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Comment trouver des intersections de lignes inférieures à 45° dans FME

Comment trouver des intersections de lignes inférieures à 45° dans FME


J'essaie d'identifier les intersections de lignes de transmission électrique qui sont à moins de 45° en FME. Bien qu'en théorie, cela ne semble pas être une tâche si intimidante, en pratique, cela s'avère assez difficile.

Je peux facilement déterminer les points d'intersection en utilisant le Intersecteur Transformateur. Cependant, le problème que je rencontre est double :

  1. Je ne suis pas en mesure d'identifier avec précision tous les croisements à 45° ou moins en utilisant cette méthode. Le transformateur intersectoriel fournit un attribut fme_node_angle qui contient l'angle en degrés de l'intersection. Cependant, je ne sais pas à quel point c'est utile.
  2. Il y a des cas où plusieurs lignes s'exécutent par coïncidence, puis divergent. Par exemple, dans l'image ci-dessous, F1907 et F1908 suivent le même chemin puis divergent : Le transformateur Intersector identifie ce point comme une intersection, mais il n'est pas valide pour mes besoins.

Ce dont j'ai vraiment besoin, c'est d'un moyen d'identifier les "vraies" lignes d'intersection. C'est-à-dire que les lignes se croisent réellement et que l'angle d'intersection est inférieur à 45°. Une intersection valide peut ressembler à ceci :

Autres choses à noter :

  • Il peut y avoir deux lignes qui coïncident et qui croisent une autre ligne (ou deux lignes). C'est potentiellement un croisement valide.

  • J'ai regardé le transformateur LineOnLine, mais cela ne me donne pas d'angles d'intersection.

J'espère que cela a du sens.


Analyseur de polylignes (depuis la boutique FME)

vous pouvez taper « PolylineAnalyzer » sur la feuille de calcul de l'établi et télécharger à partir de là.

Prend des polylignes et des polygones et analyse les relations entre leurs composants - sommets et segments.

Lien du magasin FME https://store.safe.com/transformers/polylineanalyzer

utilisation: vous pouvez travailler l'angle, puis utiliser un transformateur de testeur à 45 degrés ou moins


Ok, j'ai compris. Les étapes sont les suivantes :

  1. Utilisez un PolylineAnalyzer et des segments de sortie uniquement (cette méthode est meilleure, mais plus lente que la simple utilisation d'un transformateur Chopper car elle génère des angles de segments).
  2. Intersectez les segments à l'aide d'un transformateur intersecteur et de nœuds de sortie. Stockez les segments entrants dans une liste.
  3. Assurez-vous que les nœuds d'intersection ne sont pas les extrémités des segments.
  4. Utilisez un transformateur listStatisticsCalculator pour calculer la plage du un angle attribut dans la liste. Cet attribut est créé dans le PolyLineAnalyzer. Calculer la plage revient essentiellement à calculer la maximum minimum.
  5. Utilisez un expressionEvaluator pour créer un attribut qui stocke les éléments suivants @tan(@degToRad(@Value(stats_range))) valeur.
  6. Utilisez un testeur pour vérifier les valeurs entre -1 et 1 qui correspondent à des angles inférieurs à 45°.

Les résultats ne sont que 11 points d'intersection sur près de 15 000 qui sortent de l'Intersecteur.


Si le LineOnLineOverlayer (Selon les fichiers d'aide) donne bien une liste des lignes associées à l'intersection. Vous pouvez obtenir les sommets de début et de fin de ligne pour chaque ligne (CoordinateExtractor) peut-être après avoir découpé une petite zone autour de l'intersection.

Ensuite, c'est dans l'"ExpressionEvaluator" pour revenir aux bases de la trigonométrie pour obtenir vos angles. Vous pouvez également vérifier que les deux lignes ont des coordonnées de chaque côté de la coordonnée d'intersection.

J'aurais fait cela seulement comme un commentaire mais, je n'ai pas de points de représentation…


Existe-t-il un moyen efficace de compter le nombre d'intersections parmi un ensemble donné de segments de ligne ?

Supposons que j'ai n segments de ligne en position générale. Comment puis-je compter rapidement, pour chacun de mes n segments, combien des autres n-1 il croise ?

Je peux le faire naïvement en temps O(n 2 ). Je peux trouver toutes les intersections à l'aide d'un algorithme de ligne de balayage assez simple (Bentley-Ottmann) en un temps O((n + k) log n), où k est le nombre de ces intersections, puis agréger les intersections que j'ai trouvées en un tas de compte.

je n'ai pas besoin de trouver les intersections, même si je veux juste savoir combien il y en a. Je ne vois pas comment modifier l'algorithme de la ligne de balayage pour qu'il soit plus rapide car il doit réorganiser deux choses dans un arbre pour chaque intersection, et je ne vois pas d'autres techniques qui ne souffrent pas du même problème.

Je suis également intéressé à savoir comment compter le nombre total d'intersections.


Voici mon pipeline, peut-être qu'il peut vous aider.

Tout d'abord, obtenez l'image grise et traitez le flou gaussien.

Deuxièmement, la détection des contours de processus utilise Canny.

Ensuite, utilisez HoughLinesP pour obtenir les lignes. Vous pouvez ajuster les paramètres pour de meilleures performances.

Enfin, tracez les lignes sur votre srcImage.

Voici ma dernière prestation.

Je ne sais pas exactement ce que vous demandez, car il n'y a aucune question dans votre message.

Une technique agréable et robuste pour détecter les segments de ligne est le LSD (détecteur de segment de ligne), disponible dans openCV depuis openCV 3.

Voici du code C++ de base simple, qui peut probablement être facilement converti en python :

Ce qui semble mieux pour un traitement ultérieur que votre image (pas de doublons de ligne, etc.)

Il y a d'excellentes réponses ici à la première partie de votre question, mais en ce qui concerne la deuxième partie (trouver les intersections de lignes), je ne vois pas grand-chose.

Je vous suggère de jeter un œil à l'algorithme de Bentley-Ottmann.

Il y a quelques implémentations python de l'algorithme ici et ici.

Edit: En utilisant l'implémentation Houghlines de VeraPoseidon et la deuxième bibliothèque liée ici, j'ai réussi à obtenir le résultat suivant pour la détection d'intersection. Merci à Vera et à l'auteur de la bibliothèque pour leur bon travail. Les carrés verts représentent une intersection détectée. Il y a quelques erreurs, mais cela me semble être un très bon point de départ. Il semble que la plupart des emplacements que vous souhaitez réellement détecter une intersection aient plusieurs intersections détectées, vous pouvez donc probablement exécuter une fenêtre de taille appropriée sur l'image qui recherche plusieurs intersections et considère une véritable intersection comme celle où cette fenêtre est activée.

Voici le code que j'ai utilisé pour produire ce résultat :

Vous pouvez utiliser quelque chose comme ce bloc de code pour une stratégie visant à supprimer plusieurs intersections dans une petite zone :


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L'algorithme de balayage linéaire ajoutera simplement des cercles à une liste lorsque vous rencontrerez leur extrema gauche (c'est-à-dire (x-r, y) ), et sera supprimé de la liste lorsque vous rencontrerez leur extrema droit. Juste avant d'ajouter un cercle à la liste, comparez-le aux cercles déjà présents dans la liste. Ainsi, votre file d'attente d'événements est essentiellement les extrema gauche et droite de tous les cercles, triés par x. (Notez que vous connaissez tous les événements à l'avance, donc ce n'est pas vraiment une "file d'attente" au sens normal.)

Ceci est également connu comme "balayer et tailler".

C'est la bonne solution que j'ai trouvée sur la base d'une modification de l'algorithme de l'utilisateur Sneftel qui ne fonctionnait pas dans tous les cas.

Fig 1 : Représentez chaque cercle par une boîte délimitée.
Maintenant, pour utiliser la méthode de la ligne de balayage, en déplaçant la ligne de balayage parallèlement à l'axe y, nous avons besoin de DEUX segments de ligne pour représenter la plage y de chaque cercle, comme le montre la figure 2.

Ceci fait, le problème se réduit au suivant :

Ici, 2 segments de ligne représentent un cercle.
L'état de la ligne de balayage peut être maintenu comme n'importe quelle structure de données dynamique équilibrée comme l'arbre AVL, les listes de sauts, les arbres rouges et noirs ayant un temps d'insertion/mise à jour/suppression/récupération au plus O(logn).
La fonction de comparaison dans ce cas vérifiera si les deux cercles correspondant aux segments de ligne adjacents se coupent ou non (au lieu de vérifier les segments de ligne à se croiser comme dans la méthode de balayage de ligne d'origine pour trouver les intersections de segments de ligne). Cela peut être fait en un temps O(1) car un nombre constant d'opérations est requis.
Nombre de points d'événement : 4n (pour n cercles => 2n segments de ligne => 4n points d'extrémité)
Complexité = O(4nlog(4n)) = O(nlogn)


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L'application d'une dilatation puis d'une érosion étendra vos extrémités comme ceci :

Une solution complète pourrait être quelque chose comme ceci:

Je pense que vous devriez jeter un œil à la transformation de Hough. Il calcule les équations des lignes à partir de la représentation binaire (généralement la sortie du détecteur de bord). Une fois que vous avez cela, c'est un jeu d'enfant de calculer les intersections.

Vous pouvez essayer d'ajuster trois courbes correspondantes, puis résoudre explicitement l'équation des deux intersections.

Il existe des modèles établis pour l'ajustement de courbe.

Voici ce que j'ai trouvé en utilisant Hough Transform :

En regardant simplement vos lignes, ce sont des lignes plus ou moins droites (pas des courbes concaves/convexes) À mon humble avis, il existe un moyen plus simple et plus évident, puisque vous connaissez l'un ou l'autre des points terminaux des trois lignes. Vous pouvez toujours obtenir l'intersection en résolvant respectivement x et y.

remplissez les contours dans std::vector<std::vector<cv::Point> > , en utilisant la fonction findContours de la bibliothèque OpenCV, puis pour deux contours qui ne se coupent pas (le cas d'intersection, je l'expliquerai plus tard), procédez comme suit : le premier contour est le séquence de points 2D A1 A2 . Un et deuxième contour est B1, B2, . Bm, corrigez certains i > 0 && i < n , j >0 && j < m et extrapolez en utilisant (A1, . Ai) pour trouver l'extension à partir du premier point d'extrémité du premier contour plutôt que d'extrapoler (An-i, . ,An) pour trouver l'extension du premier contour à partir du deuxième point final : faites de même pour le deuxième contour (B1, . ,Bj) &&(Bm-j, . , Bm) : vous pouvez maintenant étendre vos contours jusqu'aux bords de l'image et vérifier leur intersection ou ne pas. J'espère que vous savez comment trouver l'intersection des segments dans l'espace 2D. Vous devez l'utiliser pour tous les [Ai Ai+1] et [Bj Bj+1] i = 1. ,n-1 && j = 1. m-1


Utilisation des directions de rotation pour vérifier l'intersection

Pour expliquer la réponse, regardons quelque chose de commun à chaque intersection de deux lignes. Compte tenu de l'image ci-dessous, nous pouvons voir que P1 à IP à P4 tourne dans le sens inverse des aiguilles d'une montre. Nous pouvons voir que ses côtés complémentaires tournent dans le sens des aiguilles d'une montre. Maintenant, nous ne savons pas s'il se croise, donc nous ne connaissons pas le point d'intersection. Mais on voit aussi que P1 à P2 à P4 tourne également dans le sens inverse des aiguilles d'une montre. Aditionellement, P1 à P2 à P3 tourne dans le sens des aiguilles d'une montre. Nous pouvons utiliser cette connaissance pour déterminer si deux lignes se coupent ou non.


Voici une solution avec de nicematrice. Cet environnement est similaire au classique du tableau mais crée des nœuds PGF/Tikz sous les cellules, les lignes et les colonnes. Ensuite, vous pouvez utiliser Tikz pour dessiner la règle de votre choix.

Vous avez besoin de plusieurs compilations (car nicematrix utilise des nœuds PGF/Tikz).

Un moyen rapide et élégant avec l'excellent nicematrix :

. vous pouvez créer une commande avec le makebox[0.1pt]<>

Vous pouvez organiser une colonne vide afin de pouvoir contrôler le démarrage de cline, ou vous pouvez utiliser hhline mais vous avez besoin d'une version de b (notée . ici) qui ne force pas une double entrée de largeur de règle dans la ligne.


Marchés et mise en œuvre de la politique

Nos économistes se livrent à des recherches universitaires et à des analyses axées sur les politiques sur un large éventail de questions importantes.

L'indice économique hebdomadaire fournit un signal informatif de l'état de l'économie américaine sur la base de données à haute fréquence communiquées quotidiennement ou hebdomadairement.

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Qu'est-ce qui a causé le déclin de la migration interétatique aux États-Unis?

Fatih Karahan et Darius Li

La mobilité géographique est considérée comme importante à la fois pour la mobilité économique et pour l'efficacité d'un marché du travail en affectant les bonnes personnes aux bons emplois. En conséquence, la volonté de la main-d'œuvre américaine de se déplacer est un facteur à l'origine du plus grand dynamisme du marché du travail américain par rapport à l'Europe. Alors que les Européens ont tendance à être plus réticents à déménager dans des endroits éloignés au sein de leurs pays respectifs, l'idée de traverser les frontières des États pour un emploi a été tissée dans le tissu du rêve américain. Cependant, l'image des États-Unis en tant que nation mobile a considérablement changé au cours des dernières décennies. Cet article examine le rôle que les changements démographiques, en particulier le vieillissement de la population du pays, ont joué dans le récent déclin de la migration interétatique.

Environ 3 % de la population en âge de travailler, définie comme les personnes âgées de 25 à 59 ans, a déménagé dans un autre État au cours d'une année donnée au cours des années 1980, comme le montre le graphique ci-dessous (voir la ligne rouge). À partir des années 1990, ce taux a diminué régulièrement, tombant en dessous de 1,5 % en 2010. Bien qu'une partie de la baisse puisse être attribuée à la Grande Récession, l'essentiel de ce phénomène a eu lieu au cours de plusieurs décennies et il est peu probable qu'il soit lié à le cycle économique.

Selon les données des suppléments de mars 1998-2013 à la Current Population Survey (CPS de mars), un peu plus de la moitié des migrants interétatiques ont déclaré avoir déménagé pour des raisons liées à l'emploi - une catégorie qui comprend les déménagements entrepris pour de nouveaux emplois, les transferts d'emploi et déplacements plus faciles (voir tableau ci-dessous). Environ un quart des migrants interétatiques ont cité des raisons liées à la famille, tandis que le quart restant a noté d'autres motivations telles que la santé, un meilleur logement, le climat et, ces dernières années, les saisies. Étant donné le rôle de la mobilité à la fois pour les résultats individuels sur le marché du travail et pour l'efficacité globale du marché du travail agrégé, la baisse à long terme des taux de migration pourrait indiquer une baisse du dynamisme global du marché du travail. De nombreux décideurs politiques craignent qu'une mobilité plus faible soit associée à une économie plus rigide où les travailleurs ne peuvent pas se déplacer vers des endroits offrant de bons emplois. Une mobilité plus faible pourrait ralentir le marché du travail à s'adapter aux chocs, ce qui allongerait les ralentissements et ralentirait les reprises. Pour comprendre les conséquences du déclin de la migration, il faut d'abord déterminer si le déclin provient de l'incapacité des travailleurs à se déplacer (par exemple, en raison de la hausse des coûts de déménagement) ou s'il s'agit d'une réponse efficace du marché du travail à un environnement en mutation.

Cet article étudie le rôle des changements démographiques dans ce déclin, en particulier le vieillissement de la population. La fraction des personnes d'âge moyen (40 à 59 ans) dans la population en âge de travailler est passée d'environ 45 % à près de 60 % au cours des trois dernières décennies (voir la ligne bleue dans le graphique ci-dessus). Des recherches antérieures ont établi que les taux de mobilité chutent abruptement entre 25 et 40 ans, puis se stabilisent à un âge plus avancé. Couplé à ce modèle, le passage à une population plus âgée peut expliquer pourquoi les taux globaux de migration ont diminué.

Afin de quantifier cet effet direct, nous calculons les taux de migration contrefactuels pour chaque année après 1980 en fixant les taux de migration par âge aux niveaux de 1980 et en prenant la moyenne pondérée de ces taux de migration fixes en utilisant la composition par âge réelle de la population. Dans cette mesure, représentée par la ligne rouge dans le graphique ci-dessous, les changements dans le taux de migration sont entièrement le résultat de changements dans la composition par âge. Conformément aux observations ci-dessus, le vieillissement de la population fait effectivement baisser le taux de migration, mais il peut expliquer moins de 20 % du déclin que nous avons observé.

Une conséquence naturelle de ce constat est que l'essentiel de la baisse des migrations interétatiques reflète en fait une baisse commune à tous les âges. Et en fait, comme le montre un document de travail de 2013 de la Réserve fédérale, les taux de migration de tous les groupes d'âge ont chuté (voir le graphique ci-dessous). Qu'est-ce qui a poussé les jeunes et les personnes d'âge moyen à moins se déplacer au fil du temps ? Bien qu'il existe différentes hypothèses, un récent rapport des services de la Fed de New York constate que la diminution de la mobilité est due à un effet indirect du vieillissement de la population. Essentiellement, les entreprises pourraient réagir à l'évolution démographique en changeant comment et où elles recrutent des travailleurs. Ils peuvent effectuer une recherche locale ou s'engager dans une recherche géographiquement plus large, qui pourrait être nationale. Les personnes d'âge moyen sont moins susceptibles de chercher un emploi sur des marchés du travail éloignés, peut-être parce qu'elles doivent faire face à des frais de déménagement plus élevés parce qu'elles ont des familles ou des réseaux locaux existants. Ainsi, une entreprise s'engageant dans une recherche à l'échelle nationale est plus susceptible d'attirer des candidats plus jeunes, tandis qu'une entreprise s'engageant dans une recherche locale est plus susceptible de faire face à un bassin de candidats plus âgés. Selon cette théorie, une augmentation de la part des personnes d'âge moyen sur un marché rend le recrutement local plus rentable. En conséquence, les entreprises ont tendance à rechercher davantage de travailleurs locaux, ce qui augmente la prévalence des offres d'emploi ciblant les demandeurs d'emploi locaux. Un effet immédiat est que les jeunes travailleurs sur un marché du travail avec une population vieillissante ont plus de facilité à trouver des emplois locaux et n'ont donc pas à quitter l'État pour trouver un emploi.

Si ce canal indirect est difficile à observer empiriquement en raison du manque de données sur les stratégies de recrutement des entreprises, la théorie a plusieurs implications qui peuvent être testées empiriquement. Premièrement, tout le reste étant constant, le taux de migration d'un individu devrait être plus faible dans un marché du travail avec une population plus âgée. Deuxièmement, en raison de la réponse des entreprises au vieillissement de la population, la part des embauches sur le marché du travail (« embauches locales ») devrait être plus élevée dans un endroit où la population est plus âgée.

Nous testons ces deux implications en exploitant la variation interétatique des changements démographiques. Bien que le vieillissement de la population soit un phénomène global, son calendrier et son étendue diffèrent assez largement d'un État à l'autre. La composition par âge dans un État dépend probablement des conditions du marché du travail dans cet État. Par conséquent, on ne peut pas directement relier les taux de migration à la démographie, car ceux-ci sont déterminés conjointement. Pour surmonter ce défi empirique, nous utilisons des taux de natalité décalés dans un état pour générer une variation dans la composition par âge qui n'est pas liée aux conditions actuelles du marché du travail. Pour tester la première implication de la théorie, nous contrôlons une gamme de caractéristiques individuelles telles que l'âge, l'éducation, l'état matrimonial, etc., et exécutons un modèle de migration sur la composition par âge de l'État où vit le travailleur. La première colonne du tableau ci-dessous montre qu'un individu qui vit dans un endroit avec une proportion de 10 pour cent plus élevée de personnes d'âge moyen est 31 pour cent moins susceptible de déménager. En combinant cet effet indirect estimé avec l'effet direct de l'augmentation de la part des personnes d'âge moyen au cours des trois dernières décennies, nous constatons que le vieillissement de la population peut expliquer environ 1,3 point de pourcentage de la baisse de 1,5 point de pourcentage de la migration. Pour tester la deuxième implication, nous suivons une stratégie similaire et estimons la relation entre la part des personnes d'âge moyen dans l'État et la part des embauches locales. La deuxième colonne du tableau montre que la part des embauches locales augmente avec la part des personnes d'âge moyen. En particulier, une augmentation de 10 pour cent de la part des personnes d'âge moyen implique une augmentation de 30 pour cent de la part des embauches locales.

Une conséquence naturelle de la réponse des entreprises est une évolution vers l'embauche locale dans l'ensemble. Le graphique ci-dessous utilise les données de l'Enquête sur le revenu et la participation aux programmes (EIPP) et représente la fraction des embauches à distance (embauches en dehors de l'État) au cours d'une année donnée. Fait intéressant, conformément à l'hypothèse, les employeurs sont devenus moins susceptibles d'embaucher des travailleurs d'un marché du travail différent. En particulier, la part des embauches à distance du chômage a diminué d'environ 2 points de pourcentage.

Quantitativement, nos estimations impliquent que les effets directs et indirects du vieillissement de la population peuvent expliquer au moins la moitié de la baisse de la migration. Dans l'ensemble, les données soutiennent fortement l'effet indirect du vieillissement de la population, qui est une conséquence de la réaction des employeurs à l'évolution démographique. Bref, un jeune d'aujourd'hui déménage moins qu'un jeune des années 1980 en raison de la plus forte présence de travailleurs plus âgés.

Ces résultats suggèrent que la tendance à la baisse de la migration interétatique est une réponse du marché du travail au vieillissement de la population et ne signale pas nécessairement une baisse du dynamisme ou de l'efficacité du marché.


Avertissement
Les opinions exprimées dans cet article sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement la position de la Federal Reserve Bank de New York ou du Federal Reserve System. Toute erreur ou omission est de la responsabilité des auteurs.

Fatih Karahan est économiste au sein du Research and Statistics Group de la Federal Reserve Bank de New York.


Darius Li est analyste de recherche senior au sein du Groupe.

Comment citer cet article de blog :
Fatih Karahan et Darius Li, « Qu'est-ce qui a causé le déclin de la migration interétatique aux États-Unis ? » Banque fédérale de réserve de New York Économie de la rue de la liberté (blog), 17 octobre 2016, http://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2016/10/what-caused-the-decline-in-interstate-migration-in-the-united-states.html.

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Merci pour votre commentaire. Votre hypothèse selon laquelle la démographie et le vieillissement de la population pourraient être un important moteur de dynamisme est un domaine de recherche actif. Malheureusement, je ne peux pas indiquer un article spécifique car la plupart de ce travail est toujours en cours. Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez consulter l'ensemble des travaux récents de John Haltiwanger et Steve Davis (et de divers coauteurs). Je travaille avec mes collègues Benjamin Pugsley et Aysegul Sahin sur un article qui explore les effets de la démographie sur la création d'entreprise. Nous espérons divulguer bientôt nos conclusions dans un nouveau rapport du personnel.

Le document de travail 2013 de la Fed indique que "[. ]notre analyse n'indique pas nécessairement que l'activité économique aux États-Unis a
devenir moins dynamique."

Pouvez-vous citer des études économiques sur la relation entre le vieillissement de la population américaine et les mesures du dynamisme économique ? (Par exemple, l'entrepreneuriat, le changement d'emploi, etc.)

J'ai entendu, dans la presse, des économistes dire que nous avons maximisé les avantages de la technologie pour la productivité par habitant - un point qui est avancé pour aider à expliquer la stagnation des salaires. En même temps, je pense qu'un certain nombre d'industries sont encore dominées par une main-d'œuvre plus âgée qui est moins familière avec les technologies de l'information modernes. Cela rappelle le cas du Japon, plus avancé dans le vieillissement et où la fidélité à l'entreprise est forte.

Personnellement, je pense qu'il y aurait des avantages à court et à long terme pour la croissance économique nationale avec un réalignement des ressources en main-d'œuvre et en capital.

Merci pour votre commentaire. Le supplément de mars à la Current Population Survey demande aux répondants les raisons pour lesquelles ils déménagent. Les réponses sont regroupées en plusieurs catégories : liées à l'emploi, liées à la famille, liées au logement et autres. Selon ces données, le taux de migration pour chaque raison a diminué, bien que la baisse soit un peu plus importante dans les déplacements liés à l'emploi. Cela suggère qu'il n'y a pas eu de changement radical dans le rôle des préférences de localisation par rapport aux considérations du marché du travail. Cela dit, ce constat s'applique à notre échantillon, qui comprend de nombreuses cohortes. Nous n'avons pas analysé les milléniaux séparément.

Merci pour un super blog. Avez-vous envisagé l'idée que les milléniaux préfèrent vivre dans certains endroits plutôt que de déménager en fonction des emplois disponibles ? Et si vous l'avez fait, quelles ont été vos découvertes ? Merci!


Analyse de l'intensité des dangers de la circulation : une étude de cas d'épidémiologie spatiale des piétons urbains ☆

Des études sur la sécurité routière ont souligné les conditions dangereuses des piétons aux États-Unis. Cette situation appelle une sensibilisation accrue du public à la question de la sécurité des piétons et une meilleure connaissance des principaux facteurs contribuant à la dangerosité de la circulation pour les piétons urbains. L'objectif de cette recherche en épidémiologie spatiale est de mieux comprendre la dimension géographique représentée par l'intensité des collisions routières impliquant des piétons urbains. Les collisions de piétons sont étudiées à Buffalo, NY pour les années 2003 et 2004. Les facteurs d'intensité du danger sont déterminés et comparés pour trois cohortes d'âge ainsi que pour les collisions se produisant aux intersections par rapport aux emplacements à mi-bloc. Les caractéristiques physiques des routes et la densité de développement, ainsi que les variables socio-économiques et démographiques et les attracteurs potentiels de déplacements sont examinés. Des modèles de régression spatiale sont utilisés pour tenir compte des dépendances spatiales. L'analyse économétrique souligne que toutes les classes de facteurs environnementaux testés sont des facteurs importants de l'intensité des dangers de la circulation piétonnière. Les résultats de l'analyse géographique indiquent que les intensités de danger pour les piétons jeunes et adultes suivent des logiques assez distinctes. De plus, les collisions aux intersections et à mi-pâté diffèrent par leurs corrélats socio-économiques, ainsi que par leur distribution spatiale dans le tissu urbain.

Faits saillants de la recherche

► L'intensité des collisions de piétons urbains est modélisée par une approche épidémiologique spatiale. ► Les facteurs environnementaux sont des facteurs importants de l'intensité des dangers de la circulation piétonnière. ► Les données sociodémographiques des quartiers sont des facteurs importants de l'intensité des dangers de la circulation piétonnière. ► Les intensités des dangers du trafic piétons jeunes et adultes obéissent à des logiques assez distinctes. ► Les collisions aux intersections et à mi-bloc diffèrent par leurs corrélats socio-économiques et leur distribution spatiale.


WolframAlpha peut faire une telle chose. Voir quelques exemples

Symbolab est capable d'une telle tâche : assurez-vous simplement de taper le volume, puis l'axe ou la ligne autour duquel il tourne, puis les fonctions. Je trouve Symbolad plus simple et moins encombré que Wolfram|Alpha.

Les widgets Wolfram|Alpha sont également excellents. Recherchez simplement "Solid of Revolution Calculator" et il existe des listes de calculatrices capables d’effectuer une telle tâche. Symbolab est génial aussi, mais je préfère Wolfram|Alpha ou Wolfram|Alpha Widgets. Bonne chance!


Voir la vidéo: Programmation en C++: Suite des intersections