Optimizing city-scale traffic through modeling observations of vehicle movements
交通信息系统能够感知数百万用户的移动并通过手机提供出行计划，这为优化城市交通动态提供了一种新的方式，将交通大数据转化为闭环中的见解和行动，并在现实世界中评估这种方法。现有的研究已经应用动态贝叶斯网络和深度神经网络从浮动汽车数据进行交通预测，利用动态规划和模拟方法来确定人们通常如何在动态交通分配下进行政策研究，并引入马尔可夫决策过程和强化学习来优化控制交通信号。然而，这些作品都没有利用浮动汽车数据来建议出发时间和路线选择，以优化城市交通动态。在本文中，我们提出了一项研究表明，浮动汽车数据可以导致较低的平均出行时间，较高的准时到达率，以及较高的Charypar-Nagel分数相比，人们通常如何旅行。该研究是基于优化部分可观察的离散时间决策过程，并在一个合成的情况下，一个部分合成的情况下，和三个现实世界的情况下进行评估。这项研究指出了“生活实验室”方法的潜力，我们可以在现实世界中学习，预测和优化行为。
2021-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Community Structure and Its Stability on a Face-to-Face Interaction Network in Kyoto City
由于社会行为在人们的生活中扮演着重要的角色，因此必须研究面对面互动网络的特征以了解人们的社会行为。在这项研究中，我们专注于面对面互动网络的稳定社区结构，因为它解释了城市中市民和游客的固定通信模式所造成的持久社区。我们把市民和游客看作两种粒子，把社区看作一个相，利用社区之间的平衡条件，对社区结构的稳定性进行了理论化。我们制定了社区的化学势，并检查他们是否在一个典型的合奏假设下处于平衡状态。我们估计了持久性社区的化学势，发现这些值每天都在大约10%的误差范围内匹配。这一结果表明，群落持续存在的原因是群落结构的稳定性。
2022-12-14 physics.soc-ph
Pseudo-PFLOW: Development of nationwide synthetic open dataset for people movement based on limited travel survey and open statistical data
人流数据被用于城市和商业规划以及灾害管理等不同领域。然而，从移动电话收集的人流数据，例如使用全球定位系统和通话详细记录数据，由于隐私问题而难以获得。就算数据拿到手，也很难处理。本研究通过结合有限城市地区的公共统计和旅行调查数据，开发了覆盖日本全国的伪人流数据。该数据集不是实际旅行活动的代表，而是典型的工作日人员活动。因此，预期其可用于各种目的。此外，与旅行调查不同，该数据集代表了日本各地人员的无缝流动，对覆盖范围没有限制。在本文中，我们提出了一种生成伪人流的方法，并描述了一个“伪PFLOW”数据集的开发，该数据集覆盖了大约1.3亿人的整个人口。然后，我们使用来自多个大都市地区的移动电话和旅行调查数据来评估数据集的准确性。结果表明，在比较人口分布和出行量时，确定的决定系数大于0.5。
2022-05-02 cs.CY physics.soc-ph
Revealing Critical Characteristics of Mobility Patterns in New York City during the Onset of COVID-19 Pandemic
由于持续的危机，纽约已成为受COVID-19影响最严重的热点之一及疫情中心。本文通过分析纽约市宏观和微观层面的多个数据集，确定了疫情的影响和政府政策对人类流动的有效性。使用与人口密度，总人口流动性，公共轨道交通使用，车辆使用，热点和非热点移动模式，以及人类活动聚集相关的数据源，我们通过在市镇一级汇总数据来分析纽约市的市镇间和市镇内时刻。我们亦评估了2020年3月及4月热点及非热点关注点之间的节点间人口流动。结果显示，从3月中旬开始，该市的人口流动性下降了约80%。进出曼哈顿的行动对公共交通和道路交通的干扰最大。该市于2020年3月1日出现了第一例病例，但只有在3月的第二周，当庇护所订单生效后，才能看到流动性中断。由于人们在家工作并坚持留在家里的命令，曼哈顿看到了最大的中断，无论是区际和区内的运动。但事实证明，由于与热点地区有关的活动增多，曼哈顿的感染传播风险很高。居家限制也导致布鲁克林和皇后区的人口密度增加，因为人们不再通勤到曼哈顿。从这项研究中获得的见解将有助于政策制定者更好地了解人类行为及其对新闻和政府政策的反应。
2021-02-04 cs.SI physics.soc-ph
The influence of physical and mental constraints to a stream of people through a bottleneck
了解异质群体中的运动对于有意义的疏散预测评估和建筑物的合理设计非常重要。了解异质群体中关键性能指标的相互作用和影响因素是安全设计的基础。这一贡献提出了实验研究的结果，通过一个瓶颈，参与者有残疾和无残疾的人群的运动。从视频记录中提取的与会者的高精度轨迹被用来计算参与者的密度和速度。除了完善的基本图的新见解的个人之间的关系密度和速度进行了讨论。一个复杂的结构和体贴的行为在运动中暗示了强烈的影响的异质性的关键性能值的安全运动。
2018-12-10 physics.soc-ph
Urban Magnetism Through The Lens of Geo-tagged Photography
越来越多的人通过社交媒体留下数字痕迹。这一现实为城市研究开辟了新的视野。有了这些数据，研究人员和城市规划者可以检测人们在城市中生活的许多方面，也可以建议如何将城市改造成更高效、更智能的居住地。特别是，他们的数字足迹可以用来调查个人的品味，以及是什么吸引他们住在某个特定的城市或在那里度假。在本文中，我们提出了一种非传统的方法来研究人们如何体验城市，使用人们在不同地点拍摄的带有地理标记的照片中的信息。我们比较了世界上10个最受欢迎的城市的居民和游客的空间行为。这项研究在全球和地方两级进行。在全球范围内，我们分析了10个最受关注的城市，并衡量每个城市对来自同一国家或国外的其他城市的游客的吸引力。为了分析的目的，我们构建了用户移动网络，并测量了每对城市之间的联系强度，作为生活在一个城市的人们的吸引力水平（即，起源）到另一个城市（即，目的地）。在地方层面上，我们研究用户活动的空间分布，并确定每个城市内拍摄的热点。所提出的方法和我们的研究结果是一个低成本的手段来表征旅游活动在一定的位置，可以帮助城市组织，以加强其旅游潜力。
2015-05-30 cs.SI physics.soc-ph
Cities through the Prism of People's Spending Behavior
对社会的科学研究越来越依赖于人类活动各个方面产生的数字痕迹。在本文中，我们使用了一个相对未开发的数据源，一家大型欧洲银行在西班牙收集的银行卡交易匿名记录，以提出一个新的基于居民经济行为的城市分类方案。首先，我们研究了个人消费行为是如何定性和定量地影响各种因素，如客户的年龄，性别和家庭城市的大小。我们发现，类似于其他社会经济的城市数量，个人消费活动表现出统计上显着的超线性缩放与城市规模。关于总体趋势，我们量化了每个城市在居民消费行为方面的独特特征，独立于规模和人口异质性的影响。基于城市签名的比较，我们建立了一个新的分类在西班牙的城市分为三类。除了少数例外，这种分类在不同的城市定义方式中是稳定的，并与有意义的社会经济解释相联系。此外，它似乎与城市吸引外国游客的能力有关，这是一个特别值得注意的发现，因为这种分类完全基于城市居民的行为模式。这突出了所提出的分类方法的广泛适用性及其发现超出直接涉及的数量的模式的能力。
2015-05-14 cs.SI physics.soc-ph
Interactive evaluation of operation efficiency of the city's transport system by methods of U-statistics
本文应用U统计量方法分析了大城市汽车交通系统作为一个具有部分有序交通流的复杂网络系统的运行效率。根据连续监测的结果，有序的部分流配备GPS跟踪器，即公共交通工具，方法的互动，预测和汇总分析的状态和操作过程中的汽车运输系统的各个层次的组件已经开发。所提出的技术可以很容易地自动化，并用于业务分析和预测城市公路上的交通状况的发展，并创建有效的工具，以优化汽车运输系统的运作过程。
2021-11-28 physics.soc-ph
Superlinear and sublinear urban scaling in geographical network model of the city
使用地理无标度网络来描述城市中人与人之间的关系，我们解释了城市指标的超线性和次线性异速生长标度，这些指标量化了城市的活动或表现。城市指标$Y(N)$的人口规模为$N$的城市的分析计算通过总结所有个人活动产生的人与人之间的关系。研究结果表明，如果$Y(N)$代表创造性生产力，则城市指标与人口呈超线性关系，即$Y(N)\propto N^β$与$β>1$呈超线性关系;如果$β<1$与基础设施发展程度相关，则城市指标与人口呈次线性关系。这与现实世界的城市指标中观察到的异速生长比例一致。我们还展示了如何标度指数$β$取决于网络形成的地理约束的强度。
2014-01-16 physics.soc-ph
City path tomography: reconstructing square road network from artificial users mobile phone data
使用手机数据可以很容易且廉价地研究人口流动，因为人们的流动性可以近似地映射到塔式移动登记簿中。我们模拟人们在一个网格状的城市中移动，网格的边缘被加权，路径根据起点和目的地之间的整体权重进行选择。手机用户在移动时会在网格的随机节点上留下稀疏的信号，模仿从塔-手机交互中收集的数据类型。从这些嘈杂的数据中，我们试图建立一个城市模型，{ \it，即}来预测从起点到终点的路径的概率。我们专注于最简单的情况，即用户沿着最短路径移动（没有循环，没有后退）。在这个简化的设置中，我们能够用逆统计力学模型来推断边缘的潜在权重（类似于道路可通行性）。
2023-03-01 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Quantifying memories: mapping urban perception
人们选择看什么、喜欢什么或记住什么，对城市规划者和建筑师来说是非常有意义的。以前的研究表明，人们更有可能储存在记忆中的东西--具有主导形状和鲜艳色彩的建筑物、历史遗迹和侵入性标志--但系统性调查几乎没有做过什么。本文试图从感性认识的角度来理解建成环境的空间结构与居民对城市记忆的关系。为此，我们采用了基于网络的视觉调查的形式的地理猜测游戏。这使我们能够将人们的空间知识外部化为大规模数据集。研究结果揭示了认知在探索建筑环境中的作用的未知方面，以及嵌入空间元素和心理地图之间关系的隐藏模式。
2018-06-11 physics.soc-ph
Shopping Mall Attraction and Social Mixing at a City Scale
购物中心的社会包容性及其对我们理解城市空间的影响一直是一个有争议的论点，主要是在文献中讨论。购物中心提供了一个开放、安全和民主的公共空间。许多批评者认为，购物中心以微妙的方式瞄准顾客，促进了社会排斥。在这项工作中，我们分析商场是否提供机会，通过分析在一个大型拉丁美洲城市：智利圣地亚哥的购物中心访问的模式，社会混合。我们使用一个大的XDR（数据详细记录）数据集从一家电信公司分析$387,152$手机的移动性周围$16$大型商场在智利圣地亚哥在一个月。我们根据流动性的重力模型对涌入购物中心的人群进行建模，并且我们能够预测每个购物中心的客户资料分布，并根据购物中心的位置，人口分布和购物中心的规模对其进行解释。然后，我们分析了社会吸引力的概念，表示为低收入和中产阶级的人被吸引的商场，针对高收入客户。我们在模型中加入了社会吸引力因素，发现它在购物中心的选择过程中可以忽略不计。我们观察到，社会混合只出现在距离市中心最远的外围购物中心，低收入和中产阶级的人都访问。使用共同访问模型，我们表明，人们倾向于选择一个有限的配置文件的商场，根据他们的社会经济地位和他们的距离商场。我们的结论是，可以通过设计有关交通和流动性的公共政策来利用商场的社会混合潜力。
2018-02-09 cs.SI physics.soc-ph
Distribution of neighborhood size in cities
我们研究了一组12个全球城市的社区分布，发现社区大小的分布在所有考虑的城市都遵循指数衰减。我们能够分析表明，这种指数分布的邻里大小是符合观察到的齐普夫定律的城市规模。我们试图解释出现指数衰减的邻里规模使用邻里动态模型，迁移到城市内的运动是由财富介导的。我们发现，根据经验观察，该模型产生指数衰减的邻域大小分布的参数规格范围。使用一个相对的财富为基础的指标，以评估一个社区的相对吸引力结合一个严格的负担能力阈值在调解城市内的运动被认为是必要的条件出现的指数分布。虽然分析处理是困难的，由于全球耦合动力学，我们使用一个简单的两个邻域系统来说明精确的动态产生平衡不相等的邻域大小分布。
2020-10-14 physics.soc-ph
VIRIS: Simulating indoor airborne transmission combining architectural design and people movement
开发了结合人员移动、病毒传播建模与建筑设计的智能体模拟器VIRIS，可快速预测室内空气传播感染风险并评估非药物干预措施。
2024-08-21 cs.CY cs.MA physics.soc-ph
Metaheuristic macro scale traffic flow optimisation from urban movement data
如何利用城市运动数据来改善城市内的交通流量？运动数据提供了人们可能行驶的路线和特定道路的宝贵信息。这使我们能够确定出现在许多路线中的道路，从而对拥堵敏感。重新分配部分交通以避免不必要地使用这些道路可能是改善交通流量的一个关键因素。许多提出的解决拥堵的方法要么是静态的，要么不包含任何移动数据。在这项工作中，我们提出了一种方法来重新分配交通，通过引入外部施加的可变成本，每个路段，假设所有的司机寻求驾驶最便宜的路线。我们使用一种元启发式优化方法，通过优化一组特定道路的可变成本参数，这些参数被用作基于交通流理论的目标函数的输入，以最大限度地减少总行程时间。本文中考虑的东京市中心的优化方案是使用公共空间道路网络数据和从Foursquare获得的运动数据定义的。实验结果表明，我们提出的方案有可能实现62.6%的总旅行时间在东京相比，目前运营的道路网络配置，没有强加的可变成本。
2020-05-22 cs.MA physics.soc-ph
Tracing contacts to evaluate the transmission of COVID-19 from highly exposed individuals in public transportation
我们通过数据驱动的接触者追踪模型，调查了巴西一个大城市在疫情不同阶段的公交车内COVID-19传播情况。通过这种微观方法，我们在连续的时间窗口内恢复了密切接触者的网络。纵向比较，然后进行升级的跟踪接触与传输计算从平均场分区模型为整个城市。我们的研究结果表明，在公共汽车内，$Re^{bus}$，并在城市，$Re^{city}$，有效的繁殖数量遵循一个兼容的行为在第一波的本地爆发。此外，通过区分公共汽车上医护人员的密切接触者，我们发现他们在同一时期的传播$Re^{health}$系统性地高于$Re^{bus}$。这一结果加强了对高度暴露人群的特殊公共交通政策的必要性。
2021-06-09 physics.soc-ph
Structure of urban movements: polycentric activity and entangled hierarchical flows
城市枢纽和中心的空间布局以及个人如何与这些中心互动是一个至关重要的问题，从城市规划到流行病学都有许多应用。在这里，我们以前所未有的方式利用伦敦地铁中个人活动的大规模实时“牡蛎”卡数据库来揭示城市的结构和组织。我们发现，城市内部的运动模式是强烈的异质性方面的量，但不是在旅行的距离，并有一个多中心的结构组成的大流量围绕有限数量的活动中心。对于较小的流，连接的模式变得更丰富和更复杂，并且不是严格的层次结构，因为它混合了由不同数量级组成的不同级别。这种新的理解可以阐明新的城市项目对城市多中心配置及其中心密集结构演变的影响，并为城市系统中的流动建模提供了初步方法。
2010-11-19 cond-mat.dis-nn physics.data-an physics.soc-ph
Ring aggregation pattern of Human Travel Trips
虽然人类流动已经引起了人们的广泛关注，但人们对城市结构与出行模式之间的关系还不清楚。本文通过对地铁乘客出行数据的分析，对这一关系进行了探讨，得到了两个前所未有的发现。第一，从平均值来看，个体的出行距离与其到城市中心的原始距离之间存在线性规律。其背后的机制是一种我们称之为“环形聚集”的旅行模式，即，城市乘客的日常出行只是聚集到一个与城市中心距离大致相等的环上，有趣的是，对于往返行程，日常出行模式可以被视为在外部区域的家庭环和内部区域的办公环之间的切换。其次，这种线性规律和环形聚集模式似乎是地铁系统的独有特征。它既不存在于自行车、出租车等短距离交通方式中，也不存在于多种交通方式中。这意味着环状聚集模式是大尺度空间中出行模式与城市结构关系的表征。
2015-01-03 physics.soc-ph
Visualizing the "Heartbeat" of a City with Tweets
本研究利用纽约市超600万条地理定位推文，构建推文地理密度动态图，揭示城市昼夜“心跳”与通勤模式，量化工作日与周末行为差异，并分析特定活动与个体对Twitter活跃度的影响，为理解城市动态提供新视角。
2014-11-03 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Constructing a taxonomy of fine-grained human movement and activity motifs through social media
得益于网络规模的社会数据集的出现，许多最近的研究系统地探讨了大人口和大时间尺度上的人类流动模式。然而，相对较少的注意力已经支付给流动性和活动在较小的时间尺度，如一天。在这里，我们使用Twitter来识别人们经常访问的位置以及他们可能的活动，作为一天中的时间和一周中的一天的函数，利用消息的内容和地理位置。随后，我们描述了人们的过渡模式图案，并表明，空间信息编码在词的选择。
2015-05-11 cs.SI physics.soc-ph
How many people can simultaneously move through a pedestrian space? The impact of complex flow situations on the shape of the fundamental diagram
行人拥挤的情况更加频繁。由于公共空间中行人需求的增加，行人空间的限制越来越受到关注。一些研究的最大需求，可以通过一个横截面，主要特点是简单的运动的基本情况下，低密度的情况下，和/或一个均匀的人群。因此，目前还不清楚他们的研究结果在多大程度上适用于现实世界中经常遇到的异质高密度人群。CrowdLimits实验试图再现经历比迄今为止记录的更高密度的异质人群的人群运动动态。在这里，目的是研究目前的实验室研究和现实世界的人群动态拥挤的行人空间，同时，即人群异质性，高密度运动，（更）复杂的运动基础情况下的三个重要差异的影响。研究表明，不同的运动基本情况和流量比下，最大可持续流量、最大局部和全局可持续密度存在很大差异。此外，研究结果提供的证据表明，在非常高的密度下，可以在实验室条件下使用一个异质的行人人口的流动的延续。此外，实验结果表明，当场景变得更困难（即双向交叉）和碰撞避免机会减少（即80-20到50-50流量比）时，最大全局流量减小。因此，本文得出结论，行人基础设施的最大流量随着复杂性的增加而减少。
2019-08-20 physics.data-an physics.soc-ph
Awareness and Movement vs. the Spread of Epidemics - Analyzing a Dynamic Model for Urban Social/Technological Networks
我们考虑流行病在技术和社交网络中的传播。人们的反应如何？意识和谨慎的行为有帮助吗？我们分析了这些问题，并提出了一个动态模型来描述个人和/或他们的移动设备在一定的（理想化的）城市环境中的运动。此外，我们的模型还考虑到不同的地点可以容纳不同数量的人（可能是他们的移动设备），他们可能会相互传播感染。我们得到两个主要结果。首先，我们证明w.r.t.我们的模型至少一小部分系统将保持不受感染，即使不采取对策。第二个结果表明，使用某些只影响个人行为的对抗措施，可以避免流行病的流行。研究结果解释了疾病的可能过程，并指出了为什么具有成本效益的对策可能会将总感染人数从人口的高百分比减少到可以忽略不计的比例。
2011-09-16 cs.SI physics.soc-ph
Modeling collective human mobility: Understanding exponential law of intra-urban movement
了解城市交通模式非常重要，因为大多数出行集中在城市地区。本文提出了一个新的模型来模拟城市地区的集体人类流动。该模型不仅可以预测城市内部的个体流动，而且可以预测国家或更大范围内的个体流动。基于该模型，可以得出结论，距离分布的指数规律归因于人类出行需求的平均密度呈指数下降。由于人类出行需求的分布仅取决于城市规划、人口分布、区域功能等，这说明城市的这些固有属性是推动人类集体流动的动力。
2012-12-27 cs.SI physics.soc-ph
The Effect of Recency to Human Mobility
近年来，我们看到科学家们试图模拟和解释人类动力学，特别是人类运动。我们复杂生活的许多方面都受到人类活动的影响，例如疾病传播和流行病建模，城市规划，无线网络开发和救灾等。考虑到无数的应用，很明显，完全了解人们如何在太空中移动可以给我们的社会带来巨大的好处。在最近的大部分研究中，科学家们都集中在人们的运动偏向于经常访问的地点这一观点上。根据他们的说法，人类运动是基于探索/利用二分法，其中个人选择新的位置（探索）或返回经常访问的位置（利用）。在这项工作中，我们专注于近因的概念。我们提出了一个模型，在该模型中，人类运动的开发也考虑了最近访问的位置，而不仅仅是经常访问的位置。我们测试我们的假设对不同的经验数据的人类流动，并表明我们提出的模型是能够更好地解释这些数据集中的人类轨迹。
2015-06-25 cs.SI physics.soc-ph
Spatial super-spreaders and super-susceptibles in human movement networks
随着全球各地开始解除封锁和居家令，各国政府正在努力制定有效和切实可行的指导方针，以重新开放经济。在人口密集的城市环境中，随着人们重返工作岗位，公共交通恢复满负荷运转，执行严格的社交距离措施将极具挑战性，甚至是不可能的。因此，各国政府正在密切关注可能成为下一个疾病传播集群的特定地点。事实上，某些地方，就像某些人一样，可以成为“超级传播者”。“与郊区拥挤的公共汽车换乘站相比，中央商务区繁忙的训练站是否更容易受到影响？在这里，我们提出了一个定量和系统的框架，以确定空间的超级传播者和新的概念的超级传播者，即分别，最有可能有助于疾病传播或感染it.Our建议的数据分析框架的人是基于新加坡公共交通的每日汇总的乘客量数据。通过构建有向和加权的人类运动网络，并将人流强度与两个邻域多样性度量相结合，我们能够确定超级传播者和超级易感位置。我们的研究结果表明，大多数超级传播者也是超级敏感者，而且与直觉相反，繁忙的外围公交换乘站比拥挤的中心训练站更危险。我们的分析是基于新加坡的数据，但可以很容易地适应和扩展到任何其他主要城市中心。因此，它可以作为一个有用的框架，为城市规划和流行病防备工作制定有针对性和具有成本效益的预防措施。
2020-05-11 cs.SI physics.soc-ph
Urban contact structures for epidemic simulations: Correcting biases in data-driven approaches
流行病是一种突发性现象，取决于病原体的流行病学特征以及人员的相互作用和流动。公共交通系统已经提供了关于人员流动的许多重要信息，但是也存在其他交通工具（例如，自行车和私家车），这是不可见的公共交通数据。这种差异可能会导致疾病模型的偏差，导致对流行病增长的错误预测（例如，高峰流行率和时间）。在我们的研究中，我们的目标是推进和比较使用公共交通出行的流行病传播动态，与使用移动电话痕迹更准确地估计人口流动相反。在我们的研究中，我们模拟了200万手机用户的流行病爆发。我们使用一个集合种群模型，包括易感染-感染-恢复的动态分析和比较不同的有效合同矩阵，分别由公共交通系统和移动电话，对流行病的过程。我们发现，使用公共交通出行的疫情往往被低估的疫情传播动力学，达到流行高峰弱，晚。其根源在于后来将新的感染者引入未受感染的地区。
2018-09-21 cs.SI physics.soc-ph
Great cities look small
伟大的城市将人们联系在一起;失败的城市将人们孤立起来。尽管物理的、面对面的社会联系在城市的运作中具有根本的重要性，但这些连接网络并没有被明确地完整观察到。试图估计它们往往依赖于不切实际的过度简化，如空间均匀性的假设。在这里，我们提出了一个数学模型的人类互动的本地策略，最大限度地提高了有限的个人旅行时间预算的约束下可达到的有益连接的数量。通过结合人口普查和开放的在线多式联运数据，我们能够分析几何和拓扑复杂城市的连通性。除了提供一个候选的衡量伟大的标准，这个模型还允许人们量化和评估交通发展，人口增长以及其他基础设施和人口变化对城市的影响。通过验证美国大都市地区的GDP和艾滋病感染率，我们说明了当地和全市范围内的连通性的变化的影响，考虑在英国的两个当代城市间和城市内的交通发展的经济影响：高速铁路2和伦敦横贯铁路。这个模型的推导表明，不同的城市指标与人口规模的缩放有一个明确的机械起源。
2015-07-20 cs.SI physics.soc-ph
The evolution of Zipf's law indicative of city development
齐普夫城市规模分布规律可以用三种数学模型表示：单参数形式、双参数形式和三参数形式。单参数模型和双参数模型之一是城市科学家所熟悉的。然而，三参数模型和另一类双参数模型尚未引起人们的重视。本文探讨了Zipf模型的适用条件和适用范围。通过数学推理和实证分析，有如下新发现。首先，如果一个地理区域中的城市规模分布不能用单参数或双参数模型来描述，那么也许可以用具有尺度因子和尺度平移因子的三参数模型来表征。第二，所有这些Zipf模型可以统一基于级联结构的分级标度律。第三，城市规模的分布模式似乎从三参数模式演变到双参数模式，然后再演变到单参数模式。利用中国城市四年人口普查数据，验证了三参数齐普夫定律和相应的等级规模分布的层次结构。这一研究对于人们认识社会系统的科学规律和城市发展的特性具有启示意义。
2015-04-16 nlin.AO physics.soc-ph
Balancing Taxi Distribution in A City-Scale Dynamic Ridesharing Service: A Hybrid Solution Based on Demand Learning
在本文中，我们研究了如何在动态共乘服务中平衡城市出租车分布的挑战性问题。首先，我们介绍了动态共乘系统的体系结构，并正式定义了性能指标，表明系统的效率。然后，我们提出了一个混合的解决方案，涉及一系列的算法：相关池收集相关的乘客请求，基于需求学习的邻近乘坐匹配出租车分配给乘客和平衡出租车分布在本地，贪婪空闲运动的目的是直接出租车没有当前的分配与需要服务的乘客的区域。在实验中，我们应用城市规模的数据集，从芝加哥市，并完成了一个案例研究，分析相关的骑手请求的阈值和平均在线运行时间的每个算法。我们还比较了我们的混合解决方案与其他多种方法。我们的实验结果表明，我们的混合解决方案提高了客户服务率，而不增加运营中的出租车数量，让司机赚更多的钱和乘客，以节省更多的每次旅行，所有的呼叫和额外的行程时间略有增加。
2020-10-13 cs.CY cs.SY eess.SY
Descoberta de relações alométricas entre população e crime dentro de uma grande metrópole
最近，人类刚刚跨越了历史上的一个重要里程碑，大多数人现在生活在大城市里。这种人口集中能够促进创新、新专利的产生和超创造性就业等积极指标的增长，但也增加了疾病的传播和犯罪的发生。面对这些大城市中心的犯罪率逐年上升的现实，我们试图了解城市内犯罪的动态。我们在一个人口密集的城市的社区的子尺度上调查的财产犯罪的发生率在居民和流动人口。结果表明，财产犯罪与流动人口之间存在异速生长关系。更准确地说，超线性行为的证据表明，在城市中人口流动增加的地区，财产犯罪的数量不成比例。作为比较，我们还发现，扰乱和平罪的数量与居民人口的相关性很好，而且也是超线性的。我们的研究提出了一种有趣的可能性，即在以前的研究中观察到的超线性[Bettencourt等人，Proc. Natl. Acad. Sci. USA 104，7301（2007）和Melo等人，Sci. Rep. 4，6239（2014）]在城市规模的凶杀案与人口的关系可能源于这样一个事实，即流动人口，而不是常住人口，应该被视为决定系统内在微观动力学行为的相关变量。这一发现是编纂一个框架的动机，该框架支持对人口和犯罪数据的分析，以提出城市划分，从而允许根据流动人口和常住人口统计分配警察。
2018-10-04 physics.soc-ph stat.AP
The impact of the COVID-19 pandemic on daily rhythms
该研究通过128名在职成年人的健身追踪数据与问卷，量化分析新冠大流行对不同人群日常活动节律的不均等影响，为后疫情时代的支持政策提供依据。
2023-03-08 cs.HC physics.soc-ph stat.ME
Assessing the Potential of Ride-Sharing Using Mobile and Social Data
在日常的家庭-工作-家庭通勤中拼车可以帮助个人节省汽油和其他与汽车相关的成本，同时可以减少交通和污染。本文基于从巴塞罗那和马德里的3G呼叫描述记录（CDR）和在线社交网络（Twitter，为纽约和洛杉矶收集）中提取的移动数据，评估了拼车减少城市交通的潜力。我们首先分析这些数据集，以了解移动模式、家庭和工作地点以及用户之间的社交关系。然后，我们开发了一个有效的算法，用于匹配具有相似移动模式的用户，考虑到一系列的约束。该解决方案提供了一个上限，可以通过共乘实现城市中汽车的潜在减少。我们使用我们的框架来了解这种潜在利益的不同限制和城市特征。例如，我们的研究表明，如果用户愿意与居住和工作在1公里范围内的人共乘，马德里市的交通流量可以减少59%;如果他们只能接受最多10分钟的接送机延迟，这一潜在效益下降到24%;如果司机也在沿途接送乘客，这一数字增加到53%。如果用户只愿意和认识的人（CDR和OSN数据集中的“朋友”）一起乘车，拼车的潜力就变得微不足道;如果愿意和朋友的朋友一起乘车，潜在的减少幅度高达31%。
2014-03-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Spatially distributed social complex networks
我们提出了一个简单的随机模型，既考虑到一个国家内的人的地理分布和他们的复杂网络的连接。该模型的设计目的是建立一个无标度的社会联系网络，在视觉上类似于地球夜间卫星图片中的地理分布，并根据人口规模（但对于最大的城市）对城市进行排名，并反映出高度联系的个人往往生活在人口稠密的地区的概念。它还产生了一些关于城市增长率（按人口规模）的Gibrat定律的有趣见解，部分支持最近对真实数据的分析结果[Rozenfeld等人，Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105，18702（2008）]。该模型在城市人口和城市人口密度之间产生了非平凡的关系，在社会连通性和城市人口之间产生了超线性关系，这两种关系似乎都与实际数据相当吻合。
2014-02-03 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
