混合数据与公交车站分类
应用统计
2016-11-15 v1
摘要
对单个公交车站特性和行为的分析可揭示相似车站的聚类，这有助于做出路线和调度决策，以及确定在每个车站提供何种设施。本文对Regional Transit Service of Rochester, NY提供的数据集进行了探索性分析，包括几种可能的聚类结果。该数据集描述公共巴士的乘客量，记录每次巴士停靠的时间、位置和上下车乘客数量。在描述公交乘客量的总体行为之后，进行了站点级分析。我们比较了基于位置、路线信息以及随时间变化的乘客量的多种车站相似性度量。
引用
@article{arxiv.1611.04026,
title = {Mixed Data and Classification of Transit Stops},
author = {Laura L. Tupper and David S. Matteson and John C. Handley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04026},
year = {2016}
}