19、新冠疫情与社会经济因素对全球不同场所人员流动的影响

新冠疫情与社会经济因素对全球不同场所人员流动的影响

1. 研究背景与目标

人员流动是社会的重要组成部分,它使人们能够获取商品、服务、信息,以及接触工作、市场、家人和朋友。以往大多数研究聚焦于人员流动对病毒传播的影响,而社会经济和新冠疫情因素对人员流动的影响研究相对较少。本研究旨在量化社会经济因素和新冠疫情因素在全球疫情期间对人员流动的影响,主要研究了零售和娱乐场所、杂货店和药店、公园、交通枢纽、工作场所和居民区等不同场所的人员流动情况,以及新冠疫情和社会经济因素对这些流动模式的影响。

2. 不同场所的回归模型分析
  • 零售和娱乐场所
    • 显著回归模型:$R^2$ 为 0.945($F (29, 16,040) = 833.51$,$p \leq 0.000$)。
    • 正相关变量:总死亡人数、每百万人口的总病例数、每百万人口的总死亡人数、心血管死亡率、中位年龄、65 岁以上人口等。
    • 负相关变量:总病例数、每百万人口的总病例数、繁殖率、严格指数、人口、70 岁以上人口、糖尿病患病率、男女吸烟者、预期寿命和人类发展指数等。
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变量 标准系数(b) 相关性
总死亡人数 0.73 正相关
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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