本书介绍了城市生命体运行预测与智慧预警技术（CitySPS_SPSW），该技术依托我国首个自主产权的城市系统模拟、预测和预警平台应用系统（博雅智城·CitySPS）及其城市计算引擎（CitySPS_UCE）应用。本书阐述了城市生命体运行的风险及其复杂性，总结评价了国内外城市系统模拟与运行监测预警技术的进展及其关键瓶颈，介绍了CitySPS_SPSW的模型架构、功能设计、量化算法、平台开发、操作流程和场景应用等，展望了未来城市生命体运行模拟预测技术的发展趋势。

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1994-1998年，兰州大学本科 1998-2001年，北京大学硕士 2005-2010年，荷兰格罗宁根大学博士、博士后2020.11-今，北京大学，城市与规划设计学院 院长 2020.8-今， 北京大学，博雅特聘教授 2010/10-今，北京大学，城市与环境学院 教授 博士生导师 2021.11-今，自然资源部 陆表系统与人地关系重点实验室 主任 2020.12-今，北京大学-中国联通人类活动与区域治理大数据实验室 主任城乡规划学，城乡与区域规划理论和方法主持国家杰出青年科学基金资助项目、国家自然科学基金重点项目、国家“十四五”规划前期重大问题研究项目等多项国家级项目。2023，英国社会科学院院士 2018.4-至今, 英国剑桥大学,土地经济系，客座教授 2017.6-至今, Elsevier出版集团SSCI期刊Cities主编（影响因子IF 6.7, Q1） 2020.8-今 国际地理联合会（IGU）交通地理委员会副主席

目录
第1章 城市生命体运行的风险及其复杂性 1
1.1 城市生命体运行的灾害风险与“城市病” 2
1.1.1 灾害风险 2
1.1.2 “城市病” 5
1.2 城市复杂生命体系统及其运行机制 8
1.2.1 城市是复杂生命体系统 8
1.2.2 城市生命体生长演化理论 13
1.2.3 系统相互作用理论 16
参考文献 19
第2章 城市生命体运行模拟预测技术进展 22
2.1 城市系统模型的理论进展 23
2.1.1 空间相互作用模型 23
2.1.2 数学规划模型 24
2.1.3 随机效用模型 25
2.1.4 空间投入产出模型 25
2.2 城市系统模型的应用平台技术进展 26
2.3 城市系统模型的国内技术进展 27
2.3.1 我国城市数字化治理平台的进展 27
2.3.2 我国当前“体检”式的城市生命体运行诊断的短板 29
参考文献 30
第3章 CitySPS城市生命体运行预测与智慧预警技术体系 32
3.1 CitySPS城市系统模型架构 33
3.2 CitySPS城市系统模拟预测技术平台应用系统 34
3.3 城市计算引擎架构 36
3.4 CitySPS城市生命体运行预测与智慧预警技术 41
参考文献 46
第4章 城市生命体运行模拟预测：人口增长与分布 47
4.1 CitySPS模拟人口增长与分布的技术原理 48
4.2 案例城市的人口就业规模与分布情况 49
4.2.1 人口总规模与分布 49
4.2.2 人口结构 49
4.2.3 就业人口分布 50
4.3 人口总规模与分布预测 51
4.3.1 常住人口总规模、区分布 51
4.3.2 人口抚养比与老龄化 54
4.4 职住人口比与就业人口规模分布预测 58
4.4.1 职住比的变化与就业人口总规模 58
4.4.2 就业人口的空间分布 59
4.4.3 中心城区、近郊区与远郊区的就业人口规模与分布 60
4.4.4 主要就业人口集聚区 61
4.5 基于LSTM算法的北京市常住人口数量预测 62
4.6 人口分布的诊断与智慧预警 63
参考文献 66
第5章 城市生命体运行模拟预测：土地利用变化 67
5.1 CitySPS模拟土地利用变化的技术原理 68
5.2 案例城市的用地情况 68
5.3 建设用地整体格局 70
5.3.1 总量增长情况 70
5.3.2 区级增长情况 71
5.3.3 中心城区、郊区增长情况对比 72
5.3.4 用地混合度分析 73
5.4 工业用地增长模拟 75
5.4.1 总量增长情况 75
5.4.2 区级增长情况 75
5.4.3 中心城区、郊区增长情况对比 77
5.5 居住功能用地增长模拟 78
5.5.1 总量增长情况 78
5.5.2 区级增长情况 79
5.5.3 中心城区、郊区增长情况对比 80
5.6 商业服务设施用地增长模拟 81
5.6.1 总量增长情况 81
5.6.2 区级增长情况 82
5.6.3 中心城区、郊区增长情况对比 84
5.7 机理模型与机器学习模型精度对比 85
5.8 土地利用的诊断与智慧预警 86
参考文献 87
第6章 城市生命体运行模拟预测：住房供需与房价 88
6.1 CitySPS模拟住房供需与房价的技术原理 89
6.2 案例城市的住房供需与价格情况 90
6.2.1 北京住房供给状况 90
6.2.2 北京住房需求状况 92
6.2.3 北京住房的供需平衡分析 94
6.2.4 北京房价情况 95
6.3 城市整体住房供需预测 97
6.3.1 城市住房需求预测 97
6.3.2 城市住房供给预测 99
6.3.3 城市住房供需平衡预测 102
6.4 城市房价预测 104
6.4.1 城市整体房价预测 104
6.4.2 重要地区的房价预测 106
6.5 基于XGBoost方法的房价模拟 108
6.5.1 方法介绍 108
6.5.2 预测结果 109
6.6 住房供需与房价的诊断与智慧预警 112
参考文献 114
第7章 城市生命体运行模拟预测：交通需求 115
7.1 交通需求预测的技术原理与方法 116
7.2 案例城市交通设施与需求状况 116
7.2.1 北京市交通设施的发展情况 116
7.2.2 北京市交通需求变化 117
7.3 交通出行总量预测 120
7.4 交通出行分布预测 121
7.5 交通出行方式预测 124
7.6 基于深度重力模型的交通需求预测 127
参考文献 129
第8章 城市生命体运行模拟预测：交通流 130
8.1 交通流模拟技术原理 131
8.1.1 原理与方法 131
8.1.2 数据处理 132
8.2 案例城市的交通流与拥堵状况 133
8.3 通勤时间成本预测 135
8.3.1 整体出行时间成本 135
8.3.2 各区出行时间成本对比分析 135
8.3.3 中心城区、近郊区、远郊区对比分析 136
8.3.4 重要居住中心深入分析 136
8.4 交通拥堵预测 137
8.5 交通流模块的智能预警 139
参考文献 140
第9章 城市生命体运行预测与智慧预警应用场景：低碳场景 141
9.1 低碳场景构建 142
9.1.1 土地利用调控 142
9.1.2 建筑设计调控 143
9.1.3 绿色交通调控 143
9.2 城市低碳运行模拟 144
9.2.1 城市整体碳排放情况 144
9.2.2 碳排放空间分布情况 145
9.2.3 分部门碳排放情况 146
9.2.4 低碳政策模拟结果 148
参考文献 152
第10章 城市生命体运行优化调控的方案推荐 153
10.1 推荐算法模型 154
10.1.1 理论基础 154
10.1.2 推荐算法模型的算法设计 155
10.2 推荐方案设计 157
10.2.1 推荐系统组成 157
10.2.2 推荐方案生成流程 158
10.3 方案推荐示例 161
10.3.1 推荐方案与自由调控 161
10.3.2 不同碳排放量目标下的推荐方案情况 163
参考文献 166
第11章 城市系统模型试用版介绍 167
11.1 Demo版城市简介 168
11.2 Demo版城市运行状态监测 171
11.2.1 城市运行综合大屏 172
11.2.2 城市运行监测评分 175
11.3 Demo版城市发展趋势推演 176
11.4 Demo版城市系统智能预警 178
11.5 Demo版城市决策场景模拟 180
第12章 结论与展望 184