人类时空行为的随机场深度学习建模分类与应急决策研究

Based on the big data of the human space-time electronic footprint, the project will use the deep learning methods to investigate the human space-time behaviors' features and social attributes. The project will apply human dynamics and random fields theory to study the human behavior patterns and the group social laws. Combining the emergency management decision theory and the fact, the simulation model of emergency management and decision will be designed. The project will focus on building the random fields model of the human space-time behavior and will transform the human space-time behavior into the related questions of random fields theory, so as to solve the dynamic problems of the human behavior, including the space-time trajectory mining, the individual behavior clustering and the group behavior evolution, etc. The research contents consist of theory research, the design of parallel algorithm and emergency decision making model. The related theory will mainly use the interference and measurement theory of random fields, the contents of which include the random fields model of human space-time behavior and the evolution of behavior. The expected results of the project could be used for analyzing the consistency and diversity of the human space-time behavior under the normal and emergency situations, aiming at the abnormal changes of social contact among different groups and constructing the quantitative model of emergency decision.

项目拟以人类时空行为电子足迹大数据为基础，利用深度学习方法挖掘人类时空行为的特征和社交属性。项目拟应用人类行为动力学和随机场理论分析人类时空行为模式与群体社交规律；拟结合应急管理决策理论与现状，设计突发事件的应急管理决策的仿真模型。在本项目规划中，拟重点解决人类时空行为的随机场建模分析问题，将人类的时空行为形式化为随机场理论的相关问题，从而解决人类行为动力学中的时空轨迹挖掘、个体行为聚类、群体行为演化等动力学问题。研究内容包括理论研究、算法并行化以及应急决策模型设计等，其中，理论研究以随机场干扰与度量理论为基础，主要包括人类时空行为及其演化模式的随机场建模。本项目的预期研究成果可用于分析人类时空行为模式在正常情况下与突发事件下的一致性与差异性，重点研究不同群体之间社交的异常变化，构建应急决策的量化模型。

本项目主要以人类时空行为电子足迹大数据为基础，借助110、119、120报警数据，人类邮件行为数据，时空随机场肢体语言行为时序图像等数据，利用非齐次Poisson场、隐Markov随机场等数学模型，结合深度学习方法挖掘人类时空行为的特征和社交属性。借助人类行为动力学和随机场理论分析人类时空行为模式与群体社交规律并落地于应急管理决策理论，设计了突发事件的应急管理决策的仿真模型。在重点解决人类时空行为的随机场逼近理论及数学建模分析问题基础上，将人类的时空行为形式化为随机场理论的相关问题，从而解决了人类行为动力学中的时空轨迹挖掘、个体行为聚类、群体行为演化等动力学问题。在理论研究、算法并行化以及应急决策模型设计等方面都有新结果。研究成果可用于分析人类时空行为模式在正常情况下与突发事件下的一致性与差异性并构建应急决策的量化模型。