你知道如何预测人的出行和移动行为吗？你知道城市群交通拥挤、疾病传播、公共设施建设……这一系列与我们息息相关的问题，如何寻求科学依据并解决优化吗？

有一群交大人

突破了前人研究的限制

在交通出行行为预测方面取得重要进展

为城市中的公共安全等问题和宏观管理

提供科学依据和微观技术支持！

下面先和小编一起了解一下

这项成果究竟有多牛！

在国家自然科学基金项目等资助下，高自友教授课题组在交通出行行为预测研究方面取得重要进展。最新研究成果以“Universal model of individual and population mobility on diverse spatial scales”（多尺度个体群体出行预测的统一模型）为题，于2017年11月21日在线发表在《Nature Communications》上。我校交通系统科学与工程研究院的闫小勇副教授为第一作者，高自友教授为通讯作者。

该项成果被国家自然科学基金委员会报送中央，得到了国家领导人的重要批示。北京市、北京市交通委员会相继对成果的推广和应用作出指示。

该研究成果目前在国际权威科技媒体上被广泛报导，如Science Daily，Science Newsline，Phys.org，Eurekalert等

这项成果的含金量

让小编不禁感叹

接下来 让我们听听

关于该项目的权威解释

ladies and 乡亲们

板凳准备好了吗！

高自友教授课题组突破了前人研究的限制，提出了基于地点吸引力的个体微观移动模型。

地点吸引力由两个因素决定：个体记忆效应和人口导致的竞争效应。一方面，个体访问某一地点之后留下的良好印象，会增加个体今后访问该地点的概率。课题组采用齐普夫律自然地刻画记忆效应对地点吸引力的影响以及老化效应的影响。另一方面，某一地点的吸引力受到当地和附近人口分布的影响。人口越多将会造成拥挤和对于有限资源的竞争，进而降低当地的吸引力。

模型同时考虑记忆效应和人口竞争对地点吸引力的影响，并给出了地点吸引力决定的个体转移概率。模型中唯一的参数调控记忆效应的强度，并且只基于人口空间分布的静态数据，预测不同尺度下个体和群体的宏微观出行模式的典型特征。

模型重现了中国、美国、比利时和科特迪瓦的不同尺度实际数据（见图）中发现的四种幂律特征，包括访问地点数量随时间变化、返回时间分布、访问地点频率分布这三种个体移动模式的幂律特征，和出行次数分布这一群体移动模式的幂律特征。

图：个体移动轨迹和群体出行分布。a.中国大陆上所有个体的移动轨迹（左侧）的叠加形成的群体出行分布（右侧）。b-d.美国（大陆）、科特迪瓦、比利时这三个空间尺度差异极大的国家的群体出行分布。

此外，模型也重现了个体移动轨迹中的模体分布规律和宏观出行距离的指数分布规律等。模型预测结果与实证数据统计结果几乎重合。课题组进一步通过理论分析给出了模型的解析，并基于理论结果揭示了地点分布的空间分形特征对各种出行分布的影响。

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交大在综合交通管理方面还有这些突出贡献！

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突破前人研究限制

建立创新预测模型

他们为优化城市管理添彩

为解决日常出行问题寻求依据

他们是勤学善思的交大人

他们是肩扛社会责任的交通人

向前辈们学习致敬！

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本期编辑 | 张释珍

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