इस शोधपत्र में, हम एक सामान्य-उद्देश्य मानव गतिशीलता पैटर्न मॉडल की रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं जो विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने वाले मौजूदा तरीकों की सीमाओं को दूर करेगा। हम बहुविध डेटा को विभिन्न विशेषताओं और स्थानिक-कालिक विभेदनों, जैसे भूगोल, गतिशीलता, सामाजिक-जनसांख्यिकी और यातायात सूचना, के साथ एकीकृत करते हैं ताकि एक गोपनीयता-संरक्षित और अर्थपूर्ण रूप से समृद्ध मानव गतिशीलता प्रक्षेप पथ डेटासेट का निर्माण किया जा सके। डोमेन स्थानांतरण तकनीकें शहरी परिवेशों में स्थानांतरणीयता सुनिश्चित करती हैं, जैसा कि लॉस एंजिल्स और मिस्र के केस स्टडीज़ में प्रदर्शित किया गया है। LLM का उपयोग प्रक्षेप पथ डेटा को अर्थपूर्ण रूप से समृद्ध करने के लिए किया जाता है, जिससे गतिशीलता पैटर्न की व्यापक समझ संभव होती है। हम मात्रात्मक मूल्यांकन के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि उत्पन्न सिंथेटिक डेटासेट अनुभवजन्य डेटा में देखे गए गतिशीलता पैटर्न को सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत करता है, और लॉस एंजिल्स काउंटी में बड़े पैमाने पर यातायात सिमुलेशन के माध्यम से इसकी व्यावहारिकता को प्रदर्शित करते हैं। कैलिफ़ोर्निया में I-405 के एक खंड पर यातायात की मात्रा के लिए औसत निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि 5.85% और गति के लिए 4.36% है, जो बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों और शहरी गतिशीलता अनुप्रयोगों के लिए इस रूपरेखा की क्षमता को प्रदर्शित करता है।
