PAC：用于调整现代城市交通平台分布的局部区域聚类方法
计算机与社会
2021-07-30 v2
摘要
在现代城市中，公共交通的利用率关乎公共交通效率。然而，交通平台分布不合理导致利用率低下。本文中，我们研究并评估了公交与地铁平台的分布，并提出一种称为“局部区域聚类”（PAC）的方法，通过更改与更新原有分布来提高利用率。该新方法基于机器学习领域的 K-means 算法。PAC 致力于搜寻合适的公交平台作为中心，并将原有的公交平台改造为地铁。经验表明，公共交通资源的使用率提升了 20%。该研究使用类似的聚类算法以新颖而实用的方式解决交通网络问题。因此，PAC 有望在交通系统建设过程中得到广泛应用。
引用
@article{arxiv.2107.04124,
title = {PAC: Partial Area Cluster for adjusting the distribution of transportation platforms in modern cities},
author = {Jiaming Pei and Jinhai Li and Jiyuan Xu and Q. Dat Luong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04124},
year = {2021}
}
备注
In the follow-up research, we found that our article has some serious problems. The problem of our research has some flaws. In order not to affect the research of other scholars, we hope you can help us delete this submission. Once the research has made new discoveries, we will publish them to arXiv immediately