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超越引力定律：空間交互和出行分佈預測理論與方法（簡體書）
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商品簡介
目次
商品簡介
《超*引力定律――空間交互和出行分佈預測理論與方法》從對引力定律的實證觀察出發，系統介紹了引力模型的基礎理論與應用方法，包括從大熵原理、效用理論和博弈論等不同角度對引力模型做出的解釋及改進。《超*引力定律――空間交互和出行分佈預測理論與方法》還結合作者近年來的系列研究工作，系統介紹大數據驅動的出行行為複雜性分析與建模的研究進展。《超*引力定律――空間交互和出行分佈預測理論與方法》內容可以豐富和發展交通行為研究理論與方法，深化對各種社會經濟系統中的空間交互機制的理解，為城市規劃、交通管理、經濟地理等方面的研究提供一定的理論與方法支持。
目次
目錄
叢書序
前言
第1章 引力萬有――從物理到社會 1
1.1 引力定律的發現 1
1.2 人類社會中的引力定律實例 2
1.2.1 鐵路網絡中的引力定律 2
1.2.2 公路網絡中的引力定律 3
1.2.3 通勤出行中的引力定律 4
1.2.4 城市內出行中的引力定律 5
1.2.5 人口遷移中的引力定律 5
1.2.6 國際貿易中的引力定律 6
1.2.7 貨船海運中的引力定律 7
1.2.8 手機通信中的引力定律 8
1.2.9 社交網絡中的引力定律 8
1.2.10 科研網絡中的引力定律 9
1.3 引力模型簡介 11
1.3.1 無約束引力模型 11
1.3.2 單約束引力模型 11
1.3.3 雙約束引力模型 12
1.3.4 參數估計方法 12
1.4 小結 13
第2章 睹微知著――最大熵原理 14
2.1 熵的概念 14
2.1.1 統計物理熵 14
2.1.2 信息熵 15
2.1.3 最大熵 15
2.2 由最大熵原理導出引力模型 16
2.2.1 構建最大熵模型 16
2.2.2 導出引力模型 17
2.3 出行距離分佈的根源 18
2.3.1 出行距離冪律分佈現象 18
2.3.2 由最大熵原理導出出行成本分佈 18
2.3.3 出行成本與距離的關係 19
2.3.4 導出出行距離分佈 20
2.4 更一般化的熵模型――隨機分組模型 21
2.4.1 冪律分佈的解釋 21
2.4.2 隨機分組模型 22
2.4.3 模型參數確定方法 25
2.5 小結 25
第3章 擇善而行――確定與隨機效用理論 27
3.1 基本概念 27
3.1.1 效用與效用最大化 27
3.1.2 離散選擇模型 27
3.1.3 效用最大化準則 28
3.1.4 效用水平與尺度 28
3.1.5 隨機效用理論 29
3.1.6 二項Logit模型 29
3.2 由確定效用理論導出引力模型 31
3.2.1 推導過程 31
3.2.2 存在問題 33
3.3 由隨機效用理論導出引力模型 34
3.3.1 多項Logit模型 34
3.3.2 導出引力模型 35
3.3.3 紅藍巴士問題 35
3.4 小結 37
第4章 以簡馭繁――大數據時代的無參數模型 38
4.1 介入機會模型回顧 38
4.1.1 基本思想 38
4.1.2 推導過程 38
4.1.3 IO模型特點 40
4.2 輻射模型 41
4.2.1 模型假設與推導過程 41
4.2.2 輻射模型與IO模型的關係 42
4.2.3 輻射模型特點 43
4.3 人口權重機會模型 44
4.3.1 模型假設 44
4.3.2 預測精度 46
4.3.3 PWO模型與IO模型、輻射模型的關係 50
4.4 幾種模型的內在聯繫 52
4.4.1 人口均勻分佈下模型的對比 52
4.4.2 序貫選擇和全域選擇 53
4.5 小結 55
第5章 勢均力敵――目的地選擇博弈 57
5.1 目的地選擇博弈模型 57
5.1.1 模型基本框架 57
5.1.2 模型求解算法 59
5.2 DCG模型預測結果 60
5.2.1 模型預測精度 60
5.2.2 擴展到更多問題 62
5.3 導出引力模型 65
5.3.1 簡化DCG模型 65
5.3.2 勢博弈與擁擠博弈 65
5.3.3 推導過程 66
5.3.4 與其他引力模型理論基礎的比較 68
5.4 目的地選擇與路徑選擇組合模型 69
5.4.1 DCG模型與UE分配模型的組合 69
5.4.2 PWO模型與UE分配模型的組合 71
5.5 小結 73
第6章 時空漫步――個體連續移動行為建模 75
6.1 隨機遊走類模型簡介 75
6.1.1 普通隨機遊走 75
6.1.2 列維飛行與列維遊走 77
6.1.3 連續時間隨機遊走 77
6.2 個體移動模式實證分析 78
6.2.1 貨幣流通數據 78
6.2.2 手機通信數據 79
6.2.3 出行日誌數據 82
6.3 個體連續移動模型 83
6.3.1 探索與偏好返回模型 83
6.3.2 週期性隨機遊走模型 85
6.3.3 層次性交通系統遊走模型 88
6.4 小結 90
第7章 渾然一體――個體群體移動模式預測統一模型 92
7.1 統一模型 93
7.1.1 建模思路 93
7.1.2 模型規則 95
7.2 預測結果 95
7.2.1 城市間出行預測 95
7.2.2 城市內出行預測 99
7.2.3 無記憶與無競爭模型 100
7.3 模型解析 101
7.3.1 有限空間簡化個體模型解析 101
7.3.2 無限空間簡化個體模型解析 105
7.3.3 簡化群體模型解析 108
7.4 小結 111
第8章 方興未艾――總結與展望 113
參考文獻 115
索引 124
叢書序
前言
第1章 引力萬有――從物理到社會 1
1.1 引力定律的發現 1
1.2 人類社會中的引力定律實例 2
1.2.1 鐵路網絡中的引力定律 2
1.2.2 公路網絡中的引力定律 3
1.2.3 通勤出行中的引力定律 4
1.2.4 城市內出行中的引力定律 5
1.2.5 人口遷移中的引力定律 5
1.2.6 國際貿易中的引力定律 6
1.2.7 貨船海運中的引力定律 7
1.2.8 手機通信中的引力定律 8
1.2.9 社交網絡中的引力定律 8
1.2.10 科研網絡中的引力定律 9
1.3 引力模型簡介 11
1.3.1 無約束引力模型 11
1.3.2 單約束引力模型 11
1.3.3 雙約束引力模型 12
1.3.4 參數估計方法 12
1.4 小結 13
第2章 睹微知著――最大熵原理 14
2.1 熵的概念 14
2.1.1 統計物理熵 14
2.1.2 信息熵 15
2.1.3 最大熵 15
2.2 由最大熵原理導出引力模型 16
2.2.1 構建最大熵模型 16
2.2.2 導出引力模型 17
2.3 出行距離分佈的根源 18
2.3.1 出行距離冪律分佈現象 18
2.3.2 由最大熵原理導出出行成本分佈 18
2.3.3 出行成本與距離的關係 19
2.3.4 導出出行距離分佈 20
2.4 更一般化的熵模型――隨機分組模型 21
2.4.1 冪律分佈的解釋 21
2.4.2 隨機分組模型 22
2.4.3 模型參數確定方法 25
2.5 小結 25
第3章 擇善而行――確定與隨機效用理論 27
3.1 基本概念 27
3.1.1 效用與效用最大化 27
3.1.2 離散選擇模型 27
3.1.3 效用最大化準則 28
3.1.4 效用水平與尺度 28
3.1.5 隨機效用理論 29
3.1.6 二項Logit模型 29
3.2 由確定效用理論導出引力模型 31
3.2.1 推導過程 31
3.2.2 存在問題 33
3.3 由隨機效用理論導出引力模型 34
3.3.1 多項Logit模型 34
3.3.2 導出引力模型 35
3.3.3 紅藍巴士問題 35
3.4 小結 37
第4章 以簡馭繁――大數據時代的無參數模型 38
4.1 介入機會模型回顧 38
4.1.1 基本思想 38
4.1.2 推導過程 38
4.1.3 IO模型特點 40
4.2 輻射模型 41
4.2.1 模型假設與推導過程 41
4.2.2 輻射模型與IO模型的關係 42
4.2.3 輻射模型特點 43
4.3 人口權重機會模型 44
4.3.1 模型假設 44
4.3.2 預測精度 46
4.3.3 PWO模型與IO模型、輻射模型的關係 50
4.4 幾種模型的內在聯繫 52
4.4.1 人口均勻分佈下模型的對比 52
4.4.2 序貫選擇和全域選擇 53
4.5 小結 55
第5章 勢均力敵――目的地選擇博弈 57
5.1 目的地選擇博弈模型 57
5.1.1 模型基本框架 57
5.1.2 模型求解算法 59
5.2 DCG模型預測結果 60
5.2.1 模型預測精度 60
5.2.2 擴展到更多問題 62
5.3 導出引力模型 65
5.3.1 簡化DCG模型 65
5.3.2 勢博弈與擁擠博弈 65
5.3.3 推導過程 66
5.3.4 與其他引力模型理論基礎的比較 68
5.4 目的地選擇與路徑選擇組合模型 69
5.4.1 DCG模型與UE分配模型的組合 69
5.4.2 PWO模型與UE分配模型的組合 71
5.5 小結 73
第6章 時空漫步――個體連續移動行為建模 75
6.1 隨機遊走類模型簡介 75
6.1.1 普通隨機遊走 75
6.1.2 列維飛行與列維遊走 77
6.1.3 連續時間隨機遊走 77
6.2 個體移動模式實證分析 78
6.2.1 貨幣流通數據 78
6.2.2 手機通信數據 79
6.2.3 出行日誌數據 82
6.3 個體連續移動模型 83
6.3.1 探索與偏好返回模型 83
6.3.2 週期性隨機遊走模型 85
6.3.3 層次性交通系統遊走模型 88
6.4 小結 90
第7章 渾然一體――個體群體移動模式預測統一模型 92
7.1 統一模型 93
7.1.1 建模思路 93
7.1.2 模型規則 95
7.2 預測結果 95
7.2.1 城市間出行預測 95
7.2.2 城市內出行預測 99
7.2.3 無記憶與無競爭模型 100
7.3 模型解析 101
7.3.1 有限空間簡化個體模型解析 101
7.3.2 無限空間簡化個體模型解析 105
7.3.3 簡化群體模型解析 108
7.4 小結 111
第8章 方興未艾――總結與展望 113
參考文獻 115
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