本文通过实验观察和模拟模型得出，在道路不均匀性如车道关闭，交叉口或上坡等情况下，会产生不同种类的拥堵。这些实验结果与最近提出的理论相一致，表明拥堵的形成与道路不均匀性有关。

Feb, 2000

本文研究人类移动性在感染病毒建模中的重要性，并通过分析 29 个国家的移动数据和构建重力模型，以及将短程通勤流纳入全球疫情结构化流行病模型中，证明通勤流的引入会影响到疫情在近距离群体中的传播，但对全球模式的影响相对较小。

Jul, 2009

本文通过多重分形分析会控制世界级城市伦敦街道网络的动态演变，在揭示城市结构分形特征上阐述单分形维度不足以完全描述城市演变，并通过仿真研究证明类似 “绿化带” 之类的限制因素，是从由多重分形到单分形演变的诱因。

May, 2015

通过先进的传感技术、基于图形的技术并采用分散自治的组织和运行方式，本研究提出了一个增强城市适应性感知的框架，以便使城市能够更灵活、更响应不断变化的需求。这种进化的城市不仅能优化交通流量通过调整车道分配，并降低排放量，而且还提出了一个可持续城市发展的新视角，强调城市系统中集成智能的重要性。

Nov, 2023

通过分析中国三个城市的地铁乘客的智能卡数据构建联系网络，建立了传染病扩散的模型并发现这些城市的地铁联系网络结构相似，且都存在传染病扩散的风险，因此需要重视和规划相应的交通运营策略。

Feb, 2020

本研究综合探索了超几何网络模型中重要特征核心 - 边缘结构，通过对流行度 - 相似度优化模型（PSO）和 S1/H2 模型的研究，使用基于标准随机行走马尔可夫链模型的方法研究了核心 - 边缘结构。观察到的核心 - 边缘集中度值表明，在某些条件下，核心 - 边缘结构可能非常显著。通过对网络几何结构中观察到的核心 - 边缘结构的显著性进行统计验证，验证了我们的发现。本研究扩展了网络科学，并揭示了适用于各个领域的核心 - 边缘洞察力，提升了交通和信息系统的网络性能和韧性。

Jun, 2024

全球可持续性要求低碳城市交通系统，通过充足的基础设施、低碳交通方式的部署和出行行为转变来塑造；为了适当地实施基础设施的改变，必须理解建成环境对交通的区域特定因果关系机制的影响。本研究使用因果发现和可解释机器学习框架，利用三大洲六个城市的高分辨率出行数据来检测城市形态对市内交通的影响，并发现距离市中心、人口统计数据和密度间接影响其他城市形态特征；通过考虑因果关系，发现不同城市的具体影响力基本相似但存在差别。此外，城市的扩张程度和工作的覆盖范围对交通排放是最有影响力的因素，凸显了紧凑城市发展及相关好处的重要性。不同城市的城市形态效应的差异需要更全面的 6D 度量标准定义。我们的研究是使用因果发现方法进行就地分析城市形态对移动行为影响的起点，对城市规划者和各大洲的市政当局具有重要价值。

Aug, 2023

本文研究了 Axelrod 模型，证明了当文化特征数和状态数为 2 时，该系统会收敛于单一文化均衡；当状态数大于特征数时，该系统会被冻结于高度碎片化的配置。

Apr, 2010

在非光滑框架下，我们通过微观和宏观的角度，研究了拥堵问题和水斯坦距离的应用，以解决人群运动建模中的挑战。

Jan, 2011

研究表明，集体民众不满情绪的动态变化可以被描述为一连串的相变，每个相变都具有可测量的潜在特征，并且这些相变普遍存在于全球不同国家的民众不满事件中。该研究提出了一个宏观统计模型来评估国家内的长期不安定性，并展示了这些事件在地理上的聚集现象。此方法有潜力在各种集体现象中识别和测量相变，有助于更好地了解复杂的社会系统。

Jun, 2023