人口流动研究方法与应用:基于大数据与智慧城市视角
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- ISBN:9787565521638
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:23cm
- 页数:157页
- 出版时间:2019-07-01
- 条形码:9787565521638 ; 978-7-5655-2163-8
内容简介
结合多年科研成果和调研实际工作中遇到的困难和实际问题,并对大量国内外文献和著作的梳理基础上编写了《人口流动研究方法与应用:基于大数据与智慧城市视角》。 通过对移动人口数据的挖掘,从人口的测度、分布、标签三个方面对微观流动人口模型展开研究,以建立在“时”“空”“人”三个空间上多维流动人口模型。拟解决其中关键的“流动人口与移动通信的同步性,如何测度微观流动人口?”“如何描述微观流动人口演化规律?”以及“如何预测微观流动人口结构?”三个问题。拟采用理论分析结合数据实验的方法,本着从定性假设到定量归纳,从理论演绎到评价反馈的技术路线展开研究。研究价值在于从方法论角度提出对微观流动人口统计的精细化估计方法,有助于快速引导各级政府进行科学决策和采取应急行动,促进城市发展,为建设智慧城市提供重要的理论指导并且对实际应用提供帮助。
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究综述
1.4 研究内容与思路
第2章 省际人口迁移网络的测度研究
2.1 复杂网络及其统计性质
2.2 省际人口迁移网络分析
2.3 省际人口迁移网络影响因素分析
2.4 本章小结
第3章 省际人口空间格局分析及预测
3.1 省际人口迁移网络空间集聚情况
3.2 我国省际人口迁移空间分布情况
3.3 省际人口迁移网络迁移趋势预测
3.4 本章小结
第4章 移动大数据下流动人口估计及其空间格局分析
4.1 流动人口比例的静态估计
4.2 流动人口特征的动态估计
4.3 流动人口政策建议
4.4 本章小结
第5章 通信大数据下白日人口轨迹研究
5.1 背景与意义
5.2 相关概念及文献综述
5.3 基于小波分析和LSTM神经网络的位置预测模型
5.4 基于用户移动预测轨迹的区域功能分析
5.5 本章小结
第6章 基于移动大数据的城市感知与计算
6.1 背景与意义
6.2 相关概念及文献综述
6.3 移动轨迹的城市应用——基于密度的用户移动轨迹聚类分析
6.4 城市感知与计算的展望
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 智慧城市概述
7.2 智慧城市研究展望
参考文献
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究综述
1.4 研究内容与思路
第2章 省际人口迁移网络的测度研究
2.1 复杂网络及其统计性质
2.2 省际人口迁移网络分析
2.3 省际人口迁移网络影响因素分析
2.4 本章小结
第3章 省际人口空间格局分析及预测
3.1 省际人口迁移网络空间集聚情况
3.2 我国省际人口迁移空间分布情况
3.3 省际人口迁移网络迁移趋势预测
3.4 本章小结
第4章 移动大数据下流动人口估计及其空间格局分析
4.1 流动人口比例的静态估计
4.2 流动人口特征的动态估计
4.3 流动人口政策建议
4.4 本章小结
第5章 通信大数据下白日人口轨迹研究
5.1 背景与意义
5.2 相关概念及文献综述
5.3 基于小波分析和LSTM神经网络的位置预测模型
5.4 基于用户移动预测轨迹的区域功能分析
5.5 本章小结
第6章 基于移动大数据的城市感知与计算
6.1 背景与意义
6.2 相关概念及文献综述
6.3 移动轨迹的城市应用——基于密度的用户移动轨迹聚类分析
6.4 城市感知与计算的展望
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 智慧城市概述
7.2 智慧城市研究展望
参考文献
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