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![arxiv：2209.06751V2 [Physics.Soc-PH] 2024年2月23日](/simg/7\7b0dbe3008a0938a9547235619eb021117cd571d.webp)
arxiv：2209.06751V2 [Physics.Soc-PH] 2024年2月23日
设计和优化城市运输网络的结构是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种受最佳运输理论和规模经济原则启发的方法，该方法在输入中很少使用信息来生成与公共交通网络相似的结构。与标准方法相反，它不假定任何初始的骨干网络基础架构，而是只使用少数原点和目标点直接从连续空间中提取它。分析了一组城市火车，电车和地铁网络，在模拟和真实基础设施之间的几个研究案例中，我们发现了一个值得注意的相似程度。通过调整一个参数，我们的方法可以模拟一系列不同的地铁，电车和火车网络范围，这些网络可进一步用于建议对相关运输属性的可能改进。我们算法的输出自然提供了两个网络之间相似性的原则定量度量，可用于自动选择相似模拟网络的选择。
空间的多维参数空间划分...
数值模拟通常用于理解给定时空现象的参数依赖性。对多维参数空间进行采样并运行相应的模拟将产生大量时空模拟运行的集合。分析集合的主要目的是将多维参数空间划分（或分割）为具有相似行为的模拟运行的连通区域。为了促进这种分析，我们提出了一种用于多维参数空间分区的新型可视化方法。我们的可视化基于超切片器的概念，它允许不失真地查看参数空间段的范围和转换。对于参数空间内的导航，支持与参数空间样本的 2D 嵌入（包括它们的段成员资格）的交互。通过分析集合模拟运行的相似性空间，以半自动方式生成参数空间分区。相似模拟运行的集群会诱导参数空间分区的段。我们将参数空间分区可视化与集成模拟运行的相似空间可视化相链接，并将它们嵌入到交互式可视化分析工具中，该工具支持对时空模拟集成的所有方面的分析，其总体目标是分析参数空间分区。然后可以对分区进行可视化分析和交互式细化。我们将我们的方法与其他方法进行了比较，并与来自三个不同领域的案例研究中的专家一起对其进行了评估。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。