城市内不同地点间人群的移动数量，与城市规划、交通工程、疾病传播等问题密切相关，研究人群移动机制、建立人群移动量的预测模型，是交通工程学、经济地理学、社会物理学等领域的一个重要科学问题。最近，bat365中文官方网站复杂系统研究团队提出了一个新的城市人群移动量预测模型，通过对地点吸引力进行人口加权的简单机制实现了城市人群移动量的高精度预测。成果于2014年9月17日发表于英国皇家学会期刊Journal of the Royal Society Interface. 

  关于预测不同地点间的人群移动量的研究已经有一百多年的历史。研究者们陆续提出了多种人群移动量预测模型。其中，引力模型是最经典的移动量预测模型之一，被广泛应用于人群移动量预测、人口迁移量预测、国际贸易量预测等诸多问题上。但引力模型存在的一个缺陷是包含待定参数，必须根据历史数据进行模型的参数估计之后才能实施预测，当缺乏这类数据时则无法使用。针对这一问题，2012年美国西北大学Barabási小组提出了一个出行分布预测的辐射模型，它的突出特点是不需要任何可调参数、仅输入各地点的人口分布数据就可以相当准确地预测城市间的人群移动量，克服了引力模型的缺陷。但是，辐射模型在运用于城市内人群移动量的预测时，结果与实际有较大的偏差。在城市内人群移动模式预测问题上，长期以来一直缺乏有效的预测手段。

  bat365中文官方网站复杂性研究团队，基于统计物理学中的热传导机制，建立了利用人口加权的人群移动预测模型（PWO模型）。该模型中所需要的输入数据仅仅是城市人口分布，而不需要任何可调参数。通过利用全世界14个案例城市的实际数据对于模型预测效果的验证，结果表明人口权重机会模型比辐射模型能够更准确地预测城市内人群移动量，平均预测准确率超过70%。评阅人认为：It is a novel and interesting model of human mobility, and its performance is impressive for a parameter-free model。人口权重机会模型以其低数据输入需求、高预测精度的特点，为城市规划、交通工程、疾病传播研究等领域提供了一种新的人群移动量预测手段，特别是在缺乏大规模交通调查数据的情况下，该模型更具有实用价值。该论文的第一作者为学院2014年毕业的闫小勇博士，通讯作者为学院优秀青年研究者计划入选者王文旭教授。

                      辐射模型、实际数据和PWO模型的比较

 全文链接：http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/11/100/20140834.full