Fractional modeling of urban growth with memory effects
Notice bibliographique
Résumé
The previous urban growth model by L. M. A. Bettencourt was developed under the framework of a constant β scaling law in an ordinary differential equation based model assuming instantaneous dynamic growth. In this paper, we improve the model by considering the memory effects based on fractional calculus. By testing this new fractional model to different urban attributes related to sustainable growth, such as congestion delay, water supply, and electricity consumption for selected countries (the USA, China, Singapore, Canada, Switzerland, New Zealand), this new model may provide better agreement to the annual population growth by numerically finding the optimal fractional parameter for different attributes. Based on the theoretical time-independent scaling of β = 5 / 6 (sub-linear) and β = 7 / 6 (super-linear), we also analyze the population growth of 42 countries from 1960 to 2018. Furthermore, time-dependent scaling law extracted from empirical data is shown to provide further improvements. With better agreement between this proposed fractional model and the collected empirical population growth data, useful parameters can be estimated. For example, the maintenance cost and additional cost related to the sustainable growth (for a given city's attribute) can be quantitatively determined for the informed decision and urban planning for the sustainable growth of cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».