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2019年英国高速公路事故数据集

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简介：
该数据集收录了2019年度英国所有高速公路发生的交通事故记录，涵盖时间、地点及事件详情等信息，为交通安全研究提供详实依据。 这个数据集非常适合有兴趣进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等几十项详细信息。

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  • 2019年英国高速公路事故数据集
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    该数据集收录了2019年度英国所有高速公路发生的交通事故记录，涵盖时间、地点及事件详情等信息，为交通安全研究提供详实依据。 这个数据集非常适合有兴趣进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等几十项详细信息。
     
  • 英国2019年高速路交通事故数据集
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    本数据集收录了2019年度英国高速公路上发生的各类事故记录，详尽分析交通状况与安全问题。 这个数据集非常适合希望进行交通事故预测的研究者使用。它包含了事故等级、天气状况、驾驶员情况、路面条件以及检测点位置等多项详细信息，并且还包括根据英国地图上的检测点位置一一对应找到的交通流数据，非常有价值。
     
  • 个人整理的2019年英国高速公路事故数据集，适用于交通事故预测等领域分析
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    本数据集收录了2019年度英国高速公路发生的各类事故记录，涵盖时间、地点及事故类型等信息，旨在为交通规划者和研究者提供有力的数据支持，助力于道路安全改进及事故趋势预测。 这段文字描述了交通事故的相关因素，包括车辆数量、公路等级、道路类型、限速规定、交叉口情况、照明条件、天气状况、路面状态以及伤亡人数和事故的严重程度。
     
  • 2019年英国交通事故统计数据.rar
    优质
    该文档包含2019年度英国境内各类交通事故详细数据统计分析，涵盖事故发生频率、伤亡情况及地域分布等信息。 英国2019年的交通事故数据包括一个详细的数据字典和包含六十多个维度的信息的数据集。
     
  • 昆石高速公路事故统计数据
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    该文统计分析了昆石高速公路上发生的交通事故数据，旨在揭示事故发生的原因、类型及时间分布等特征，为交通安全改善提供参考依据。 昆石高速5年交通事故数据。
     
  • 基于面板数据的高速公路事故预测模型（2010年）
    优质
    本研究构建了一个基于面板数据的高速公路事故预测模型，旨在分析2010年中国高速公路上交通事故的影响因素，并进行预测。 使用Panel Data模型对不同路段的交通事故进行统计回归分析，可以识别出各路段样本之间的固有差异以及不可观测变量的影响。作者详细介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程及相关的检验方法，并以京津塘高速为例，分别构建了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型。通过Hausman检验比较不同模型的效果后，最终得出结论：个体固定效应模型更为合理且适用于高速公路事故分析。
     
  • NGSIM 数据集：美国 FHWA 收集的高速公路行车数据
    优质
    NGSIM 数据集是由美国联邦公路管理局(FHWA)收集的一套高速公路车辆行驶数据集，旨在促进交通流分析与智能交通系统的研究。 NGSIM 的全称为 Next Generation Simulation，是由美国联邦公路局发起的一项数据采集项目。该数据被交通界学者广泛用于研究车辆跟驰、换道等驾驶行为，进行交通流分析，构建微观交通模型，预测车辆运动轨迹，并识别驾驶员意图和自动驾驶决策规划等方面的研究。所有数据均来自在美国高速公路国道101上实际运行的车辆轨迹记录。
     
  • 2005年至2016年法国发生的事故-数据集
    优质
    该数据集收录了2005至2016年间在法国发生的所有类型的重大事故信息，包括交通事故、工业灾害等，为研究者提供详实的数据支持。 该数据集收录了2005年至2016年在法国发生的事故数据，每年的交通事故都会导致数千人死亡。我相信数据科学可以发挥重要作用，因此我决定为此做出贡献。此项目包括以下文件：caracteristics.csv、holidays.csv、places.csv、users.csv和vehicles.csv。
     
  • 中国高速公路矢量数据.shp
    优质
    中国高速公路矢量数据.shp是一款全面覆盖全国高速公路网络的专业矢量地图数据集，以Shapefile格式存储，适用于地理信息系统(GIS)软件。该文件包含了详细的道路信息，如路名、编号及走向等，便于用户进行交通规划和分析研究。 中国的高速公路网络不断扩展和完善，包括正在建设和已经建成的路段。