基于手机信令数据（TD-LTE/5G NSA/SA网络，采样频率≥1次/小时）构建人口流动图谱分析框架 🆔 ID: 218885 ✅ 可用
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采用时空立方体（Space-Time Cube）方法整合基站定位数据（经纬度精度±50米）与用户识别码（IMSI/IMEI哈希加密） 🆔 ID: 218886 ✅ 可用
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通过核密度估计（KDE带宽h=150-300米）绘制人口流动热点（OD流强度≥1000人次/小时）的时空分布特征 🆔 ID: 218887 ✅ 可用
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运用复杂网络分析（Complex Network Theory）构建有向加权流动网络（节点为基站簇，边权重为日均流动量≥5000人次） 🆔 ID: 218888 ✅ 可用
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计算网络中心性指标（度中心性≥0.7、介数中心性≥0.6、接近中心性≥0.5）识别关键枢纽节点（前10%节点承载35-45%总流量） 🆔 ID: 218889 ✅ 可用
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基于改进的辐射模型（Radiation Model）校准人口流动概率（拟合优度R2≥0.82） 🆔 ID: 218890 ✅ 可用
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采用时空自回归移动平均模型（STARMA(p=2,q=1)）解析流动趋势（长期趋势成分贡献率≥68%）与周期波动（日/周/月周期方差解释率≥72%） 🆔 ID: 218891 ✅ 可用
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利用地理加权回归（GWR）量化流动强度（人/平方公里）与POI密度（商业/交通/居住类型）的空间异质性关系（局部R2≥0.75） 🆔 ID: 218892 ✅ 可用
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通过图神经网络（GNN）挖掘流动网络（节点数≥10^4，边数≥10^5）的社群结构（模块度Q≥0.48，Louvain算法聚类数K=8-12） 🆔 ID: 218893 ✅ 可用
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采用小波变换（Wavelet Transform）分析流动波动（周期长度1-30天）与节假日效应（春节/国庆等特殊日期流量变化±40-60%）的多尺度耦合 🆔 ID: 218894 ✅ 可用
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构建动态时间规整（DTW）模型匹配不同城市群（长三角/珠三角/京津冀）的流动模式相似性（DTW距离≤0.35为高度相似） 🆔 ID: 218895 ✅ 可用
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基于生存分析（Cox比例风险模型）测算流动持续性（连续3天以上流动概率≥62%，中断风险率λ=0.15-0.22/天） 🆔 ID: 218896 ✅ 可用
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运用空间马尔可夫链（S-MC）模拟流动状态的梯度转移（低流动→中流动→高流动的转移概率矩阵Pij≥0.65） 🆔 ID: 218897 ✅ 可用
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通过函数型主成分分析（FPCA）提取流动曲线（每日24小时分段聚合近似PAA，保留90%以上方差）的形态特征（第一主成分解释方差≥45%） 🆔 ID: 218898 ✅ 可用
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采用贝叶斯层次模型（BHM）处理数据缺失（随机缺失率≤15%）与测量误差（定位误差±100米内置信度≥92%） 🆔 ID: 218899 ✅ 可用
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基于深度生成对抗网络（GAN）合成缺失时段的流动数据（判别器准确率≤0.35，生成数据与真实数据KL散度≤0.08） 🆔 ID: 218900 ✅ 可用
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利用时空图卷积网络（ST-GCN）预测未来2-4小时流动量（MAPE≤8.5%，峰值流量预测误差≤12%） 🆔 ID: 218901 ✅ 可用
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通过非负矩阵分解（NMF）提取流动目的（工作/居住/休闲）的潜在特征（基尼系数≥0.6表示高度专业化） 🆔 ID: 218902 ✅ 可用
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采用改进的引力模型（Gravity Model）校准流动潜力（人口×GDP×距离衰减系数β=1.8-2.2） 🆔 ID: 218903 ✅ 可用
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基于图注意力网络（GAT）识别关键路径（前20%边承载55-65%总流量）对网络鲁棒性的影响（级联失效阈值λc=0.52-0.58） 🆔 ID: 218904 ✅ 可用
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运用时空聚类（ST-DBSCAN，ε=300米，MinPts=5）划分流动集聚区（密度≥800人次/平方公里/小时，持续时间≥2小时） 🆔 ID: 218905 ✅ 可用
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通过生存树（Survival Tree）算法划分流动人群（基于出发时间/停留时长/目的地类型，基尼系数≥0.55） 🆔 ID: 218906 ✅ 可用
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采用多维标度法（MDS）可视化城市间流动相似性（应力系数≤0.12，前两个维度解释方差≥70%） 🆔 ID: 218907 ✅ 可用
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基于深度强化学习（DRL）优化流动路径（奖励函数包含时间/距离/拥堵成本，策略收敛速度≥95%） 🆔 ID: 218908 ✅ 可用
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利用社会网络分析（SNA）计算流动网络的脆弱性（关键节点移除后网络效率下降≥35-45%） 🆔 ID: 218909 ✅ 可用
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通过函数型数据分析（FDA）刻画流动节奏（日间/夜间流动比例变化，傅里叶变换前三个频率成分解释方差≥80%） 🆔 ID: 218910 ✅ 可用
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采用时空立方体（STC）分析流动三维分布（高度维度为楼层/地下空间，分辨率10米）与建成环境（容积率≥2.5区域流动密度+25%） 🆔 ID: 218911 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络（BN）推理流动行为（出发时间选择/路径偏好）与个人属性（年龄/职业/收入）的因果路径（后验概率≥0.82） 🆔 ID: 218912 ✅ 可用
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运用图同构网络（GIN）检测异常流动模式（偏离正常行为≥2.5σ，误报率≤0.8%） 🆔 ID: 218913 ✅ 可用
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通过非参数核密度估计（带宽优化CV准则）绘制流动热力图（分辨率50米×50米，等高线间隔≥500人次/小时） 🆔 ID: 218914 ✅ 可用
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