Nous avons également comparé les flux de voyage prévus par le modèle de gravité, le modèle de rayonnement original, le modèle d`opportunités intermédiaires et notre modèle généralisé dans nos 6 domaines d`études de cas. Dans la plupart des cas, nos modèles paramétrés peuvent donner une précision prédictive meilleure ou égale que les modèles compétitifs. Il est à noter que les performances du modèle basé sur la gravité pour les 6 villes ont été rapportées dans [12] et qu`elles sont significativement pires que celles des modèles de rayonnement généralisé. Bien que ces modèles aient des hypothèses différentes, ils partagent un mécanisme sous-jacent qui quantifie l`effet de décroissance de distance. Cela suggère que nous puissions améliorer encore la capacité prédictive des modèles de mobilité humaine en ajustant la façon de quantifier la distance [27] et la population [13] du système de mobilité sous-jacent. Une autre direction d`amélioration réside dans la structure du réseau de mobilité prédit contre avec les données réelles. Nous constatons que bien que le modèle de rayonnement généralisé soit très performant en termes de distances et de mesures démographiques, sa capacité de reproduire la structure communautaire du réseau de mobilité est limitée. Les chevauchements entre le modèle et les données réelles sont très aléatoires avec l`exposant de mise à l`échelle λ et couvrent une large gamme en termes d`indice Rand ajusté [28]. Par souci de simplicité, les résultats analytiques sur la comparaison des structures communautaires sont exclus dans l`article. Des validations de modèle plus complètes seront effectuées dans les travaux futurs. Lors de l`utilisation du modèle de bande grise, le flux au mur peut être écrit comme suit (en supposant que le mur est une surface diffuse): ANSYS Fluent permet également la modélisation de rayonnements non-gris en utilisant un modèle de bande grise. Pour les rayonnements non-gris, l`équation 5 – 21 est réécrite comme: l`implémentation non-grise dans FLUENT est compatible avec tous les modèles avec lesquels l`implémentation grise du modèle DO peut être utilisée. Ainsi, il est possible d`inclure la dispersion, l`anisotropie, les milieux semi-transparents, et les effets particulaires.

Toutefois, l`implémentation non grise suppose un coefficient d`absorption constant dans chaque bande de longueur d`onde.