复杂空间接触模式下传染病蔓延模拟建模

针对现代社会越来越复杂的交互行为,提出了一种离散形式的空间分区模型预测传染病蔓延。该模型考虑了现代社会个体之间复杂的空间接触模式,以及真实情况下普遍存在的人群异质性和分布异质性。基于该模型在地理信息系统环境中建立了传染病蔓延的可视化模拟程序。模拟结果表明,该模型能较真实地模拟现实环境下传染病的蔓延过程,可为公共卫生应急中传染病疫情事件的预测预警和应急处置提供决策支持。     

基于动态异质性参照点的地铁应急疏散出口选择行为

鉴于地铁应急疏散中决策者的有限理性、决策者的异质性以及所面临决策环境的差异性,本研究通过将决策者的个人属性和备选方案的方案属性引入参照点,建立了基于动态异质性参照点的地铁应急疏散出口选择模型。通过将该模型应用到上海世纪大道地铁站的调查数据,并将不同情景和不同决策者类别的模型结果分别与基于静态同质性参照点的模型结果进行对比,表明基于动态异质性参照点的模型预测结果与实际选择结果之间的误差更小,能更准确的描述决策者的决策行为。     

生物反恐体系中应急救援网络协同动力学模型分析

为了应对生物反恐事件发生时对于应急救援物资的紧急需求,以传染病扩散模型作为研究出发点,应用复杂网络理论和协同学理论,建立了紧急救援物资的储备和配送模型,研究了生物反恐体系中应急救援网络的优化问题,并通过计算机模拟仿真分析了传染病扩散网络和应急物流网络之间的协同效应.仿真结果表明,应急救援物资的储备量正比于传染病扩散模型中疫苗接种率,而疫苗接种率以及紧急救援物资的运输时间对控制生物危险源的扩散均有显著的影响.     

基于火灾模型的消防应急平台架构和功能分析

为预防和应对丽江古城发生大规模火灾,提出了消防应急平台架构。该平台包括信息获取、应急智能和决策指挥三大系统,运用地理信息系统(GIS)技术,将基础空间信息和消防安全信息整合,将火灾模拟分析、风险评估与消防应急指挥、数字应急预案制订有机结合起来。其中的火灾预测预警模型采用了基于元胞自动机的城区火灾蔓延模型。结合人员疏散和损失评估模型进行风险评估。消防应急决策指挥流程实现火灾预测与消防指挥的融合,为提高火灾安全管理和消防指挥能力提供了帮助。     

基于火灾模型的消防应急平台架构和功能分析

为预防并应对丽江古城发生大规模火灾,提出了消防应急平台架构。该平台包括信息获取、应急智能和决策指挥3大系统,运用地理信息系统(GIS)技术,将基础空间信息和消防安全信息整合,将火灾模拟分析、风险评估与消防应急指挥、数字应急预案制订有机结合起来。其中的火灾预测预警模型采用了基于元胞自动机的城区火灾蔓延模型。结合人员疏散和损失评估模型进行风险评估。消防应急决策指挥流程实现火灾预测与消防指挥的融合,为提高火灾安全管理和消防指挥能力提供了帮助。     

基于WRF模式研究动态风场对林火蔓延预测的影响——以西昌“3·30”森林火灾为例

风场是影响林火蔓延行为最关键的因素之一。许多林火发生在地形复杂多变的山区,会产生复杂的局部风场。为探究动态风场对林火蔓延预测的影响,以“3·30”西昌泸山森林火灾为研究对象,利用WRF(weather research and forecasting)模式模拟动态风场,并与林火蔓延模型耦合。分别将模拟风场和均一风场分别输入林火蔓延模型,基于林火蔓延过程中实际火场范围数据,分析动态风场对林火蔓延模型预测结果的影响。结果表明,耦合WRF模式和林火蔓延模型考虑了分辨率更高、且更为准确的局部风场,能够实现对森林火灾蔓延的动态模拟。预测得到的火场范围和均一风场相比,与实际范围具有更高的相似度。     

基于传染病机制的突发事件下群体情绪感染模型

突发事件往往伴随着大量的人员伤亡,实践表明群体恐慌情绪的产生和蔓延是上述伤亡的一个重要致因。基于SIRS传染病模型,提出了一个改进的群体情绪感染模型E-SIRS,建立恐慌传播过程中的状态转移关系及其定量表达函数。利用Lyapunov理论计算该自组织环境下群体情绪感染的平衡稳定点;利用NetLogo动态模拟了突发事件下群体情绪感染的人数变化趋势。实验结果表明,E-SIRS能较全面地刻画恐慌人群情绪的动态变化,有助于进一步的应急决策。     

台风灾害应急物资需求预测模型

为了快速科学地了解台风灾害发生后灾区所需救灾物资的类型、数量及其在时序上和空间上的需求情况,通过对中国登陆台风历史资料的统计,分析成灾因子、孕灾环境、承灾体、区域应急能力等,提出了基于精细网格的台风灾损空间模型及应急物资需求定性预测模型。根据此模型能在灾害过程中快速预测灾区受灾情况,预测灾区救援物资的定性需求。将该模型运用于台风的实例中,验证了模型科学有效。     

基于支持向量机的微体系结构设计空间探索

通过对微处理器设计空间中有限的设计方案进行模拟, 建立支持向量回归模型, 对未经模拟的设计进行性能和功耗的预测, 从而大大减少了评估整个设计空间的所需时间。通过模型预测得到的最优设计方案和通过模拟得到的最优设计方案很接近, 提供了对巨大设计空间进行裁减的方法。将设计空间中0 .26 % 的设计方案作为训练数据, 得到的支持向量回归模型对性能和功耗的平均预测错误率分别为0 .52 % 和1 .08 % , 均优于已有的回归模型。相关分析数据显示预测结果和详细模拟结果高度相关, 性能和功耗的平均平方相关系数分别为0 .728 和0 .703 , 这表明支持向量回归模型能捕获各微体系设计参数之间的复杂交互。该模型还为每个预测结果指出了置信区间。     

基于LMS的AUV空间避障模拟方法研究

为了模拟自主式水下航行器（AUV）在复杂海洋环境中对未知环境的感知以及避障过程,设计了AUV空间避障模拟试验系统．介绍了模拟平台的硬件结构和参数设计,应用激光测距系统（LMS）模拟水下声纳,建立了AUV空间避障仿真环境,设计了基于Q—Learning的避障算法,并完成了模拟试验．试验结果表明：AUV空间避障模拟平台可以较真实地反映AUV在水下复杂环境中的空间运动,避障算法可行有效．     

Local interactions predict large-scale pattern in empirically derived cellular automata.

An important unanswered question in ecology is whether processes such as species interactions that occur at a local scale can generate large-scale patterns seen in nature. Because of the complexity of natural ecosystems, developing an adequate theoretical framework to scale up local processes has been challenging. Models of complex systems can produce a wide array of outcomes; therefore, model parameter values must be constrained by empirical information to usefully narrow the range of predicted behaviour. Under some conditions, spatially explicit models of locally interacting objects (for example, cells, sand grains, car drivers, or organisms), variously termed cellular automata or interacting particle models, can self-organize to develop complex spatial and temporal patterning at larger scales in the absence of any externally imposed pattern. When these models are based on transition probabilities of moving between ecological states at a local level, relatively complex versions of these models can be linked readily to empirical information on ecosystem dynamics. Here, I show that an empirically derived cellular automaton model of a rocky intertidal mussel bed based on local interactions correctly predicts large-scale spatial patterns observed in nature.     

贝叶斯概率与元胞自动机的非线性转换规则

利用朴素贝叶斯分类器(NBC)、高斯径向基函数和离散模型获取城市CA模型的非线性转换规则,提出NBC—CA模型,并将该模型应用于深圳市1988-2010年城市演变的动态模拟中。研究结果表明,所提出的CA模型能反映复杂城市系统的非线性、不确定性特点,模型模拟的结果要比传统MCE方法模拟精度高。NBC—CA模型中的径向基参数可解释不同空间变量的作用下,城市发展的集中区域以及空间变量对城市发展的影响范围,能够反映城市发展的模式和特征。     

MIMO信道中空域相关特性分析

利用二维多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)信道模型进行相关性分析,会丢失一维空域信息。为此,建立无视距信号环境下的三维MIMO信道模型,利用VMF(von mises fisher)函数模拟来波信号方位角与俯仰角功率谱分布,并详细推导了考虑与不考虑互耦作用时的空域相关函数的解析表达式。最后,在考虑天线互耦情况下,运用仿真实验分析接收端的信号空域相关性与天线间距、平均达波角及达波角角度扩展之间的关系。实验结果表明,在建筑密集环境下,来波俯仰角扩展和互耦是影响信号间的相关系数的重要因素。     

一类捕食食饵系统中交叉扩散诱导的图灵不稳和斑图

研究了一类具有交叉扩散的捕食食饵模型的斑图形成.证明了交叉扩散破坏了正平衡点的稳定性,得到了交叉扩散导致不稳的条件.另外,数值模拟结果不仅支持了该理论,还显示模型具有复杂的空间斑图:条状斑图、点状斑图以及点条混合斑图.研究结果表明交叉扩散在斑图的形成中起着重要的作用.     

周期性空间驱动下的复杂斑图

采用耦合的反应扩散系统,研究了周期性空间驱动下的图灵模之间的作用以及时空斑图的形成机理.研究发现,通过空间周期性外界驱动,可以引入一个新的图灵模,该模式和系统本征模之间相互作用,可以形成空间上更为复杂的斑图,例如超黑眼斑图和超白眼斑图.此外,结果表明外界驱动的驱动强度也可以改变新斑图的类型.     

Understanding individual human mobility patterns

Despite their importance for urban planning, traffic forecasting and the spread of biological and mobile viruses, our understanding of the basic laws governing human motion remains limited owing to the lack of tools to monitor the time-resolved location of individuals. Here we study the trajectory of 100,000 anonymized mobile phone users whose position is tracked for a six-month period. We find that, in contrast with the random trajectories predicted by the prevailing Lévy flight and random walk models, human trajectories show a high degree of temporal and spatial regularity, each individual being characterized by a time-independent characteristic travel distance and a significant probability to return to a few highly frequented locations. After correcting for differences in travel distances and the inherent anisotropy of each trajectory, the individual travel patterns collapse into a single spatial probability distribution, indicating that, despite the diversity of their travel history, humans follow simple reproducible patterns. This inherent similarity in travel patterns could impact all phenomena driven by human mobility, from epidemic prevention to emergency response, urban planning and agent-based modelling.     

Influence of Spatial Features on Land and Housing Prices

The analysis of hidden spatial features is crucial for the improvement of hedonic regression models for analyzing the structure of land and housing prices. If critical variables representing the influence of spatial features are omitted in the models, the residuals and the coefficients estimated usually exhibit some kind of spatial pattern. Hence, exploration of the relationship between the spatial patterns and the spatial features essentially leads to the discovery of omitted variables. The analyses in this paper were based on two exploratory approaches: one on the residual of a global regression model and the other on the geographically weighted regression (GWR) technique. In the GWR model, the regression coefficients are allowed to differ by location so more spatial patterns can be revealed. Comparison of the two approaches shows that they play supplementary roles for the detection of lot-associated variables and area-associated variables.     

城市表层土壤化学元素污染传播的核回归模型

以某城市城区主要功能区表层土壤0～10cm中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、zn8种化学元素在采样点处的含量和背景值为基础，利用插值方法，给出主要观测区域内8种主要化学元素的空间分布；并通过单因素方差分析及聚类分析探究污染原因，建立了城市表层土壤化学元素污染传播的核回归模型．利用该模型对化学元素的污染趋势进行模拟仿真，形象化展示了化学污染传播的动态过程．     

基于GIS的遵义县农业土壤重金属空间分异及风险分析

采用地统计学空间变异特征函数原理的克里格插值方法,得到遵义县的土壤重金属空间分异格局,该研究区土壤重金属元素分布变异系数差异较大,土壤中各元素的变异系数由大到小排序为PbHgCdCrAs。利用Hakanson法及ARCGIS空间分析函数运算,得出遵义县地区土壤重金属含量复合生态风险指数小于150,处于轻微生态危害级别。