https://wiki.swarma.org/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Wxie 2026-11-03T03:09:37Z 用户贡献 MediaWiki 1.35.0 https://wiki.swarma.org/index.php?title=%E4%BA%BA%E5%8F%A3%E6%9D%83%E9%87%8D%E6%9C%BA%E4%BC%9A%E6%A8%A1%E5%9E%8B&diff=34257 2023-10-07T02:54:17Z

<p>Wxie：增加参考文献小标题</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 人口权重机会模型，又称人口加权机会模型（Population weighted opportunity model）。其考虑了人口分布及其对机会的影响，用于预测人们在城市中的出行和活动。该模型基于一个基本假设：个体选择一个目的地的概率正比于目的地的机会数，反比于个体所在地点到目的地之间的人口总数。该模型认为，一个目的地的吸引力，是从起点到终点的路径上所有城市吸引力的权重比值。<br /> <br /> == 模型发展 ==<br /> 人口权重机会模型由北京交通大学闫小勇教授等人于 2014 年提出&lt;ref&gt;[https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0834 Yan Xiao-Yong, Zhao Chen, Fan Ying, Di Zengru and Wang Wen-Xu 2014 Universal predictability of mobility patterns in cities. J. R. Soc. Interface.112014083420140834] &lt;/ref&gt;。针对辐射模型在运用于城市内人群移动量预测时结果却与实际有较大的偏差，其分析认为造成辐射模型预测偏差的可能原因是由于城市的聚集范围相对较小，出行者在选择目的地时不是仅仅考虑距离起点最近的高机会目的地，而是会综合衡量城市范围内所有潜在目的地的出行机会数。一般而言，对于具有相同机会数的目的地来说，出行者更倾向于选择近的目的地；而对于距离相近的目的地来说，机会数多的地点对出行者的吸引力更大。换句话说，一个地点被出行者所感受的机会数是该地点的实际机会数按某种方式衰减后剩余的部分。在引力模型中是用一个幂律距离函数来描述这种衰减，但这一函数中不可避免的要引入可调参数。是否存在更自然的、不依赖于具体参数的方式来描述这种机会衰减现象呢？在人口权重机会模型中引入了一个新的衰减机制，认为目的地的机会数会按照起终点之间的人口总数加权衰减，即出行者选择一个目的地的概率正比于目的地的机会数，反比于出行者所在地点到目的地之间的人口总数（再减去一个有限尺度效应）。我们将这一模型命名为人口权重机会模型。由于地点机会数可以假设为正比于地点人口数，因此这个模型中所需要的输入数据仅仅是各地点的人口分布，与辐射模型一样是不需要任何可调参数的。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 相对辐射模型，人口权重机会模型能够更准确地预测城市内的出行量。<br /> <br /> == 参考文献 ==</div>

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<p>Wxie：补充模型内容</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 人口权重机会模型，又称人口加权机会模型（Population weighted opportunity model）。其考虑了人口分布及其对机会的影响，用于预测人们在城市中的出行和活动。该模型基于一个基本假设：个体选择一个目的地的概率正比于目的地的机会数，反比于个体所在地点到目的地之间的人口总数。该模型认为，一个目的地的吸引力，是从起点到终点的路径上所有城市吸引力的权重比值。<br /> <br /> == 模型发展 ==<br /> 人口权重机会模型由北京交通大学闫小勇教授等人于 2014 年提出&lt;ref&gt;[https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0834 Yan Xiao-Yong, Zhao Chen, Fan Ying, Di Zengru and Wang Wen-Xu 2014 Universal predictability of mobility patterns in cities. J. R. Soc. Interface.112014083420140834] &lt;/ref&gt;。针对辐射模型在运用于城市内人群移动量预测时结果却与实际有较大的偏差，其分析认为造成辐射模型预测偏差的可能原因是由于城市的聚集范围相对较小，出行者在选择目的地时不是仅仅考虑距离起点最近的高机会目的地，而是会综合衡量城市范围内所有潜在目的地的出行机会数。一般而言，对于具有相同机会数的目的地来说，出行者更倾向于选择近的目的地；而对于距离相近的目的地来说，机会数多的地点对出行者的吸引力更大。换句话说，一个地点被出行者所感受的机会数是该地点的实际机会数按某种方式衰减后剩余的部分。在引力模型中是用一个幂律距离函数来描述这种衰减，但这一函数中不可避免的要引入可调参数。是否存在更自然的、不依赖于具体参数的方式来描述这种机会衰减现象呢？在人口权重机会模型中引入了一个新的衰减机制，认为目的地的机会数会按照起终点之间的人口总数加权衰减，即出行者选择一个目的地的概率正比于目的地的机会数，反比于出行者所在地点到目的地之间的人口总数（再减去一个有限尺度效应）。我们将这一模型命名为人口权重机会模型。由于地点机会数可以假设为正比于地点人口数，因此这个模型中所需要的输入数据仅仅是各地点的人口分布，与辐射模型一样是不需要任何可调参数的。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 相对辐射模型，人口权重机会模型能够更准确地预测城市内的出行量。</div>

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<p>Wxie：补充内容</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 辐射模型（Radiation Model）是一种用于模拟人口流动强度的数学模型。它由美国学者Simini于2012年提出，借鉴了固体物理学中物质运动的发散和吸收过程，弥补了重力模型在人口流动模拟中的一些不足之处，并利用人口流、物流、信息流等进行了实例验证。辐射模型将人口流动看做一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。辐射指的是由场源发出的电磁能量中的一部分脱离场源向远处传播，而后不再返回场源的现象，能量以电磁波或粒子（如阿尔法粒子、贝塔粒子等)的形式向外扩散。自然界中的一切物体，只要温度在绝对温度零度(-273.15摄氏度)以上，都以电磁波和粒子的形式时刻不停地向外传送热量，这种传送能量的方式被称为辐射。任何物体都具有不断辐射、吸收、反射电磁波的性质。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称为热辐射&lt;ref&gt;中国大百科全书（第三版网络版）&lt;/ref&gt;。<br /> <br /> 辐射模型在思想上借鉴了辐射的基础理念，它的基本假设是出行者在选择目的地时，会选择距出行起点最近且比起点机会数多的一个地点出行（这里的机会数是按正比于地点人口数随机抽样的）。辐射模型的突出特点是不需要任何可调参数、仅输入各地点的人口分布数据就可以相当准确地预测城市间的人群移动量，克服了引力模型存在的缺陷&lt;ref&gt;[https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&amp;uid=404069&amp;do=blog&amp;id=822520 预测城市人群移动量的人口权重机会模型-闫小勇]&lt;/ref&gt;。<br /> <br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度较高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。辐射模型将人口流动看作一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度更高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。<br /> <br /> == 不足 ==<br /> 在 Simini 等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间 ，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> <br /> 此外，实际在城市相关研究中，人类出行并不仅仅依赖于距离，而是会根据城市的功能特征分布进行调整。因此，城市内部的人类移动性研究中，辐射模型的出行范围预测常被发现小于真实数据。<br /> <br /> == 应用 ==<br /> 辐射模型被广泛用于城市规划、流量分析、交通规划等领域。<br /> <br /> 人口流动：它可用于模拟人口流动强度，有助于理解和预测城市、地区内的人口迁移[2]。<br /> <br /> 城市规划：辐射模型在城市规划中有重要应用，可以帮助规划者更好地理解城市内的人口分布和流动趋势。<br /> <br /> 总的来说，辐射模型是一种有助于理解和模拟人口流动的数学工具，特别在城市规划和流量分析方面有广泛应用。<br /> <br /> == 参考文献 ==</div>

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<p>Wxie：增加小标题参考文献</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 辐射模型（Radiation Model）是一种用于模拟人口流动强度的数学模型。它由美国学者Simini于2012年提出，借鉴了固体物理学中物质运动的发散和吸收过程，弥补了重力模型在人口流动模拟中的一些不足之处，并利用人口流、物流、信息流等进行了实例验证。辐射模型将人口流动看做一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。<br /> <br /> <br /> 辐射指的是由场源发出的电磁能量中的一部分脱离场源向远处传播，而后不再返回场源的现象，能量以电磁波或粒子（如阿尔法粒子、贝塔粒子等)的形式向外扩散。自然界中的一切物体，只要温度在绝对温度零度(-273.15摄氏度)以上，都以电磁波和粒子的形式时刻不停地向外传送热量，这种传送能量的方式被称为辐射。任何物体都具有不断辐射、吸收、反射电磁波的性质。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称为热辐射&lt;ref&gt;中国大百科全书（第三版网络版）&lt;/ref&gt;。<br /> <br /> 基于各种辐射建立和学习对应的物理模型的过程漫长而曲折，需要考虑多个因素，进而分析其热辐射过程和温度分布情况。<br /> <br /> 模型是对现实的抽象，所以一个逼真的模型可能非常复杂，包含大量变量。例如6s模型和Mortran等。在热传导分析过程中采用一些有效的辐射模型，主要包括离散传播辐射模型(DTRM)、P1模型，Rosseland模型、离散坐标do模型和表面辐射(S2S)模型。这些模型在模拟的精度、合理性和计算量上都有各自的特点。<br /> <br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度较高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。辐射模型将人口流动看作一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。在西米尼等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度更高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。<br /> <br /> == 不足 ==<br /> 在 Simini 等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间 ，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> == 应用 ==<br /> 辐射模型被广泛用于城市规划、流量分析、交通规划等领域。<br /> <br /> 人口流动：它可用于模拟人口流动强度，有助于理解和预测城市、地区内的人口迁移[2]。<br /> <br /> 城市规划：辐射模型在城市规划中有重要应用，可以帮助规划者更好地理解城市内的人口分布和流动趋势。<br /> <br /> 总的来说，辐射模型是一种有助于理解和模拟人口流动的数学工具，特别在城市规划和流量分析方面有广泛应用。<br /> <br /> == 参考文献 ==</div>

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<p>Wxie：补充内容</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 辐射模型（Radiation Model）是一种用于模拟人口流动强度的数学模型。它由美国学者Simini于2012年提出，借鉴了固体物理学中物质运动的发散和吸收过程，弥补了重力模型在人口流动模拟中的一些不足之处，并利用人口流、物流、信息流等进行了实例验证。辐射模型将人口流动看做一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。<br /> <br /> <br /> 辐射指的是由场源发出的电磁能量中的一部分脱离场源向远处传播，而后不再返回场源的现象，能量以电磁波或粒子（如阿尔法粒子、贝塔粒子等)的形式向外扩散。自然界中的一切物体，只要温度在绝对温度零度(-273.15摄氏度)以上，都以电磁波和粒子的形式时刻不停地向外传送热量，这种传送能量的方式被称为辐射。任何物体都具有不断辐射、吸收、反射电磁波的性质。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称为热辐射&lt;ref&gt;中国大百科全书（第三版网络版）&lt;/ref&gt;。<br /> <br /> 基于各种辐射建立和学习对应的物理模型的过程漫长而曲折，需要考虑多个因素，进而分析其热辐射过程和温度分布情况。<br /> <br /> 模型是对现实的抽象，所以一个逼真的模型可能非常复杂，包含大量变量。例如6s模型和Mortran等。在热传导分析过程中采用一些有效的辐射模型，主要包括离散传播辐射模型(DTRM)、P1模型，Rosseland模型、离散坐标do模型和表面辐射(S2S)模型。这些模型在模拟的精度、合理性和计算量上都有各自的特点。<br /> <br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度较高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。辐射模型将人口流动看作一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。在西米尼等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度更高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。<br /> <br /> == 不足 ==<br /> 在 Simini 等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间 ，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> == 应用 ==<br /> 辐射模型被广泛用于城市规划、流量分析、交通规划等领域。<br /> <br /> 人口流动：它可用于模拟人口流动强度，有助于理解和预测城市、地区内的人口迁移[2]。<br /> <br /> 城市规划：辐射模型在城市规划中有重要应用，可以帮助规划者更好地理解城市内的人口分布和流动趋势。<br /> <br /> 总的来说，辐射模型是一种有助于理解和模拟人口流动的数学工具，特别在城市规划和流量分析方面有广泛应用。</div>

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<p>Wxie：新建页面“辐射模型”</p> <hr /> <div>== 概念 ==<br /> 辐射模型（Radiation Model）是一种用于模拟人口流动强度的数学模型。它由美国学者Simini于2012年提出，借鉴了固体物理学中物质运动的发散和吸收过程，弥补了重力模型在人口流动模拟中的一些不足之处，并利用人口流、物流、信息流等进行了实例验证。辐射模型将人口流动看做一个受联合概率支配的随机过程，取决于出发地、目的地和影响范围的人口分布。<br /> <br /> == 优势 ==<br /> 与重力模型相比，辐射模型与实测数据的拟合程度更高，能够更趋近现实地模拟两地之间的流动强度。<br /> <br /> == 不足 ==<br /> 在 Simini 等学者的研究中，影响范围的确定基础是均质的理想空间 ，而实际上，人口流动行为以真实的地理空间为载体，受到交通条件、地形地貌、土地利用状况等多种因素及其分布特征的综合影响。当出行的时间成本一定时，流动人口在出发地的各个方向上的出行距离各不相同，辐射模型用均质的圆形作为影响范围忽视了真实地理空间的异质性，有待进一步改进。<br /> <br /> == 应用 ==<br /> 辐射模型被广泛用于城市规划、流量分析、交通规划等领域。<br /> <br /> 人口流动：它可用于模拟人口流动强度，有助于理解和预测城市、地区内的人口迁移[2]。<br /> <br /> 城市规划：辐射模型在城市规划中有重要应用，可以帮助规划者更好地理解城市内的人口分布和流动趋势。<br /> <br /> 总的来说，辐射模型是一种有助于理解和模拟人口流动的数学工具，特别在城市规划和流量分析方面有广泛应用。</div>

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