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基于强化学习与深度残差网络学习的人群疏散仿真方法研究

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基于强化学习与深度残差网络学习的人群疏散仿真方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 传统的人群疏散仿真方法第12页
        1.2.2 基于数据驱动的人群疏散仿真方法第12页
        1.2.3 基于机器学习的人群疏散仿真方法第12-13页
    1.3 人群运动建模中存在的问题第13-14页
    1.4 本文主要研究内容和创新点第14-15页
    1.5 论文组织结构第15-18页
第二章 人群疏散方法的国内外研究现状第18-22页
    2.1 引言第18页
    2.2 传统的人群疏散仿真第18-19页
        2.2.1 宏观方法第18页
        2.2.2 微观方法第18-19页
    2.3 基于数据驱动的人群疏散仿真第19页
    2.4 基于机器学习的人群疏散仿真第19-20页
        2.4.1 特定场景下的人群疏散仿真第19-20页
        2.4.2 多个场景下的人群疏散仿真第20页
    2.5 本章小结第20-22页
第三章 基于强化学习的数据驱动人群疏散方法第22-42页
    3.1 引言第22页
        3.1.1 问题提出第22页
        3.1.2 本文思路第22页
    3.2 方法概述第22-23页
    3.3 数据驱动的人群疏散模型第23-27页
        3.3.1 视频预处理第23-24页
        3.3.2 人群内聚性的量化第24-25页
        3.3.3 基于人群内聚性的分组第25-27页
    3.4 分层路径规划第27-32页
        3.4.1 基于强化学习的顶层群组路径规划第27-31页
        3.4.2 底层个体路径规划第31-32页
    3.5 基于数据驱动模型的人群运动仿真第32-34页
    3.6 实验与分析第34-41页
        3.6.1 DCE模型分析第34-36页
        3.6.2 基于强化学习的群组路径规划分析第36-37页
        3.6.3 真实场景下的仿真实验第37-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于深度残差网络的人群仿真方法第42-56页
    4.1 引言第42页
        4.1.1 问题提出第42页
        4.1.2 本文思路第42页
    4.2 方法概述第42-43页
    4.3 数据驱动的人群属性量化第43-46页
        4.3.1 物理属性的提取第43-44页
        4.3.2 社会属性的量化第44-46页
    4.4 用于人群行为属性学习的残差网络运动预测模型第46-49页
        4.4.1 ResNet的基本输入与输出第46-47页
        4.4.2 网络训练第47-49页
    4.5 实验与分析第49-54页
        4.5.1 ResNet-CBPL模型的性能验证第49-51页
        4.5.2 速度-密度的比较第51页
        4.5.3 内聚性的验证第51-52页
        4.5.4 集群性的验证第52-54页
        4.5.5 真实场景下人群运动过程的可视化第54页
    4.6 本章小结第54-56页
第五章 基于真实数据驱动的三维运动仿真平台第56-62页
    5.1 引言第56页
    5.2 仿真平台设计结构第56页
    5.3 仿真平台实现第56-60页
    5.4 不同场景下的仿真实例第60-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-70页
攻读硕士学位期间的主要成果第70-72页
致谢第72-73页

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