基于逻辑斯谛回归模型的群体疏散行为研究
人群疏散中_非适应性_行为的研究_田玉敏
第21卷第2期灾 害 学Vol.21No.2 2006年6月JOURN AL OF CAT ASTROPHOLOGY Jun.2006人群疏散中“非适应性“行为的研究X田玉敏1,2(1.中国人民武装警察部队学院消防工程系,河北廊坊065000;2.南开大学城市公共安全研究中心,天津300071)摘要:本文从人与人的相互作用和社会学、心理学的角度,对人群疏散中“非适应性”行为”的理论、计算机模型、模拟原理等进行了较为深入的研究,并以具体实例说明了Building Ex odus软件在人群疏散模拟分析中的具体应用,为完善该研究方向的计算机模型和促进软件的开发提供理论和方法的指导。
文章得出的结论是:“非适应”人群行为的研究需要从心理学和社会学的角度建立人群中个人行为与社会行为的理论框架。
“非适应”人群行为的研究方法必须与紧急情况相结合,而紧急情况是一个由多个人员组成的复杂系统,大量人群环境的模拟需要涉及到人与人之间,人与环境之间的相互作用。
关键词:人群疏散;“非适应性”行为;人群恐慌;;紧急程度;计算机模型中图分类号:X928.03 文献标识码:A 文章编号:1000-811X(2006)02-0114-070 引言在公共场所中,疏散设计对于安全工程而言是一个难题,已经有许多在紧急情况下由于过分拥挤和挤压而造成事故的报道。
据观察,在拥挤的环境里,大部分死难者都是由于人群的“非适应性”行为而丧命的,而并非灾难(如火灾)的原因。
所谓“非适应性行为”,是指人员在疏散过程中发生的不利于他人安全的行为,如奔逃、互相推挤、将别人撞倒以及互相踩踏等等,这些行为是造成人群灾难性事故的主要原因之一。
研究在人群环境中的“非适应性”行为,我们必须从生理学和社会学的角度仔细研究在恐慌状态下人类的行为。
本文从人与社会相互作用的角度进行人群的“非适应性”行为的研究,并结合动力学的计算模型进行疏散分析,并将疏散分析应用于特定“设计”之中。
逻辑斯蒂回归模型
逻辑斯蒂回归模型
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的机器学习方法，属于分类算法，它可以用来预测一个样本属于哪一类。
它早在19上世纪60年代就被发明出来了。
在实际应用中，逻辑斯蒂回归是一种用二元逻辑（0和1）来预测分类问题的统计模型，通过分析给定的特征来判断是否属于特定的类。
其实，逻辑斯蒂回归是概率模型，数学原理是最大似然估计，它的模型在实际问题中有着众多的优缺点。
逻辑斯蒂回归模型的主要优点是速度快且易于实现，而且非常适用于一对多（即多分类）分类问题，而且更倾向于低维度的特征，这使得它易于识别重要特征。
由于其易于实现，因此可以节省大量的时间和工作量。
此外，逻辑斯蒂回归不仅可以处理事件类别，而且还可以应用于连续结果；另外，它还可以捕获事件之间的依赖性，解释变量的影响，并对协变量开展校正，这在传统的统计方法中是困难的。
然而，逻辑斯蒂回归模型也有缺点，其中最明显的是模型仅包括线性项，因此它不适用于样本特征具有非线性关系的情况。
此外，由于逻辑斯蒂回归模型只能返回二元逻辑（0和1）的结果，因此它不适用于半边的分类问题，即对实际解决的问题没有很好的应用。
另外，需要注意的是，如果样本中有较多的偏斜或独立变量，模型的精度也会受到影响。
简述种群增长的逻辑斯谛模型及其主要参数的生物学意义
简述种群增长的逻辑斯谛模型及其主要参数的生物学意义种群增长的逻辑斯谛模型是一种描述物种生长的统计模型。
它基于两个关键假设：一是种群的增长率取决于种群数量，二是种群的增长率会随着种群数量的增加而减缓。
这个模型可以通过几个主要参数来描述，包括种群增长率、最大种群容量和饱和度。
种群增长率是指单位时间内种群数量的平均增加量。
在逻辑斯谛模型中，种群增长率通常被表示为种群数量与最大种群容量的差异的函数。
当种群数量接近零时，增长率接近最大增长率，随着种群数量的增加，增长率逐渐减缓，最终趋近于零。
这种模型反映了种群增长受到资源限制的生物学过程。
最大种群容量是指在给定环境条件下，种群可以达到的最大数量。
在逻辑斯谛模型中，最大种群容量是一个重要的参数，它代表了生态系统承载能力的上限。
当种群数量逐渐接近最大种群容量时，资源变得越来越有限，种群增长率受到阻碍，从而导致增长率减缓。
饱和度是指种群数量与最大种群容量之间的比值。
它是种群增长动力学的关键指标之一，用来描述种群数量相对于最大种群容量的相对大小。
当饱和度接近零时，种群数量较小，增长率较高；当饱和度接近于1时，种群数量接近最大种群容量，增长率趋近于零。
饱和度反映了种群增长受到资源限制的程度。
逻辑斯谛模型的主要参数具有生物学意义。
首先，最大种群容量可以反映生态系统的承载能力。
当最大种群容量较小时，表明这个生态系统的资源供应有限，种群数量不太可能达到很大；而当最大种群容量较大时，表明这个生态系统的资源供应相对充足，种群数量有较大的增长潜力。
其次，种群增长率是解释种群数量动态变化的重要指标。
当种群数量远离最大种群容量时，增长率较高，种群数量有较大的增长潜力；当种群数量接近最大种群容量时，增长率减缓，种群数量达到动态平衡。
这提醒我们要关注种群数量变化的趋势，及时采取措施来调节种群数量。
最后，饱和度是评估种群数量相对于最大种群容量的相对大小的重要参数。
饱和度越高，种群数量接近最大种群容量，资源供应越有限，增长率减缓；饱和度越低，则种群数量较小，资源供应相对充足，增长率较高。
逻辑斯谛回归模型
逻辑斯谛回归模型1. 什么是逻辑斯谛回归模型？逻辑斯谛回归模型（Logistic Regression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，它适用于二元分类问题，即将给定的数据集分为只有两个类别的情况。
该算法最早由逻辑斯谛提出，后被广泛应用于机器学习领域。
2. 逻辑斯谛回归模型的原理从数学上来讲，逻辑斯谛回归模型是一种通过对输入特征的线性加权和（或者称为对样本特征进行加权求和）进行运算，再用sigmoid 函数将结果进行映射，得到一个概率结果的分类算法。
在这个算法中，我们需要确定两个重要的参数：权重和偏置，这两个参数描述了数据集中不同特征对结果的相对重要性。
3. 逻辑斯谛回归模型的应用场景逻辑斯谛回归模型广泛应用于各种分类问题，包括信用评估、医疗诊断、社交网络分析等领域。
其主要优点在于能够对数据进行快速的分类预测，且具有较好的可解释性。
此外，逻辑斯谛回归模型可以很好地处理非线性问题，不同于线性回归等模型在处理非线性问题时存在的问题。
4. 逻辑斯谛回归模型的优缺点逻辑斯谛回归模型的优点在于：- 适用性广泛；- 易于实现和使用；- 具有较好的运算效率和较高的精度；- 模型结果具有可解释性。
逻辑斯谛回归模型的缺点在于：- 只能对二元分类问题进行处理；- 对数据的分类结果不能做出多元决策；- 对输入特征的线性组合存在局限性。
5. 如何构建逻辑斯谛回归模型？在构建逻辑斯谛回归模型时，我们需要以下几个步骤：- 收集样本数据并进行处理；- 将样本数据集分为训练集和测试集；- 对训练集数据进行标准化处理；- 使用梯度下降或牛顿迭代等算法对模型进行训练；- 对模型进行测试，并对模型的性能进行评估。
6. 结语逻辑斯谛回归模型是机器学习领域中一个应用广泛、具有可解释性的模型，它不仅可以用于二元分类问题的解决，还可以通过结合多个模型得到更具有决策力的分类器。
未来，在算法和技术的不断发展下，逻辑斯谛回归模型的应用领域会更加广泛，且模型的性能和精度也会不断提高。
实用逻辑斯谛回归方法
实用逻辑斯谛回归方法
嘿，朋友！你知道吗，实用逻辑斯谛回归方法那可真的是超级厉害啊！举个例子哈，就好像你在迷宫里找出口，这个方法就是能帮你快速找到正确路径的神奇指南！
想象一下，你面对一大堆的数据，就像置身于一片混乱的数字海洋中，感到迷茫和无助。
但是，一旦用上这个逻辑斯谛回归方法，哇塞，就像突然有了一盏明灯照亮前路！比如说，你想知道什么样的因素会影响客户购买某个产品，通过这个方法，就能清晰地找出那些关键的因素。
这不就像是你在黑暗中突然找到了开启宝库的钥匙吗！
我之前在处理一个项目的时候，就遇到了类似的难题。
数据错综复杂，让我头都大了。
但是当我尝试使用逻辑斯谛回归方法后，嘿，你猜怎么着，那些原本毫无头绪的数据仿佛一下子都听话了起来，乖乖地给我展示出了它们背后隐藏的规律。
我兴奋得差点跳起来！“哇，原来这么简单就能弄明白啊！”我的同事看到结果后也忍不住感叹。
说真的，它真的能让你事半功倍。
无论是预测市场趋势，还是分析用户行为，它都游刃有余。
它就如同一个经验丰富的向导，引导你穿越数据的丛林，找到你想要的答案。
而且哦，这个方法并不是什么高深莫测的东西，只要你愿意去学，就能轻松掌握。
你想啊，别人还在数据堆里苦苦挣扎，而你已经用这个厉害的方法轻松前行了，那是一种多么爽的感觉啊！
所以啊，别再犹豫啦，赶紧去试试实用逻辑斯谛回归方法吧，你一定会爱上它的！我相信它能给你带来意想不到的惊喜和收获！。
简述逻辑斯蒂方程的特点及其应用意义
简述逻辑斯蒂方程的特点及其应用意义逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，其核心是逻辑斯蒂方程（Logistic Equation）。
逻辑斯蒂方程具有以下特点及应用意义。
1. 特点逻辑斯蒂方程是一种S型曲线，可以将线性模型的输出转化为概率值。
具体而言，逻辑斯蒂方程将输入的线性组合通过一个非线性函数（sigmoid函数）映射到[0, 1]的区间上，表示样本属于某个类别的概率。
逻辑斯蒂方程的表达式为：P(y=1|x) = 1 / (1 + e^(-z))其中，P(y=1|x)为样本属于正例的概率，z为线性组合的结果。
2. 应用意义逻辑斯蒂方程在实际应用中具有广泛的应用意义。
2.1 二分类问题逻辑斯蒂方程主要用于解决二分类问题，即将样本划分为两个类别。
通过逻辑斯蒂回归模型，可以根据输入的特征判断样本属于某个类别的概率，并进行分类决策。
2.2 概率预测逻辑斯蒂方程将线性模型的输出转化为概率值，因此可以用于概率预测。
例如，在广告点击预测中，可以利用逻辑斯蒂回归模型预测用户点击广告的概率，从而根据概率进行排序推荐。
2.3 解释性强逻辑斯蒂回归模型的系数可以表示不同特征对结果的影响程度，从而可以解释模型的预测结果。
这种可解释性使得逻辑斯蒂回归在实际应用中更受青睐。
2.4 结果稳定逻辑斯蒂回归模型的参数估计是通过极大似然估计法得到的，这保证了参数的一致性和渐进正态性。
相比于其他分类算法，逻辑斯蒂回归模型的结果更加稳定可靠。
2.5 可解释性强逻辑斯蒂回归模型的系数可以直接反映出不同特征对结果的影响程度，从而具有较强的可解释性。
这在实际应用中能够为决策提供重要的参考。
逻辑斯蒂方程的特点及应用意义使其在许多领域得到广泛的应用。
在医学领域，逻辑斯蒂回归可以用于疾病的风险预测和诊断，通过输入患者的特征变量，如年龄、性别、家族病史等，预测患者患病的概率，并辅助医生进行诊断和制定治疗方案。
校园人群应急疏散行为及其影响因素研究
校园人群应急疏散行为及其影响因素研究作者：钟光淳翟国方毕雪梅葛懿夫来源：《地震研究》2022年第01期摘要：校园作为城市高密度地区的典型区域，建筑密度高、道路错综曲折、灾后疏散难度大。
以南京中心城区某高校为实证研究案例，展开问卷调查;采用皮尔逊卡方检验法，对校园人群安全意识及疏散行为和性别、年龄、受教育程度及参加疏散演练次数等人员特性信息进行交叉分析，得到存在相关性的变量组;基于Logistic回归模型，建立了人群特征、安全意识评价指标对校园人群疏散行为及心理影响的评价模型，识别疏散行为影响因素，以及各因素的影响程度大小。
结果表明：年龄、性别以及参加过疏散演练的次数是影响人群安全意识及疏散行为的显著相关因素，学历是相关因素;地震灾害下受访人群对避难场所的选择偏好为：场地型避难场所>建筑型避难场所>地下空间;参加疏散演练的次数，安全意识、风险认知对灾害发生时的人群疏散行为有显著影响。
关键词：校园安全意识;疏散行为; 问卷调查; 相关性分析;Logistic 回归模型中图分类号：P315.953 文献标识码：A 文章编号：1000-0666（2022）01-0150-10doi：10.20015/ki.ISSN1000-0666.2022.00160 引言校园作为城市高密度地区，人员密集、空间相对封闭、建筑密度高、内部道路错综曲折、易损性高。
为了保证师生安全，将校园人群快速疏散到安全区域，减小灾害造成的损失，制定合理、高效的灾时、灾后人群疏散策略及应急方案十分关键，因此开展校园人群应急疏散研究具有紧迫性与重要意义。
影响应急疏散效率的因素包括疏散人员基本特征、空间环境、灾害环境及疏散行为策略等。
人群疏散行为一直是国内外学界研究的热点，学者们采用视频观测（Cao et al，2018）、疏散实验（Xie et al，2020）、问卷调查、数值模拟（Zheng et al，2009）等方法研究人群在疏散过程中从众（Yunan，Tan，2007）、惯性（翟越等，2020）、避让（宋英华等，2020）、跟随行为（Wang et al，2020）、亲缘偏向行为（Yang et al，2005）等行为特征，以及恐慌（Shiwakoti et al，2019）、环境熟悉度（Li，Han，2015）等心理特征。
论述逻辑斯蒂增长模型
论述逻辑斯蒂增长模型
逻辑斯蒂增长模型（LogisticGrowthModel）是一种用于模拟和预测某种特定群体的数量增长情况的数学模型。
该模型假设，在给定的环境条件下，群体的数量将以指数率增长，但其增长速率会随着群体自身的增加而减缓，到达数量上限时停止增长，并在经过一段时间的稳定之后放缓，最终恢复平稳。
逻辑斯蒂增长模型的主要应用是预测人口增长，因为它可以模拟出人口统计数据，有助于更准确地评估人口的增长行为。
此外，这种模型也被用于模拟其他类型的数量增长，例如物种的数量增长、社会关键指标的变化等。
总之，逻辑斯蒂增长模型是一种有效的数学模型，可以用来研究群体的增长行为，有助于对群体数量的变化和发展趋势进行分析和预测，为相关决策提供“数据支撑”，从而实现更有效的群体管理与控制。
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逻辑斯蒂回归在分类中的应用
逻辑斯蒂回归在分类中的应用逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，尤其在二分类问题中表现出色。
逻辑斯蒂回归通过将线性回归模型的输出映射到一个概率范围内，从而实现分类任务。
在实际应用中，逻辑斯蒂回归被广泛应用于各个领域，如医疗、金融、市场营销等。
本文将介绍逻辑斯蒂回归在分类中的应用，并探讨其优势和局限性。
### 逻辑斯蒂回归原理逻辑斯蒂回归是一种广义线性回归模型，其模型形式为：$$P(y=1|x) = \frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}}$$其中，$P(y=1|x)$表示在给定输入$x$的情况下，输出为类别1的概率；$w$和$b$分别为模型的参数，通过训练数据得到。
逻辑斯蒂回归通过对线性回归模型的输出应用逻辑函数（Sigmoid函数）将连续的输出映射到[0,1]之间，从而实现分类任务。
### 逻辑斯蒂回归的优势1. **简单且高效**：逻辑斯蒂回归是一种简单而有效的分类算法，易于理解和实现。
在处理二分类问题时，逻辑斯蒂回归通常能够取得不错的效果。
2. **可解释性强**：逻辑斯蒂回归输出的概率可以直观地解释为属于某一类别的可能性，因此具有较强的可解释性。
3. **适用性广泛**：逻辑斯蒂回归在各个领域都有广泛的应用，如金融风控、医疗诊断、市场营销等。
### 逻辑斯蒂回归的局限性1. **只能处理二分类问题**：逻辑斯蒂回归通常只能处理二分类问题，对于多分类问题需要进行适当的处理，如一对多（One-vs-Rest）策略。
2. **对特征工程要求高**：逻辑斯蒂回归对特征的线性关系较为敏感，需要进行适当的特征工程处理，如特征缩放、特征选择等。
3. **容易受到异常值和噪声的影响**：逻辑斯蒂回归对异常值和噪声比较敏感，需要进行数据清洗和异常值处理。
### 逻辑斯蒂回归在实际应用中的案例1. **医疗领域**：在医疗诊断中，逻辑斯蒂回归常用于预测疾病的风险，如心脏病风险预测、肿瘤恶性程度预测等。
逻辑斯蒂增长模型的特点
逻辑斯蒂增长模型的特点《聊聊逻辑斯蒂增长模型那些事儿》嘿，朋友们！今天咱来唠唠逻辑斯蒂增长模型的特点。
这玩意儿，可有意思着呢！咱先说说它的“S 形曲线”。
这就好像是人生啊，一开始慢慢悠悠地起步，没啥大动静，就跟咱小时候学习走路似的，跌跌撞撞，进展缓慢。
然后呢，突然之间，就跟打了鸡血似的，蹭蹭蹭地往上长，那速度，简直了！就好比我们到了某个阶段，突然开了窍，成绩、事业啥的都飞速上升。
可别高兴得太早哦，到了后面，它又慢慢地平缓下来了，好像到了一个瓶颈期，再怎么努力，增长也有限了，这不就跟咱工作了一段时间，进步没那么明显了一样嘛。
还有啊，它有个环境容纳量。
这就像是咱们的生活空间，房子就那么大，能装的东西、住的人就那么多。
一旦超过了这个容纳量，麻烦可就来了。
就好比一个小公司，人越来越多，地方不够用了，那可不就得想办法拓展或者调整嘛。
逻辑斯蒂增长模型还特别强调“限制因素”。
嘿呀，这不就是我们生活中的那些困难和挑战嘛！有时候想往前冲，可那些限制因素就像一只只小手拉住你，不让你走太快。
比如说，资源不够啦，竞争太激烈啦，这些都能拖住我们前进的脚步。
而且啊，这个模型还挺神奇的，它能让我们看到事物发展的规律。
就好像我们看一部电视剧，知道了开头，就能猜到后面大概会怎么发展。
学习了逻辑斯蒂增长模型，我们对一些现象就能有更深刻的理解和预测。
比如说，为啥有些行业一开始那么火，后来就不行了呢？是不是到了环境容纳量的极限了？为啥有些地方的人口增长会突然变慢呢？是不是遇到了什么限制因素？咱有了这模型，就能像个小侦探似的，分析分析背后的原因。
总之呢，逻辑斯蒂增长模型就像是一把小钥匙，能帮我们打开很多现象背后的大门，让我们更清楚地看到事物发展的规律。
虽然它听起来挺专业，但其实跟我们的生活息息相关呢！只要我们用心去体会，就能发现它无处不在哦！以后再遇到那些起起伏伏的事儿，咱就可以笑着说：“嘿，这不就是逻辑斯蒂增长模型嘛！”是不是挺有趣的呀？哈哈！。
人群疏散的微观仿真模型研究共3篇
人群疏散的微观仿真模型研究共3篇人群疏散的微观仿真模型研究1人群疏散的微观仿真模型研究随着人口的不断增加，城市化进程不断推进，大型公共场所的人流量也越来越大，如何保障人们的安全成为了一个重要的问题。
在重大场合人群疏散是一个比较复杂的问题，涉及到人员流动、行为模式和心理因素等多方面因素。
这些因素交织在一起，构成了疏散的关键问题。
在过去的二十几年里，计算机仿真技术得到了迅猛发展，为设计、规划和优化人流疏散提供了强有力的方法。
仿真可以提供一种实验性的方法，使得人们可以在合理且有保障的条件下测试不同的疏散方案。
人群疏散的仿真模型可分为宏观模型和微观模型两类。
宏观模型主要是在人群视角下模拟整体的移动，在规模较大且密度不高时使用较多。
微观模型则是重点考虑个体行为与环境的相互作用，能够更好的模拟疏散过程中人员的个体行为和心理状态。
本文主要介绍一种微观仿真模型，该模型以朝远平的Vroom-Yetton-Jago在心理学领域提出的路径-目标理论及原理为基础，基于其实现了智能体的行为规则。
该模型考虑了人员行为、地形、建筑物结构、障碍物、安全出口等实际问题，具有较高的拟真性和适应性。
模型包含了两个步骤：建筑物三维模型构建和疏散仿真实验。
建筑物三维模型构建建筑物三维模型构建是疏散仿真的第一步。
采集建筑物数据包括建筑物结构、房间布局、通道、楼梯等，以三维建模软件为基础，构建真实的建筑环境。
在建造过程中，要考虑建筑物外观、结构和材料，尽量与真实建筑物保持一致。
通过构建建筑物的三维模型，提供了仿真实验的基础数据。
疏散仿真实验疏散仿真实验是模型的核心。
通过该实验，可以比较客观地评估不同的疏散方案，包括疏散时间、安全出口使用率、人员流量、疏散效率等指标。
疏散仿真实验步骤如下：（1）模拟人员的行为建立智能体的行为规则，实现与环境的交互和规划。
在模拟人员的行为时，考虑人员的性别、年龄和体型等个体差异。
人员的行为包括随机行走、逃生寻路、安全出口选择、群体行为等。
机器学习之逻辑斯蒂回归模型及应用研究23页PPT
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
机器学习之逻辑斯蒂回归模型及应用 研究
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
多项逻辑斯蒂回归模型
多项逻辑斯蒂回归模型
多项逻辑斯蒂回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计学方法。
它是逻辑斯蒂回归模型的扩展，可以处理多个分类变量的情况。
在实际应用中，多项逻辑斯蒂回归模型被广泛应用于医学、社会科学、市场营销等领域。
多项逻辑斯蒂回归模型的基本思想是将多个分类变量的概率分布建模为一个多项分布。
在这个模型中，每个分类变量都有一个对应的参数向量，用来描述该变量在不同类别下的概率分布。
模型的目标是通过最大化似然函数来估计这些参数向量，从而实现对分类问题的预测。
在实际应用中，多项逻辑斯蒂回归模型可以用于多个分类变量的预测。
例如，在医学领域，可以使用该模型来预测患者的疾病类型。
在社会科学领域，可以使用该模型来预测人们的政治倾向或消费习惯。
在市场营销领域，可以使用该模型来预测客户的购买行为。
多项逻辑斯蒂回归模型的优点在于它可以处理多个分类变量，并且可以对分类变量的概率分布进行建模。
此外，该模型还可以通过调整参数向量来实现对分类变量的预测。
然而，该模型也存在一些缺点，例如需要大量的数据来进行训练，以及对参数向量的解释不够直观。
多项逻辑斯蒂回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计学方法。
它可以处理多个分类变量，并且可以对分类变量的概率分布进行建模。
在实际应用中，该模型被广泛应用于医学、社会科学、市场营销等领域。
逻辑斯蒂回归
逻辑斯谛回归的简介机器学习中经典的逻辑(斯谛)回归（Logistic Regression)，什么叫做回归呢？举个例子，我们现在有一些数据点，然后我们打算用一条直线来对这些点进行拟合（该曲线称为最佳拟合曲线），这个拟合过程就被称为回归。
逻辑斯谛回归直接对分类的可能性建模，无需事先假设数据的分布，可以避免假设分布带来的问题，不仅能预测出样本的类别，还能得到该类别的概率。
二项逻辑斯谛回归模型是一种分类模型，由条件概率分布表示，形式为参数化的逻辑斯谛分布。
这里，随机变量X 为实数，变量Y 取值为1或0.二项逻辑斯谛回归模型()X Y P 定义6.2（逻辑斯谛回归模型）二项逻辑斯谛回归模型是如下的条件概率分布：这里，是输入，是输出，和是参数，w 称为权值向量，b 称为偏置，为w 和x 的内积。
nR x ∈{}1,0∈Y nR w ∈R b ∈x w ⋅()()()()()()()4.6exp 1103.6exp 1exp 1b x w x Y P b x w b x w x Y P +⋅+==+⋅++⋅==二项逻辑斯谛回归模型一个事件的几率（odds ）是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值。
如果事件发生的概率为p ,那么该事件的几率是，该事件的对数几率或logit 函数为p p-1为了方便，将权值向量和输入向量加以扩充，仍记作w, x, 即w =(w (1),w (2),...,w (n),b )T , x =(x (1),x (2),...,x (n),1)T .这时，逻辑斯谛回归模型如下：()()()()()()()6.6exp 1105.6exp 1exp 1x w x Y P x w x w x Y P ⋅+==⋅+⋅==()ppp -=1loglogit{}1,0,∈∈i n i y R x 逻辑斯谛回归模型学习时，对于给定的训练数据是T ={(x 1,y 1),(x 2,y 2),...,(x N ,y N )},其中，，可以应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑斯谛回归模型。
详解逻辑斯蒂增长模型
详解逻辑斯蒂增长模型
逻辑斯蒂增长模型（Logistic Growth Model）是一种描述某一种生物种群、经济市场或其他类型的增长过程的数学模型。
该模型基于逻辑斯蒂方程，通过考虑资源约束和环境影响来解释种群或市场的增长趋势。
逻辑斯蒂增长模型的方程可以表示为：
\[ \frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K}\right) \]
\(N\)表示种群或市场的规模，\(t\)表示时间，\(r\)是增长率，\(K\)是系统的容量极限。
该方程有两个部分，第一部分\(rN\)表示无资源限制情况下的指数增长率。
第二部分\(\left(1 - \frac{N}{K}\right)\)表示资源的稀缺性，它限制了增长率，并且当种群或市场接近极限 \(K\) 时，增长率趋近于零。
逻辑斯蒂增长模型的解析解可以通过分离变量和积分得到：
\[ N(t) = \frac{K}{1 + \left(\frac{K}{N_0} - 1\right) e^{-rt}} \]
\(N_0\)表示初始规模，这里表示时间 \(t=0\) 时刻的规模。
逻辑斯蒂增长模型的重要特征是饱和增长。
在初始阶段，种群或市场增长迅速，但随着时间的推移，增长率逐渐减小，直到趋于稳定。
这是由资源的有限性所导致的。
逻辑斯蒂增长模型是一种广泛应用于生态学、经济学和社会科学研究中的模型。
它可以帮助我们理解和预测种群或市场的增长趋势，并指导相关决策和政策制定。
逻辑斯蒂增长模型也可以通过拟合观测数据来估计出模型的参数，并进一步对未来的增长进行预测。
基于Logistic回归的应急疏散交通出行生成预测研究
基于Logistic回归的应急疏散交通出行生成预测研究
谢青梅
【期刊名称】《中国人民公安大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(016)004
【摘要】提出一种基于Logistic回归的应急疏散交通出行生成预测模型.通过对厦门市居民地震交通疏散问题的调查数据分析,应用SPSS统计软件进行Logistic回归,建立应急疏散交通出行生成预测模型,预测在地震灾害中居民选择疏散出行的概率,进而获得突发事件的交通疏散需求.选用测试样本进行仿真、验证预测模型的准确性和拟合度,取得较好地效果,为制定更为合理有效的城市应急管理规划提供依据.【总页数】4页(P79-82)
【作者】谢青梅
【作者单位】中国人民公安大学安全防范系,北京,100038
【正文语种】中文
【中图分类】D035.34
【相关文献】
1.基于蚁群算法的交通出行生成预测方法的研究及应用 [J], 唐阳山;方媛;白艳;窦凯
2.基于多项Logistic回归的地铁应急疏散行为影响因素分析 [J], 王世通;杨艳红
3.基于S-曲线的时变交通应急疏散需求预测 [J], 林建新;韦献兰;吴海燕;张蕊
4.基于出行生成约束模型的交通需求预测方法研究 [J], 何佳玮;赵强
5.基于出行生成影响分析的动态交通需求预测方法研究 [J], 杨岸磊;李文勇;
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逻辑斯蒂方程研究及应用_徐荣辉
为单位） 时的生物质量（ 该群种的全部个体质量之和 ） ， 单位 k = 0 ． 71 / 年。 为 kg， 承载能力为 K = 8 ˑ 10 kg， （ 1 ） 如果 y（ 0 ） = 4 ˑ 10 7 kg， 求 1 年后的生物质量。 （ 2 ） 需要多长时间生物质量可达 6 ˑ 10 7 kg？ 分析： 此案例已明确大比目鱼群的增长满足逻辑斯蒂方 程， 直接应用即可解决案例中所提问题 。 解 （ 1 ） 方程 dy = ky 1 － y 为逻辑斯蒂方程， 其解 dt K
第 27 卷 第 5 期 2011 年 10 月
忻 州 师 范 学 院 学 报 JOURNAL OF XINZHOU TEACHERS UNIVERSITY
Vol． 27 No． 5 Oct． 2011
逻辑斯蒂方程研究及应用
徐荣辉
（ 山西生物应用职业技术学院 ， 山西 太原 030031 ）
要：逻辑斯蒂方程（ Logistic Equation ） 是数学生物学家 Pierre － Francois Verhulst 提出 为马尔萨斯（ Malthus） 人口模型的推广， 从其问世以来， 它的应用从人 的著名的人口增长模型， 摘 口增长模型拓展到很多领域， 广泛应用于生物学、 医学、 经济管理学等方面。 文章通过对种群 阐述了逻辑斯蒂方程在生物学和医学中的实 增长和传染病传播问题方面的两个案例的讨论 ， 可知逻辑斯蒂方程作为经验方程 ， 在不要求严密解释和推理的前提下， 在诸多领域有 际应用， 其非常简便和实用的价值。 关键词：逻辑斯蒂方程； 微分方程； 模型； 应用 中图分类号： O175． 1 文献标识码： A 文章编号： 1671 － 1491 （ 2011 ） 05 － 0028 － 03
太平洋大比目鱼是世界上最大的鱼种之一 。 由于大比 目鱼出色的质地适合于从清蒸到油炸的多种烹饪方式 ， 其厚 同时也是某些昂贵鱼如智利海 而雪白的鱼片很受顾客欢迎 ， 鲈的极好替代品， 因此十分畅销， 全世界年捕捞量超 2． 5 万 在该区域捕捞时可结合逻辑斯蒂方 吨。从上述案例可看出， 程预测的数据合理安排捕捞量 ， 不仅使种群保持稳定， 还可 为人类源源不断地提供美食 。 3． 2 传染病传播问题 在传染病传播初期， 被感染的人很少， 但随着时间的推 移、 病毒的传播以及感染人员的传染 ， 被感染的人越来越多。 到一定时间， 由于治疗和控制， 感染人群趋于稳定， 此时的数
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基 于逻 辑 斯 谛 回归 模 型 的群 体 疏 散 行 为研 究
张 雪球 。 朱 国庆
（ １ ． 中 国矿 业 大学 安 全 工程 学院 ， 江苏 徐州 ２ ２ １ １ ｌ ６ ；
２ ． 中 国矿 业 大学 煤 矿 瓦斯与 火 灾防护教 育部 重 点 实验 室 ， 江苏 徐州 ２ ２ １ １ １ ６ ）
关键词 ： 人 员 密 集 场所 ；统 计 分 析 ； 应 急疏 散 中图 分 类 号 ： Ｘ９ ２ １ 。 ＴＵ９ ９ ８ ． １ 文献标志码 ： Ｂ
件 的反 应 情 况 。 问 卷 分 为 人 员 特 征 和 疏 散 行 为 两 个 部 分 。人 员 特 征 为性 别 、 是否担任过学生干部 、 是 否 经 历 过 消防疏散演练 ３ 个 方 面 。疏 散 行 为 分 为 火 灾 时人 员 心 理
Ｄ
特殊群体 研究 甚少 ， 而 众多 事故 又 多 出现 在 中小学 。
鉴于此 ， 笔者对小学生疏散心理与行为特征展开调查 ， 有
Ｉ ｎ
一ｂ 。 ＋６ １ ｚ１ ＋ … ＋ ｚ
（ １ ）
望 建 立 适 合 我 国学 生 群 体 安 全 疏 散 的 基 础 数 据 库 ， 对 有
３ 心 理 行 为 分 析
７ 您遇 到火 灾 ， 是 否 愿 意 向 消 防 队 报 警
８ 您遇 到 火灾 ， 刚 刚 察 觉 时 是 否 愿 意 采 取 灭 火 行 为
９
是； 否
是 是 ； 否
； 否
您 在逃 生时 遇 到 浓 烟 ， 是 否应 直 立 行 走
疏 散 行 为 １ ｏ 您 在逃 生 时是 否会 选 择 熟 悉 的 路 线
由此 可 得 式 （ ２ ） 。
Ｄ
效预防及减少校园拥挤踩踏事故的发生和改进教学楼 等
建 筑 物 的安 全 疏 散 设 计 具 有 重 要 的指 导 意 义 。
１ 调 查 问卷 设 计 式（ ３ ） 所示 。
Ｄ 一
Ｔ ＿ 上 ＿ ＝ ： ｅ ＋ ‘ ＋ … ＋ ‘
（ ４）
６ 您遇 到 火灾 ， 是 否 存 在 侥 幸 心 理
是； 否
其 中， ｂ ｂ …， ｂ 是 待 估 的 参 数 。这 样 ， 对 于 每 一
个Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模 型将 获 得 一 组 系 数 。例 如 ， 如果 因 变量 具 有 三 类分子 ， 将会获得两组非零参数 。
摘 要： 对 小 学 生 群 体 进 行 问卷 调 查 ， 运用Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ对 样 本 进
通 过假 设 火 灾 时 的 逃 生 情 景 ， 调 查 学 生 针 对 突 发 事
行 分析 ， 研 究性别 、 是 否 是 学 生 干 部 以及 是 否 参 加 过 消 防 演 练 三 个 方 面 对 学 生 疏散 行 为 的 影 响 。 结 果 表 明 ， 男生 在 紧 急 情 况 下较为理性和主动 ； 学生干部 的行 为反应优 于非学 生干部 ； 参 加 过 消 防 演 练 的 学 生 行 为 反 应 不 是 很 理 想 。 需 要 加 强 校 园消 防 知识 学 习 和 有 效 增 加校 园 消 防 演 练 次 数 。
４ 您 是 否 愿 意 参 加 消 防 安 全 知 识 培训
５ 您在 逃 生 前 ， 是 否 能 够 先 看 或 者 找 人
打 听 是 否发 生 了火 灾
是； 否
是
； 否
ｌ ｏ ｇ （ 二 Ｐ （ ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｏ ｒ ｙ ｉ ） ） 一 ＋ ｚ ＋ ＋ … ＋ ６ ｚ
（ ３ ）
类 别 序 号
问题 内容
选 择 项 男； 女 是 ； 否 是； 否
２ ． ２ 多 分 变 量 逻 辑 斯 谛 回归 模 型 如果 因 变量 具 有 类 可 能 性 ， 第 ｉ 类 的模 型 如 式 （ ４ ）
所示 。
１ 您 的性 别 人 员 ２ 您 是 否 担 任 过 学 生 干 部 特 征 ３ 您 是 否 经 历 过 消 防 疏 散 演 练
文章编号 ： １ ０ ０ ９ —０ ０ ２ ９ （ ２ Ｏ １ ４ ） ０ ３ —０ ３ ３ ０ —０ ３
通 过 对 国 内外 学 生 群 体 安 全 疏 散 现 状 的 分 析 可 知 ，
多 数 调 查研 究 的 开 展 以 大 学 生 为 研 究 对 象 ， 对 小 学 生 这
一
数， 有 ｋ个 自变 量 ｚ ， ｚ 。 ， …， 影 响因变量 的取值 ， 则 逻 辑 斯 谛 线 性 回归 方 程 如 式 （ １ ） 所示 。
和行为取向两个方面。 ２ 逻 辑 斯谛 回 归 分 析
２ ． １ 二 项 逻 辑 斯型 可 用 于 预测 具 有 二 分 特 点 的 因变 量 的概 率 ， 因变 量 的 取 值 分 别 用 ０和 １表 示 。设 Ｐ
为某事件 发 生 的概 率 ， ｂ 。 ， ｂ ， …， ｂ 是 逻 辑 斯 谛 回 归 系
‘
（ ２ ）
其中， Ｐ ／ （ １ 一Ｐ ） 称 为 该 事 件 的 优势 比 。则 概 率 Ｐ 如
针 对 突 发 情 况 时 学 生 可 能 的行 为 特 征 ， 设 计 了 如 表
１所 示 的 安 全疏 散 调查 问卷 。
表 １ 调 查 问卷 表
： ： 一 １＋ 已 。 ＋ 二 ＋ … ＋ － １＋ ｅ － （ ＋ ‘ …＋
是； 否 是； 否 是； 否
３ ． １ 性 别 因素 影 响 基于 ３ ８ ８ 组调查问卷样本 ， 以性 别 （ Ｘ ） 为因变量 ， 当 变 量（ Ｘ ～Ｘ ） 为 自变 量 时 ， 采 用 二 项 逻 辑 斯 谛 回 归 模 型， 研 究 火 灾 发 生 时 的学 生 疏 散 心 理 行 为 特 征 ， 得 出 二 项 逻辑斯谛 回归模型 的拟合 结果 ， 如 表 ２所 示 。包 括 最 终