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传统的Popsyn方法，例如迭代比例拟合（IPF）（例如（Beckman等人）1996; Ye等。 2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。> IPF，例如，在尺寸和零电池问题的诅咒中挣扎，其中属性的某些组合在示例数据中完全缺少。 贝叶斯网络虽然更灵活，但可以产生难以置信的组合，这些组合不能准确地代表现实世界，并且不能与边际数据匹配（Rahman and Fatmi 2023）。 这些缺点强调了需要更强大的方法，该方法可以更好地整合多种数据源并保持现实的人口特征。1996; Ye等。2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。>2009））和贝叶斯网络（例如（Ilahi和Axhausen 2019; Sun and Erath 2015），试图将合成种群与两个数据源相结合，但遭受了几种限制。IPF，例如，在尺寸和零电池问题的诅咒中挣扎，其中属性的某些组合在示例数据中完全缺少。贝叶斯网络虽然更灵活，但可以产生难以置信的组合，这些组合不能准确地代表现实世界，并且不能与边际数据匹配（Rahman and Fatmi 2023）。这些缺点强调了需要更强大的方法，该方法可以更好地整合多种数据源并保持现实的人口特征。
运输模型中的基于池的种群综合方法
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