基于人口统计的大数据融合算法
基于大数据分析的城市人口流动预测与规划研究
基于大数据分析的城市人口流动预测与规划研究随着城市化进程的加速和人口的不断增长，城市人口流动成为一个重要的研究方向。
基于大数据分析的城市人口流动预测与规划研究，成为了解决城市管理和发展中的关键问题的重要手段。
本文旨在探讨基于大数据分析的城市人口流动预测与规划的研究方法、应用价值以及可能面临的挑战。
一、研究方法1. 数据采集：大数据分析的前提是具备大规模、高精度的数据。
针对城市人口流动的预测与规划，需要采集和整合多方面的数据，包括但不限于人口普查、移动通信数据、交通运输数据、社交媒体数据等，以获得全面准确的人口流动情况。
2. 数据处理与建模：对采集到的大规模数据进行处理和清洗，去除异常数据和噪声，并进行合适的特征提取。
然后利用机器学习算法、统计模型等方法建立人口流动的预测模型，以识别出人口流动的规律和趋势。
3. 预测与规划：基于建立的模型，可以对未来的城市人口流动进行预测。
预测结果可以用于制定城市发展规划、交通规划、社会保障规划等，以满足人口流动的需求，并提前做好相应的准备。
二、应用价值1. 城市规划和发展：基于大数据分析的城市人口流动预测，可以帮助规划者更科学地制定城市发展规划。
通过了解人口流动的规律和趋势，可以合理规划人口分布、交通网络、社会资源等，优化城市布局，提升城市的可持续发展能力。
2. 紧急响应和灾害管理：在突发事件和自然灾害发生时，准确预测人口流动情况，可以帮助政府和救援机构做出及时有效的应对措施，确保公众安全。
例如，在疫情爆发时，可以通过人口流动预测，合理调配医疗资源，防止病毒传播。
3. 交通运输优化：基于大数据分析的城市人口流动预测，可以为交通运输系统的设计和优化提供决策支持。
通过分析人口流动量和路网状况，可以合理规划交通线路和节点，缓解交通拥堵，提高交通效率。
4. 社会保障与公共服务：人口流动对社会保障和公共服务的需求有重要影响。
利用大数据分析的城市人口流动预测，可以为社会保障机构和公共服务提供决策支持。
学科融合教学设计+《一次函数——人口统计》
生涯教育学科融合设计类《一次函数——人口统计》教学设计一、对象分析本课是人教版第十九章《一次函数》的数学活动，是由常量数学到变量数学的一次飞跃，也是思维方式和思维能力等数学认知的一次飞跃，而且学生初步接触通过函数模型解决实际问题，因此教学过程中不仅要考虑数学自身的特点，更应该遵循学生学习数学的心理规律，强调从学生已有的生活经验出发，让学生亲身经历将实际问题抽象成数学模型并解释与应用的过程。
学生在七年级对数据的收集和整理已经有所了解，已经具备从已知表格中获取相关信息的能力。
同时，通过对一次函数的学习，学生已经初步形成“数形结合”思想，初步感知“函数模型思想”，为本次数学活动的开展打下的基础。
八年级学生也已经掌握关于中国人口问题中的地理知识。
现将地理知识中实际的人口问题结合题意，转化为数学知识中一次函数图象等相关问题，初步体会函数建模的过程的函数模拟的思想。
二、教学目标1.知识与技能：理解一次函数的本质，能够根据地理问题，结合对函数关系的分析，构造一次函数模型，并用一次函数模型描述和研究地理问题中的运动变化规律，探究建立函数模型解决地理问题的基本规律。
2.过程与方法：经历提出问题，收集和整理数据，获取信息，处理信息（图象法），构造一次函数模型，待定系数法求函数解析式，对变量的变化规律进行初步预测的过程，在获得对数学知识和方法进一步理解的同时，发展学生分析地理问题、解决地理问题的能力。
3.情感态度与价值观：在建立函数模型解决地理问题的过程中，感悟归纳思想、数形结合思想，体会函数模型思想；在探究知识和合作交流的过程中感受到数学活动的乐趣、在运用知识解决地理问题的过程中享受到成功的快乐、数学的价值，提升学习数学的主动性和兴趣。
三、教学重难点从地理问题中抽象出函数模型，再从数学模型中提炼出地理知识。
四、教学策略、方法引导探究法、小组合作探究法、问答法、演示法、实验法五、教学资源学案、教案编写，多媒体课件制作，视频，几何画板六、教学过程教学环节教学内容教师活动学生活动复习回顾1.利用函数模型解决实际问题的基本步骤前面我们利用函数思想解决了一类方案选择问题，利用函数模型解决实际问题的基回忆、总结该图中的步骤本步骤是什么？活动一：人口统计2.情境引入：世界人口日（视频）同学们，你们知道现在地球上有多少人吗？观看视频，了解背景3.小组活动——探讨2020年世界人口数你能根据下表估计预测2020年的世界人口总数吗？（学生能否考虑从列表、图象、解析式出发，多角度来分析信息，建立模型；学生能否运用图象与解析式来解释、验证模型的合理性。
基于教学评一体化的《大数的认识》大单元项目式设计
基于教学评一体化的《大数的认识》大单元项目式设计一、内容分析1.定义与特性大数是指以万、亿等为计数单位的数。
在日常生活和科学计算中，当数字非常庞大时，使用大数的表达方式能更方便地描绘和分析。
大数的读写、改写、近似以及与其它数的比较，都有一套标准化的规则和方法。
2.计数单位的深入解释在大数中，亿、万等计数单位有特殊意义。
了解这些计数单位的历史背景和文化内涵，可以帮助学生更好地理解大数的结构和特点。
例如，“万”在中国古代就有使用，而“亿”在不同国家和地区可能表示的数值不同。
3.大数的读写与表示方法大数的读写涉及特定的规则和技巧，如123456789可以读作“一亿二千三百四十五万六千七百八十九”。
此外，使用数位顺序表等工具可以帮助学生更方便地理解和操作大数。
4.教育意义与挑战教授大数的认识不仅有助于培养学生的数学基本能力，还可以拓展他们的视野，增强对实际问题的分析和解决能力。
然而，大数的抽象性和复杂性也可能给学生和教师带来一定挑战，需要有针对性的教学策略来解决。
二、学情分析1.学生已掌握万以内数的基础知识学生在之前的学习中已经熟练掌握了万以内数的基本概念和操作，包括数的读写、大小比较等。
这一基础知识是理解亿以内数的必要前提，为进一步学习大数打下了坚实基础。
但是，从万到亿的跨越可能仍然给一些学生带来挑战，教师需要设计合适的教学活动，将之前学习的内容与新知识相连。
2.注意学生对大数的认识可能存在困惑大数的概念和操作相对复杂，一些学生可能会在读写和运算方面遇到困惑。
通过具体的实例和实践活动，教师可以帮助学生更加直观地理解大数的概念和性质。
使用生活中的实际场景，如购物、旅游、计划经济预算等，也可以帮助学生将抽象的大数与现实生活联系起来。
3.调动学生的学习经验，运用知识迁移学生的学习不应孤立，而是要将新知识与已有知识和经验联系起来。
例如，学生已经熟悉万以内数的操作，教师可以借此引导学生探究亿以内数的规律，发现二者之间的联系。
大数据分析在人口统计中的应用
大数据分析在人口统计中的应用人口统计是指对人口总量、人口结构、人口变动等方面的数据进行收集、分析和应用的过程。
随着社会的发展和科技的进步，大数据分析在人口统计领域的应用日益广泛。
本文将探讨大数据分析在人口统计中的应用，并介绍其对人口管理和政策制定的重要意义。
一、大数据分析在人口统计中的意义大数据分析是指通过采集、存储、管理海量的数据，并运用统计学、机器学习等方法，从中提取有价值的信息和知识。
在人口统计中，大数据分析的意义体现在以下几个方面：1. 提高数据的采集效率：传统的人口统计方式主要依靠问卷调查和人工收集数据，耗时耗力且容易出现误差。
而大数据分析能够从各种数据源中自动抓取、整合和统计数据，大大提高了数据的采集效率。
2. 提供全面准确的人口信息：大数据分析技术可以处理庞大的数据量，整合来自不同渠道的数据，从而为人口统计提供更加全面准确的人口信息。
这些信息可以包括人口年龄结构、性别比例、教育程度、职业分布等，为政府和决策者提供科学依据。
3. 发现人口统计规律和趋势：通过大数据分析技术，可以挖掘人口数据中隐藏的规律和趋势。
例如，通过分析人口流动数据，可以了解不同地域之间的人口迁徙情况，为城市规划和资源配置提供参考。
二、大数据分析在人口统计中的应用案例1. 人口普查：传统的人口普查需要投入大量的人力和物力，并且易出现统计漏洞。
而借助大数据分析技术，可以通过分析社交媒体、手机信令、银行交易等数据，辅助进行人口普查，并提高普查的准确度和效率。
2. 人口迁移分析：借助大数据分析技术，可以对人口流动进行深入研究和分析。
通过分析人口迁移数据，可以了解人口流动的规模、方向、原因等信息，为城市规划和社会经济发展提供科学依据。
3. 人口健康管理：通过大数据分析，可以对人口的健康情况进行全面评估。
通过整合医疗健康数据、生活习惯数据等，可以分析人口健康的特点和趋势，为卫生健康政策的制定和健康管理的落地提供支持。
4. 人口教育规划：大数据分析可以从多个维度对人口教育情况进行评估和分析。
人口统计大数据分析为人口统计提供准确数据支持
人口统计大数据分析为人口统计提供准确数据支持人口统计是对一个地区、国家或者特定群体的人口情况进行统计和分析的工作。
而随着大数据时代的到来，人口统计所需的数据量也有了显著的增加。
在传统的人口统计中，数据的收集、整理和分析是相对独立的过程，但是大数据分析的到来改变了这一现状，使得人口统计工作更加高效和准确。
一、大数据分析在人口统计中的应用大数据分析在人口统计中起到了至关重要的作用。
通过收集和分析大量的数据，可以更准确地把握人口的特征和变化趋势，从而为决策者提供科学依据。
大数据分析的应用主要包括以下几个方面：1.人口数量统计：通过收集和分析大量的人口数据，可以迅速准确地统计人口数量，包括年龄、性别、职业等方面的统计数据，并对人口的分布和变化趋势进行预测。
2.人口流动分析：大数据分析可以追踪人口的流动轨迹和趋势，了解人口的迁徙情况、流动原因以及流动目的地的特点。
这对于政府制定人口管理政策以及社会各个领域的规划都具有重要意义。
3.人口结构分析：通过大数据分析，可以清楚地了解到人口的结构特征，比如年龄结构、教育背景、职业分布等。
这些数据对于社会各个领域的决策制定，特别是教育、就业以及社会保障等方面具有重要指导意义。
二、大数据分析在人口统计中的优势大数据分析相比传统的人口统计方法具有明显的优势，主要体现在以下几个方面：1.数据规模大：传统的人口统计方法往往需要通过问卷调查、抽样等方式进行数据的采集和整理，费时费力。
而大数据分析可以直接利用已经存在于互联网和其他数据源中的大量数据，减少了数据采集的成本和周期。
2.数据准确性高：大数据分析可以追踪大量的实时数据，获取更全面和准确的人口统计信息。
同时，通过大数据分析可以对数据进行加工处理，从而减少了数据错误和噪声的干扰，提高了数据的准确性。
3.数据分析速度快：传统的人口统计方法需要进行数据的手工整理和分析，耗时较长。
而通过大数据分析，可以利用先进的计算机算法和技术，快速进行数据提取、处理和分析，大大节省了时间和人力成本。
人口数据空间化模型方法_概述及解释说明
人口数据空间化模型方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述人口数据空间化模型方法是一种用于研究和分析人口数据地理分布特征的有效工具。
随着城市化进程的加速和城市规划需求的增长，人口数据空间化模型方法在城市规划、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中得到了广泛应用。
本文将就这种方法进行概述并提供详细解释说明。
1.2 文章结构本文主要包括如下几个部分：引言、正文、方法概述、模型应用场景分析以及结论与展望。
在引言部分，我们将介绍人口数据空间化模型方法的背景和意义，并对全文进行简要说明。
在正文部分，我们将详细探讨该方法的内涵和基本原理。
在方法概述部分，我们将介绍该方法的定义、使用案例说明以及数据处理与分析步骤。
在模型应用场景分析部分，我们将阐述该方法在城市规划与发展、社会经济研究以及环境保护与资源管理等领域中的重要应用。
最后，在结论与展望部分，我们将总结文章内容，并探讨未来研究的发展方向。
1.3 目的本文旨在为读者提供一个全面了解人口数据空间化模型方法的基础，并介绍其在实际应用中的重要性和价值。
通过分析该方法的使用案例以及与其他研究领域的关联，我们希望能够揭示其潜在的贡献和未来发展方向。
同时，该文章也可以作为相关领域研究者和决策者参考的资料，从而推动该方法在实践中的广泛应用和进一步探索。
2. 正文人口数据空间化模型方法是指将人口数据与空间信息相结合，通过建立数学或统计模型来分析和预测人口分布、人口迁移和人口增长的方法。
这种方法可以有效地帮助我们理解人口现象的时空特征以及其影响因素，进而为城市规划、社会经济研究、环境保护和资源管理等领域的决策提供科学依据。
在构建人口数据空间化模型前，首先需要对人口数据进行处理和分析。
常用的处理方式包括数据清洗、变换和插值等，以确保数据的准确性和完整性。
分析步骤则涉及探索性空间数据分析、地理加权回归和空间插值等方法。
这些步骤可以帮助我们发现与空间有关的模式，并推断其背后的驱动力。
人口大数据平台解决方案
人口大数据平台解决方案目录1.政策背景 (3)2.解决方案 (3)2.1.x数据模型算法 (3)2.2.技术实现路线 (4)2.2.1活跃用户分析统计 (4)2.2.2工作/居住人口分析 (4)2.2.3定点区域人口统计分析 (5)2.2.4区域人流量监测 (6)2.3.产品基础功能 (6)2.4.x标准化产品 (9)2.4.1数据集/报告 (9)2.4.2城市月/点次API (12)2.4.3数据能力开放DaaS平台 (16)2.4.4大数据可视化平台 (18)2.4.5城市感知平台 (22)3.商业模式 (25)4.产品报价参考 (26)5.成功案例 (26)1.政策背景对政府和城市管理部门而言，居民的居住地和工作地，是一个重要的参考数据源。
在规划和政策实施前，可通过了解居民的居住地和工作地，对城市内部小区的功能定位，以及小区周边基础设施的配置等，进行指导。
在规划和政策实施后，又可以通过居住地和工作地的比例，评估规划效果，进而指导下一轮的规划。
对两者的获取，传统的做法，是问卷调查，但调查的比例有限，难以大范围评估，而且周期也比较长。
以x手机信令数据为基础，从人口密集度、人口出行情况、交通路网信息、关键节点吞吐量、人口迁徙、人口结构特征等方面进行数据监测与分析，反映人口迁徙及交通拥堵情况，为其基础设置建设优先级提供决策辅助。
2.解决方案2.1.x数据模型算法x算法模型介绍：●人口规模统计根据x集团在当地活跃缴费用户数统计实际人口规模，参照x用户市场占比通过算法推测城市全量人口规模。
最小时间粒度为小时分别以以下几种口径进行一天24小时人口统计。
●人口总数量通过x当地付费活跃用户数推测城市人口总数量。
工作人口数：周一至周五9：00~17：00时间段内连续一个自然月用户累积所在时间最长的网格为用户工作地，统计其网格内工作人口数。
分别统计在本市居住且在网格内工作的人数，网格内居住且在非本市工作的人数，非本市居住且在网格内工作的人数，网格内工作的外省人群数量。
大数据分析在人口计算中的应用
大数据分析在人口计算中的应用随着大数据技术的不断发展和广泛应用，人口计算成为了一个越来越重要的领域。
利用大数据分析技术，可以在人口计算中获得有效的数据支持，从而更准确地把握人口发展趋势和变化规律，提供科学依据和政策建议。
本文将探讨大数据分析在人口计算中的应用及其优势。
一、大数据在人口计算中的应用大数据分析在人口计算中有着广泛的应用，其主要包括以下几个方面：1. 人口统计分析人口统计分析是大数据在人口计算中的一项主要应用。
政府和相关机构可以通过分析大数据，了解人口结构、数量、流动和分布等方面的情况，从而制定更合理的人口政策和计划。
例如，政府可以根据大数据分析结果，调整人口政策和城市规划，以提高城市的可持续发展性。
2. 人口健康状况分析大数据还可以通过对人口健康状况的分析，为医院、医生和公共卫生机构提供科学依据。
例如，当地卫生部门可以基于大数据分析的结果，建立人口健康档案及时跟进重点人群的健康状况，提供预防性疾病和治疗方案，有效维护人口的健康。
3. 人口就业状况分析大数据在人口计算中的另一个重要应用是分析人口就业状况。
政府可以基于大数据分析的结果，发现就业市场的需求和供应情况，制定更合理的人才政策和就业政策，促进就业人口的发展和创新。
4. 人口消费趋势分析大数据分析在人口计算中还能够分析人口消费趋势，为商家提供决策支持。
通过分析人口的消费行为和消费偏好，商家可以更好地了解市场需求，提供更优质的产品和服务。
二、大数据在人口计算中的优势1. 数据获取能力强大数据分析技术有着非常强的数据获取能力，可以收集并分析大量的数据源，从而为人口计算提供充足的数据支持。
相比传统方法，大数据分析可以获取更丰富和更全面的数据，提供更细致、科学的人口分析结果。
2. 精准度高大数据分析技术可以对数据进行深入的建模和分析，根据实际数据，精准地判断人口发展和变化趋势。
相比传统方法，大数据分析可以更加精准地把握人口变化规律和趋势，提供更科学的分析结果，为政策制定提供准确的科学依据。
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基于人口统计多源数据融合算法的提出
目录
一、算法需求背景 (1)
二、D-S算法简介 (2)
三、算法过程简述 (2)
(一) 先确定证据框架 (2)
(二) 基本概率分配 (3)
(三) 计算信任函数 (3)
(四) 似然函数 (4)
(五) 证据合成 (4)
(六) 计算扩样系数 (5)
(七) 计算扩样结果 (6)
一、算法需求背景
目前公司在人口统计算法上已逐步形成系列，但算法在地理区域适应性上易体现出精度不高的现象。
目前的做法是按照统计区域，做出不同的扩样策略。
这将导致在每个区域需要大量专业人力去做扩样策略，为了提高算法的精确度以及减少算法人员的重复人力消耗，从而提出人口统计的多源融合算法。
如果该算法经过验证，该算法是公司将要开发的SaaS平台中动态模型引擎里重要的一环。
人口统计多源数据融合算法可以融合包括影响精度的所有因素，如：地理环境、城市类型、城市等级、城市周边、面积、年鉴、人口结构等等。
传统的算法是将影响精度的因素或因素所含的因子，按照策略赋以权值，然后在利用组合规则进行n-1 次的上层统计学算法得出结果。
该方法在因素的可信度上难以有一个较精确的权值，并且对因素的“环境”变化无法动态分析。
人口统计应该是用一个概率区间而不是单一概率数值去建模不确定性。
所以有了下面的构思。
二、D-S算法简介
1、D-S证据理论源于20世纪60年代Dempster在多值映射方面的工作，从本质上讲，属于人工智能的范畴，它由于具有处理不确定性的能力以及在工程上表现出来的实用性能，近年来在不确定推理多传感器信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域得到了广泛的应用。
．
2、基于D-S证据理论算法，与概率推理等理论相比，D-S证据理论在不确定性的度量上更灵活，推理机制更简洁，尤其对于未知的处理更接近于人的自然思维习惯。
该理论的核心超越了概率统计推断的理论框架，可以适应于专家系统、人工智能、模式识别和系统决策等领域的实际问题，而且此理论很快发展成了智能学习和多源信息融合的重要组成部分。
该算法理论经过多年的发展，在智能交通、医学、航空、人工智能科学等应用广泛。
3、D-S合成规则的标准化过程中，因为证据因素过多，证据之间容易产生大量冲突，比如有些低可信度的证据往往却是真命题。
这也是该算法相比于其它算法不同的地方，冲突证据合成一直是D-S证据理论所关注的重要问题之一。
距离（每多个证据之间的距离）法解决证据之间的冲突是多年来国内外研究的结果，经过多年的演变，也有多个不同的版本。
三、算法过程简述
(一) 先确定证据框架
算法假定有一个影响模型数据精度的证据框架，该证据框架可以是用字母Θ表示的因素集合，该集合是一个具有互斥和可穷举元素的集合：
Θ= { θ1 , θ2 , …, θn }
其中：θ1 可以表示城市等级因子的子集合，θ2可以表示城市类型因子的子集合，θn 可以表示城市地理划分因子的子集合：
θ1 = { 一线, 新一线 , 二线，三线，四线，五线 }；
θ2 = { 超大, 特大 , 大 , 中 , 小，建制区县，建制镇 }；
θ3 = { 工业，商业，港口，文化，旅游，政治，经济，宗教，综合 }；
θ3 = { 长江三角洲，珠江三角洲，闽南金三角洲 }；
……
θ n = { 沿海, 内陆 , 边陲 }。
注意，上述集合中的因子都是互斥的，假定 θn 是一个有限集合，且其因子在集合内是连续变量。
(二) 基本概率分配
在贝叶斯理论中，后验概率随着证据而改变是所需要的。
同样地，在D-S 理论中，关于证据的信任也可以改变。
在D-S 理论中，习惯上把证据的信任度类似于物理对象的质量去考虑，即证据的质量（Mass ）支持了一个信任。
关于质量这一术语也被称为基本概率分配。
基本概率分配，简称BPA 。
在证据框架Θ上的BPA 是一个2 Θ→[0, 1]的函数m ，称为mass 函数。
并且满足
m(∅) = 0 且 (1)
这里的m(A ) 就称为A 的基本概率分配函数，其中m(A) ≥ 0，它表示对命题A 的精确信任度。
(三) 计算信任函数
在证据框架Θ内，m 为Θ的基本概率分配函数，定义函数： ()1
A m A ⊆Θ=∑
� bel ∶2Θ →�0，1�bel (AA )= ∑m (B )(∀A ∈2Θ)
B ∈ AA (2)
为Θ的信任函数。
A 的信任函数可以表示为其自己成员的BPA 之和。
其中bel(A ) 称为事件A 的信任值，表示了证据对A 为真的信任度。
(四) 似然函数
仅仅依靠一个事件A 的信任函数来描述证据因素的信任程度是不够的，因为bel(A)还不能反映出客观事实对A 的怀疑度。
为了描述对A 的信任度， 从而引入似然函数，通过似然函数来描述对集合为非假的信任度。
(3)
在证据理论中，对于识别框架Θ 中的某个假设A ，根据基本概率分配BPA 分别计算出关于该假设的信任函数Bel(A)和似然函数Pl(A)组成信任区间[Bel(A), Pl(A)]，用以表示对某个假设的确认程度。
(五) 证据合成
对于∀A ∈Θ，Θ上的有限个mass 函数m1, m2, … , m n 的合成规则：
(n )(AA )=1KK ∑m 1(A 1)∙m 2(A 2)∙∙∙m n (A n )A 1∩A 2∩…∩A n
其中K 为归一常数：
…………………………(4) 1111221122()()()1()()()n n n n A A n n A A K m A m A m A m A m A m A ≠∅=∅
=⋅=−⋅∑∑ ()()
B A Pl A m B ≠∅=∑
设m 1，m 2，…，m n 。
是同一识别框架Θ下的n 个证据，|Θ|=N ，2Θ= {A i | i=1，2，…，2N }
定义m1，m2的距离：
dd (mm 1,mm 2)= �(M 1− M 2)T ∙D (M 1− M 2)2⁄ (5)
式（5）中，M i = [ m i (A 1) . m i (A 2) … m i (A 2N )] T , i = 1, 2, … D = (D ij ) 是一个2N x 2N
阶的矩阵， D ij = | A i ∩ A j | / | A i ∪ A j | , i, j = 1,2, … , 2N
D = ………………………………………………………………(6) 其中式（6）就是计算各个证据之间距离，矩阵原始d ij 就是证据i 和 证据 j 之间的距离。
m 1, m 2 的距离计算方法为：
dd (mm 1,mm 2)= �(<MM 1，M 2>)+ <MM 1,MM 2>−2<M 1,M 2>)2⁄ (7)
式（7）中<M 1, M 2> = ∑∑m 1(A i )m 2 (A j )D ij 2N j=12N i=1
证据合成一个主要的步骤是证据之间的距离计算，距离算法可以处理证据之间的冲突，且收敛速度较明显。
其实关于距离的算法还衍生出多种版本，
(六) 计算扩样系数
距离与相似度是一对互反的概念，两个证据体之间的距离越小，它们之间的相似度就越大。
证据冲突将依据证据的相对可信度进行分配，所以新的合成公式定义为：
�m (∅)=0m (A )= ∑∏m j ′1 ≤ j ≤n (A i )∩A i = A 1 + K ′∙ δ(A,m ),A ∈∅, A ≠ ∅ (8)
0 d 12 … d 1n
d 21 0 ... d 2n ⋮ ⋮ 0 ⋮ d n1 d n2 0
其中，式（8）中，
K’ =��m j′
1 ≤ j ≤n (A i)
∩A i= A1 表示修正后证据模型的总冲突。
(七) 计算扩样结果
R = r ∙1KK
其中：R为扩样后的值，r原始为计算值。