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数学建模采用社会力模型，并用Python代码进行实现。

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简介：
通过运用社会力模型，对人群疏散以及人行道（斑马线）中人员流动状态进行模拟研究。需要对行人模型及其仿真流程有充分的了解。社会力模型（Social-Force Model）源于 D. Helbing 和 P. Molnár 于 1995 年提出的理论框架，并在随后的研究中不断地被改进和完善。2000年，Dirk Helbing 在《Nature》杂志上发表了一篇重要论文，题目为“Simulating dynamical features of escape panic”，其中详细阐述了一种用于描述个体之间相互避碰的心理机制——社会力模型。

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  • Python代码实现数学建模中的社会力模型
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    本项目通过Python编程语言实现了社会力模型在数学建模中的应用，模拟人群互动与行为，为社会学研究提供了有力工具。 社会力模型是由D. Helbing与P. Molnár在1995年提出并在之后不断完善的理论。2000年，Dirk Helbing在《自然》杂志上发表了一篇文章“模拟逃生恐慌中的动态特性”，文中提出了描述人与人之间避碰的心理力量的社会力模型。这一模型被广泛应用于人群疏散或斑马线对流过程的仿真中，并且熟悉行人行为及其仿真的过程中至关重要。
     
  • 数学建模-利用Python进行数学建模.zip
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    本资源为《数学建模-利用Python进行数学建模》压缩包，内含详细教程与实践案例，旨在帮助学习者掌握运用Python解决复杂数学问题的方法和技巧。 【数学建模】 1. 使用Python进行线性规划，功能与LINGO软件相当。 2. 利用Python中的遗传算法求解问题，并支持动态可视化效果，类似于MATLAB的GA工具箱。 3. 通过Python的Matplotlib库创建各种美观的数据图表。 4. 运用Python中的Statsmodels库来进行描述统计、相关性分析、因子分析和检验等统计推断工作，功能与Stata、EViews及SPSS软件相媲美。 5. 使用Python进行线性拟合以及线性回归等相关操作。 6. 采用Python的Pandas和NumPy科学计算库构建数学模型。 7. 利用第三方库PuLP来解决各种线性规划问题。
     
  • 常用数学建模模型及其Python编程实现
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    本书深入浅出地介绍了多种常用的数学建模方法，并通过具体的实例展示了如何使用Python语言来实现这些模型，非常适合初学者和需要提升建模技能的数据分析人员阅读。 数学建模涉及多种方法和技术，包括但不限于： - 线性回归（LinearRegression） - 奇异值分解（SVD） - TOPSIS分析 - 主成分分析 - 分类算法 - 图论应用 - 层次分析法 - 岭回归和LASSO - 插值算法 - 数学规划模型 - 时间序列分析 - 灰色关联分析 - 灰色预测方法 - 相关性分析技术 - 聚类方法 - 蒙特卡洛模拟 以上代码仅供参考学习。
     
  • 社会力模型和社会力疏散_Social-force-model_源码_z
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    该资源提供了一个基于社会力模型的社会疏散模拟程序源代码。Social-force-model利用物理学原理来模拟行人行为和群体动态，适用于城市规划、安全评估等领域研究与应用开发。 Social force model（社会力模型）和社会力疏散相关的源码文件已经打包为.zip格式。
     
  • Pedsim: 独立的社会力模型行人模拟库
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    Pedsim是一款开源的行人模拟库，采用独立社会力模型，用于仿真分析人群行为和流动情况，广泛应用于城市规划、交通安全等领域。 佩德西姆独立的pedsim库是一个基于社会力量模型的行人模拟器，它源自Christian Gloor的原始库。
     
  • 【数学建模】用Matlab实现SEIR模型.md
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    本Markdown文档深入讲解如何使用MATLAB软件实现SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型，旨在帮助读者掌握该模型在疾病传播预测中的应用。 【数学建模】使用Matlab实现SEIR模型。
     
  • 30个实用的数学建模Python代码
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    本书汇集了三十段实战导向的Python代码，旨在帮助读者掌握数学建模的核心技巧与应用方法。通过丰富的实例解析，引导学习者轻松应对各类数据分析和模型构建挑战。 常用的Python数学建模代码包括多种库的使用，如NumPy、SciPy、Pandas以及Matplotlib等。这些工具可以帮助用户进行数据处理、数值计算及可视化等工作，在解决实际问题中具有重要作用。 在构建模型时，首先需要导入必要的库，并根据具体需求加载或生成所需的数据集。接着，选择合适的算法和方法对数据进行预处理（如缺失值填充、特征工程）以及建模分析（例如线性回归、逻辑回归、决策树等）。最后一步是评估所建立的数学模型效果，使用交叉验证或者测试集来检验预测性能，并根据实际情况调整参数优化结果。 整个过程需要编程技巧与领域知识相结合，在实践中不断积累经验才能更好地掌握。
     
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  • 大学生运用Matlab进行数学建模（涵盖多种模型）
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