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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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简介:
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。

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客服
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  • 2019
    优质
    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
    优质
    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。
  • 2019
    优质
    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。
  • 2019统计.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。
  • 热点员伤亡评估及模型开发场景
    优质
    本资料集收录了详尽的美国交通事故记录,涵盖事故地点、时间、类型及伤亡情况。适宜用于识别高风险区域、评估伤害程度,并助力于建立预测模型以预防未来事故发生。 美国事故数据可用于多种应用,例如研究事故热点位置、人员伤亡分析以及提取因果规则以预测事故。此外还可以研究降水或其他环境因素对事故发生的影响。 该数据集包含以下属性: - ID:这是每个事故记录的唯一标识符。 - 严重程度:表示事故的危害等级,取值范围为1到4之间的数字;其中1代表对交通影响较小(例如短暂延误),而4则意味着较大的交通干扰(如长时间堵塞); - 发生时间戳:事故发生的具体时刻; - 报告时间戳:记录报告该起事件的时间点。 - 边:显示事故发生的街道的相对位置(左/右); - 城市、县和状态:分别对应地址栏中的城市名称,所属区以及所在州的信息; - 温度(F):以华氏温度表示当前环境下的气温; - 风寒指数(F) :根据风速等条件计算得出的体感温度值; - 湿度(%):反映空气湿润程度的数据,单位为百分比形式; - 压力(英寸):测量到的大气压力数值,以英寸为计量单位; - 可见度(mi):表示能看清物体的距离(英里); - 风向(Wind_Direction):描述风的来向。
  • 面板模型(2010
    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。
  • 报告
    优质
    本报告深入分析了美国近年交通事故数据,涵盖事故类型、时间分布及伤亡情况等多维度信息,旨在揭示交通安全现状并提出改进建议。 美国交通事故数据分析涉及收集并分析有关交通事故的数据,以识别事故模式、原因及影响因素,并据此提出减少事故发生率的策略与建议。通过对大量历史数据的研究以及实时交通状况监控,可以更好地理解导致道路安全问题的关键要素,从而促进更有效的交通安全政策制定和实施。
  • 昆石统计
    优质
    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。
  • 各州(2016-2023
    优质
    该数据集涵盖了从2016年至2023年间美国各州的交通事故记录,包含事故类型、发生时间与地点等详细信息。 数据按州分为不同的CSV文件,每个文件包含事故ID、事故时间、事故严重程度、事故地点、事故描述以及事故周边环境等相关信息。