📅 最后修改于: 2023-12-03 15:09:58.970000 🧑 作者: Mango
户外移动模型是指在空间中实施人群流动时,人的行为模式和路线选择等因素影响下的移动模型。高斯-马尔可夫模型是常用的一种用于描述该模型的随机模型。在高斯-马尔可夫模型中,人的位置在每个时间步长上都是由一个高斯分布所决定。
在Python中,可以使用numpy
和matplotlib
库来实现高斯-马尔可夫模型。下面是一个简单的实现示例:
该示例中,我们分别定义了高斯分布函数gaussian_distribution
、随机行走函数random_walk
以及高斯混合模型函数gaussian_mixture_model
。其中,gaussian_mixture_model
函数中先随机给出高斯分布的均值和方差,并在每个时间步长上计算出高斯混合分布,并与随机行走的结果相加得到下一时刻的位置。最后,我们将结果进行可视化。