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人群动态的观测理论与方法 版权信息
- ISBN:9787030667908
- 条形码:9787030667908 ; 978-7-03-066790-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
人群动态的观测理论与方法 内容简介
优选观测体系随着人类社会快速发展,对人观测面临着极大的挑战。科学准确地观测人群动态是精细化国家治理与社会服务中的重大研究与应用需求,同时也是解决人群活动对地理环境影响的这一地学研究科学难题的重要基础,已成为地理信息科学的前沿理论与研究热点。虽然大数据时代提供了丰富多样的人群动态相关数据,但是人群活动动态观测的可靠性与稳健性仍是当前研究的关键问题。本书是作者在人群大数据与时空GIS领域多年的研究成果,系统地提出对人群动态的观测概念、理论、方法与应用,重点围绕人群活动、行为与效应的时空定量与预测理论,分4个部分阐述:部分(~3章)是人群活动数据分析篇,主要包括人群动态绪论、数据过滤、时空尺度效应等内容;第二部分(第4~8章)是理论建模篇,包括对人群动态观测基础理论及定类、定序、定距、定比等观测方法;第三部分(第9~11章)是预测方法篇,主要涉及活动动态的时空预测、群体活动行为-效应-智能的时空预测;第四部分(2章)是行业应用篇,对地理信息科学、交通科学、城市规划、公共安全、公共卫生等领域中人群动态的分析、建模与应用提供科学依据和指导。
人群动态的观测理论与方法 目录
第1章 绪论 1
1.1 人群动态的相关概念 1
1.1.1 人类空间行为 1
1.1.2 人类行为动力学 2
1.1.3 人群活动 2
1.1.4 人群动态 3
1.2 对人群动态的观测及需求 5
1.2.1 对人群动态的观测定义、内涵与边界 5
1.2.2 对人群动态的观测需求 7
1.3 人群动态典型应用 10
1.3.1 资源环境领域 10
1.3.2 城市规划领域 11
1.3.3 公共安全领域 11
1.3.4 公共卫生领域 12
1.3.5 智慧城市管理与服务领域 12
参考文献 13
第2章 人群活动动态的数据过滤 17
2.1 手机数据的乒乓效应过滤 17
2.1.1 手机数据乒乓效应检测方法 19
2.1.2 实验分析 19
2.2 轨迹数据的时空异常点过滤 23
2.2.1 基于目标对象匹配的异常点过滤 24
2.2.2 基于时空约束的异常点过滤 25
2.2.3 基于频繁活动区域的异常点过滤 26
2.3 人群活动行为的异常探测 27
2.3.1 基于时空轨迹相似性的异常行为探测 27
2.3.2 基于分类的异常行为探测 30
2.3.3 基于密度和方向的异常行为探测 30
参考文献 31
第3章 人群动态数据的时空尺度效应 34
3.1 人群动态数据空间尺度效应 34
3.1.1 人群动态数据的可塑空间单元问题 34
3.1.2 空间交互建模中的尺度效应 36
3.2 人群动态数据时间尺度效应 46
3.2.1 人群动态数据可塑时间单元问题 46
3.2.2 人群移动性度量的尺度效应 47
参考文献 58
第4章 人群动态的观测基础理论 61
4.1 人群动态的观测对象 61
4.1.1 人群活动 61
4.1.2 人群行为 62
4.1.3 人群效应 62
4.2 人群动态的时空特征定量 63
4.2.1 混合性时空特性 63
4.2.2 时空拥挤度特征 64
4.2.3 时空利用效率特征 64
4.2.4 时空稳定性特征 65
4.2.5 时空波动性特征 65
4.2.6 时空扩散性特征 66
4.2.7 时空分异性特征 67
4.3 人群动态观测的理论体系 67
4.3.1 时空轨迹 68
4.3.2 人群样本规模与轨迹时空采样 70
4.3.3 时空轨迹流场 71
4.3.4 时空轨迹流场中的人群动态观测 74
4.3.5 不同类型数据源的时空轨迹流场建模思路 77
4.3.6 人群动态定量观测类别 79
4.3.7 人群动态的观测总体路线及其计算逻辑 80
4.3.8 人群动态观测的准确性与可靠性 81
参考文献 83
第5章 人群活动的定类观测与建模 85
5.1 人群活动的类别与特点 85
5.1.1 活动类别 85
5.1.2 活动特点 87
5.2 人群活动定类观测 89
5.2.1 定类测量 89
5.2.2 人群活动的分类方法 89
5.3 物理空间中人群活动的定类观测 93
5.3.1 物理空间中人群活动的影响因素 93
5.3.2 物理空间人群活动的定类方法 94
5.4 网络空间中人群活动的定类观测 98
5.4.1 网络空间人群活动的影响因素 98
5.4.2 网络空间人群活动的定类方法 99
5.5 心理空间中人群活动的定类观测 104
5.5.1 心理空间人群活动的影响因素 104
5.5.2 心理空间人群活动的定类方法 105
参考文献 108
第6章 人群活动功能及网络的定序观测 111
6.1 人群活动功能识别及其网络特性 111
6.1.1 人群活动功能的识别方法 111
6.1.2 人群活动功能网络的结构与特性 118
6.2 人群活动功能网络的定序与构建 121
6.2.1 人群活动功能网络构建方法 121
6.2.2 人群活动功能网络结构动态变化的度量方法 126
6.2.3 人群活动功能网络结构动态变化的定序模型 130
6.3 人群活动功能时空演化特性的定序 131
6.3.1 网络区域尺度的人群活动时空演化特性 132
6.3.2 人群活动功能时空演化特性的定序模型 133
参考文献 136
第7章 人群动态时空特性的定距观测 137
7.1 时空定距测量理论 138
7.1.1 基础距离测量方法 138
7.1.2 时空要素间的距离 139
7.1.3 语义距离测量 142
7.2 群体活动区域的时空特征定距观测 143
7.2.1 群体活动时空区域的构建方法 144
7.2.2 群体热点活动区域提取 145
7.2.3 群体活动区域计算示例 148
7.3 群体活动功能特征的时空定距观测 149
7.3.1 群体行为模式的表达方式 149
7.3.2 构建个体行为模式 150
7.3.3 行为模式聚合下的群体活动功能探测 152
7.4 群体移动性的时空定距观测 156
7.4.1 群体移动性的表达方式 156
7.4.2 大尺度群体移动性预测模型 158
7.4.3 小尺度下的群体移动性表述与观测 160
7.5 群体活动风险的时空定距模型 164
7.5.1 群体活动风险静态计算模型 165
7.5.2 群体活动风险时空动态模型 167
7.5.3 港内船舶活动时空风险例子 169
参考文献 178
第8章 大规模人群动态度量的定比观测 180
8.1 群体活动动态的定比观测 180
8.1.1 群体活动对象的定比观测 180
8.1.2 群体活动源域与活动时空域的定比观测 182
8.1.3 群体活动模式与交通模式的定比观测 188
8.2 群体行为动态的定比观测 191
8.2.1 群体间与群体内行为的定比观测 192
8.2.2 约束/扰动下群体行为动态的定比观测 195
8.2.3 群体行为情感动态的时空定比观测 202
参考文献 206
第9章 群体智能时空定量模型 207
9.1 群体智能的建模框架 207
9.1.1 群体智能与人群智能的概述 207
9.1.2 人群智能的建模框架 208
9.2 群体选择行为的时空定量建模 209
9.2.1 选择行为建模 210
9.2.2 选择行为交互与反馈 212
9.3 群体活动模式的时空定量识别 214
9.3.1 活动四要素 214
9.3.2 活动链 216
9.3.3 活动多类模式的区分与挖掘方法 217
9.4 群体避险效应的时空定量模型 219
9.4.1 避险情境下的群体分类 219
9.4.2 避险环境的时空特征量化 220
9.4.3 避险过程的社会力模型 224
9.4.4 避险中群体行为的建模 225
9.5 群体决策智能的时空定量建模 226
9.5.1 群体特征 227
9.5.2 群体网络 228
9.5.3 群体决策智能的更新与变化 230
参考文献 233
第10章 群体活动动态的时空预测 235
10.1 群体活动交互动态的时空预测 236
10.1.1 群体活动行为交互预测 238
10.1.2 群体活动的信息交互预测 241
10.1.3 群体活动交互网络 243
10.2 群体互补/互斥动态的时空预测 243
10.2.1 群体互补/互斥状态的判定 245
10.2.2 结合群体移动矢量场的预测方法 246
10.2.3 结合时空演化树的概率型预测方法 248
10.3 群体活动网络动态的时空预测 251
10.3.1 复杂网络的结构特性 252
10.3.2 结合复杂网络结构特性的群体关系链路预测 253
10.3.3 结合动力学的群体状态时空预测 255
10.4 群体活动影响的测算及其动态的时空预测 256
10.4.1 群体活动影响力的时空测算 257
10.4.2 群体活动影响动态的时空预测 259
参考文献 261
第11章 群体活动行为-效应-智能的时空预测 262
11.1 群体选择行为的时空预测 262
11.1.1 模型概述 262
11.1.2 动态选择模型 265
11.2 群体活动链的时空预测 269
11.2.1 群体活动轨迹的预测 269
11.2.2 群体活动内容及活动链的预测 273
11.2.3 群体活动预测实例 279
11.3 群体避险效应的时空预测 280
11.3.1 元胞自动机模型 281
11.3.2 社会力模型 282
11.3.3 Agent模型 282
11.3.4 群体避险的泛化 283
11.4 群体决策的时空预测 285
11.4.1 群体时空交互网络 285
11.4.2 群体决策的稳定性 287
11.4.3 群体决策的预测模型 288
参考文献 289
第12章 人群动态观测的典型应用 291
12.1 城市客运网络客流状态监测、风险评价 291
12.1.1 城市客运网络客流状态监测与风险评价基本功能 291
12.1.2 系统数据 292
12.1.3 系统实现 292
12.2 轨道交通线网规划 296
12.2.1 城际轨道交通线网规划 296
12.2.2 市区内轨道交通线网规划 299
12.3 城市物流行业典型应用 301
12.3.1 众包物流 302
12.3.2 深圳市众包物流配送路径优化案例 304
12.4 社会群体的应急疏散应用 305
12.4.1 利用反向流和冲突消除进行人车混行疏散路网优化服务 305
12.4.2 基于时空拥挤度的应急疏散路径优化服务 308
12.5 社会公共卫生典型应用 312
12.5.1 传染病患者的识别 312
12.5.2 传染病趋势预测 315
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