基于时间序列的通信网络人类行为研究
基于DTW的人体行为模式识别算法
基于DTW的人体行为模式识别算法随着科技的不断发展，人类对于模式识别算法的研究越来越深入，其中，基于DTW的人体行为模式识别算法备受关注。
DTW(Dynamic Time Warping)是指动态时间规整，是一种常用于时间序列比对的算法。
其主要原理是通过对两个时间序列的对齐过程进行优化，找到最小化距离的对齐方案。
在人体行为模式识别领域中，DTW算法可以用来识别不同的人体动作，并进行分类。
本文将详细介绍基于DTW的人体行为模式识别算法的原理及其应用。
1. 数据采集数据采集是整个算法的第一步，也是最为重要的一步。
采集的数据必须包含多种不同类型的动作，并且需要对这些动作进行标记和分类。
通常，采集数据的设备包括摄像机和传感器，摄像机用于记录人体动作的视频，而传感器则可以采集人体动作的各种数据，如加速度、角速度等。
2. 特征提取特征提取是将原始数据转化为可用于分类的实数向量的过程。
在本算法中，采取的特征是人体动作中的一些关键点坐标。
例如，对于跑步这项动作，我们可以提取的特征包括腿部和臂部的摆动幅度，身体前后运动距离等。
提取的特征需要满足以下几个要求：区分度高、特征维数低、鲁棒性强、描述性好等。
3. 动作分类动作分类是整个算法的核心，通过对不同的特征进行比对和分类，得到人体动作的识别结果。
在基于DTW的算法中，分类过程分为两个步骤。
首先，对于每个待分类的样本，计算它与数据集中每个类别的距离，然后选取最小距离的类别作为分类结果。
其次，对于同一类别中的所有样本，进行DTW距离计算，然后得到一个代表该类别的参考序列。
当新的样本进来时，通过计算该样本与参考序列的DTW距离，判断其属于哪个类别。
基于DTW的人体行为模式识别算法在很多领域得到了广泛应用。
例如，可以用于智能家居，通过监测居民的动作，自动控制门、窗、灯等设备；也可以用于医疗领域，监测患者的身体运动情况，并根据运动情况来制定康复计划。
在使用DTW算法进行人体行为模式分类时，需要注意以下几点：1. 数据准备：数据采集应当充分，并且应当包含各种不同种类的动作；特征提取的方法应当适用于所采集的数据。
人类行为和社会发展的数学模型
人类行为和社会发展的数学模型在生活中，人类的行为和社会发展一直是一个备受关注的话题。
虽然很难量化和描绘，但是通过数学模型的分析，我们可以更深入地了解其中的规律和趋势。
下面就让我们来探讨一下人类行为和社会发展的数学模型吧。
一、人类行为的数学模型1.1 序列模型人类行为的发生是有一定的序列性的，即某种行为的发生往往受到之前行为的影响。
因此，通过序列模型可以描绘人类行为的发生规律。
比如，通过分析消费者的购买记录，我们可以得出购买某种商品的概率随时间的变化趋势，从而推断出商品的销售趋势。
1.2 网络模型人类社会是由许多人和事物构成的复杂网络。
通过建立复杂网络模型，可以揭示社会网络中人与人之间的关联关系，从而更好地理解人类行为。
比如，网络中的“同构别尔斯模型”可以说明个人的优越性如何在网络中传播，从而深入分析人类行为的本质。
1.3 随机游走模型随机游走模型是一种描述动态过程的数学模型。
在社会科学领域，随机游走模型被广泛应用于对人类行为的研究之中。
比如，可以通过对人的移动轨迹进行分析，来研究城市交通的规律。
同时，随机游走模型也可以用来解释人类行为的变化是具有自我增强作用的。
二、社会发展的数学模型2.1 时间序列模型社会发展是一个长期的过程，因此时间序列模型可以被用来对其进行分析。
时间序列模型可以分析历史数据，并对未来发展趋势进行预测。
这种模型特别适用于分析宏观经济现象，比如GDP 的增长、失业率的波动等。
2.2 非线性动力学模型社会发展是一个多变的过程，受到多种因素的影响。
因此，非线性动力学模型可以被应用于社会发展的研究之中。
通过建立非线性动力学模型，可以更好地理解社会的不稳定和多变性。
同时，该模型也可以用来预测社会的演化趋势。
2.3 社交网络模型社交网络模型是一种基于网络理论的模型。
通过该模型，可以揭示社交网络中人与人之间的联系，从而分析社会发展的趋势。
比如，可以通过研究社交网络中信息传递的特性来分析舆论的变化和演化。
人类行为预测模型及其应用研究
人类行为预测模型及其应用研究一、背景介绍现代社会，每个人生活中都需要进行各种决策，如何制定更合理的决策是很多人关注的问题。
本文将结合人类行为预测模型及其应用研究，探讨如何制定更合理的决策。
二、人类行为预测模型人类行为预测模型是指利用人类行为数据对未来行为进行预测的模型。
人类行为数据是指人类在各种环境下的行为和反应数据，通过对这些数据的收集、整理和分析，可以提取出其中的规律和特征，进而对未来行为进行预测。
人类行为预测模型主要有以下几种类型：1. 时间序列模型：基于人类行为数据的历史数据，通过对其进行时间序列分析，建立可以预测未来行为的模型。
常见的时间序列模型有ARIMA、GARCH等。
2. 机器学习模型：基于大量的人类行为数据，运用统计学、机器学习等方法，建立可以预测未来行为的模型。
常见的机器学习模型有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
3. 深度学习模型：基于大规模的人类行为数据，利用神经网络等技术进行建模，实现可以预测未来行为的模型。
常见的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
三、人类行为预测模型的应用研究人类行为预测模型的应用研究主要体现在以下几个方面：1. 金融市场预测在股票交易、外汇交易等金融市场中，人类行为预测模型可以对未来的股票价格、汇率等进行预测。
例如，通过对历史数据的分析和建模，可以预测市场的发展趋势，制定更加合理的交易策略和决策。
2. 社交网络分析随着社交网络的普及，了解人类的行为特征和预测未来的行为趋势，成为研究社交网络的重要课题。
人类行为预测模型可以对社交网络中的用户行为进行分析和预测，为个性化推荐、营销推广等提供支持。
3. 疾病预测和管理通过对人类行为数据的收集和分析，结合医学知识和技术，可以建立疾病发生的预测模型和管理模型。
例如，通过对心电图等检查数据的分析，可以预测冠心病等心脏疾病的发生风险，制定更加科学的预防和治疗方案。
基于DTW的人体行为模式识别算法
基于DTW的人体行为模式识别算法人体行为模式识别是指在输入的数据中识别出人体特定的行为活动，是人工智能技术的重要研究领域。
DTW（Dynamic Time Warping 动态时间规整）是一种非常有效的行为序列匹配方法，可以应用于人类活动识别、语音识别、图像处理等领域。
本文将介绍基于DTW的人体行为模式识别算法以及应用场景。
一、算法原理1.1 动态时间规整（DTW）动态时间规整（DTW）是一种时间序列的相似度计算方法，它能够将两个时间序列进行比较，并找出它们的相似度。
DTW先将两个时间序列分别转化为数组，然后根据相似度计算公式计算它们的相似度。
DTW核心思想是将两个时间序列的元素一一对应起来，通过动态规划来找到两个时间序列的最优对应路径。
这个路径会使时间序列中的元素能够以最好的方式一一对应起来。
1.2 人体行为序列识别的过程人体行为序列的识别，通常可以分为以下几个步骤：（1）采集原始数据。
采集人体各种姿态下的加速度传感器和陀螺仪的数据。
（2）对原始数据进行滤波。
将原始数据进行滤波处理，去除噪声。
（3）提取特征。
通过特征提取算法将数据中的特征提取出来，比如说平均加速度、方差、标准差、相关系数等。
（4）建立模板。
将已知的人体行为序列经过预处理后，提取出特征并建立成模板。
（5）计算相似度。
将新采集到的行为序列与已有的模板进行比对，通过计算它们之间的相似度来判断识别结果。
（6）分类判决。
根据相似度计算结果，将新采集到的行为序列分类到合适的人体行为类别中。
二、算法流程（2）预处理：将加速度和陀螺仪的信号进行合并，并计算出每个信号的特征值，包括平均值、标准差和自相关函数等。
三、应用场景基于DTW的人体行为模式识别算法可以应用于智能家居、无人驾驶、智能监控等领域。
以智能家居为例，通过加速度和陀螺仪传感器监测人体行为，可以识别出人体所做的动作（比如走路、跑步、上下楼梯等），然后通过智能家居系统进行相应的操作（比如自动调节灯光、温度等）。
人类行为分析中的时空序列数据处理技术研究
人类行为分析中的时空序列数据处理技术研究随着信息技术的逐渐发展，人类行为数据间的联系和趋势也变得更加明显。
时空序列数据处理技术的应用，使得研究人员可以更加准确地了解人类行为特征和规律。
这项研究涉及多个学科，包括数学、计算机科学、地理学、社会学等等。
在本文中，将从技术原理、数据分析应用等方面进行讨论。
一、技术原理时空序列数据处理是指对各个时间点和空间点上的数据进行收集、加工和分析的过程。
其基本原理是利用时间和空间维度上的关联性，准确描述出各种行为在特定时间和特定区域内的趋势。
技术上，可以将时间序列数据和空间数据相结合，构建时空序列模型，对各种数据进行建模和分析。
在模型中，可以针对特定的问题，选择不同的变量进行分析，从而得出各种关联性和规律性的结论。
二、数据分析应用1.城市交通流分析城市交通是当前社会中最常见、最复杂的行为之一。
因此对其行为特征进行研究具有重要意义。
在交通流分析中，时空序列技术可以针对不同区域和时间点上的交通流量进行分析，获得路段拥堵情况、交通瓶颈等信息，结合现有交通建设规划，进一步优化路口信号灯控制策略、削减交通拥堵、提高交通通行效率。
2.金融行为研究金融市场中，有大量的投资者对股票价格、汇率等进行交易。
针对这些信息，可以利用时空序列数据处理技术，分析某些期货、股票或交易的时间序列数据，并通过这些数据来研究金融市场的波动性、趋势和关联性。
通过这些分析，可以更好地预测市场波动性，从而制定更加合理和有效的投资策略。
3.疾病预测时空序列数据处理技术也可以应用于医疗领域，预测疫情爆发的地点和时间。
通过收集、整理、分析和处理时间序列和空间序列数据，可以发掘出某些疾病的流行规律和传播趋势，预测疾病的爆发、传染范围和时间，从而提前做好疫情防控措施，保障公众健康安全。
4.城市智能化建设城市智能化建设是目前城市管理、发展的重要方向之一。
应用时空序列技术，可以分析城市各个行业和管理方面的数据变化趋势，快速掌握城市发展的状态和发展方向。
如何利用时序预测进行互联网用户行为预测(十)
时序预测（Time Series Prediction）是一种将时间序列数据应用于预测未来事件或趋势的方法。
在互联网行业，时序预测被广泛应用于用户行为预测，可以帮助企业更好地了解用户的需求和行为，为产品优化和营销策略提供数据支持。
本文将探讨如何利用时序预测进行互联网用户行为预测，包括数据采集、特征工程、模型选择和评估等方面。
一、数据采集互联网用户行为数据包括用户在平台上的点击、浏览、购买等行为，通常以时间序列的形式存在。
为了进行时序预测，首先需要收集足够多的历史数据。
数据采集可以通过网站分析工具、日志记录系统或第三方数据提供商进行。
确保数据的准确性和完整性对于后续的预测效果至关重要。
另外，还需要考虑数据的时间粒度，例如按小时、按天或按月进行统计，以适应不同的预测需求。
二、特征工程在进行时序预测之前，需要对原始数据进行特征工程处理，以提取有效的特征用于建模。
常用的特征包括用户的行为频率、购买金额、访问时长、活跃度等。
此外，还可以引入一些外部特征，如天气、节假日、促销活动等，以提高预测模型的准确性。
特征工程的过程需要结合业务场景和数据特点，通过数据分析和挖掘找出对用户行为影响较大的特征。
三、模型选择选择合适的预测模型对于用户行为预测至关重要。
常用的时序预测模型包括ARIMA模型、LSTM模型、Prophet模型等。
ARIMA模型适用于平稳的时间序列数据，能够捕捉数据的趋势和季节性变化；LSTM模型则适用于非线性和非平稳的时间序列数据，能够学习长期依赖关系；Prophet模型是Facebook开源的时间序列预测工具，能够自动处理节假日效应和异常值。
在选择模型时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和计算资源等因素，综合权衡选择合适的模型。
四、模型训练和调参在选定了预测模型之后，需要进行模型训练和参数调优。
通常会将数据划分为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，测试集进行模型评估。
在模型训练的过程中，需要考虑模型的超参数选择、学习率调整、正则化等技术，以提高模型的泛化能力和预测准确性。
基于人工智能优化的时间序列预测模型的研究及应用
基于人工智能优化的时间序列预测模型的研究及应用基于人工智能优化的时间序列预测模型的研究及应用导言：时间序列预测一直是经济学、金融学、生物学、气象学等领域的重要研究内容之一，它对于准确预测未来发展趋势和做出科学决策具有重要意义。
随着人工智能技术的迅速发展，基于人工智能优化的时间序列预测模型逐渐成为研究热点和应用领域。
本文将介绍基于人工智能优化的时间序列预测模型的研究进展，并探讨其在实际应用中的潜力和优势。
一、基于人工智能的时间序列预测模型简介人工智能技术是指模拟人类智能的方式和方法，如机器学习、深度学习、遗传算法等。
基于人工智能的时间序列预测模型主要通过模拟历史数据的规律和趋势，来预测未来的发展变化。
这种模型通常具有自适应性和非线性建模能力，可以灵活应对复杂的时间序列变化模式，提高预测准确性。
二、基于人工智能的时间序列预测模型研究进展1. 机器学习方法机器学习方法是基于大量历史数据进行训练，通过学习数据中的模式和规律，建立预测模型。
常见的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
这些方法能够处理高维数据，适用于各种时间序列预测问题。
2. 深度学习方法深度学习方法是一种基于神经网络的模型，可以自动提取数据中的特征。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。
这些模型在处理时间序列预测问题时具有较好的性能和稳定性。
3. 遗传算法遗传算法是一种优化算法，通过模拟生物进化原理，通过选择、交叉和变异来不断优化模型参数，以得到最优解。
遗传算法对于时间序列预测中的参数优化和模型选择具有很大的帮助。
三、基于人工智能的时间序列预测模型应用1. 经济领域时间序列预测在经济领域具有重要应用价值。
通过基于人工智能优化的时间序列预测模型，可以预测股市走向、物价水平等重要经济指标，帮助投资者和决策者制定有效的投资策略和经济政策。
2. 气象预测天气预测对人类生产和生活有着重要影响。
人类行为数据分析的方法与应用
人类行为数据分析的方法与应用随着科技的进步和信息化的发展，我们生活中产生的数据不断增加，包括社交媒体、网购、移动应用、智能终端等产生的数据等，其中也包括了我们的人类行为数据。
这些数据似乎没有什么价值，但对于数据分析领域来说，它们却是非常重要的研究资源。
人类行为数据分析是现在数据科学领域的热门话题之一，那么人类行为数据分析的方法和应用是什么呢？一、人类行为数据的来源首先，我们需要了解人类行为数据的来源。
人类行为数据来自各个领域，包括社交媒体、电子商务、移动应用、智能终端等。
这些数据充满了人类的行为层面，可以包含大量的有价值的信息，包括人们的购买习惯、工作状态、健康生活方式、兴趣爱好等。
那么，这些数据是如何被收集的呢？一般来说，这些数据主要来自网络、移动设备和传感器等。
在网络上，人们会使用各种平台发布、分享和交流信息，这些信息都包含了人们的行为数据。
移动设备则可以记录人们的位置、购买历史、使用习惯等行为数据。
传感器则可以记录人的身体指标、行为动作等。
二、人类行为数据分析的方法了解了人类行为数据的来源，下一步就是了解如何进行人类行为数据分析了。
通常，人类行为数据分析需要使用各种数据科学技术和模型，下面列举几个比较常见的方法：1. 时间序列分析时间序列分析是一种可以分析一连串的数据样本及相应的时间信息的方法。
这种分析方法非常适用于分析一些有规律性的时间数据，比如人们的购买、使用产品的行为数据等。
时间序列分析可以通过ARIMA、Holt-Winters等方法来预测用户未来的行为，有利于企业判断未来市场需求和变化情况，从而进行相应的市场运营规划。
2. 多维度分析多维度分析可以通过人类行为数据分析不同维度的信息。
比如电子商务数据的多维度分析可以包括：商品类目、经营区域、用户性别、用户年龄、销售额等方面的维度。
这种分析方法可以变得更具体，帮助企业更有针对性地制定营销策略。
3. 机器学习机器学习是一种可以通过使用大量有标记的数据来进行训练，通过训练得到模型，对未标记数据进行分类、预测等的方法。
基于时间序列的网络安全预警研究
基于时间序列的网络安全预警研究随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越引起人们的重视。
网络攻击、数据泄露等问题不断出现，给企业和个人带来巨大损失，因此，如何提前预警网络安全风险，及时采取措施，具有重要意义。
本文将介绍一种基于时间序列的网络安全预警方法，并对此方法进行分析和探讨。
一、时间序列的概念时间序列顾名思义就是指随着时间推移，某些指标（例如价格、销售量等）在不断变化的一种数据序列。
同时，在时间序列中我们可以使用自回归模型以及时间序列分析等方法对其进行研究和分析。
二、时间序列在网络安全预警中的应用时间序列在网络安全预警中的应用非常广泛，例如网络攻击、恶意程序等都可以被看做时间序列。
将这些数据进行分析，可以更好地预测未来网络安全风险，并及时采取措施，保证网络安全。
三、基于时间序列的网络安全预警方法基于时间序列的网络安全预警方法主要包括以下几个步骤：首先需要收集网络攻击、数据泄露等方面的时间序列数据，将数据归纳整理，形成连续的时间序列数据。
接着，对收集到的时间序列数据进行预处理，例如去除异常值，填补缺失值等。
然后，针对预处理后的时间序列数据，通过分析趋势、周期性和季节性等指标，建立时间序列模型，并进行模型诊断和优化，从而得到最准确的预测结果。
最后，利用得到的时间序列模型，预测未来网络安全风险，并据此提出相应的预防措施。
四、基于时间序列的网络安全预警方法的优点基于时间序列的网络安全预警方法具有以下优点：准确性高：通过对时间序列数据进行分析和建模，得到的预测结果更加准确和可靠。
实时性好：基于时间序列的网络安全预警方法可以对数据进行实时监控和分析，及时发现问题。
经济性强：相比传统的网络安全预警方法，基于时间序列的方法更为经济，不需要大量的人工、资金等资源。
五、结论总之，基于时间序列的网络安全预警方法是一种非常实用和有前景的方法，可以更好地预测网络安全风险，从而提前采取措施，保证网络安全。
但是，这种方法还需要进一步的研究和改进。
人类动作发展研究述评:概念、 发展历程与研究范式
人类动作发展研究述评：概念、发展历程与研究范式何丽; 李鹏晟; 刘鎏【期刊名称】《《河北体育学院学报》》【年(卷),期】2019(033)005【总页数】7页(P45-51)【关键词】人类动作发展; 概念; 发展历程; 研究范式; 展望【作者】何丽; 李鹏晟; 刘鎏【作者单位】华侨大学体育学院福建泉州 362021; 华侨大学体育与健康研究中心福建泉州 362021【正文语种】中文【中图分类】G80-05人类一生的成长和发展主要包括了认知发展、社会发展、心理活动发展和动作发展等内容，它们在先天条件和后天环境的影响下相互联系、相互影响、协同发展，表现出了复杂且多样性的特点。
其中动作发展是在人一生中出现最早，也是人类最重要的发展之一。
著名的发展心理学家皮亚杰曾指出人类的认识起源于动作，所有的认识都是从动作开始的[1]。
人类动作发展伴随着人从妊娠后期到死亡的全过程，在体育学、教育学、生理学、医学和心理学研究领域都揭示出动作发展对于人类成长和发展的巨大作用。
Payne和Isaacs(2008)认为动作发展对人的影响是多方面的，一是动作发展可以对人的智力发展、情感发展和社会适应性的发展提供正向的影响；二是通过对正常人动作发展的研究可以为诊断生长发育过程中的不正常情况提供帮助；三是可以科学指导人们参加体育锻炼[2]，儿童阶段的动作发展可以对其青年、成年乃至老年阶段的运动技能学习和体育活动参与提供正向的影响[3]。
人类动作发展的研究从18世纪中后期开始，而我国对于人类动作发展的研究从20世纪末21世纪初期才开始起步，迄今为止研究仍然相对零散。
因此，全面回顾和总结人类动作发展研究，能够为我国该领域研究提供系统的理论支持，为研究者指明发展方向，并进而为促进国人身体发展特别是婴幼儿和青少年的身体发展和体育活动参与提供帮助。
1 人类动作发展研究的发端和概念关于人类动作发展研究的起源有多种说法。
Keogh(1977)和Thomas(1984)认为动作发展作为一个独立的研究方向出现是以1920—1930年间外科医生和心理学家开始关注婴儿发展过程，并编制出相关的测试量表为标志[4-5]；Roberton(1988，1989)[6]则认为是以19世纪末20世纪初Darwin(1877)[7]和Shinn(1900)[8]所开展的“婴儿活动记录”的相关工作为开端；而Clark和Whitall(1989)则发现在Darwin和Shinn进行婴儿活动记录工作之前德国哲学家Tiedemann(1787)就以日记的形式记录了二年半中他儿子感知觉、动作、语言和认知行为的发展情况，并出版了名为《婴儿行为日记》(Diary on the Recording of the Infant)的专著。
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２ ０ １ ４ 年第４ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ９— ２ ５ ５ ２ （ ２ ０ １ ４） ０ ４— ０ ０ ０ ４— ４ ０ 中图分类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ ３ 文 献标识码 ： Ａ
基 于 时 间序 列 的通 信 网络 人 类 行 为研 究
赵庚升 ，张 宁 ，周 颖
ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ． Ｆ ｏ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ — ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｏ ｆ ｈ ｕ ｍａ ｎ ｂ ｅ ｈ ａ ｖ ｉ ｏ ｒ ，ｔ ｏ ｈ ｅ ｌ ｐ ｅ ｘ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ
关键词 ：通Leabharlann 网络；人类行为；人类动力学；时间间隔分布；非泊松分布
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热点 。对 于人 类通信 行为 的统计 分 析 是 理 解 电话 、短 信 、 网络 即 时通 信 中突发 拥 塞 形成 机 制 并 设计 相应 对应 策略 的基 础 。研 究 内容 包括人 类行 为 时间特 性 的 实证 分 析 ，建 模 以及 人 类行 为 统
计 分析 的应 用研 究。对 于人 类行 为 时间特性 的定 量理 解 ，有助 于解释 若干 复 杂 的社会 经济现 象 ， 并在 舆情 监控 、呼 叫服 务 、信 息推 荐等 处产 生应 用价值 。
（ １ ．上海理工大学国家级经济管理实验 教学示范 中心 ，上海 ２ ０ ０ ０ ９ ３ ；
２ ．上海理工 大学管理学院 ，上海 ２ ０ ０ ０ ９ ３ ；３ ．上海理工大学 上海汉 堡国际工程学 院， 上海 ２ ０ ０ ０ ９ ３ ）
摘
要 ：人 类行为 的定量化 分析 ，尤其 是人 类 行 为 规律 的挖 掘 和 建模 是 当前人 类 动 力 学研 究 的
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