北京交通大学高自友教授课题组在交通出行行为预测研究方面取得重要进展：在挖掘大规模手机用户通讯数据和在线社交网络签到数据的基础上，提出了个体和群体宏微观出行行为预测模型，为预测城市内和城市间的交通出行行为提供了新手段。国际权威杂志《自然通讯》近日以“多尺度个体群体出行预测的统一模型”为题刊发该项重要成果。
近年来，随着大规模、长时间的个体移动轨迹数据变得越来越多，基于大数据的出行行为研究领域已取得一批新的研究成果，但仍存在两方面问题：新型预测模型不具备普适的空间范围；目前所有的出行分布预测方法都只能描述群体的出行分布模式，但无法再现个体移动轨迹的时空统计特征，无法刻画个体行为对群体行为模式的贡献。因此，建立适用于不同空间尺度、能够同时预测个体和群体宏微观出行特征的统一模型有重要的理论和实际价值。
针对这一问题，高自友教授课题组在国家自然科学基金的持续支持下，联合北京师范大学、美国亚利桑那州立大学组成科研团队，突破了前人研究的限制，提出了基于地点吸引力的个体微观移动模型。其中，地点吸引力由两个因素决定：个体记忆效应和人口导致的竞争效应。
