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包含100万条数据的城市交通综合数据集(助力城市规划改进).zip

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简介:
本数据集包含了超过一百万条关于城市交通的数据记录,旨在为研究人员和规划者提供全面的信息资源,以支持城市交通系统的优化与改善。 该数据集包含了有关公共交通使用情况、交通流量、共享单车计划以及行人流动的详细信息,并且加入了天气状况、节假日及活动等因素作为背景参考。其目的是为了帮助城市规划人员和交通部门做出基于数据分析的决策,从而改善城市的出行环境并减少交通拥堵。整个数据集中共有15个变量: - 时间戳:记录的具体日期与时间。 - 公共交通使用量:每小时内的公共交通乘客数量。 - 交通流量:特定监测点在每小时内经过车辆的数量。 - 自行车共享服务使用量:共享单车系统中,每小时的用户骑行次数。 - 行人计数:每个小时内被记录下的行人总数目。 - 天气状况:数据采集时的天气情况(比如晴天、雨天、雪天或雾天)。 - 星期几:具体日期是星期一至星期日中的哪一天。 - 节假日信息:指示该特定日期是否为法定节假日,如果是则标记为1,否则标记为0。 - 事件类型:当天发生的活动种类(比如无、音乐会、体育赛事或节日)。 - 温度:摄氏温度值。 - 湿度百分比:相对湿度数值。 - 道路事故报告数量:每小时内记录的道路交通事故数。

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  • 100).zip
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    本数据集包含了超过一百万条关于城市交通的数据记录,旨在为研究人员和规划者提供全面的信息资源,以支持城市交通系统的优化与改善。 该数据集包含了有关公共交通使用情况、交通流量、共享单车计划以及行人流动的详细信息,并且加入了天气状况、节假日及活动等因素作为背景参考。其目的是为了帮助城市规划人员和交通部门做出基于数据分析的决策,从而改善城市的出行环境并减少交通拥堵。整个数据集中共有15个变量: - 时间戳:记录的具体日期与时间。 - 公共交通使用量:每小时内的公共交通乘客数量。 - 交通流量:特定监测点在每小时内经过车辆的数量。 - 自行车共享服务使用量:共享单车系统中,每小时的用户骑行次数。 - 行人计数:每个小时内被记录下的行人总数目。 - 天气状况:数据采集时的天气情况(比如晴天、雨天、雪天或雾天)。 - 星期几:具体日期是星期一至星期日中的哪一天。 - 节假日信息:指示该特定日期是否为法定节假日,如果是则标记为1,否则标记为0。 - 事件类型:当天发生的活动种类(比如无、音乐会、体育赛事或节日)。 - 温度:摄氏温度值。 - 湿度百分比:相对湿度数值。 - 道路事故报告数量:每小时内记录的道路交通事故数。
  • 道路.zip
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    本数据集包含多个城市的交通流量、道路布局和车辆行驶信息等关键数据,旨在支持智能交通系统的研究与开发。 海口市道路数据;保定市道路数据;北京市道路数据;沧州市道路数据;成都市道路数据;福州市道路数据;广州市道路数据;贵阳市道路数据;哈尔滨市道路数据;杭州市道路数据;合肥市道路数据;呼和浩特市道路数据;济南市道路数据;昆明市道路数据;拉萨市道路数据;兰州市道路数据;廊坊市道路数据;南京市道路数据;南宁市道路数据;上海市道路数据;沈阳市道路数据;石家庄市道路数据;太原市道路数据;天津市道路数据;武汉市道路数据;西安市道路数据;西宁市道路数据;银川市道路数据;张家口市道路数据;长春市道路数据;长沙市道路数据;郑州市道路数据;珠海市道路数据。每组城市的数据集格式为: - 高速公路.cpg - 高速公路.dbf - 高速公路.prj - 高速公路.shp - 高速公路.shx 以及以下其他类型的文件: - 国道.cpg国道.dbf国道.prj国道.shp国道.shx - 九级路.cpg九级路.dbf九级路.prj九级路.shp九级路.shx - 其它道路.cpg其它道路.dbf其它道路.prj其它道路.shp其它道路.shx - 省道.cpg省道.dbf省道.prj省道.shp省道.shx - 铁路.cpg铁路.dbf铁路.prj铁路.shp铁路.shx - 县道.cpg县道.dbf县道.prj县道.shp县道.shx - 乡镇道路.cpg乡镇道路.dbf乡镇道路.prj乡镇道路.shp乡镇道路.shx - 行人道路.cpg行人道路.dbf行人道路.prj行人道路.shp行人道路.shx
  • 公共
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    这个数据集包含了某城市全面而详尽的公共交通信息,包括公交、地铁等交通方式的路线和站点分布、运营时间及乘客流量等相关数据。 某城市的日出行数据量为900KB,包含一万条记录。这些数据可用于交通大数据分析练习,并能帮助了解城市当前的交通结构状态,在城市规划与交通管理等方面具有重要的参考价值。
  • 道路
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    《城市道路交通规划》是一门专注于优化和改善城市发展过程中交通系统的学科。它涉及道路设计、公共交通布局及交通管理策略等多个方面,致力于提高城市的出行效率与交通安全水平,促进经济繁荣和社会和谐发展。 该课程设计涉及使用C++语言编写的数据结构算法。
  • 中国省会及地级行政区、湖泊和信息).zip
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    本资料包提供全面覆盖中国所有省会城市及其地级市的数据集,包括详细行政区划、主要湖泊分布以及各类交通运输详情。 数据包括中国省会城市、地级市、行政边界、湖泊、交通和水系等综合地理信息,欢迎下载。
  • 500棵树木63个美国
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    本数据库收录了63个美国城市的详尽树木信息,总计约五百万棵。涵盖每棵树的位置、种类及大小等关键数据,旨在促进城市绿化与生态研究。 一份关于美国63个城市共500万棵城市树木的数据集表明:可持续发展的城市需要依靠城市森林。作为改善健康、清洁空气、储存二氧化碳及降低当地温度的重要手段,这些城市的树木构成了城市森林的基础。然而,对于构成城市森林生态系统的空间组成、出生状态、生物多样性和树木健康的了解仍然相对有限。 为此,我们收集并标准化了来自美国63个大城市的N=5,660,237棵树的新数据集。该数据来源于各城市的树木清查工作,并涵盖了每个树的位置信息、物种类型、是否为自然生成或引入的出生状态、健康状况、大小以及是在公园还是市区等详细内容(每张表格包括了28个标准列)。此数据集可以与鸟类、昆虫或其他植物生物多样性相关的公民科学记录,社会和人口统计资料及物理环境参数相结合进行分析。城市森林为有意设计具有高生物多样性和异质性的生态系统提供了难得的机会。
  • 与车辆行为
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    本数据集涵盖城市中各种交通工具及驾驶者的行为模式,旨在研究和优化城市交通系统。包含大量实时交通信息与历史记录。 关于城市交通与车辆行为的数据集包含了多种因素的相关数据。以下是各列的描述: 1. 城市:收集数据的城市名称。 2. 车辆类型:涉及交通中的各类车辆(如汽车、卡车、公交车、摩托车)。 3. 天气状况:数据采集时的主要天气情况(例如晴朗、下雨或下雪)。 4. 经济状态:城市整体的经济状况(比如繁荣时期、衰退期或稳定期)。 5. 星期几:记录数据的具体星期几,如周一至周日等。 6. 一天中的时间点:采集数据的时间,通常采用24小时制表示。 7. 车速:交通中车辆的速度,单位为英里每小时(mph)或公里每小时(km/h)。 8. 高峰时段标识:二进制指示符(0 或1),表明是否在高峰时间采集数据。 9. 是否发生随机事件:二进制指示符(0 或 1),表示是否有突发事件,如交通事故或道路封闭等。 10. 能源消耗量:车辆的能源使用情况,通常以燃料消耗或用电量来衡量。 该数据集可用于分析交通模式、研究天气和经济条件对交通的影响、评估能源消费趋势以及预测交通拥堵。研究人员与城市规划者可以利用此数据集更好地理解和改进城市的交通运输系统。
  • 2019.zip
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    《2019城市数据》汇集了中国各主要城市的经济、人口、环境等多维度统计数据,旨在为研究者和决策者提供全面详实的城市发展信息。 最近因项目需要最新版的五级省、市、区、街镇、居委数据,网上的大多数都是2019年以前的老版本。由于2019年中国进行了新的行政区划调整,因此我整理了这篇资源来提供最新的信息。 表结构如下: ```sql CREATE TABLE `city` ( `id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 区划代码, `name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 名称, `pid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 父级区划代码, `province_code` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 省代码, `city_code` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 市代码, `area_code` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 区代码, `street_code` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 街道代码, `committee_code` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 居委/社区, `short_name` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 简称, `city_no` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT 区号, `lng` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 经度, `lat` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 纬度, `sort` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 排序, `level` int(4) DEFAULT NULL COMMENT 级别: 0-国家 ,1-省, 2-市, 3-区/县, 4-街/镇, 5-社区/居委, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC COMMENT=2019版全国五级信息表; ```
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    《城市环境数据集》汇集了多维度的城市环境信息,包括空气质量、噪音水平和绿化覆盖率等,旨在促进智慧城市建设和环境保护研究。 城市环境是指一个城市的自然与人造元素相互作用所形成的整体氛围。这包括了建筑、交通系统、绿地空间以及各种公共设施的布局和设计。良好的城市环境能够提升居民的生活质量,促进经济发展,并且有助于保护自然资源。 在规划和发展过程中,设计师及政策制定者需要考虑到可持续性原则,以便创建既美观又实用的城市区域。此外,社区参与对于确保项目符合当地需求至关重要。通过综合考虑社会、经济与生态因素,可以构建出更加宜居和繁荣的居住空间。
  • OpenSAR-1200
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    OpenSAR城市-1200数据集是一个包含超过1200个不同城市的大型合成孔径雷达(SAR)图像集合,旨在促进全球城市分析和机器学习研究。 原始数据集的类别不平衡问题非常严重。为了构建新的OpenSARUrban数据集供算法评估使用,我们从原始数据集中抽取了样本数超过1200张图片的类别,并且每类随机选取了1200张图片。具体类别包括:0: Denselow(低密度住宅区)、1: GeneralResidential(一般住宅区)、2: HighBuilding(高层建筑)、3: SingleBuilding(单体建筑)、4: Skyscraper(摩天大楼)、5: StorageArea(仓储区域)和6: Vegetation(植被)。