研究人员开发了一个新的公交乘客量预测框架，该框架采用空间聚类方法并结合多维特征分析。该方法将城市区域划分为不同的区域，为每个聚类训练本地化预测模型，以更好地捕捉独特的城市动态。该框架整合了乘客量数据以及天气和时间模式等外部因素，其准确性可与传统的全局模型相媲美。 AI
影响 这种本地化建模策略可以提高公共交通效率和服务规划。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一个新的公交载客量预测框架。
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arXiv:2605.00083v1 Announce Type: new Abstract: Accurate forecasting of bus ridership (passengers numbers) is crucial for efficient management and optimization of public transport systems. Traditional forecasting models often fail to capture the unique and localized dynamics of d…