Luận Văn Thạc Sĩ Về Tạo Dân Số Tổng Hợp Địa Phương Trong Công Nghệ Thông Tin

Luận văn thạc sĩ VNU UET về công nghệ thông tin, nghiên cứu về génération de population synthétique localisée, mang lại kiến thức mới cho lĩnh vực.

Trường đại học

Institut de la Francophonie pour l’Informatique

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mémoire

2014

78
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30 Point

Mục lục chi tiết

Remerciements

Résumé

Abstract

Liste des figures

Liste des tableaux

1. Chapitre 1: Synthèse bibliographique

1.1. Concepts de base

1.1.1. Concepts de base sur la population synthétique

1.1.2. Concepts de base sur la localisation

1.2. Etat de l’art sur la génération de population synthétique

1.2.1. Générateurs de population synthétique avec échantillon

1.2.2. Générateurs de population synthétique sans échantillon

1.2.2.1. Approche (Gargiulo et al.)

1.3. Etat de l’art sur la localisation de la population

1.3.1. Approches de localisation sans données auxiliaires

1.3.2. Approches de localisation avec données auxiliaires

1.3.2.1. Approche ’binary dasymetric mapping’
1.3.2.2. Approche ’limiting variables’
1.3.2.3. Approche ’street weighting’
1.3.2.4. Approche ’address point weighting’

2. Chapitre 2: Approche méthodologique

2.1. Proposition d’une approche pour la génération de population synthétique : GenPopSyn

2.1.1. Présentation générale de l’approche GenPopSyn

2.1.1.1. Détermination et subdivision des caractéristiques de la population synthétique
2.1.1.2. Génération de la population synthétique en ne prenant en compte que les caractéristiques principales
2.1.1.2.1. Génération des ménages non complexes et des individus de ces ménages
2.1.1.2.1.1. Correction des incohérences entre les données agrégées
2.1.1.2.1.2. Détermination des combinaisons possibles entre les différentes valeurs des caractéristiques primaires des individus
2.1.1.2.1.3. Détermination des combinaisons possibles entre les différentes valeurs des attributs des ménages
2.1.1.2.4. Détermination des différentes compositions possibles des ménages non complexes
2.1.1.2.5. Détermination des différents poids associés aux différentes compositions des ménages non complexes
2.1.1.2.6. Génération des ménages non complexes et des individus de ces ménages
2.1.1.3. Génération des ménages complexes et des individus de ces ménages
2.1.1.3.1. Détermination des données des ménages complexes et des individus de ces ménages
2.1.1.3.2. Génération des ménages complexes et des individus de ces ménages
2.1.1.3.3. Prise en compte des caractéristiques secondaires dans la génération de la population synthétique
2.1.1.3.3.1. Détermination des combinaisons possibles entre les caractéristiques primaires et les caractéristiques secondaires
2.1.1.3.3.2. Détermination des poids associés aux différentes combinaisons des caractéristiques primaires et des caractéristiques secondaires
2.1.1.3.3.3. Affectation des caractéristiques secondaires

2.1.2. Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche GenPopSyn

2.2. Proposition d’une approche pour la localisation de la population synthétique : SpatPopSyn

2.2.1. Présentation générale de l’approche SpatPopSyn

2.2.2. Détermination du nombre d’individus sur chaque cellule de la grille

2.2.2.1. Approche ’areal weighting’ (Goodchild & Lam, 1980)
2.2.2.2. Approche ’pycnophylactic interpolation’ (Tobler, 1979)
2.2.2.5. Approche ’street weighting’ (Riebel & Buffalino, 2005)
2.2.2.6. Approche ’overlaid network’ (Xie, 1995)

2.2.3. Affectation d’une cellule à chaque individu de la population synthétique

2.2.4. Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche SpatPopSyn

2.3. Paramètres d’entrées et indicateur d’évaluation des approches : GenPopSyn et SpatPopSyn

2.3.1. Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn

2.3.2. Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn

2.3.3. Indicateur d’évaluation des approches GenPopSyn et SpatPopSyn

2.4. Expérimentations des approches : GenPopSyn et SpatPopSyn

2.4.1. Présentation des cas d’études

2.4.1.1. Données de Can Tho
2.4.1.2. Données des municipalités d’Abrest et de Bellerive-sur-Allier

2.4.2. Résultats d’expérimentations et interprétations

2.4.2.1. Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en absence de données significatives
2.4.2.2. Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la population à générer et en présence de données significatives
2.4.2.3. Comparaison de l’approche GenPopSyn à l’approche (Gargiulo et al.)
2.4.2.4. Capacité de l’approche SpatPopSyn à localiser une population selon le type de données disponibles

3. Conclusion

Annexe A : Algorithme de l’approche IPU (Ye et al., 2009)

Annexe B : Différentes distributions de l’approche GenPopSyn pour les municipalités d’Abrest et de Bellerive-sur-Allier

Annexe C : Résultats de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant une grille

Références bibliographiques

Tóm tắt

I. Cách Tạo Dân Số Tổng Hợp Địa Phương Trong Luận Văn Thạc Sĩ

Luận văn thạc sĩ về công nghệ thông tin thường tập trung vào việc phát triển các phương pháp và công cụ để giải quyết các vấn đề phức tạp trong xã hội. Một trong những chủ đề nổi bật là dân số tổng hợp. Việc tạo ra một dân số tổng hợp địa phương không chỉ giúp nghiên cứu mà còn hỗ trợ trong việc ra quyết định cho các chính sách xã hội.

1.1. Khái Niệm Về Dân Số Tổng Hợp Địa Phương

Dân số tổng hợp địa phương là một mô hình nhân khẩu học được xây dựng từ các dữ liệu có sẵn. Mô hình này giúp tái tạo các đặc điểm của dân số thực tế, từ đó hỗ trợ cho các nghiên cứu và phân tích sâu hơn.

1.2. Tại Sao Cần Tạo Dân Số Tổng Hợp

Việc tạo ra dân số tổng hợp giúp giải quyết vấn đề thiếu hụt dữ liệu trong nghiên cứu. Nó cho phép các nhà nghiên cứu có được cái nhìn tổng quát về cấu trúc dân số mà không cần phải thu thập dữ liệu thực tế, điều này thường gặp khó khăn do chi phí và thời gian.

II. Hướng Dẫn Về Các Thách Thức Trong Tạo Dân Số Tổng Hợp

Tạo ra dân số tổng hợp địa phương không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Có nhiều thách thức cần phải vượt qua, từ việc thu thập dữ liệu đến việc đảm bảo tính chính xác của mô hình. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Đầu Vào

Một trong những thách thức lớn nhất là thiếu dữ liệu đầu vào. Nhiều mô hình yêu cầu dữ liệu chi tiết mà không phải lúc nào cũng có sẵn, điều này có thể dẫn đến việc tạo ra dân số tổng hợp không chính xác.

2.2. Độ Chính Xác Của Mô Hình

Độ chính xác của mô hình là yếu tố quan trọng trong việc tạo ra dân số tổng hợp. Nếu mô hình không phản ánh đúng thực tế, kết quả nghiên cứu sẽ không đáng tin cậy.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Tạo Dân Số Tổng Hợp Địa Phương

Có nhiều phương pháp khác nhau để tạo ra dân số tổng hợp. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả tốt nhất.

3.1. Phương Pháp Dựa Trên Mẫu

Phương pháp này sử dụng dữ liệu từ các mẫu có sẵn để tạo ra dân số tổng hợp. Nó thường cho kết quả chính xác hơn nhưng yêu cầu dữ liệu mẫu phải đủ lớn và đại diện.

3.2. Phương Pháp Không Dựa Trên Mẫu

Phương pháp này không yêu cầu dữ liệu mẫu mà sử dụng các dữ liệu tổng hợp để tạo ra dân số tổng hợp. Mặc dù dễ dàng hơn trong việc thu thập dữ liệu, nhưng độ chính xác có thể không cao.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dân Số Tổng Hợp Địa Phương

Việc tạo ra dân số tổng hợp có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực như quy hoạch đô thị, nghiên cứu thị trường và chính sách xã hội. Những ứng dụng này giúp các nhà quản lý và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định chính xác hơn.

4.1. Quy Hoạch Đô Thị

Dân số tổng hợp giúp các nhà quy hoạch đô thị hiểu rõ hơn về cấu trúc dân số, từ đó đưa ra các quyết định hợp lý về phát triển hạ tầng và dịch vụ công.

4.2. Nghiên Cứu Thị Trường

Trong nghiên cứu thị trường, dân số tổng hợp cung cấp thông tin về nhu cầu và hành vi của người tiêu dùng, giúp các doanh nghiệp phát triển chiến lược tiếp thị hiệu quả.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Dân Số Tổng Hợp Địa Phương

Tương lai của việc tạo ra dân số tổng hợp địa phương hứa hẹn sẽ phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu. Các phương pháp mới sẽ giúp cải thiện độ chính xác và khả năng ứng dụng của mô hình.

5.1. Công Nghệ Mới Trong Tạo Dân Số Tổng Hợp

Sự phát triển của công nghệ như trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ mở ra nhiều cơ hội mới trong việc tạo ra dân số tổng hợp chính xác hơn.

5.2. Tích Hợp Dữ Liệu Đa Nguồn

Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sẽ giúp cải thiện chất lượng và độ tin cậy của dân số tổng hợp, từ đó hỗ trợ tốt hơn cho các nghiên cứu và quyết định chính sách.

22/07/2025

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Institut de la Francophonie pour l’Informatique ????? Université de la Rochelle ????? Université Toulouse 1 Capitole ????? Option : Systèmes Intelligents et Multimédia Mémoire de fin de formation pour l’obtention du diplôme de Master Informatique Génération de population synthétique localisée Master 2 - IFI, Septembre 2014 Rédigé par : Paterne Chokki Sous la supervision de : M. Benoit Gaudou et M. Frédéric Amblard Année académique : 2013 - 2014 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Table des matières Table des matières IV Remerciements V Résumé VI Abstract VII Liste des figures VIII Liste des tableaux X Introduction 1 Chapitre 1 Synthèse bibliographique 3 1.1 Concepts de base .1 Concepts de base sur la population synthétique .2 Concepts de base sur la localisation .2 Etat de l’art sur la génération de population synthétique .1 Générateurs de population synthétique avec échantillon .2 Générateurs de population synthétique sans échantillon .1 Approche (Gargiulo et al.3 Etat de l’art sur la localisation de la population .1 Approches de localisation sans données auxiliaires .2 Approches de localisation avec données auxiliaires .1 Approche ’binary dasymetric mapping’ .2 Approche ’limiting variables’ .3 Approche ’street weighting’ .4 Approche ’address point weighting’. 16 Chapitre 2 Approche méthodologique 18 2.1 Proposition d’une approche pour la génération de population synthétique : GenPopSyn.

18 Paterne Chokki Page I LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » 2.1 Présentation générale de l’approche GenPopSyn .1 Détermination et subdivision des caractéristiques de la popu- lation synthétique .2 Génération de la population synthétique en ne prenant en compte que les caractéristiques principales .1 Génération des ménages non complexes et des indi- vidus de ces ménages .1 Correction des incohérences entre les données agrégées .2 Détermination des combinaisons possibles entre les différentes valeurs des caractéristiques pri- maires des individus .3 Détermination des combinaisons possibles entre les différentes valeurs des attributs des ménages 22 2.4 Détermination des différentes compositions pos- sibles des ménages non complexes .5 Détermination des différents poids associés aux différentes compositions des ménages non com- plexes .6 Génération des ménages non complexes et des individus de ces ménages .2 Génération des ménages complexes et des individus de ces ménages .1 Détermination des données des ménages com- plexes et des individus de ces ménages .2 Génération des ménages complexes et des in- dividus de ces ménages .3 Prise en compte des caractéristiques secondaires dans la gé- nération de la population synthétique .1 Détermination des combinaisons possibles entre les caractéristiques primaires et les caractéristiques se- condaires .2 Détermination des poids associés aux différentes com- binaisons des caractéristiques primaires et des carac- téristiques secondaires .3 Affectation des caractéristiques secondaires .2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche GenPopSyn .2 Proposition d’une approche pour la localisation de la population synthétique : SpatPopSyn .1 Présentation générale de l’approche SpatPopSyn. 34 Paterne Chokki Page II LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » 2.1 Détermination du nombre d’individus sur chaque cellule de la grille .1 Approche ’areal weighting’ (Goodchild & Lam, 1980) 35 2.2 Approche ’pycnophylactic interpolation’ (Tobler, 1979) 37 2.5 Approche ’street weighting’ (Riebel & Buffalino, 2005) 39 2.6 Approche ’overlaid network’ (Xie, 1995) .2 Affectation d’une cellule à chaque individu de la population synthétique .2 Plateforme utilisée pour l’implémentation de l’approche SpatPopSyn .1 Parametres d’entrées et indicateur d’évaluation des approches : GenPopSyn et SpatPopSyn .1 Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn .2 Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn .3 Indicateur d’évaluation des approches GenPopSyn et SpatPopSyn .2 Expérimentations des approches : GenPopSyn et SpatPopSyn .1 Présentation des cas d’études .1 Données de Can Tho .2 Données des municipalités d’Abrest et de Bellerive-sur-Allier 49 3.2 Résultats d’expérimentations et interprétations .1 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la popu- lation à générer et en absence de données significatives .2 Capacité de l’approche GenPopSyn selon la taille de la popu- lation à générer et en présence de données significatives .3 Comparaison de l’approche GenPopSyn à l’approche (Gar- giulo et al.4 Capacité de l’approche SpatPopSyn à localiser une popula- tion selon le type de données disponibles. 57 Conclusion 59 Annexe A : Algorithme de l’approche IPU (Ye et al., 2009) 60 Annexe B : Différentes distributions de l’approche GenPopSyn pour les municipa- lités d’Abrest et de Bellerive-sur-Allier 61 Paterne Chokki Page III LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Annexe C : Résultats de localisation de la population de Ninh Kieu en utilisant une grille 63 Références bibliographiques 65 Paterne Chokki Page IV LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Remerciements Nous tenons à saisir cette occasion pour adresser nos profonds remerciements et nos pro- fondes reconnaissances à : • M. Benoit Gaudou et M.

Frédéric Amblard, pour leurs précieux conseils et leurs orien- tations tout au long de notre recherche. • Tout le personnel du Laboratoire IRIT - Equipe SMAC principalement à Thai, Thomas et Charles pour leur assistance sur le lieu de stage. • Tous les professeurs de l’IFI, qui ont su assurer sans faille notre formation tout au long des trois semestres passés au sein de l’institut. À tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à l’élaboration de ce travail, je vous dis Merci.

Paterne Chokki Page V LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Résumé Les modèles à base d’agents sont devenus aujourd’hui des outils importants d’aide à la décision pour la gestion des systèmes socio-environnementaux complexes. Ces modèles pour la plupart nécessitent généralement des ensembles de données réalistes pour initialiser et calibrer le système étudié. Une reproduction précise des états initiaux du système est donc extrêmement importante afin d’obtenir des prévisions fiables à partir du modèle. Notre étude s’inscrit dans le cadre du projet ANR Genstar et consiste à proposer une ap- proche qui permettra de générer une population synthétique réaliste et de la localiser dans l’environnement d’étude.

L’approche proposée est ainsi subdivisée en deux modules : un module pour la génération de la population synthétique (GenPopSyn) et un autre module pour la localisation de la population (SpatPopSyn). Le module GenPopSyn est en effet une approche qui contrairement aux approches existantes ne nécessite pas beaucoup de don- nées disponibles sur la population pour son bon fonctionnement et qui se base en partie sur l’approche (Ye et al. Quant au module SpatPopSyn, il est un regroupement de 6 ap- proches existantes : (Goodchild & Lam, 1980), (Tobler, 1979), (Roy & Blaschke, 2014), (Kim & Choi, 2011), (Riebel & Buffalino, 2005), (Xie, 1995) qui ont été choisies pour localiser la popu- lation selon le type de données disponibles sur l’environnement d’étude. En effet, l’avantage majeur du module SpatPopSyn est qu’il permet de choisir pour un environnement d’étude donné l’approche qui convient le mieux parmi les 6 approches implémentées.

Les résultats d’expérimentations du module GenPopSyn sur des données INSEE de deux municipalités de la France (Abrest et Bellerive-sur-Allier) et sur des données de la ville de Can Tho (Vietnam) montrent dans l’ensemble que l’approche proposée donne de très bons résultats par rapport aux données réelles (soit un taux de correspondance d’environ 95%) et également par rapport à l’approche (Gargiulo et al. Des résultats de localisation de la population de Ninh Kieu, Can Tho en utilisant deux approches du module SpatPopSyn ont été également présentés. Mots clés : modèles à base d’agents, population synthétique, localisation. Paterne Chokki Page VI LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Abstract Agent-based models have now become important tools of decision support for the ma- nagement of complex socio-environmental systems.

These models generally require a lot of realistic datasets to initialize and calibrate the system studied. An accurate reproduction of the initial states of the system is extremely important to obtain reliable results from the model predictions. Our study is part of the ANR Genstar project and aims providing an approach that will generate a realistic synthetic population and locate it in the environment studied. The pro- posed approach is thus divided into two modules : a module for generating the synthetic population (GenPopSyn) and another module for the location of the population (SpatPop- Syn).

The GenPopSyn module is indeed an approach that unlike existing approaches does not require a lot of data available on the population for its operation and is based in part on the approach (Ye et al. The SpatPopSyn module is a collection of six existing ap- proaches : (Goodchild & Lam, 1980), (Tobler, 1979), (Roy & Blaschke, 2014), (Kim & Choi, 2011), (Riebel & Buffalino, 2005), (Xie, 1995) that have been chosen to locate the population depending on the available data on the environment studied. Indeed, the major advantage of SpatPopSyn module is that it allows choosing for a chosen environment the right approach among the 6 approaches implemented. The results of experiments of the GenPopSyn module on INSEE data from two muni- cipalities in France (Abrest and Bellerive-sur-Allier) and on data from the city of Can Tho (Vietnam) show overall that the proposed approach gives good results against actual data (either a match rate of about 95%) and also compared to the approach (Gargiulo et al.

The results of localization of the population of Ninh Kieu, Can Tho using two approaches of the SpatPopSyn module are also presented. Keywords : Agent-based models, Synthetic population, Localization. Paterne Chokki Page VII LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Liste des figures 1.1 Exemple d’application de l’approche ’Point interpolation’ (Martin, 2009) .2 Exemple d’application de l’approche ’pycnophylactic interpolation’ (Deich- mann, 1996) .3 Exemple d’application de l’approche (Rase, 2000) .1 Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn .2 Organigramme de détermination de la meilleure approche de localisation à utiliser dans l’approche SpatPopSyn .3 Diagramme de classe des entités de l’approche SpatPopSyn .4 Exemple d’intersection entre l’environnement d’étude et une grille (Milego & Ramos, 2011) .5 Exemple d’affectation d’une cellule à une seule zone source (Milego & Ramos, 2011) .6 Exemple d’intersection entre les bâtiments de l’environnement d’étude et une grille (Roy & Blaschke, 2014) .7 Diagramme de classe des entités de l’approche GenPopSyn et SpatPopSyn .1 Données SIG de Ninh Kieu .2 Contours des différents quartiers de Ninh Kieu .3 Distribution des individus par âge de l’approche (Garguilo et al. Les barres correspondent aux moyennes obtenues avec 100 générations et l’erreur correspond à l’écart-type de ces 100 générations.4 Distribution des individus par âge de l’approche GenPopSyn.

Les barres cor- respondent aux moyennes obtenues avec 5 générations et l’erreur correspond à l’écart-type de ces 5 générations qui est nul dans ce cas. 56 Paterne Chokki Page VIII LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com « Génération de population synthétique localisée » Liste des tableaux 1.1 Récapitulatif des approches dans le domaine de la localisation de la population 16 2.1 Caractéristiques primaires des individus et des ménages .2 Différentes étapes de l’approche GenPopSyn .3 Tableau comparatif des plateformes de simulation multi-agents (Amouroux, 2011) .1 Paramètres d’entrées de l’approche GenPopSyn .2 Paramètres d’entrées de l’approche SpatPopSyn .3 Distribution des ménages par taille et par niveau de vie du ménage dans les zones urbaines .4 Distribution des ménages par taille et par niveau de vie du ménage dans les zones rurales .5 Distribution des individus par âge et par sexe de l’individu dans les zones urbaines (à gauche) et dans les zones rurales (à droite) .6 Données sur les populations des quartiers de Ninh Kieu .7 Distribution du nombre de ménages par type de la municipalité d’Abrest (IN- SEE, 1999) .8 Distribution du nombre de ménages par type de la municipalité de Bellerive- sur-Allier (INSEE, 1999) .9 Distribution du nombre d’individus par âge et par statut familial (sauf le sta- tut familial autre) de la municipalité d’Abrest (INSEE, 1999) .

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