北京人口分布CA/MAS仿真模型

摘要

本文以实现城市人口分布仿真模型与真实世界对接为目的，以宏观统计机制和微观内部驱动机制相融合的方法为建模依据，在基于多智能体的Swarm仿真平台，构建北京人口分布仿真模型。通过查证和确认技术，优化调整模型参数值，选取最佳仿真实验方案，实现了北京18区县人口分布从2000年到2005年仿真模型的数据对于2005年北京实际抽样调查数据的逐次逼近。仿真预测的2010年北京18区县人口分布数据结果与官方统计预测数据取得较好的一致。结果表明，本文搭建的仿真模型对于实现逼近真实北京市城市人口分布已经具有基本可行性。 本文的主要工作如下： (1)将宏观外部统计数据和微观内部驱动力分析相结合的方法应用于CA/MAS模型的搭建。此方法既能从宏观层次上研究人口分布的变动和未来趋势，又能从微观层次上研究各智能体的行为及它们对人口空间分布变动的影响，推进了仿真模型模拟真实世界的理论和技术发展。 (2)模型设计将多智能体系统(MAS)的建模和元胞自动机(CA)模型有机结合，搭建真实的动态城市人口分布变化模型，这也是仿真模型拟合真实世界的关键技术之一。文中分别讨论了CA——人口空间地理分布部分，MAS——城市户籍类智能体和流动类智能体的行为规则，论述了智能体行为和地理分布的相互作用，从而整合出北京人口空间分布的CA/MAS模型。 (3)通过数据整合和时空度整合技术，采用查证和确认方法考察模型的正确性和与真实对象的一致性。旨在建立既能很好解释微观机制，又能逼近宏观真实世界数据的混合模型。并且仿真结果很好地证明了微观机制和宏观涌现的一致性。

目录

文摘

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声明

第1章绪论

1.1课题研究背景

1.2城市人口分布建模

1.2.1宏观机制地理区位分布统计建模方法

1.2.2微观动力学DPSIR分析方法

1.2.3城市人口分布CA/MAS模型

1.3研究的意义及主旨

1.4研究框架

第2章仿真模型与真实世界的对接研究

2.1解释性和描述性方法

2.2查证和确认方法

2.2.1查证过程的内涵

2.2.2确认和比较动态方法

2.3数据的整合

2.4时空度的整合

2.5莱茵河流域模型

2.6本章小结

第3章北京市人口分布模型分析

3.1北京城市人口分布情况介绍

3.2研究区域范围和研究时段的界定

3.3人口分布变化的宏观机制

3.4微观机制驱动力的DPSIR分析

3.4.1北京人口搬迁的驱动力分类

3.4.2人口的居住搬迁行为

3.4.3影响人口分布的其他驱动力

3.5本章小结

第4章北京市人口分布的CA/MAS仿真模型构架

4.1人口空间分布地理环境——模型中的CA

4.1.1基础设置

4.1.2七层元胞自动机的设计

4.2智能体决策过程——模型中的MAS

4.2.1智能体属性

4.2.2智能体行为规则

4.3智能体与元胞自动机的互动

4.3.1元胞自动机对智能体的影响

4.3.2智能体影响着元胞自动机的更新

4.4本章小结

第5章北京人口分布CA/MAS模型仿真实现

5.1仿真实现平台

5.2编程实现

5.2.1 ModelSwarm主要方法

5.2.2环境在仿真平台下的实现

5.2.3智能体所处街道的属性

5.2.4智能体(agent)部分的程序实现

5.3模型的查证和确认

5.3.1模型查证过程

5.3.2模型的确认过程

5.4参数设置与实验设计

5.4.1参数初始化设置

5.4.2宏观机制新增户籍人口街区分布概率的查证确认

5.4.3微观机制城市内部迁移率的确认

5.5仿真结果分析与预测

5.5.1仿真结果分析

5.5.2 2010年人口分布预测

5.6本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢