美团寄家豪：城市人群流动的可解释预测｜计算人口学读书会第七期

导语

城市中的日常出行，是计算人口学研究人群流动及其时空规律的一个具体切口。本期为计算人口学读书会第7期，美团智能决策算法研究员寄家豪将以城市交通预测为例，介绍如何将人群流动机理与深度学习相结合，探讨如何利用城市流动数据，在提高预测精度的同时，为流动变化提供更清晰的解释。

为系统梳理人口学领域的最新进展，三合力通科技与集智俱乐部共同发起「计算人口学：复杂系统视角下的生育、教育、流动与老龄化」读书会，北京师范大学系统科学学院李汉东、崔雪锋两位教授共同参与担任发起人。组织对该主题感兴趣的研究者与探索者共同研读前沿文献、交流研究思路。

读书会将于2026年9月17日起每周四19:30-21:30线上开展，持续约10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

报告简介
城市中的日常出行，是计算人口学研究人群流动及其时空规律的一个具体切口。本次分享以城市交通预测为例，介绍如何将人群流动机理与深度学习相结合：用势能场和连续性方程描述区域间流动及其在路网上的演化，通过因果建模应对天气、节假日等环境变化，并从信息论角度讨论何时“先分解、再预测”更有效。围绕这些工作，探讨如何利用城市流动数据，在提高预测精度的同时，为流动变化提供更清晰的解释。

分享大纲

城市人群流动预测：数据驱动方法的局限

从交通数据看城市人群流动
预测精度之外：可解释性与环境适应性

势能场与连续性方程：从区域流量到路网演化

用势能场描述区域间的流动
用连续性方程刻画路网上的动态演化
预测效果与势能场的解释能力

因果建模：环境变化下的稳健预测

天气、节假日等因素带来的分布变化
基于基向量的混杂因素表征
未知环境下的预测表现

分解预测：何时“先分解、再预测”更有效

多种出行模式混合带来的建模困难
信息论视角下的成分独立性原则
图分解学习框架与实验验证

核心概念

时空势能场：借鉴场论，用区域间的“势能差”描述流动方向与强度。

神经微分方程：将微分方程与神经网络结合，描述交通流的连续演化。

因果表征学习：区分相对稳定的时空关系与外部环境因素的影响。

分解预测：将复杂时空模式拆分为相对独立的成分，分别预测后再合成。

主讲人介绍

主讲人：寄家豪，美团智能决策算法研究员，北京航空航天大学博士，曾两次通过国家公派项目赴海外开展研究。研究兴趣包括 AI4OR、时空数据挖掘、可解释AI与城市计算。担任中国自动化学会联邦专委会委员，参编可解释人工智能领域国际标准 IEEE P2894，联合发起集智学术社区“城市科学读书会”。曾获 ACM SIGSPATIAL 中国分会优博提名奖。出版学术专著1部，发表学术论文18篇，代表成果发表于 IEEE TPAMI、IEEE TKDE、ACM SIGKDD、AAAI 等 CCF A类的人工智能、数据挖掘顶级期刊和会议，论著累计被引超1100次。

参考文献

JI J, WANG J, MOU Y, et al. How to break it down for building it up? Theory-guided graph decomposition learning for spatiotemporal traffic prediction[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026, 48(5): 5442-5459.
JI J, ZHANG W, WANG J, et al. Seeing the unseen: Learning basis confounder representations for robust traffic prediction[C]//Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.1. 2025: 577-588.
WANG J, JI J, JIANG Z, et al. Traffic flow prediction based on spatiotemporal potential energy fields[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(9): 9073-9087.
JI J, WANG J, JIANG Z, et al. STDEN: Towards physics-guided neural networks for traffic flow prediction[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2022, 36(4): 4048-4056.

活动预告

⏰ 时间：2026年11月5日（周四）19:30-21:30

📍 线上：腾讯会议

📍 直播：微信视频号 + 集智俱乐部B站号同步放送
感兴趣的朋友请扫码报名加入读书会，报名后可进入学员群参与交流讨论。

直播信息

报名读书会：「计算人口学」

为了理解人口这个复杂系统，无数个体的选择如何涌现成宏观规律、又如何影响公共政策，三合力通科技与集智俱乐部共同发起计算人口学读书会，北京师范大学系统科学学院李汉东、崔雪锋两位教授共同参与担任发起人。

读书会自2026年9月17日起，每周四晚上19:30-21:30线上开展，预计持续8-10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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报名方式

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我们鼓励围绕复杂系统、计算人口学及相关具体问题的深入探讨。为保证讨论质量，请避免发表脱离本期读书会主题、缺乏实证基础或过于空泛的哲学思辨类内容。

若讨论内容明显偏离主题，经主持人提醒后仍未调整，为维护整体学习环境，我们将不得不将该成员请出讨论群，并根据其实际参与进度，对未参与部分按比例办理退费。

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