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2019C题的出租车数据集压缩包。

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简介:
该数学建模竞赛于2019年针对北京和西安的城市出租车数据集进行了挑战,该数据集包含了诸如出租车车费、精确的经纬度位置信息以及打车难易程度等关键数据,同时还涵盖了市场需求量等相关指标。

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客服
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  • 上海GPS文件)
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    本压缩文件包含上海市区出租车行驶过程中采集的GPS轨迹数据集,适用于交通模式分析及城市出行研究。 上海市出租车的GPS数据可用于深度学习预测。详情请自行下载并解压文件。
  • 轨迹-
    优质
    本数据集包含大量真实出租车行驶记录,详细描绘了城市内车辆移动轨迹,为交通分析与智能出行研究提供宝贵资料。 这里提供了一个准确的数据集,描述了在葡萄牙波尔图市运行的所有442辆出租车的全年轨迹(从2013年7月1日至2014年6月30日)。这些出租车通过安装在车辆中的移动数据终端与出租车调度中心相连进行操作。该数据集有助于学习地理空间分析和轨迹处理领域的基本方法。
  • 上海GPS
    优质
    本数据集包含上海市内大量出租车行驶轨迹记录,通过GPS定位技术收集,涵盖详细的时间、位置信息,为交通分析和城市规划提供有力支持。 2007年的上海GPS出租车数据集包含以下特征:出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、瞬时速度以及载客状态。该数据集中有接近10万条记录,并且提供了一个名为LogViewer的工具,方便用户快速查看每个数据集的内容。此数据集已被本人用于学术研究,具有很高的可靠性。
  • multi30k
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    Multi30K数据集压缩包包含了30,000多条英语到德语和法语的平行文本对,适用于机器翻译任务的研究与开发。 Multi30k数据集是torchtext中包含的机器翻译相关数据集之一。在运行PyTorch教程《使用torchtext进行语言翻译》时,如果因为网络原因无法自动下载该数据集,可以将压缩包解压并放置到torchtext的root目录下以继续运行。
  • 北京-T-Drive.zip
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    该数据集包含北京市内丰富的出租车GPS轨迹信息,旨在为交通模式分析、城市规划及自动驾驶技术研究提供详实的数据支持。 该数据集包含了北京市2008年一周内10357辆出租车的轨迹记录,采样频率为每10分钟一次,总共有超过一千万条以上的轨迹信息。包含的数据字段包括车辆ID、时间(精确到秒)、经度和纬度。例如:车辆id: 1, 时间:2008-02-02 15:36:08, 经度:116.51172, 纬度:39.921231;另一条记录为:车辆id: 1, 时间:2008-02-02 15:46:08, 经度:116.51135, 纬度:39.93883。
  • 2019年C.zip
    优质
    该文件包含2019年的出租车行驶数据,适用于数据分析和挖掘。内容包括但不限于日期、时间、地理位置信息等,为研究城市交通模式提供了宝贵的数据资源。 数学建模国赛19年C题涉及北京、西安的出租车数据,包括车费、经纬度位置、打车难易程度以及需求量等方面的内容。
  • 四个城市.zip
    优质
    该数据集包含了四个不同城市详细的出租车行程记录,包括时间戳、地理位置和费用信息,为交通模式分析及城市规划提供有力的数据支持。 包括南京、成都、西安和北京的出租车数据集。
  • 滴滴
    优质
    滴滴出租车数据提供了关于出租车行业的详细信息和统计数据,涵盖订单量、乘客满意度及司机收入等关键指标,助力行业分析与优化。 Ricardo Quintero的个人网站展示了他在技术领域的经验和项目成果。他的页面内容丰富且专业,适合对相关领域感兴趣的人士访问和参考。
  • 上海2007年.zip
    优质
    该数据集包含上海市2007年的出租车运营相关数据,旨在为交通规划、调度算法及城市出行模式研究提供详实的信息支持。 2007年上海GPS出租车数据集包含了7月20日的数据。这些数据包括了出租车编号、时间、经纬度坐标、夹角、瞬时速度以及载客状态等信息。我在网上无意中找到了这个资源并下载下来,现在分享给大家以供下载使用。
  • 北京.pdf
    优质
    本资料分析了北京市出租车行业的运营状况,包含车辆数量、乘客流量及路线分布等关键信息,旨在为城市交通规划提供决策支持。 北京市出租车的相关数据集合包含了不同地点打车的难易程度。