轨迹数据

简介：
轨迹数据是指通过各种技术手段收集到的对象在特定时间内的移动路径和位置信息集合。这些数据通常用于分析个人或物体的行动模式、优化路线规划以及研究人群流动等场景。 所有数据集都可以在相关资料中查看。这里我仅展示一些示例数据。“Data”文件夹中的“POI.txt”包含了芝加哥市中心的商户列表。我已经为咖啡店 [200, 250]、餐馆 [600, 650]、快餐店 [50, 100]、酒吧 [500, 550] 和剧院 [900, 950] 设定了停留时间单位的数量。其他命名格式为“XXXvXXXt”的txt文件是通过随机交通模型生成的，“500v500t”表示了由500辆车在500个时间单位内产生的轨迹数据。 我使用 MNTG 生成轨迹，覆盖区域如下所示。然而，在处理超过500v1000t的数据时，MNTG 的性能变得不稳定。因此，为了获得更大规模的轨迹数据集，我将一些原始轨迹进行了合并。“merged_t.txt”是通过在时间维度上合并五个“500v500t”的文件得到的，“merged_v.txt”则是通过对两个“500v500t”文件从车辆数量的角度进行合并而来的。