高自友教授研究团队系统而深入地开展了出行行为复杂性基础理论研究，利用多源个体移动轨迹大数据，对人群出行行为复杂统计模式进行分析挖掘。在此基础上，提出了适用于从大尺度城市间出行到小尺度城市内出行的个体与群体出行预测统一模型，对于城市内、城市群和城市间交通系统的科学规划与管理都具有重要的理论参考价值。研究成果以“多尺度个体群体出行预测统一模型”为题发表在国际权威综合性期刊Nature Communications上，并被Nature Communications选入复杂性研究精选论文集。

　　研究成果发表后受到国内外大量科技媒体报道，产生了广泛的学术影响。《中国科学报》以“科学家提出基于地点吸引力出行预测新模型”为题报道了该成果，认为模型为预测交通拥塞瓶颈等问题提供了重要科学依据。Science Daily、AAAS EurekAlert、Science Newsline等十余家国际著名科学新闻网站以“New human mobility prediction model offers scalability, requires less data”为题报道了该成果，认为模型为出行行为预测提供了非常实用的方法。

　　该成果被国家自然科学基金委报送中央，得到了国家领导人的重要批示。北京市市长、北京市交通委员会主任相继对成果的推广和应用做出重要指示。目前北京市交通委员会、交通发展研究院已与高自友教授研究团队合作，开展对该项研究成果的实施应用工作。

　　代表性成果：

　　1. Yan Xiao-Yong, Wang Wen-Xu, Gao Zi-You, Lai Ying-Cheng, Universal model of individual and population mobility on diverse spatial scales, Nature Communication, 2017, 8: 1639.