北京交通大學高自友教授課題組在交通出行行為預測研究方面取得重要進展：在挖掘大規(guī)模手機用戶通訊數據和在線社交網絡簽到數據的基礎上，提出了個體和群體宏微觀出行行為預測模型，為預測城市內和城市間的交通出行行為提供了新手段。國際權威雜志《自然通訊》近日以“多尺度個體群體出行預測的統(tǒng)一模型”為題刊發(fā)該項重要成果。
近年來，隨著大規(guī)模、長時間的個體移動軌跡數據變得越來越多，基于大數據的出行行為研究領域已取得一批新的研究成果，但仍存在兩方面問題：新型預測模型不具備普適的空間范圍；目前所有的出行分布預測方法都只能描述群體的出行分布模式，但無法再現(xiàn)個體移動軌跡的時空統(tǒng)計特征，無法刻畫個體行為對群體行為模式的貢獻。因此，建立適用于不同空間尺度、能夠同時預測個體和群體宏微觀出行特征的統(tǒng)一模型有重要的理論和實際價值。
針對這一問題，高自友教授課題組在國家自然科學基金的持續(xù)支持下，聯(lián)合北京師范大學、美國亞利桑那州立大學組成科研團隊，突破了前人研究的限制，提出了基于地點吸引力的個體微觀移動模型。其中，地點吸引力由兩個因素決定：個體記憶效應和人口導致的競爭效應。
