一种基于神经网络的多智能体建模技术

本文建立了面向多场景的人工神经网络(ANN)多智能体人群运动模型,该模型由数据驱动,将多场景人群行为封装成四层神经网络,输出行人的速度及位置。本文使用试验采集的训练数据,通过与真实数据对比,本文所设计的神经网络模型优于社会力模型。同时本文设计的ANN人群模型输入参数中加入了路径规划信息,通过将输入参数进行矢量旋转,适用于多种场景,弥补了目前神经网络人群运动模型不足的缺陷。