Big Data Visualization and Spatiotemporal Modeling of Aggressive Driving (03-087)
收藏DataCite Commons2020-07-30 更新2024-07-13 收录
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https://dataverse.vtti.vt.edu/citation?persistentId=doi:10.15787/VTT1/KOT55T
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资源简介：
Project Description: The study goal was to identify risky driving behavior using data mining methods within a large dataset. The data used in this study was obtained from the SPMD study conducted in Ann Arbor, Michigan. Data Scope: One week of SPMD data was processed to create a data table (each row representing a monitoring period) in csv format. Total number of observations for this table was 320 million with a total of 32 variables (i.e., columns). Data Specification: A detailed description of each variable in dataset can be found in Appendix A.
项目概述：本研究的目标为采用数据挖掘方法，从大规模数据集中识别危险驾驶行为。本研究使用的数据取自美国密歇根州安娜堡市开展的SPMD研究（SPMD Study）。
数据范围：本研究对为期一周的SPMD数据进行处理，生成了逗号分隔值（CSV）格式的数据表，其中每行代表一个监测时段。该数据表共计3.2亿条观测记录，包含32个变量（即列）。
数据说明：数据集内各变量的详细说明可参见附录A。
提供机构：
VTTI
创建时间：
2019-11-19
