首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

NetLogo中的疏散建模

是一种模拟人群疏散行为的计算模型。它基于Agent-Based Modeling(ABM)方法,通过模拟个体行为和相互作用来研究人群在紧急情况下的疏散行为。

疏散建模可以帮助我们理解人群在火灾、地震、恐慌等紧急情况下的行为模式,从而优化建筑物的设计、改善疏散通道的布局,提高人员疏散效率,减少事故发生时的伤亡。

NetLogo是一种用于建立和模拟复杂系统的编程语言和开发环境。它提供了一套丰富的工具和函数,用于创建和控制个体(代理)的行为,并模拟它们之间的相互作用。NetLogo中的疏散建模可以通过定义个体的行为规则、移动方式、感知能力等来模拟人群的疏散过程。

疏散建模在实际应用中具有广泛的应用场景。例如,在建筑物设计中,可以使用疏散建模来评估不同布局和疏散通道的效果,以确保在紧急情况下人员能够快速、安全地疏散。在城市规划中,可以利用疏散建模来优化人流管理,减少拥堵和交通事故的发生。此外,疏散建模还可以用于培训和演练,帮助人们熟悉疏散过程,提高应对紧急情况的能力。

腾讯云提供了一系列与疏散建模相关的产品和服务,包括云计算、人工智能、大数据分析等。其中,推荐的产品是腾讯云的人工智能服务,如腾讯云智能图像识别(https://cloud.tencent.com/product/ai_image)和腾讯云智能视频分析(https://cloud.tencent.com/product/ivideo)等。这些服务可以用于分析和处理疏散建模中的图像和视频数据,提取人群行为特征,进一步优化疏散策略和方案。

总结起来,NetLogo中的疏散建模是一种模拟人群疏散行为的计算模型,可以帮助我们理解和优化人员疏散过程。腾讯云提供了一系列与疏散建模相关的产品和服务,可以用于分析和处理疏散建模中的数据,提高疏散效率和安全性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Swift 状态建模

在构建应用程序和设计系统时,最困难事情之一是决定如何建模和处理状态。当我们应用程序一部分最终没有符合我们预期时,管理状态代码是一个非常常见 bug 来源。...我不会在这篇文章讨论具体框架或更大、整个应用程序架构变化(如RxSwift、ReSwift或使用ELM启发架构)—— 相反,我想把重点放在我发现非常有用小型技巧、窍门和模式。...单一数据来源 在对各种状态进行建模时,一个很好核心原则是尽可能地坚持 "单一数据来源"。一个简单方法是,你要做到不需要检查多个条件来确定你处于什么状态。让我们来看一个例子。...我们已经去掉了所有的选项,所有特定状态值现在都被纳入了它们将被使用状态。...paused(PlaybackState) 反应式渲染 然而,如果你开始像上面那样对你状态进行建模,却一直在写强制性状态处理代码(像上面那样使用多个if/else语句),事情就会变得很难看。

1.4K10

机器学习建模 Bagging 思想

我们在生活做出许多决定都是基于其他人意见,而通常情况下由一群人做出决策比由该群体任何一个成员做出决策会产生更好结果,这被称为群体智慧。...当预测建模项目的最佳性能是最重要结果时,集成学习方法很受欢迎,通常是首选技术。 ?...· 机器学习建模偏差和方差 · 机器学习模型产生错误通常用两个属性来描述:偏差和方差。 偏差是衡量模型可以捕获输入和输出之间映射函数接近程度。...理想情况下,我们更喜欢低偏差和低方差模型,事实上,这也是针对给定预测建模问题应用机器学习目标。模型性能偏差和方差是相关,减少偏差通常可以通过增加方差来轻松实现。...与单个预测模型相比,集成用在预测建模问题上实现更好预测性能。实现这一点方式可以理解为模型通过添加偏差来减少预测误差方差分量(即权衡偏差-方差情况下)。

77840

DDD建模方法有哪些

说明:在建模对上述颜色表示内容进行解释,用于分类或者描述建模过程中产生数据,事件,或者活动。...2.2 建模步骤 以满足运营和管理需要为前提,寻找需要追溯事件或者称为关键业务时刻; 根据这些需要追溯,寻找足迹以及对应关键业务时刻对象; 寻找关键业务时刻对象周围的人,事,物对象; 从人,事,物抽象出角色...3.2 概念 在“四色建模法”“时标对象”基础上确定”限界上下文”与“聚集”概念,再使用“纸和笔来管理”方法,力图在建模过程实现“分而治之”,增强数据完整性,并避免过度设计。...注:这里时标对象就是业务发生时刻。聚集就是DDD聚合模式。...,如促销系统抽象出促销产品,权限系统抽象出授权) 找出领域模型聚合,以及每个聚合聚合根 梳理聚合之间关系 场景走查,检查领域模型如何满足用例需求 5.3 实战案例 商品发布场景建模过程:

1.1K30

python和netlogo软件模拟病毒传播仿真模型(一)

目前国内在网络舆情仿真建模中所使用仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等,netlogo软件是一款比较通用。...这里python mesa可以实现其中一部分,这里看一下病毒传播仿真模型。 NetLogo如何入门?有哪些学习交流渠道?...论文:国内网络舆情建模与仿真研究综述 1 netlogo:virus on a network 计算机病毒感染与传播 netlogo网页版可以实现一些功能,还有页面介绍: 谷歌翻译一下大概教程内容...尝试使用各种替代网络结构进行试验,看看病毒行为有何不同。 假设病毒通过向计算机地址簿每个人发送电子邮件来传播。...在您模型,如果病毒已变异为与最初感染节点变体明显不同,则变得免疫节点可能会被重新感染。

4.1K30

预测建模重抽样方法

在我2018年左右刚开始学习生信数据挖掘时候,临床预测模型就被广泛应用于各种生信SCI,但它在临床使用,远比这个早得多! 不知道什么原因最近又火起来了!...留出法(holdout) 大家最常使用,把数据集随机划分为训练集(train)/测试集(test)做法就是holdout,其中训练集用于建模,测试集用于评估模型表现。...比如5折交叉验证,就是把数据集分为5个子集(比如分成A,B,C,D,E,5份),在建模时,首先会使用其中A,B,C,D,4份数据进行建模,然后用剩下E数据评估模型表现,接下来使用A,B,C,E,4份数据建模...模型表现好不好首先是数据原因,一个牛逼数据不需要复杂模型也能有很好结果,数据预处理对数据影响很大,大家可以参考这篇推文:预测建模常用数据预处理方法。...所以一开始把数据就划分为2份是一个很好解决方法。如果你有很多个数据集,你完全可以在其中1个数据集中使用各种方法建模

1.2K20

层次分析法在数学建模matlab实现【数学建模

前言:MATLAB是数学建模比赛较受欢迎一种编程语言,为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴需求,我们创建了这个专题,并会在接下来一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。...今天我们学习是数学建模层次分析法。 一、层次分析法介绍 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称 AHP),最早是由美国运筹学家 T. L....二、运用层次分析法建模过程: 运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行: (a)建立递阶层次结构模型; (b)构造出各层次所有判断矩阵; (c)层次单排序及一致性检验; (d)层次总排序及一致性检验...值,层次分析法创造者Saaty提出引用数字 1~9 及其倒数作为标度。 ? 问题中所建立判断矩阵为: 准则层判断矩阵: ? 方案层判断矩阵: ?...鉴于此,matlab爱好者公众号计划推出【数学建模】系列,将逐一揭开数学建模“神秘”面纱,与大家一起在数学建模海洋里畅游。

2.5K20

Sklearn逻辑回归建模

分类模型评估 回归模型评估方法,主要有均方误差MSE,R方得分等指标,在分类模型,我们主要应用是准确率这个评估指标,除此之外,常用二分类模型模型评估指标还有召回率(Recall)、F1指标...在sklearn,这样一个表格被命名为混淆矩阵(Confusion Matrix),所以,按照准确率定义,可以计算出该分类模型在测试集上准确率为: Accuracy = 80% 即,该分类模型在测试集上准确率为...negative(PN):预测阴性样本总数,一般也就是预测标签为0样本总数; 当前案例,可以将猫猫类别作为阳性样本,也就是二分类1类,狗狗作为阴性数据,也就是0类样本 对于刚才案例而言,P...召回率(Recall) 召回率侧重于关注全部1类样本别准确识别出来比例,其计算公式为 对于当前案例,我们召回率是 25 / (25+5) = 0.833, 30条正例样本,其中25条被预测正确...精确率(Precision) 精确率定义是:对于给定测试集某一个类别,分类模型预测正确比例,或者说:分类模型预测正样本中有多少是真正正样本,其计算公式是: 当前案例,Precision =

6510

Python 静态多维表数据建模

问题背景我们有一个静态多层级表单,需要使用 Python 对其进行建模,以便于我们能够在代码对表单特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以将这种层级结构数据存储在 XML 文件,并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块将 XML 文件加载到 Python 层级数据结构...例如,我们可以使用以下代码来加载 XML 文件并获取表单所有问题:import xml.etree.ElementTree as ET# 加载 XML 文件tree = ET.parse('form.xml...')# 获取表单根节点form_root = tree.getroot()# 获取表单所有问题questions = []for question in form_root.iter('question...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 嵌套类来创建层次化数据结构

10310

知识图谱结构信息建模

由于知识图谱节点关系类型很多,因此,元路径数量也是呈指数级增长,因此在KG表示学习领域,很少用所有节点元路径来建模,但是我们可以将元路径看做一种推理过程,在KG推理任务,元路径是非常有价值...知识图谱结构信息建模 ? 其中,利用KG结构信息进行表示学习是研究最多方向。很显然,结构信息建模无非是从边、路径和子图三个部分进行。...其中大部分工作室基于边,少部分工作是采用知识图谱路径建模(这个路径是真实路径而不是元路径),几乎没有纯粹使用子图建模KG表示学习方法。...Link-based 和基于消息传递GNN不同是,由于KG实体和关系类型非常多,它表示学习是通过设计一个三元组评分函数来建模,而不是使用元路径。 ?...Subgraph-based 前面提到过,利用子图进行建模论文很少,只有一些交叉工作,例如这里CoLAKE [4],这是一个同时训练自然语言和知识模型,它首先将文本单词连成一个完全图,接着从知识图谱中找到文本中出现实体子图

1.2K30

对博客评论合理建模 --MongoDB

最近,闲着没事,又把上个月写得代码拿出来了,随便完善一下没完成评论路由接口。 评论应该是在整个博客数据存储,模型最为复杂一部分了。首先要考虑是和文章进行关联。...post列关联引用表(post表) _id(文章),在 hasChild 记录是否存在回复。...如 post 一篇 pid 为 11 文章下有一条评论,那么 key 命名 11#001,这是第一条评论,如果该评论下存在一条回复,则回复 key 为 11#001#001,下层亦是如此。...options.comments_nums': -(delCount || 1) 21 } 22 } 23 ) 24 // 删除post...d\\d\\d$`) 5 }) 6body.key = String(pid) + `#${String(comments + 1).padStart(3, 0)}` COPY 最后,看看数据库记录如何

52320

Wolfram 语言在数学建模应用

本书旨在对数学建模领域进行一般性介绍,涵盖了从优化到动态系统到随机过程广泛建模问题。强调原则和一般技术为学生提供了他们在各种学科模拟现实问题所需数学背景。...本书提供理论与实践平衡,并提供相关实践经验,以发展您建模技能。本书强调建模关键方面,包括创意和经验模型构建,模型分析和模型研究,并提供了无数实践机会。...用微分方程建 | 用微分方程组建模 | 连续模型优化 在 Wolfram 书籍库搜索建模相关书籍 https://wolfr.am/FhteFtMD ?...在 Wolfram Library 搜索建模相关材料 https://wolfr.am/FhtuhCIh ?...在 Wolfram Notebook Archive 搜索建模相关笔记本 https://www.notebookarchive.org/search?q=modeling ? ?

67130

JavaScript 设计模式:创建模

在日常生活,程序员在写代码时候可能会遇到很多错误,自然而然就会想出解决这些问题方法。不同项目中不同打印机开发解决方案彼此非常相似。这就是设计模式发挥作用地方。...设计模式是软件开发人员在软件开发过程面临常见问题解决方案。 让我们检查项目中设计模式以便更好地理解: 它通常基于 OOP。但是无论语言和技术如何,它都可以使用。...我们在 3 个标题下收集设计模式: 创意图案 结构模式 行为模式 在本文中,我将讨论创建模式: 创建模式 它是一种用于创建和管理对象模式。它们提供提高代码灵活性和可重用性对象创建机制。...(); person2.setName("tugay"); > Output: > furkan > tugay 单例 单例用于确保一个对象只有一个实例,并且在您需要该对象时在您代码任何地方都被相同地调用...这也类似于SOLID原则“单一职责原则”。 示例:我们已经来到最后一个示例,我们将在其中使用 Person 对象。

42410

迈向语言模型分子关系建模

为了应对这些挑战,作者提出了一种基于LLM多模态框架,用于分子交互建模,遵循思维链(CoT)理论,称为MolTC,该框架有效地整合了成对两分子图信息。...当前研究表明,仅基于文本数据,LLMs很难完全理解复杂图形,因此,鉴于这些结构在MRL重要性,明确建模这些结构至关重要。更加重要是,基于LLMMRL缺乏统一框架。...更糟糕是,这种有限数据集在MRL很常见,因为实验获取通常受到高成本约束。为了克服这些限制,作者在这项工作中提出了MolTC,一个统一多模态框架,用于遵循思维链理论分子交互建模。...如图1(c)所示,MolTC采用了图神经网络(GNNs),以其在图建模方面的有效而闻名,明确收集分子对图形信息,并通过两个精心设计投影器将它们整合到LLMs输入空间中。...例如,它在drugback数据集上准确率提高了显著1.05%,这一成就归功于LLMs推理能力与GNNs在图建模方面的熟练性之间协同作用。

8910

扔硬币思考——隐含变量建模

在机器学习类书中会有一些介绍,我们把它叫做隐含变量建模,今天我们就从几个问题入手,来作为专题分析理解一下。...,记作{Bmn},求扔一次硬币正面向上概率参数p; 没人会在实践遇到这样问题,但这三个问题恰好对应3个非常真实应用场景: 其中1问题是简单由频率学派观点来计算参数点/区间估计值和分析其统计性质问题...(互联网上文本,图像以及行为数据大多如此,在生物信息学对碱基光学信号测量也同理。) 3就更复杂些了,不仅观测不完全可信,而且还有多重观测,既带来了额外信息,又增加了混乱度。...p; 第二个问题,有了隐含变量,在频率学派基本理论没有对这种场景处理,但是在基于图模型理论中有着很好建模思路。...不过实际应用,应该还不会有人傻到每扔一次硬币就换一台机器,应该是去选择一台相对靠谱机器,可以以偏斜向正确一个先验来估计了。

76020

数学建模选址问题_数学建模停车场规划问题

2.平面选址问题:设施长、宽不能被忽略,如货运站仓位布局问题。 3.线选址问题:设施宽度不能被忽略,如在仓库两边传送带布局问题。...按照设施 规划数量 划分,可以将选址问题分为: 1.单设施选址 2.多设施选址 规划区域 按照规划区域结构划分,可以将选址问题分为: 1.连续选址问题:设施可以在给定范围任意位置选址,设施候选位置为无穷多...2.离散选址问题:设施候选位置是有限且较少,实际中最常遇到这类问题。 3.网格选址问题:规划区域被划分为许多小单元,每个设施占据其中有限个单元。...玩过国际象棋都知道,国王走一步能够移动到相邻8个方格任意一个位置,那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少步数就是切比雪夫距离。...(2)最大覆盖问题 研究:在备选设施集合里,已知每个设施服务范围,如何选择p个设施,使得服务需求点数最多或需求量最大。 应用场景:追求覆盖面的场景,比如移动基站选址、物流中心选址。

78210

元素建模:探索建模要素

通过结合多种不同图式范畴,可以有多不同软件建模方式,如领域驱动设计里,便结合了领域(domain)、界态(state of boundedness)等。...再次,我们再将镜头拉回,回到软件开发,初步看一看现今一些软件建模方式。它们为了“标准化”,需要围绕于这些“事实”来构建出模型。...在这个过程,用例便是这里“事实”,围绕于这个已知“事实”,有经验开发人员,也可以凭借于此来进行规范化开发。...基于事件建模:事件风暴与领域驱动设计 在领域驱动设计,采用事件风暴来进行系统设计是一种较为模式化工程方法。其中思想一个核心要素是:事件是系统状态变化关键帧。...关键步骤如下: 寻找合约上下文,明确合同参与方; 寻找合同约主要履约项,按四色建模寻找凭证; 对于主要履约项,寻找违约情况,设立新履约项,按四色建模寻找凭证; 在这个过程,凭证便是这里“事实”,

37930
领券