人类行为动力学及公共安全应急管理复杂系统之统计物理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71874172
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0409.公共安全与应急管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Human selection behavior is highly complex. Study on dynamical rules in human choice behavior is of great value for conomics, sociology, and management science research and applications. With the rapid development of computer science and Internet technology, mankind now has the ability to record and statistics mass data about complex selection phenomena for human individuals and groups and all kinds of social behaviors. These large data mining, statistical analysis of its characteristics, to explore the internal mechanism and kinetics, will enable us to establish human individual and group selection models, in-depth understanding and cognition of the emergence characteristics for various human group choice behavior, and applied to emergency evacuation strategy decision making, panic risk assessment and public security emergency management. This project will construct the time mechanism model of human choice behavior through the empirical statistics and data analysis on the time kinetic characteristics of human selection behavior; to mining and study on the social dynamical effect of the human choice behavior through the empirical statistical analysis and modeling of space motion pattern of human selection behavior; applications in the research on dynamical rules of emergency panic crowd behavior and strategy making for the human intervention evacuation; and applications in the research on optimization function of the group escape probability by game between egoistic and altruistic for individuals.
人类选择行为具有高度复杂性。研究人类选择行为中的规律,对于经济学、社会学、管理学的研究和应用有极为重要价值。随着计算机科学和互联网技术的日新月异发展,人类现在已经有能力记录和统计关于人类个体与群体之纷纭复杂选择现象及各种社会行为的海量数据。挖掘这些大数据,对其进行统计特征分析,探索其中的动力学规律及内在机理,将使我们能够建立人类个体与群体的各种选择模型,深入理解和认知各种人类群体选择行为的涌现特征,并应用于突发事件下恐慌人群疏散策略制定、风险决策评估和公共安全应急管理。本项目将通过对于人类选择行为时间特性的实证统计与分析来构建人类选择行为时间特性的动力学机制模型,通过对于人类选择行为空间运动斑图的实证与建模来挖掘和研究人类选择行为特性的社会动力学效应,并应用于突发事件下恐慌人群行为的动力学规律和人为干预疏散

结项摘要

人类选择行为具有高度复杂性。研究人类选择行为中的规律,对于经济学、社会学、管理学的研究和应用有极为重要价值。随着计算机科学和互联网技术的日新月异发展,人类现在已经有能力记录和统计关于人类个体与群体之纷纭复杂选择现象及各种社会行为的海量数据。挖掘这些大数据,对其进行统计特征分析,探索其中的动力学规律及内在机理,将使我们能够建立人类个体与群体的各种选择模型,深入理解和认知各种人类群体选择行为的涌现特征,并应用于突发事件下恐慌人群疏散策略制定、风险决策评估和公共安全应急管理。本项目通过对于人类选择行为时间特性的实证统计与分析来构建人类选择行为时间特性的动力学机制模型,通过对于人类选择行为空间运动斑图的实证与建模来挖掘和研究人类选择行为特性的社会动力学效应,并应用于突发事件下恐慌人群行为的动力学规律和人为干预疏散。通过本项目的资助,发表文章7篇。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Solving the speed and accuracy of box-covering problem in complex networks
解决复杂网络中盒子覆盖问题的速度和准确性
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2019.04.242
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liao Hao;Wu Xingtong;Wang Bing-Hong;Wu Xiangyang;Zhou Mingyang
  • 通讯作者:
    Zhou Mingyang
Dual cruise-control limit cellular automaton model with cell length refinement in the framework of the three-phase traffic theory
三相交通理论框架下单元长度细化的双巡航控制极限元胞自动机模型
  • DOI:
    10.1088/1742-5468/ac21c7
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qi-Lang Li;Lin-Ling Ye;Ding-Jun Fu;Rui Jiang;Bing-Hong Wang
  • 通讯作者:
    Bing-Hong Wang
Theoretical analyses of stock correlations affected by subprime crisis and total assets: Network properties and corresponding physical mechanisms
次贷危机影响的股票与总资产相关性的理论分析:网络属性及相应的物理机制
  • DOI:
    10.1088/1674-1056/ab3f22
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Chinese Physics B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Shi-Zhao Zhu;Yu-Qing Wang;Bing-Hong Wang
  • 通讯作者:
    Bing-Hong Wang
Detecting network communities via greedy expanding based on local superiority index
基于局部优势指数的贪婪扩展检测网络社区
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2022.127722
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
    Physica D: Nonlinear Phenomena
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhu Junfang;Ren Xuezao;Ma Peijie;Gao Kun;Wang Bing-Hong;Zhou Tao
  • 通讯作者:
    Zhou Tao
Physical mechanisms in impacts of interaction factors on totally asymmetric simple exclusion processes
相互作用因素对完全不对称简单排除过程影响的物理机制
  • DOI:
    10.1142/s0217979219502175
  • 发表时间:
    2019-08-10
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF MODERN PHYSICS B
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Wang,Yu-Qing;Wang,Jia-Wei;Wang,Bing-Hong
  • 通讯作者:
    Wang,Bing-Hong

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

Study on Proportional Synchronization of Hyperchaotic Chua’s Circuit
超混沌蔡氏电路比例同步研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Communications in Theoretical Physics
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    姜德平;罗晓曙*;汪秉宏;方锦清
  • 通讯作者:
    方锦清
人类行为动力学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    复杂系统与复杂性科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩筱璞;汪秉宏;周涛
  • 通讯作者:
    周涛
多重网络的结构与鲁棒性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    复杂系统与复杂性科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李明;汪秉宏
  • 通讯作者:
    汪秉宏
推荐系统、信息挖掘及基于互联网的信息物理研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
    复杂系统与复杂性科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪秉宏;周涛;刘建国
  • 通讯作者:
    刘建国
脉冲电压微分反馈法控制Buck功率变换器中的混沌
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹艳丽;罗晓曙*;方锦清;汪秉宏
  • 通讯作者:
    汪秉宏

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

汪秉宏的其他基金

人类行为时空分布特征及恐慌人群行为中的统计物理问题研究
  • 批准号:
    11275186
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非常规突发事件下恐慌群体行为分析与疏导研究
  • 批准号:
    91024026
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    150.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
人类行为的动力学和统计力学研究
  • 批准号:
    10975126
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
动态评价网络的统计分析与信息挖掘
  • 批准号:
    60744003
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
交通流及网络传播流的动力学研究
  • 批准号:
    10472116
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    29.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
价格的统计分析与金融市场的经纪人相互作用模型研究
  • 批准号:
    70271070
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    15.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
经济数据统计分析及金融市场物理模型研究
  • 批准号:
    70142005
  • 批准年份:
    2001
  • 资助金额:
    2.5 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目
交通流复杂系统的自组织临界性和相变行为研究
  • 批准号:
    19974039
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    11.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基本火灾燃烧系统的不稳定性研究
  • 批准号:
    59876039
  • 批准年份:
    1998
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
时间序列的非线性分析研究及其在地球科学中的应用
  • 批准号:
    49474216
  • 批准年份:
    1994
  • 资助金额:
    6.5 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码