Embed Size (px)
Citation preview
1 背景
交通网络 移民网络
社交网络贸易网络
空间交互网络是人、物和信息等在地点间流动而形成的嵌入在空间中的有向流网络。
理解个体和群体的空间交互行为和预测空间交互网络上的流量分布模式，对于制订区域发展政策、规划基础设施网络、预防控制疾病传播等都有意义。
人类移动交通分布
2 空间交互引力定律
D Balcan, et al. Proc. Natl. Acad. Sci. 106 (2009) 21484. G Krings, et al. J Stat. Mech. 7 (2009) L07003. R K Pan, et al. Sci. Rep., 2 (2012) 902.
M Barthélemy. Phys. Rep. 499 (2011) 1.
交通出行
手机通信
科研合作
3 引力定律机理解释
A G Wilson. Transp. Res., 1 (1967) 253.
3.1 最大熵原理
X-Y Yan, X-P Han, B-H Wang, T Zhou. Diversity of individual mobility patterns and emergence of aggregated scaling laws. Scientific Reports, 3 (2013) 02678.
成本与距离之关系
微观状态数最多！
3.2 随机效用理论
T A Domencich, D Mcfadden. Urban Travel Demand: A Behavioral Analysis. North-Holland, 1975.
个体选择决策过程：个体都追求效用最大，但对效用理解有偏差
3.3 目的地选择博弈（DCG）
X-Y Yan, T Zhou. Destination choice game. arXiv:1802.04966
群体相互作用：个体都追求收益最大；拥挤会降低收益！
4 空间交互普适模型
F Simini, et al. Nature, 484 (2012) 96.
4.1 辐射模型
基本假设：个体选择距自己最近、且效益大于自己所在地效益的地点，移动过去。
优势：无参数！
4.2 人口权重机会（PWO）模型
X-Y Yan, C Zhao, Y Fan, Z Di, W-X Wang, Universal predictability of mobility patterns in cities. Journal of the Royal Society Interface, 11 (2014) 20140834.
体现群体竞争：用介入人口Sij为目的地吸引机会加权！
4.3 PWO模型的底层机制
辐射模型假设：个体选择距自己最近、且效益大于自己所在地效益的地点，其概率为：
PWO模型假设：个体选择效益值比自己所在地效益值大、也比起终点间所有地点的效益值都大的地点，其概率为：
E-J Liu, X-Y Yan, New parameter-free mobility model. arXiv:1808.06363
5 个体连续移动模型
M. C. Gonzalez, et al. Nature 453 (2008) 770.
返回时间间隔 地点访问频率分布
5.1 个体连续移动模式
D. Brockmann, et al. Nature 439 (2006) 462
出行范围增长速度
5.2 探索与偏好返回模型
C. Song, et al. Nature Physics 6 (2010) 818.
访问新地点概率：
返回老地点概率：访问地点增长速度
地点访问频率
5.3 记忆性随机游走模型
Y-M Zhao, A Zeng, X-Y Yan, W-X Wang, Y-C Lai. Unified underpinning of human mobility in the real world and cyberspace. New Journal of Physics, 18 (2016) 053025.
5.4 多尺度个群体统一模型
X-Y Yan, W-X Wang, Z-Y Gao, Y-C Lai. Universal model of individual and population mobility on diverse spatial scales. Nature Communications, 8 (2017) 1639.
多尺度个群体统一模型的报道与评价
5 总结
闫小勇. 超越引力定律——空间交互和出行分布预测理论与方法. 科学出版社, 2019
谢谢！请批评指正！
致谢合作者：
感谢狄增如、樊瑛、高自友、韩筱璞、来颖诚、刘二见、汪秉宏、王文旭、赵琛、赵毅鸣、曾安、周涛等对本报告中相关工作所做出的贡献！
相关论文：[1] X-Y Yan, X-P Han, T Zhou, B-H Wang, Diversity of individual mobility patterns and emergence of aggregated scaling laws. Scientific Reports. 2013, 3, 2678.
[2] X-Y Yan, C Zhao, Y Fan, Z Di, W-X Wang, Universal predictability of mobility patterns in cities. Journal of the Royal Society Interface. 2014, 11, 20140834.
[3] Y-M Zhao, A Zeng, X-Y Yan, W-X Wang, Y-C Lai, Unified underpinning of human mobility in the real world and cyberspace. New Journal of Physics. 2016, 18: 053025.
[4] X-Y Yan, W-X Wang, Z-Y Gao, Y-C Lai, Universal model of individual and population mobility on diverse spatial scales. Nature Communications. 2017, 8: 1639.
[5] X-Y Yan, T Zhou. Destination choice game: a spatial interaction theory on human mobility.arXiv:1802.04966
[6] E-J Liu, X-Y Yan, New parameter-free mobility model. arXiv:1808.06363
