公书慧：基于多智能体与地理加权校准的城市内连续活动出行仿真与预测

2023-12-04     发布：emc全站网页版    点击：194次

人类流动性预测可以应用在城市规划、交通流量预测、基于位置的推荐系统等方方面面，因而一直是研究的热点问题。人类的活动是由他们的动机驱动的，然而，以往的研究大多侧重于出行的外部特征，忽视了活动及其背后的动机对城市居民出行决策的影响，这会导致一定的误差。随着人工智能的发展，多智能体模型已经被广泛应用于城市交通建模、旅行需求预测、空间流行病等方面，但由于其校准和验证困难，限制了模型的应用与发展。

针对上述科学问题，我校emc全站网页版公书慧老师和本科生董祥瑞、王凯颀等人使用基于活动的出行行为分析方法，结合多智能体模型，用于模拟城市内部居民活动行为。提出了一种地理加权回归的校准方法，用于调整智能体模型中的参数。

该工作的主要贡献如下：

(1)提出了一种基于多智能体（ABM）的目的地感知活动模型（DAS），用于预测乘客在一段时间内的出行行为。该模型通过乘客的特征、出行需求的时空数据来模拟他们在城市内的宏观活动规律。

(2)创新性地提出了GWR修正后的huff模型，在多智能体模型中局部校准，以考虑目的地吸引力和出行成本参数在地理位置上的变化，避免宏观调参带来的误差。

(3)在中国宁波进行了案例研究，使用出行日记、人口普查数据和超过150万条出租车数据。校准后的多智能体模型在预测市民的出行活动时表现出更优越的性能。

(4)为解决模型验证问题，使用孤立POI（IPOI）验证和动态场景测试，结果表明该模型可以捕捉到新基础设施对城市居民活动带来的影响。

本研究发表在遥感领域顶级期刊《Journal of Applied Earth Observation and Geo-information》: Shuhui Gong (公书慧); Xiangrui Dong(董祥瑞); Kaiqi Wang(王凯颀); Bingli Lei(雷炳力); Zizhao Jia(贾梓钊); Jiaxin Qin(覃佳馨); Chris Roadknight; Yu Liu(刘瑜); Rui Cao(曹瑞). Agent-based modelling with geographically weighted calibration for intra-urban activities simulation using taxi GPS trajectories[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2023, Vol. 122: 103368. （中科院一区，JCR一区，IF=7.5）

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103368