闫小勇-城市人群移动模式预测模型

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1、城市人群移动模式预测模型闫小勇yanxy@mail.bnu.edu.cn合作者：赵琛，樊瑛，狄增如，王文旭北京师范大学，系统科学学院2013.4.25.1.研究背景报告提纲闫小勇2.1.研究背景▶预测人群在不同地点之间的移动是地理学、空间2.传导模型经济学、交通工程学等领域长期研究的科学问题，3.主要结果在疾病传播防控、交通网络规划与设计、基于位3.1.出行距离分布3.2.目的地出行限制置的商业服务等领域也具有重要的应用价值。3.3.点对点移动量3.4.整体预测精度▶引力模型（Gravitymodel）是预测地点间人群移4.总结与讨论动模式的

2、一类经典方法，但引力模型必须依赖具体的参数才能实施预测，估计这些参数需要进行系统的交通流数据调查。▶介入机会模型、随机效用模型等有参数的模型也存在类似的问题，这限制了这类模型的使用。北京师范大学12系统科学学院.1.研究背景报告提纲▶最近提出的辐射模型（Radiationmodel，Simini,闫小勇F.etal.Nature484,962012）是一个无参数的模3.1.研究背景型，它不需要大规模的交通调查数据就可以准确2.传导模型地预测城市间的人群移动模式。3.主要结果3.1.出行距离分布▶但是，辐射模型在预测城市内人群在地点间的移3.2

3、.目的地出行限制3.3.点对点移动量动模式时精度很低。3.4.整体预测精度4.总结与讨论mimjTij=Ti(mi+sij)(mi+mj+sij)北京师范大学12系统科学学院.2.传导模型报告提纲闫小勇1.研究背景▶模型基本假设.4.2.传导模型3.主要结果▶1.个体选择出行的目的地点时，会权衡各地点的3.1.出行距离分布（就业、购物、娱乐等）机会可能给他带来的3.2.目的地出行限制3.3.点对点移动量“效益”;3.4.整体预测精度4.总结与讨论▶2.每个地点的机会数正比于该地点的人口数;▶3.个体可以选择城市中所有的地点出行（这不同于辐射模

4、型中个体只选择最近的地点出行），但某个地点的可用机会数（或吸引力）会随距离的增加自然地下降。北京师范大学12系统科学学院.2.传导模型报告提纲闫小勇▶导出传导模型.1.研究背景▶假设某地点j对于地点i的可用机会数会随着两5.2.传导模型地之间人口数的增加而下降，这一下降的过程类3.主要结果比于热量在物质之间的传导过程，我们可以计算3.1.出行距离分布′3.2.目的地出行限制11出可用机会数o=oj()，其中Sji是两地3.3.点对点移动量jSjiM3.4.整体预测精度之间的人口总数，M是城市人口总量。4.总结与讨论▶由于某地点的实际机会数和

5、人口总数成正比，假设个体按照正比于各地点的可用机会数的概率选择地点出行，可以得到地点i到j的出行量为：m(11)jSjiMTij=Ti∑N11:k̸=imk(SkiM)北京师范大学12系统科学学院.3.主要结果报告提纲我们用四个城市的人群移动数据来验证传导模型的预闫小勇测效果，同时和辐射模型、引力模型的预测效果进行1.研究背景对比。2.传导模型6.3.主要结果▶数据来源:手机用户移3.1.出行距离分布3.2.目的地出行限制动数据（阿比让），出208010-23.3.点对点移动量15Abidjan60Beijing3.4.整体预测精度租车G

6、PS记录（北10405204.总结与讨论00京），交通调查数据520Distance(km)Distance(km)1040（芝加哥，西雅图）。15a60b208020151050510152080604020020406080-3Distance(km)Distance(km)10▶引力模型规则:808060Chicago60Seattle40402020mr00j2020ijDistance(km)Distance(km)Tij=Ti∑4040N60c60d-4mr808010k̸=ikij8060402002040608080604

7、020020406080Distance(km)Distance(km)Φpop北京师范大学12系统科学学院.3.1.出行距离分布报告提纲闫小勇1.研究背景2.传导模型3.主要结果7.3.1.出行距离分布3.2.目的地出行限制3.3.点对点移动量3.4.整体预测精度4.总结与讨论北京师范大学12系统科学学院.3.2.目的地出行限制报告提纲闫小勇1.研究背景2.传导模型3.主要结果3.1.出行距离分布8.3.2.目的地出行限制3.3.点对点移动量3.4.整体预测精度4.总结与讨论北京师范大学12系统科学学院101010.abc333101010

8、2223.3.点对点移动量101010Abidjan111101010Travels(model)Travels(model)Travels(model)0Cond