Predicting the network shift of large urban agglomerations in China using the deep-learning gravity model: A perspective of population migration

城市群 经济地理学 大都市区 地理 人口 区域科学 城市化 城市规划 计算机科学 经济增长 经济 社会学 人口学 工程类 土木工程 考古
作者
Xinyue Gu,Xingyu Tang,Tong Chen,Xintao Liu
出处
期刊:Cities [Elsevier BV]
卷期号:145: 104680-104680 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.cities.2023.104680
摘要

The demands of socioeconomic development frequently lead to large-scale population migration among cities. While complex network and population migration algorithms have been employed to evaluate this phenomenon, predicting the future shift of urban networks has remained challenging. In this study, we expend the conventional two-dimensional perception of urban structure, projecting geographic information of cities into a high-dimensional future dimension to forecast changes in the network structure with deep learning algorithms. Using the population migration data from 362 Chinese cities, we employed multivariate and non-linear layers to construct a deep learning model that exhibits good geographic and temporal generalization across major metropolitan regions in China, enabling us to forecast the urban network for the year 2025. The result shows that the urban network becomes more equitable and less concentrated in a few dominant cities. This shift suggests a more balanced distribution of resources, opportunities, and development across the urban agglomerations. Understanding the urban structure from the lens of future mobile networks offers deeper insight and perception of its future dimensional nature. By embracing this paradigm shift, we can retain knowledge about urban dynamics and pave the way for more effective urban management.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Leo完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
淘气科研发布了新的文献求助10
2秒前
小徐801完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
3秒前
wwk完成签到,获得积分10
3秒前
光亮不平完成签到,获得积分10
4秒前
llwxx完成签到,获得积分10
4秒前
梁大海发布了新的文献求助10
4秒前
甜蜜的楷瑞应助_hhhjhhh采纳,获得10
5秒前
諵十一完成签到,获得积分10
5秒前
zqingqing完成签到,获得积分10
6秒前
yize完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
崔悦欣发布了新的文献求助10
8秒前
谨慎的擎宇完成签到,获得积分10
9秒前
Thomas完成签到,获得积分10
10秒前
小白鞋完成签到 ,获得积分10
10秒前
maying0318发布了新的文献求助10
12秒前
宣以晴完成签到,获得积分10
12秒前
Nnn完成签到,获得积分10
13秒前
baby完成签到,获得积分10
16秒前
123完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
学术牛马完成签到,获得积分10
17秒前
sl发布了新的文献求助10
19秒前
完美的鹤完成签到,获得积分10
20秒前
hky完成签到,获得积分10
21秒前
TTTHANKS完成签到 ,获得积分10
22秒前
WW完成签到,获得积分10
22秒前
LL完成签到,获得积分10
23秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
23秒前
小马的可爱老婆2完成签到,获得积分10
23秒前
缥缈纲完成签到,获得积分10
24秒前
TY完成签到 ,获得积分10
24秒前
迷路的小蚂蚁完成签到,获得积分10
25秒前
哈儿的跟班完成签到,获得积分10
25秒前
醉熏的鑫完成签到,获得积分20
26秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576119
关于积分的说明 11374556
捐赠科研通 3305834
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819339
邀请新用户注册赠送积分活动 892678
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029