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

• Tác giả: Paterne Chokki
• Người hướng dẫn: M. Benoit Gaudou
• Trường học: Institut de la Francophonie pour l’Informatique
• Chuyên ngành: Systèmes Intelligents et Multimédia
• Đề tài: Génération de population synthétique localisée
• Loại tài liệu: mémoire
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Toulouse

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.