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「人流シミュレーションのパラメータ推定手法」の論文の実装(非公式) - Qiita
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「人流シミュレーションのパラメータ推定手法」の論文の実装(非公式) - Qiita
はじめに 論文「人流シミュレーションのパラメータ推定手法」をPythonで実装しました。 実装したコード... はじめに 論文「人流シミュレーションのパラメータ推定手法」をPythonで実装しました。 実装したコードはgithubに載せています。 パッケージとして内容を実行することも可能です。 実装コードすべてを解説すると長くなるので、ここでは実装の概要とパッケージとしての利用法を解説します。(githubのREADME.mdにも同様の内容が書いてあります。) 追記(2021/2/17) Google Colaboratoryでの実行例(実装の概要の1~3番を実行)を公開しました。 リンクはこちら 実装の概要 Social Force Model (SFM)を用いた人流モデルの実装 全部のパラメータの最適化と目的関数の違いによる結果の評価 個別のパラメータごとの最適化と目的関数の違いによる結果の評価 2.の結果を踏まえた、全部のパラメータの最適化モデルの実装 3.の結果を踏まえた、個別のパラメータご