39、人群行为建模与交叉阅读技术研究

人群行为建模与交叉阅读技术研究

人群行为建模相关内容

在人群行为建模领域,针对疏散场景和人群移动等问题有多种研究方法。

一些研究者提出了不同的模型来模拟人群行为。例如,有人提出了将逆流作为结果的相位模型;还有人利用随机元胞自动机(CA)结合觅食蚂蚁和人类行为来模拟疏散场景;另外,随机CA模型的概念也被扩展,用于探索疏散场景中摩擦和堵塞的影响。

社会力模型也是一种常见的用于模拟人群行为的方法。它基于行人个体所受的社会力来描述行人的运动。决策能力也被融入到社会力模型中,基于行人个体的调查能力来实现。由于社会力模型相比其他模型具有更高的准确性,许多研究者尝试使用它来模拟行人个体的行为。

常见的人群疏散模型的七种方法论包括:元胞自动机模型、格气模型、基于智能体的模型、社会力模型、博弈论模型和基于动物的实验模型。

计算机视觉方法也可以与上述模型结合使用,例如在避免碰撞等场景中。2D和3D计算机视觉技术可以在各种场景中帮助进行人群行为分析,但仍存在一些挑战,如光照、实时处理、遮挡等问题有待解决。

问题定义

在麦加禁寺的麦塔夫区域,大量人群移动时会出现所谓的“快反而慢效应”。由于朝圣者成群地涌向吸引点,如黑石(Hajarul Aswad)、易卜拉欣站(Maqam Ibrahim),复杂的运动有时会导致堵塞和拥堵。这会减慢其他朝圣者的绕行(Tawaf)表现,影响人流,尤其是在朝圣高峰期。

本研究主要针对正常情况下人群在麦塔夫区域进行绕行时的运动,提出了一个基本框架。假设行人个体受到社会力的作用,根据社会力模型,作用在行人上的力的总和会导致加速度,其运动方程如下:
- 行人位置的时间变

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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