Identyfikacja wzorców przepływów transportu miejskiego za pomocą analizy skupień
YAISD-WS 2025 · CEUR Workshop Proceedings 3974, s. 1-9
Streszczenie redakcyjne
Stany ruchu są grupowane według podobieństwa natężenia, zmienności i zmian w czasie. Adaptacyjne okna czasowe oraz połączenie HDBSCAN z k-means pomagają oddzielić powtarzające się wzorce od szumu. Ocena na symulowanej sieci drogowej Chmielnickiego wyodrębnia cztery główne scenariusze ruchu.
Opis bibliograficzny
Format cytowania wymagany przez czasopismo lub organizację sprawdź w rekordzie wydawcy.
Vitaliy Pavlyshyn, Oleksander Ryzhanskyi, Eduard Manziuk, Pavlo Radiuk, Oleksander Barmak, Iurii Krak. "Establishing Patterns of the Urban Transport Flows on Clustering Analysis". YAISD-WS 2025 · CEUR Workshop Proceedings 3974, pp. 1-9, 2025.
Sprawdź metodę w swoim zastosowaniu.
Opisz decyzję, którą ma wspierać Twój system, oraz dostępne dane. Ocenimy przydatność metody, określimy zakres prototypu i uzgodnimy sposób pomiaru jakości, czasu odpowiedzi oraz kosztu działania.