u e   e x p o s e d   t o   h i g h   f r e q u e n c y   e l e c t r o m a g n e t i c   w a v e s ,   O p e n   J o u r n a l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 1 0 9 1 1 2 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / o j a p p s . 2 0 2 1 . 1 1 1 0 0 8 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         P r e c i s i on   i n   3D   pos i t i ona l   f or e c as t i ng  w i t m a c hi ne   l e ar ni n and   d e e p   t e m por al     ( P .   Si r i s h   Kum ar )   609   [1 7 ]   C.   Y u ,   X .   M a ,   J .   R e n ,   H .   Z h a o ,   a n d   S .   Y i ,   S p a t i o - t e m p o ra l   g ra p h   t ra n s fo r m e n e t w o rk s   fo p e d e s t ri a n   t ra j e c t o r y   p r e d i c t i o n ,   i n   L e c t u r e   No t e s   i n   Co m p u t e r   S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   s u b s e r i e s   L e c t u r e   No t e s   i n   A r t i f i c i a l   In t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u r e   No t e s   i n   B i o i n f o r m a t i c s ) ,   v o l .   1 2 3 5 7   L N CS ,   S p ri n g e r   I n t e rn a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 2 0 ,   p p .   5 0 7 523.   [1 8 ]   C.   F e n g   e t   a l . ,   M a c F o r m e r:   m a p - a g e n t   c o u p l e d   t ra n s fo r m e r   f o r e a l - t i m e   a n d   r o b u s t   t ra j e c t o r y   p re d i c t i o n ,   I E E E   R o b o t i c s   a n d   A u t o m a t i o n   L e t t e r s ,   v o l .   8 ,   n o .   1 0 ,   p p .   6 7 9 5 6 8 0 2 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 3 . 3 3 1 1 3 5 1 .   [1 9 ]   D .   S i n g h   a n d   R.   S ri v a s t a v a ,   G ra p h   n e u ra l   n e t w o rk   w i t h   RN N s   b a s e d   t ra j e c t o ry   p r e d i c t i o n   o f   d y n a m i c   a g e n t s   fo a u t o n o m o u s   v e h i c l e ,   A p p l i e d   In t e l l i g e n c e ,   v o l .   5 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 2 8 0 1 1 2 8 1 6 ,   F e b .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 8 9 - 021 - 03120 - 9.   [2 0 ]   A .   A l i ,   Y .   Z h u ,   a n d   M .   Z a k a ry a ,   E x p l o i t i n g   d y n a m i c   s p a t i o - t e m p o ra l   c o rr e l a t i o n s   fo r   c i t y w i d e   t ra ff i c   f l o w   p r e d i c t i o n   u s i n g   a t t e n t i o n   b a s e d   n e u ra l   n e t w o rk s ,   In f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   5 7 7 ,   p p .   8 5 2 8 7 0 ,   O c t .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 4 2 .   [2 1 ]   J .   S u n ,   Q .   J i a n g ,   a n d   C.   L u ,   R e c u r s i v e   s o c i a l   b e h a v i o g ra p h   fo t ra j e c t o r y   p r e d i c t i o n ,   i n   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   IE E E   Co m p u t e r   S o c i e t y   Co n f e r e n c e   o n   Co m p u t e r   V i s i o n   a n d   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n ,   J u n .   2 0 2 0 ,   p p .   6 5 7 6 6 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / CV P R4 2 6 0 0 . 2 0 2 0 . 0 0 0 7 4 .   [2 2 ]   I.   Ba e ,   J .   H .   P a rk ,   a n d   H .   G .   J e o n ,   L e a r n i n g   p e d e s t ri a n   g ro u p   r e p r e s e n t a t i o n s   fo m u l t i - m o d a l   t ra j e c t o r y   p r e d i c t i o n ,   i n   L e c t u r e   No t e s   i n   Co m p u t e r   S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   s u b s e r i e s   L e c t u r e   No t e s   i n   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u r e   No t e s   i n   B i o i n f o r m a t i c s ) ,   v o l .   1 3 6 8 2   L N CS ,   S p ri n g e r   N a t u re   S w i t z e r l a n d ,   2 0 2 2 ,   p p .   2 7 0 2 8 9 .   [2 3 ]   H .   Z h a n g ,   G .   Y a n g ,   H .   Y u ,   a n d   Z .   Z h e n g ,   K a l m a n   f i l t e r - b a s e d   CN N - B i L S T M - A T T   m o d e l   f o r   t ra ff i c   f l o w   p r e d i c t i o n ,   Co m p u t e r s ,   M a t e r i a l s   a n d   Co n t i n u a ,   v o l .   7 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 4 7 1 0 6 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 0 4 / c m c . 2 0 2 3 . 0 3 9 2 7 4 .   [2 4 ]   P .   S .   K u m a r ,   V .   B.   S .   S .   I.   D u t t ,   V .   A .   K u m a r,   A .   J a y a l a x m i ,   P .   K .   Ra o ,   a n d   K .   P .   Ra o ,   O p t i m i z i n g   G P S   p o s i t i o n i n g :   a   d e e p   l e a r n i n g   a p p ro a c h   t o   i m p ro v e   a c c u ra c y ,   i n   2 0 2 4   IE E E   In t e r n a t i o n a l   Co n f e r e n c e   o n   In t e l l i g e n t   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   E f f e c t i v e   Co m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g i e s ,   INS P E CT   2 0 2 4 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   p p .   1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / IN S P E CT 6 3 4 8 5 . 2 0 2 4 . 1 0 8 9 6 1 8 9 .   [2 5 ]   O .   Y .   A l - J a rra h ,   A .   S .   S h a t n a w i ,   M .   M .   S h u rm a n ,   O .   A .   Ra m a d a n ,   a n d   S .   M u h a i d a t ,   E x p l o ri n g   d e e p   l e a r n i n g - b a s e d   v i s u a l   l o c a l i z a t i o n   t e c h n i q u e s   f o U A V s   i n   G P S - d e n i e d   e n v i ro n m e n t s ,   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 1 3 0 4 9 1 1 3 0 7 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 4 . 3 4 4 0 064.       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       D r .   P .   S i r i s h   K u m ar           i s   a n   A s s o c i a t e   P r o f e s s o r   i t he   D e p a r t m e nt   o f   E l e c t r o ni c s   a nd   C o m m uni c a t i o E ng i ne e r i ng   a t   A di t y a   I ns t i t ut e   o f   T e c hno l o gy   a nd   M a na g e m e n t ,   w i t h   o v e r   17   y e a r s   o f   e x pe r i e nc e   i n   t h e   f i e l d .   H e   i s   a l s o   c ur r e n t l y   a   P o s t do c t o r a l   R e s e a r c he r   a t   L i nc o l U ni v e r s i t y   C o l l e g e ,   M a l a y s i a .   H i s   a r e a s   o f   e xp e r t i s e   i nc l ude   G l o ba l   N a v i g a t i o n   S a t e l l i t e   S y s t e m s   ( G N S S ) ,   M a c hi ne   L e a r n i ng ,   a nd  E m be d de d   S y s t e m s .   A   P h . D .   G o l d   M e d a l i s t   f r o m   G I T A M   U ni v e r s i t y ,   he   ha s   pub l i s h e d   o v e r   6 0   j o ur n a l   p a pe r s   a nd   p r e s e n t e d   i n   m o r e   t ha 5 c o nf e r e nc e s .   H e   ho l ds   10  p a t e n t s ,   a ut ho r e 6   t e xt b o o ks ,   a nd  ha s   s uc c e s s f ul l y   g ui de d   28   s t ud e nt   p r o j e c t s .   H e   ha s   c o m pl e t e d   56   g l o ba l   c e r t i f i c a t i o ns   a nd   a c t i v e l y   c o nt r i bu t e s   a s   a   r e v i e w e r ,   s e s s i o c ha i r ,   t e c hn i c a l   c o m m i t t e e   m e m b e r ,   a nd  r e v i e w   bo a r m e m b e r   f o r   v a r i o us   r e pu t e d   j o ur na l s   a nd  c o nf e r e nc e s .   H e   c a b e   c o nt a c t e d   a t :   pdf . s i r i s h @l i nc o l n. e du . m y /   s i r i s hdg @g m a i l . c o m .         D r .   V .   B .   S .   S r i l a t h a   I n d i r D u t t           i s   a   P r o f e s s o r   i n   t he   D e p a r t m e nt   o f   E l e c t r i c a l ,   E l e c t r o n i c s   a n C o m m uni c a t i o E ng i ne e r i ng ,   G I T A M   S c hoo l   o f   T e c hno l ogy ,   G I T A M   ( D e e m e d   t o   be   U n i v e r s i t y ) ,   V i s a k ha p a t n a m .   S he   h a s   o v e r   22   y e a r s   o f   e x pe r i e nc e   i n   S a t e l l i t e   C o m m uni c a t i o ns ,   G N S S ,   W i r e l e s s   C o m m uni c a t i o ns ,   a nd   M a c hi ne   L e a r ni ng   a l g o r i t h m s .   H e r   c o r e   r e s e a r c i nt e r e s t s   f o c us   o a p pl y i ng   M L   t e c hn i qu e s   t o   G N S S   a nd  w i r e l e s s   s y s t e m s .   S he   ha s   a ut ho r e d   m o r e   t h a n   75   r e s e a r c pub l i c a t i o ns   i n   r e pu t e d   na t i o na l   a nd   i nt e r n a t i o na l   j o ur na l s   a nd   c o nf e r e nc e s .   U nd e r   he r   g ui da nc e ,   s e v e n   P h . D .   s c ho l a r s   ha v e   b e e n   a w a r d e d   t h e i r   do c t o r a t e s ,   a nd   s e v e n   m o r e   a r e   c u r r e nt l y   pur s ui ng   r e s e a r c h.   S h e   c a b e   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   s v e m ur i @g i t a m . e du .         P r o f .   S a i   K i r an   O r u g an t i           i s   c ur r e nt l y   w o r ki ng   a s   a n   A s s o c i a t e   P r o f e s s o r   i n   t h e   F a c ul t y   o f   E ng i ne e r i ng   a n B u i l t   E nv i r o nm e nt ,   L i nc o l U n i v e r s i t y   C o l l e g e ,   K ua l a   L um pu r ,   M a l a y s i a .   H e   i s   a l s o   a f f i l i a t e d   w i t T e c hno l o gy   I nn ov a t i o H ub   ( T I H ) ,   I ndi a n   I ns t i t ut e   o f   T e c hno l o gy   P a t na .   F r o m   2 019   t o   2 022 ,   he   w a s   a s s o c i a t e d   w i t h   t h e   S c ho o l   o f   E l e c t r i c a l   a nd   A ut o m a t i o E ng i n e e r i ng ,   J i a ng xi   U ni v e r s i t y   o f   S c i e nc e   a nd   T e c hno l o gy ,   C hi na ,   w he r e   he   c o nt r i bu t e d   t o   t he   e s t a b l i s hm e n t   o f   a n   a dv a nc e w i r e l e s s   po w e r   t r a ns f e r   r e s e a r c l a bo r a t o r y .   H i s   e xpe r t i s e   l i e s   i n   w i r e l e s s   po w e r   t r a n s m i s s i o t h r o ug r a d i o - s hi e l d e z o ne s .   H e   e a r ne d   h i s   P h. D .   i n   201 6   f r o m   t he   U l s a n   N a t i o na l   I ns t i t ut e   o f   S c i e nc e   a nd   T e c hno l ogy   ( U N I S T ) ,   S o ut h   K o r e a ,   w h e r e   he   de v e l o pe d   w i r e l e s s   c o m m uni c a t i o n   s y s t e m s   f o r   H y unda i   H e a v y   I ndus t r i e s   a nd   S a m s ung   H e a vy   I ndus t r i e s .   H i s   do c t o r a l   w o r k   l e d   t o   t h e   c r e a t i o o f   t h e   s p i n - o f f   c o m pa n y   ZN - O c e a T e c hno l o g i e s .   H e   h a s   p r e v i o us l y   s e r v e d   a s   a   f a c ul t y   m e m be r   a t   I I T   T i r up a t i   a nd   i s   a   r e c i p i e n t   o f   t h e   U R S I   Y o ung   S c i e nt i s t   A w a r d   ( 2 016 ) .   H e   c a b e   c o nt a c t e d   a t   e m a i l :   s a i s ha r m a @l i nc o l n. e du . m y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.