基于马尔可夫链模拟与狄利克雷回归的社区时间-活动轨迹建模
系统与控制
2022-12-29 v1 系统与控制
摘要
准确建模人类时间-活动轨迹对于支撑社区韧性与应急响应策略(如日常能源规划与城市地震易损性评估)至关重要。然而，现有时间-活动轨迹建模仅由社会人口统计信息驱动，同一群体共享相同活动轨迹，且忽略了环境影响。为改进人类时间-活动轨迹建模，本文基于马尔可夫链与狄利克雷回归构建社区时间-活动轨迹，并分析社会人口与建成环境如何影响人们的活动轨迹。我们以纽约地区为案例，从美国时间使用调查、Policy Map及纽约市能源与水绩效地图收集数据以评估所提方法。为验证回归模型，执行Box's M检验与T检验，以80%数据训练模型、剩余20%为测试样本。建模结果与实际人类行为轨迹吻合良好，证明了所提方法的有效性。研究还表明社会人口与建成环境因素均会显著影响社区的时间-活动轨迹。具体而言：1) 多样性与年龄中位数对人们分配给教育活动的时间比例有显著影响。2) 交通状况影响人们活动轨迹的方式为：通勤时间越长，生物活动(如睡眠与进食)比例越低，工作时间比例越高。3) 居住密度几乎影响所有活动，对所有生物需求、家庭管理、工作、教育与个人偏好均有显著p值。
引用
@article{arxiv.2212.06366,
title = {Community Time-Activity Trajectory Modelling based on Markov Chain Simulation and Dirichlet Regression},
author = {Chen Xia and Yuqing Hu and Jianli Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.06366},
year = {2022}
}
备注
to be published in Computers, Environment and Urban System